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John Sotiropoulos di OWASP alla 14ª Cyber Crime Conference descrive il cybercrime agentic: Top 10 for Agentic Applications, prompt injection come payload, protocolli MCP e A2A e il caso GTG-2002.
Prompt injection, data e model poisoning e RAG nell’OWASP Top 10 for LLM Applications: perché le vulnerabilità degli LLM sono architetturali e il NCSC britannico dubita che si risolvano del tutto.
L’88% delle organizzazioni ha già subìto incidenti legati ad agenti AI, ma solo il 15% dei deployment è approvato dai team di sicurezza: due studi del 2026 mappano prompt injection e memory poisoning.
Istruzioni nascoste in email e documenti possono guidare gli agenti AI aziendali all’esfiltrazione di dati: il caso EchoLeak (CVE-2025-32711) su Microsoft 365 Copilot mostra un limite dei modelli linguistici.
Nel 2026 il cybercrime è un’industria automatizzata: l’ACN censisce 1.253 eventi nel secondo semestre 2025 (+30%), Clusit segna +36% di attacchi riusciti, Picus rileva il passaggio alla residenza silenziosa.
Agente IA autonomo con accesso a file, terminale e posta, OpenClaw unisce la triade letale, la CVE-2026-25253 con CVSS 8.8 e oltre 135.000 istanze esposte su Internet, di cui oltre 50.000 vulnerabili.
Prompt injection, vulnerabilità numero uno secondo OWASP: l’attacco universale Policy Puppetry di HiddenLayer, i casi ChatGPT, Gemini ed EchoLeak su Copilot (CVSS 9.3) e i costi di una violazione dei dati.
LLM malevoli e difensivi nei SOC: framework HouYi, malware generato da AI, vishing in crescita, Foundation-sec-8b di Splunk, QRadar e Copilot for Security, fino alla DARPA AI Cyber Challenge e al framework TAP.
Valutazione dei rischi cyber con modelli di IA: formula di rischio inerente e residuo, scala qualitativa per la probabilità di accadimento, esempi con prompt injection e training data poisoning su LLM.
Prompt injection, prompt leaking e jailbreaking: come si manipolano gli LLM, con i casi remoteli.io, writesonic e vizgpt e le difese basate su prompt, monitoraggio regolare e audit di sicurezza.
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