Sai dove applicazioni, API e AI stanno ampliando la tua superficie di attacco?
Application Security per applicazioni web, mobile, desktop e AI/LLM
Scopriamo, testiamo e proteggiamo applicazioni, API, modelli e agenti AI, e governiamo l'uso dell'AI da parte delle persone, prima e durante l'esercizio.
Cosa include
Come funziona
Dalla discovery alla protezione runtime
Individuare, valutare, testare, governare e proteggere applicazioni, API e sistemi AI lungo l'intero ciclo di vita.
Mappatura di applicazioni web, mobile, desktop, API, modelli, chatbot, agenti AI, tool e integrazioni rilevanti Discovery dell'utilizzo AI nella workforce, inclusi strumenti approvati, Shadow AI, code assistant, estensioni, applicazioni desktop e integrazioni SaaS Web, Mobile e Desktop Application Security Assessment secondo OWASP WSTG e OWASP MASTG e le best practice applicabili al contesto API Security Assessment con verifica di autenticazione, autorizzazione, logiche applicative, esposizione dei dati e superfici di attacco Secure Code Review per individuare vulnerabilità, logiche insicure e condizioni non sempre osservabili attraverso test black-box AI & LLM Security Assessment su modelli, applicazioni e agenti, con analisi della postura e dei rischi rispetto a framework come OWASP Top 10 for LLM Applications e MITRE ATLAS AI Red Teaming per verificare prompt injection, jailbreak, data leakage, violazioni delle policy sui contenuti e scenari complessi che coinvolgono agenti e tool Valutazione di agenti AI, privilegi, tool utilizzabili, connettori e server MCP per individuare configurazioni e combinazioni ad alto rischio Verifica dei flussi di dati verso strumenti AI e definizione di controlli per ridurre l'esposizione di informazioni sensibili in prompt, upload e output Implementazione o validazione di guardrail runtime per rilevare prompt injection e altri attacchi basati sui prompt, data leakage, link malevoli e comportamenti agentici fuori policy, quando previsti dall'architettura Definizione di policy di utilizzo e controllo coerenti con ruolo, dati trattati, applicazione e caso d'uso Retest e monitoraggio delle remediation per verificare nel tempo la riduzione dell'esposizione applicativa e AIPrincipali riferimenti
I vantaggi
Governare l'adozione dell'AI senza perdere visibilità e controllo
Unire sicurezza applicativa, AI governance, testing e protezione runtime per ridurre il rischio lungo l'intero ciclo di vita.
Maggiore visibilità su applicazioni, API, strumenti AI, agenti e utilizzi Shadow AI presenti nell'organizzazione Riduzione del rischio di esposizione di dati sensibili attraverso prompt, upload, output e integrazioni AI Identificazione preventiva di vulnerabilità e configurazioni insicure prima del rilascio in produzione Validazione della resilienza di modelli e agenti rispetto a prompt injection, jailbreak e altri scenari avversariali Maggiore controllo sulle azioni eseguibili dagli agenti e sui tool a cui possono accedere Applicazione di policy coerenti ai diversi casi d'uso AI senza bloccare indiscriminatamente l'adozione Protezione runtime delle interazioni LLM attraverso guardrail e controlli contestuali, quando integrati nell'architettura Evidenze utili per Security, Development, Risk, Compliance e governance dell'AI Prioritizzazione delle remediation sulla base della reale esposizione e del potenziale impatto sul business
Per chi è pensato
Organizzazioni che stanno integrando l'AI nei processi, nelle applicazioni e nel lavoro quotidiano
Per chi vuole accelerare l'adozione dell'AI mantenendo controllo su dati, applicazioni, agenti e comportamenti.
Il servizio è rivolto ad aziende che sviluppano o utilizzano applicazioni, API e soluzioni basate su AI generativa, chatbot, copilot o agenti e che necessitano di governare contemporaneamente sicurezza applicativa, utilizzo della workforce e nuovi rischi introdotti dai modelli. È particolarmente indicato per organizzazioni con team di sviluppo interni, ambienti cloud e SaaS, dati sensibili, utilizzo diffuso di strumenti GenAI o iniziative agentiche, che vogliono individuare Shadow AI, testare le applicazioni prima della produzione e applicare controlli runtime proporzionati al rischio.
