Cisco Talos: la sicurezza dell’IA agentica e il futuro degli agenti autonomi

Milano, 23 marzo 2026 – L’IA agentica sta attirando sempre più attenzione a livello globale grazie alla sua capacità di potenziare competenze e supportare le attività umane in modo più efficace. Le aziende stanno esplorando come queste tecnologie possano aumentare produttività, efficienza operativa e qualità dei processi decisionali. Allo stesso tempo però, come per ogni trasformazione tecnologica significativa stanno emergendo nuove sfide, legate in particolare alla sicurezza. All’interno delle organizzazioni, queste sfide riguardano soprattutto l’uso di assistenti personali o agenti di IA progettati per ottimizzare processi aziendali e infrastrutture IT. Inoltre, l’interazione con piattaforme social o servizi esterni può introdurre ulteriori vettori di rischio, che richiedono una gestione attenta e preventiva.

Cos’è l’IA agentica, come può supportare le organizzazioni e quali sono i potenziali rischi

L’IA agentica è un sistema autonomo incaricato di perseguire un obiettivo specifico, dotato di strumenti e risorse dedicati. Questi sistemi sono generalmente basati su grandi modelli linguistici (LLM) con avanzate capacità di ragionamento. Tali capacità consentono all’agente di pianificare le azioni necessarie per raggiungere l’obiettivo assegnato, eseguirle e, soprattutto, verificare i risultati ottenuti, adattando l’approccio nel caso in cui si verifichino errori o risultati non conformi alle aspettative.

Quando un’organizzazione delega una certa attività a un agente di IA, deve necessariamente valutare alcuni aspetti chiave: la tracciabilità delle azioni dell’agente, la verificabilità rispetto a eventuali requisiti normativi e alle responsabilità sui risultati generati, la gestione del rischio aziendale legata alle possibili azioni dell’agente e la cybersecurity, attraverso meccanismi di controllo in grado di prevenire comportamenti dannosi. Gli agenti di IA possono infatti essere molto potenti e orientati al risultato; per questo le loro azioni devono essere monitorate indipendentemente dall’intento, poiché potrebbero, ad esempio, esporre o cancellare dati involontariamente pur completando il compito assegnato.

L’adozione di agenti di IA deve seguire principi consolidati di cybersecurity e gestione del rischio: così come un nuovo dipendente non riceve subito tutte le credenziali, anche agli agenti vanno assegnati livelli di accesso coerenti con il ruolo specifico. Buone pratiche come la modellazione delle minacce e la gestione strutturata del rischio costituiscono una base solida per un’implementazione efficace, allineando gli agenti ai ruoli organizzativi e limitando i privilegi in modo che eventuali compromissioni non superino l’esposizione di un utente umano. I grandi modelli linguistici non sono deterministici: lo stesso compito può produrre risultati diversi pur raggiungendo l’obiettivo, perciò affidarsi solo a autorizzazioni o blocchi non garantisce sempre la sicurezza.

È essenziale valutare in anticipo i possibili esiti delle azioni, sia rispetto al compito sia alla protezione. Questa supervisione può essere svolta da operatori umani o da agenti separati incaricati di analizzare le conseguenze, con controlli aggiuntivi e revisioni umane al superamento di soglie di rischio, oltre a rispettare requisiti normativi per la tracciabilità. Nessun agente può essere considerato completamente sicuro, ma la gestione strutturata delle minacce e dei rischi consente di affrontare efficacemente le vulnerabilità.

Le organizzazioni con pratiche mature di cybersecurity adottano approcci strutturati per modellare scenari di minaccia e preparare risposte agli incidenti, conducendo valutazioni di rischio aziendale, informatico e di sicurezza per gestire gli impatti potenziali. L’adozione dell’IA agentica dovrebbe seguire un processo simile: modellare le minacce in base a privilegi e capacità degli agenti, valutare i rischi e definire le misure più appropriate per mitigarli.

Impatti a breve termine dell’IA agentica malevola

L’IA agentica è già impiegata dai criminali informatici, ecco perché le organizzazioni devono prepararsi a scenari più complessi, considerando che l’integrazione dell’IA agentica nei framework di attacco appare inevitabile e potrebbe essere già in sviluppo. Questa integrazione potrebbe fornire agli operatori capacità avanzate in grado di mettere sotto pressione le difese esistenti, soprattutto se le organizzazioni non adottano tecnologie analoghe per la difesa.

Il monitoraggio dell’evoluzione dei framework di attacco offre indicazioni sui possibili sviluppi futuri. Un passo successivo potrebbe essere l’impiego di agenti operanti sul backend, pronti a svolgere attività come ricerca, compilazione e test locale di exploit mirati su software identificati nei sistemi target.

Tuttavia, questa è solo una fase iniziale, poiché i criminali informatici potrebbero sviluppare ulteriormente le loro strategie: gli agenti potrebbero analizzare la console, suggerire azioni e salvare informazioni sull’ambiente, gestire compiti di routine come l’esplorazione dell’ambiente e l’estrazione dei dati, operare direttamente nell’ambiente della vittima comunicando con il criminale informatico per completare gli obiettivi assegnati, o agire come agenti autonomi in locale, riducendo il rischio di rilevamento e adattandosi ai sistemi utilizzando solo gli strumenti già presenti. Questi sviluppi futuri evidenziano quanto sia cruciale rafforzare la sicurezza informatica per prevenire attacchi sempre più sofisticati.