Con l'accelerazione dell'adozione dell'intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni, emerge una domanda fondamentale: come garantire la sicurezza di sistemi che si comportano in modo diverso ogni volta che si interagisce con essi? I test di sicurezza tradizionali sono stati concepiti per software deterministici, in cui lo stesso input produce lo stesso output. I sistemi di IA operano secondo un paradigma completamente diverso, generando risposte probabilistiche che possono essere manipolate in modi che i team di sicurezza informatica tradizionali non avrebbero mai previsto.
La posta in gioco è alta. Secondo il rapporto sulla sicurezza 2025 di Adversa AI, il 35% degli incidenti di sicurezza legati all'IA nel mondo reale è stato causato da semplici prompt, alcuni dei quali hanno provocato perdite superiori a 100.000 dollari per incidente. Quando OpenAI ha rilasciato GPT-5 nel gennaio 2026, i red team di SPLX lo hanno jailbreakato entro 24 ore, dichiarandolo "quasi inutilizzabile per le aziende così com'è".
Questa guida fornisce ai professionisti della sicurezza un quadro completo per comprendere e implementare il red teaming basato sull'intelligenza artificiale. Che tu sia un responsabile SOC che desidera ampliare le capacità del proprio team, un CISO che sta elaborando un business case per un investimento o un architetto della sicurezza che valuta programmi di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale, troverai indicazioni pratiche basate sui framework, sugli strumenti e sulle prove concrete più recenti.
Il red teaming AI è una pratica di test avversario specificamente progettata per i sistemi di intelligenza artificiale al fine di identificare vulnerabilità, problemi di sicurezza e lacune prima che gli hacker possano sfruttarli. A differenza del red teaming tradizionale, che si concentra su infrastrutture e applicazioni, il red teaming AI prende di mira le superfici di attacco specifiche dei modelli di machine learning, inclusi i dati di addestramento, le pipeline di inferenza, i prompt e il comportamento stesso del modello.
Questa pratica si è evoluta dalle tradizioni militari e di cybersecurity del red teaming, ma affronta sfide specifiche dei sistemi di IA. Mentre il software convenzionale si comporta in modo deterministico, i sistemi di IA producono risultati variabili basati su modelli probabilistici. Questa differenza fondamentale richiede approcci di test che tengano conto della variazione statistica e dei comportamenti emergenti.
Secondo Growth Market Reports, il mercato dei servizi di AI Red Teaming ha raggiunto 1,43 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 4,8 miliardi di dollari entro il 2029, con un tasso di crescita annuale composto del 28,6%. Questa crescita riflette la crescente adozione dell'IA da parte delle imprese, unita alla pressione normativa esercitata da quadri normativi come l'EU AI Act.
La ricerca condotta dal CSET di Georgetown chiarisce in modo essenziale cosa comprenda effettivamente il red teaming nell'ambito dell'IA. Il termine è stato applicato a tutto, dall'hacking immediato alle valutazioni complete della sicurezza, ma i programmi efficaci affrontano sia la dimensione della sicurezza (proteggere l'IA da attori malintenzionati) sia quella della protezione (impedire che l'IA causi danni).
Le organizzazioni che implementano programmi di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale devono comprendere questa doppia natura. Un sistema che resiste alle iniezioni immediate ma produce risultati distorti continua a rappresentare un rischio significativo. Al contrario, un sistema con solide barriere di sicurezza ma controlli di sicurezza deboli rimane vulnerabile agli attacchi determinati.
La distinzione tra test di sicurezza dell'IA e test di protezione dell'IA rappresenta uno dei quadri concettuali più importanti nel red teaming dell'IA.
I test di sicurezza dell'IA si concentrano sulla protezione del mondo dall'IA. Ciò include test per:
I test di sicurezza dell'IA si concentrano sulla protezione dell'IA dal mondo esterno. Ciò include test relativi a:
La documentazione sulla metodologia di Anthropic dimostra come i principali laboratori di IA integrino entrambe le dimensioni. I loro programmi di red teaming impiegano esperti specifici del settore (tra cui specialisti in materia di fiducia e sicurezza, esperti di sicurezza nazionale e tester multilingue) per individuare le vulnerabilità sia in termini di sicurezza che di protezione.
I programmi efficaci di red teaming basati sull'intelligenza artificiale affrontano entrambe le dimensioni, poiché gli aggressori sfruttano qualsiasi punto debole che offra il percorso più facile. Un bypass di sicurezza che consente la generazione di contenuti dannosi può diventare un problema di sicurezza quando viene utilizzato come arma. Una vulnerabilità di sicurezza che sottrae dati di addestramento ha implicazioni di sicurezza per la privacy e la fiducia.
