Metodi e controlli per testare e difendere agenti/LLM in produzione.
Perché il red teaming LLM è diverso: minacce, kill chain e obiettivi
Gli attacchi a modelli e agenti LLM seguono dinamiche diverse dai sistemi tradizionali: il vettore non è solo il codice, ma il contenuto. Prompt injection, data exfiltration via tool, jailbreak e indirect prompt (provenienti da documenti, link o output di altri agenti) costituiscono la nuova kill chain. Il red teaming LLM nasce per individuare debolezze prima che arrivino in produzione, con scenari realistici su dati, tool e permessi effettivi. Per i Digital/PM tecnici, l’obiettivo è duplice: certificare che l’agente rispetti i confini (policy e permessi) e dimostrare, con evidenze, che le difese reggono a tentativi mirati. Le reference solide vengono dal mondo dei vendor e della ricerca. Nvidia sintetizza controlli e routine operative per sistemi agentici: NVIDIA Safety Recipe. I pattern multi‑agent di Google chiariscono come segmentare ruoli, fallback e osservabilità per ridurre l’impatto di un agent compromesso: Google Multi‑Agent Blog. Per governi e compliance runtime, l’approccio di policy card e protocolli come MCP aiuta a rendere esplicite capability e scopi, semplificando i test: Anthropic MCP. Mentre gli agenti si connettono a strumenti reali (CRM, email, storage), ogni “porta” diventa potenziale superficie d’attacco. Senza ridurre l’utilità, occorre definire un perimetro minimo: nessun tool con write‑access senza deliberazione esplicita, separazione netta tra ambienti (sandbox vs produzione), registrazione motivazionale delle azioni e regole di interruzione (circuit breaker) in caso di anomalie.
Playbook difensivo: guardrail, sandbox, policy card e audit logging
Un playbook difensivo efficace combina misure preventive, detective e correttive. Preventive - Policy card e capability declaration: ciò che l’agente può fare, con quali input e in quali contesti. - Guardrail semantici: filtri pre/post con modelli specialistici (safety/classifier) e regole di mascheramento PII. - Principle of least privilege: permessi minimi a tool e dati; separazione dei segreti; scadenze e rotazione chiavi. - Content integrity: sanitizzazione di input esterni (HTML/URL/doc) e reputazione delle fonti. Detective - Observability: logging motivazionale di input/output, tool call, stato del policy engine, score di rischio. - Canary prompts e fuzzing: suite di test che includono attacchi noti (jailbreak, exfiltration) e varianti. - Alerting: soglie su deviazioni (prompt troppo lunghi, tool call inusuali, ciclo infinito). Correttive - Circuit breaker e sandbox: blocco esecuzione su tool write‑access, quarantena di sessioni sospette. - Fallback e escalation: degradare a read‑only, coinvolgere un umano, cambiare modello/ruolo. - Patch cadence: pipeline per aggiornare modelli/guardrail e rigenerare baseline di test. Per una vista sui progressi multimodali e su come influiscono sui rischi (es. estrazione contenuto da immagini), vedere Meta Llama 4 multimodal; per analisi e best practice aperte, la community di Hugging Face Blog offre pattern e checklist.
KPI e routine: drill trimestrali, patch cadence e reporting board-ready
I controlli diventano credibili solo se misurati e ripetuti. KPI - Attack pass rate (APR): % di attacchi che aggirano i guardrail (target ↓ nel tempo). - Mean time to detect (MTTD) e to remediate (MTTR): minuti da anomalia a blocco/ripristino. - False positive/negative rate dei filtri di sicurezza. - % sessioni con audit trail completo ed exportabile. - % tool write‑access coperti da sandbox e circuit breaker. Routine - Drill trimestrali di red team con scenari aggiornati (nuovi jailbreak e indirect prompt). - Aggiornamento guardrail a ogni major release del modello/framework; riesecuzione suite e aggiornamento baseline. - Report board‑ready: trend APR, MTTD/MTTR, incidenti e costi evitati. - QA di compliance: verifica periodica di retention, consenso e diritti dell’interessato secondo AI Act/GDPR: EU AI Act. Infine, costruire una cultura di “secure by default”: repository di test condivisi, checklist pre‑go‑live, revisione dei permessi e simulazioni di fallo di tool esterni. La differenza tra un agente “smart” e uno “sicuro” si misura quando un attacco reale incontra regole chiare, log trasparenti e team pronti al rollback.