Richiedi una consulenzaDomande frequenti
Domande frequenti su Application Security
Qual è la differenza tra Application Security tradizionale e AI/LLM Security?
L'Application Security tradizionale valuta vulnerabilità nel codice, nelle API, nei meccanismi di autenticazione e autorizzazione e nelle logiche applicative. AI/LLM Security aggiunge rischi specifici dei sistemi generativi e agentici, come prompt injection, data leakage, manipolazione del comportamento del modello, uso improprio dei tool e azioni dell'agente non coerenti con il mandato previsto.
Che cosa si intende per Shadow AI?
Per Shadow AI si intende l'utilizzo di strumenti o funzionalità AI non governati o non pienamente visibili all'organizzazione. La discovery consente di comprendere quali applicazioni AI vengono utilizzate, da chi e in quali contesti, così da applicare policy differenziate in funzione del rischio e dei dati trattati.
Come viene ridotto il rischio di perdita di dati attraverso strumenti AI?
Il processo parte dalla visibilità sui flussi verso i servizi AI e dalla classificazione del contesto e dei dati coinvolti. In funzione dell'architettura possono essere applicati controlli contestuali su prompt, upload e output, incluse misure di Data Loss Prevention, redazione dei contenuti e policy che limitano determinate azioni o categorie di dati.
Che cos'è una prompt injection?
È una tecnica che tenta di manipolare il comportamento di un modello o di un agente attraverso istruzioni inserite direttamente dall'utente o indirettamente in contenuti, documenti, tool response o altre fonti elaborate dal sistema. I test e i controlli runtime servono a verificare e ridurre l'esposizione a questi scenari.
Qual è la differenza tra AI Red Teaming e guardrail runtime?
L'AI Red Teaming mette alla prova applicazioni, modelli e agenti attraverso scenari avversariali per individuare vulnerabilità e comportamenti rischiosi, idealmente prima del rilascio e durante l'evoluzione del sistema. I guardrail runtime operano invece durante l'utilizzo, analizzando input, output e passaggi agentici per rilevare o bloccare interazioni che violano le policy definite.
Come vengono valutati gli agenti AI e le integrazioni MCP?
L'analisi considera l'inventario degli agenti, i tool e i server MCP collegati, i privilegi disponibili, le fonti di contenuto e le configurazioni che possono ampliare la superficie di attacco. Particolare attenzione viene data a eccesso di agency, tool ad alto rischio, componenti non affidabili e comportamenti fuori policy.
Quali framework vengono utilizzati per valutare i rischi AI?
La valutazione può essere correlata a riferimenti come OWASP Top 10 for LLM Applications, linee guida OWASP applicabili ai sistemi agentici e MITRE ATLAS, integrandoli con il threat model e con le caratteristiche specifiche dell'architettura e del caso d'uso.
Il servizio è legato a uno specifico modello o provider AI?
L'assessment può essere applicato a modelli hosted, open source, custom o fine-tuned. Il perimetro viene definito sulla base dell'architettura, delle integrazioni e dei casi d'uso dell'organizzazione, evitando di ridurre la valutazione al solo provider del modello.
Come si integra con DevSecOps, SOC e SIEM?
Le evidenze possono alimentare backlog di remediation, pipeline di sviluppo, processi di vulnerability management e attività del SOC. Log, eventi e rilevazioni dei controlli runtime possono inoltre essere correlati con i sistemi di monitoring e SIEM già presenti, in funzione delle tecnologie adottate.
È sufficiente testare un'applicazione AI prima del go-live?
Un test pre-produzione è fondamentale ma non copre l'intero ciclo di rischio. Modelli, prompt, tool, dati, integrazioni e modalità d'uso cambiano nel tempo; per questo ARCAS combina assessment, retest, governance e, quando necessario, protezione runtime e monitoraggio continuo.
Potrebbe interessarti anche