Le capacità di rilevamento delle minacce comportamentali che i team di sicurezza implementano per le minacce tradizionali devono evolversi per tenere conto di questi modelli di attacco specifici dell'IA.
Un efficace red teaming dell'IA segue una metodologia strutturata che adatta i tradizionali test di sicurezza alle caratteristiche uniche dei sistemi di IA.
Il processo di red teaming dell'IA:
La documentazione dell'AI Red Team di Microsoft fornisce indicazioni autorevoli su questa metodologia. Il loro team ha sviluppato PyRIT (Python Risk Identification Tool for generative AI) per rendere operativi questi passaggi su larga scala.
La fase di definizione dell'ambito richiede particolare attenzione per i sistemi di IA. A differenza delle applicazioni tradizionali con funzionalità definite, i sistemi di IA mostrano comportamenti emergenti che potrebbero non essere evidenti durante la progettazione. Una definizione efficace dell'ambito identifica i casi d'uso previsti del sistema di IA, i dati a cui accede, le azioni che può intraprendere e il potenziale impatto dei guasti.
Lo sviluppo di strategie antagonistiche mappa i potenziali vettori di attacco al sistema di IA specifico sottoposto a test. Un chatbot di assistenza clienti basato su LLM deve affrontare minacce diverse rispetto a un agente IA autonomo con accesso agli strumenti. La strategia dovrebbe dare priorità agli attacchi in base alla probabilità e al potenziale impatto.
Gli approcci di esecuzione variano in base agli obiettivi dei test. I test di rilevamento identificano le vulnerabilità esistenti. I test di sfruttamento determinano se le vulnerabilità possono essere utilizzate come arma. I test di escalation verificano se l'accesso iniziale può portare a una compromissione più ampia. I test di persistenza esaminano se gli aggressori possono mantenere l'accesso nel tempo.
La reportistica e l'analisi devono includere casi di test riproducibili. I sistemi di IA producono risultati variabili, quindi la documentazione dei test deve riportare gli input esatti, le versioni dei modelli e le condizioni che hanno causato le vulnerabilità. Ciò consente agli sviluppatori di riprodurre e risolvere i problemi.
Il dibattito tra il red teaming manuale e quello automatizzato basato sull'intelligenza artificiale si è in gran parte risolto con un consenso intorno ad approcci ibridi.
I test manuali rimangono essenziali per individuare nuove vulnerabilità. La creatività umana identifica modelli di attacco che gli strumenti automatizzati non sono in grado di anticipare. Secondo una ricerca arXiv, gli attacchi basati sul roleplay raggiungono tassi di successo dell'89,6%, gli attacchi basati su trappole logiche dell'81,4% e i trucchi di codifica del 76,2%. Queste tecniche richiedono intuito umano per essere sviluppate e perfezionate.
I test automatizzati garantiscono scalabilità e copertura sistematica. Gli strumenti sono in grado di testare migliaia di varianti di attacco su diverse versioni del modello, identificando le regressioni e garantendo standard di sicurezza coerenti. La ricerca GOAT di Giskard dimostra che gli attacchi automatizzati multi-turno raggiungono il 97% di successo nel jailbreak su modelli più piccoli entro cinque turni di conversazione.
Microsoft consiglia di completare prima il red teaming manuale prima di implementare il ridimensionamento automatico. I test manuali identificano i modelli di attacco rilevanti per un sistema specifico. I test automatici garantiscono quindi che tali modelli e le loro varianti vengano testati in modo coerente man mano che il sistema si evolve.
Gli approcci ibridi human-in-the-loop combinano entrambi i punti di forza. Gli strumenti automatizzati generano attacchi candidati sulla base dei modelli appresi. Gli esperti umani esaminano i risultati, identificano le direzioni promettenti e guidano l'esplorazione automatizzata verso obiettivi di alto valore.
Per le organizzazioni che stanno sviluppando capacità di ricerca delle minacce, questo modello ibrido rispecchia l'evoluzione della sicurezza di rete. Il rilevamento automatico gestisce i modelli noti su larga scala, mentre gli analisti umani indagano sulle minacce nuove.
Le competenze tradizionali del red teaming costituiscono una base per il red teaming basato sull'intelligenza artificiale, ma le caratteristiche uniche dei sistemi di intelligenza artificiale richiedono capacità aggiuntive e approcci diversi.
