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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.
Una ricerca su 428 router LLM ha trovato intermediari che riscrivono le tool-call degli agenti di coding ed esfiltrano credenziali; il caso LiteLLM del 24 marzo 2026 mostra il rischio per la supply chain dell’IA.
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.
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