Gli agent AI spostano il rischio sul trust delle tool
Il punto debole non è più il testo del prompt, ma il confine di fiducia tra agente e tool. Quando un AI agent può agire davvero, descrizioni di tool avvelenate possono fargli compiere azioni autorizzate solo in apparenza, con effetti concreti su mail, documenti, calendari e sistemi aziendali.
Microsoft Incident Response descrive questo passaggio per Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio e Azure AI Foundry: da assistenti che leggono e sintetizzano a agenti che eseguono azioni per conto dell’utente. Il riferimento è al Model Context Protocol e alla supply chain dei tool, non al modello in sé; per questo la difesa deve concentrarsi su governance dei connector, descrizioni dei tool e permessi degli agenti, con controlli Microsoft per rilevare, contenere e prevenire l’abuso.
Per chi gestisce ambienti con agenti read-write, il rischio pratico è che una fiducia legittima diventi un canale di abuso o data loss senza che il testo generato appaia anomalo. Il problema non è convincere il modello, ma farlo fidare del tool sbagliato.
Not every AI-native security tool is what it claims to be. Use these five vendor interview questions to cut through the hype and find tools that actually rebuilt something.
As concerns grow that autonomous AI could outpace traditional security, organizations must move past static credentials toward a dynamic, lifecycle approach to agentic identity.
"Agentjacking" is the latest demonstration of how easily attackers can exploit an AI agent's inability to differentiate between content and instructions.
Context is the central plank of AI in general, and agentic AI in particular. If an AI system doesn’t have the correct context, it cannot make the correct decisions.