Tabella 1: Confronto tra il red teaming tradizionale e il red teaming basato sull'intelligenza artificiale
Questa tabella mette a confronto gli aspetti principali del red teaming tradizionale nel campo della sicurezza informatica con il red teaming specifico per l'IA, evidenziando l'ambito ampliato e le diverse tecniche richieste dai sistemi di IA.
La natura probabilistica dei sistemi di IA cambia radicalmente la metodologia di test. Quando un'applicazione tradizionale presenta una vulnerabilità SQL injection, fallisce sistematicamente in caso di input malformato. Quando un LLM presenta una vulnerabilità jailbreak, può resistere ad alcuni tentativi mentre soccombe ad altri. I red team devono eseguire più iterazioni di test e riportare tassi di successo statistici piuttosto che risultati binari di superamento/fallimento.
Le superfici di attacco differiscono in modo significativo. I red team tradizionali prendono di mira i sistemi di autenticazione, i percorsi di escalation dei privilegi e la segmentazione della rete. I red team basati sull'intelligenza artificiale prendono di mira questi elementi oltre a vettori specifici del modello, tra cui l'iniezione di prompt, l'avvelenamento dei dati di addestramento e gli attacchi di inversione del modello che estraggono informazioni sensibili dai risultati del modello.
I requisiti di competenza riflettono questo ambito ampliato. I membri efficaci dei red team dedicati all'IA combinano competenze tradizionali in materia di sicurezza con conoscenze di machine learning e competenze specifiche relative al caso d'uso del sistema di IA. Secondo il framework di HiddenLayer, questa combinazione è rara, il che contribuisce alla carenza di talenti in questo campo.
Il rapporto tra il red teaming basato sull'intelligenza artificiale e i test di penetrazione è spesso fonte di confusione. Il quadro comparativo di Zscaler aiuta a chiarire la distinzione.
I test di penetrazione si concentrano sulle vulnerabilità dell'infrastruttura, delle applicazioni e della rete. I tester di penetrazione tentano di sfruttare classi di vulnerabilità note in un ambito definito. L'obiettivo è identificare e dare priorità alla correzione di specifiche debolezze di sicurezza.
Il red teaming dell'IA va oltre l'infrastruttura e include il comportamento dei modelli, l'integrità della formazione e i vettori di attacco specifici dell'IA. I membri del red team dell'IA cercano di indurre il sistema di IA a comportarsi in modi non previsti, che possono o meno comportare lo sfruttamento delle vulnerabilità dell'infrastruttura.
Le organizzazioni hanno bisogno di entrambi per garantire una sicurezza completa. Un'infrastruttura ben protetta non protegge dagli attacchi di prompt injection che manipolano il comportamento dei modelli. Al contrario, solide protezioni dei modelli non servono a nulla se gli aggressori possono accedere ai dati di addestramento attraverso le vulnerabilità dell'infrastruttura.
Si consideri un chatbot AI per servizi finanziari. Il test di penetrazione valuterebbe l'applicazione web che ospita il chatbot, le API che lo collegano ai sistemi di backend e i meccanismi di autenticazione che lo proteggono. Il red teaming AI valuterebbe se il chatbot può essere manipolato per rivelare i dati dei clienti, fornire consulenza finanziaria al di fuori dell'ambito previsto o generare contenuti dannosi.
Per i team con esperienza nelle operazioni di red team, il red teaming basato sull'intelligenza artificiale rappresenta un ampliamento dell'ambito di applicazione piuttosto che una sostituzione delle competenze esistenti.
I red team di IA testano categorie di attacchi che differiscono in modo significativo dalle tradizionali vulnerabilità di sicurezza. Comprendere questa tassonomia aiuta i professionisti a stabilire le priorità dei test e a comunicare i risultati in modo efficace.
Tabella 2: Classificazione degli attacchi AI red teaming
Questa tabella elenca le principali categorie di attacchi testate dai red team di IA, fornendo descrizioni, esempi e potenziali impatti per aiutare i professionisti a comprendere e dare priorità alle attività di test.
L'iniezione di prompt rappresenta il vettore di attacco specifico per l'IA più diffuso e pericoloso. Questi attacchi manipolano il comportamento dell'IA attraverso input appositamente creati, causando l'esecuzione di azioni non intenzionali da parte dei sistemi.
L'iniezione diretta si verifica quando un input controllato dall'aggressore manipola direttamente il comportamento del modello. Un aggressore potrebbe inviare un testo che sovrascrive il prompt del sistema, modificando la personalità, gli obiettivi o i vincoli dell'IA.
L'iniezione indiretta incorpora istruzioni dannose in fonti di dati esterne elaborate dall'IA. La ricerca di Tenable sulle vulnerabilità di ChatGPT ha documentato iniezioni indirette di prompt attraverso SearchGPT che legge commenti dannosi sui blog, dimostrando come i sistemi di IA che consumano contenuti esterni diventino vulnerabili agli attacchi di terze parti.
Il rapporto Adversa AI del 2025 ha rilevato che il 35% degli incidenti di sicurezza legati all'intelligenza artificiale nel mondo reale è stato causato da semplici attacchi prompt. Questi attacchi non richiedono strumenti o competenze particolari, rendendoli accessibili agli hacker opportunisti.
Per eseguire test efficaci per l'iniezione rapida è necessaria creatività nella formulazione dell'attacco e una copertura sistematica dei punti di iniezione. Ogni input accettato dal sistema di IA rappresenta un potenziale vettore di iniezione.
Le tecniche di jailbreaking aggirano le barriere di sicurezza integrate nei sistemi di IA. La ricerca dimostra che anche le barriere più sofisticate falliscono contro aggressori determinati.
Secondo una ricerca arXiv, gli attacchi di roleplay raggiungono un tasso di successo dell'89,6%. Inquadrando le richieste all'interno di scenari fittizi, gli aggressori convincono i modelli a generare contenuti che altrimenti rifiuterebbero.
Il jailbreaking multi-turno porta gradualmente a risultati dannosi. La ricerca GOAT di Giskard dimostra che questi attacchi raggiungono il 97% di successo sui modelli più piccoli e l'88% su GPT-4-Turbo entro cinque turni di conversazione.
Gli attacchi di tipo "logic trap" sfruttano le capacità di ragionamento del modello, raggiungendo tassi di successo dell'81,4%. Questi attacchi presentano scenari in cui la risposta logicamente coerente richiede la violazione delle linee guida di sicurezza.
La rapidità con cui si sviluppano i jailbreak sottolinea la sfida. Quando OpenAI ha rilasciato GPT-5 nel gennaio 2026, i red team lo hanno sottoposto a jailbreak entro 24 ore, seguendo un modello già visto con Grok-4 e altri importanti rilasci di modelli.
Il test dei jailbreak richiede uno sforzo continuo, poiché sia gli attacchi che le difese sono in continua evoluzione. Un modello che oggi resiste ai jailbreak conosciuti potrebbe domani soccombere a tecniche innovative.
L'ascesa degli agenti AI autonomi introduce categorie di attacchi che non esistevano nella sicurezza LLM tradizionale. La Top 10 di OWASP per le applicazioni agentiche fornisce il primo framework di sicurezza dedicato a questi sistemi.
Dirottamento dell'obiettivo dell'agente (ASI01) reindirizza la missione principale di un agente attraverso la manipolazione. A differenza della semplice iniezione di prompt, il dirottamento degli obiettivi prende di mira gli obiettivi persistenti dell'agente piuttosto che le singole risposte.
Uso improprio e sfruttamento degli strumenti (ASI02) induce gli agenti a utilizzare gli strumenti in modi non previsti e dannosi. Gli agenti che hanno accesso a e-mail, database o API esterne possono essere manipolati in modo da compiere azioni che i loro progettisti non avrebbero mai previsto.
Abuso di identità e privilegi (ASI03) sfrutta le identità degli agenti o le autorizzazioni eccessive. Gli agenti operano spesso con privilegi elevati per svolgere i propri compiti, creando opportunità per minacce interne quando compromesso.
Guasti a cascata (ASI08) si verificano quando piccoli errori innescano reazioni a catena distruttive tra sistemi di agenti interconnessi. Le architetture multi-agente amplificano le modalità di guasto.
Le organizzazioni che implementano l'IA agentica devono comprendere che i controlli di sicurezza tradizionali potrebbero non essere in grado di affrontare questi vettori di attacco. Le capacità di rilevamento e risposta alle minacce all'identità devono evolversi per monitorare le identità degli agenti IA insieme alle identità degli account umani e di servizio.
Il collaudo dei sistemi agentici richiede la valutazione dell'intera gamma di funzionalità degli agenti, compreso l'accesso agli strumenti, la persistenza della memoria e i canali di comunicazione tra agenti. La superficie di attacco si espande con ogni funzionalità posseduta dall'agente.
Gli attacchi di esfiltrazione dei dati contro i sistemi di IA possono sfruttare uno qualsiasi di questi vettori, poiché gli agenti con ampio accesso possono essere manipolati per raccogliere e trasmettere dati sensibili. I modelli di movimento laterale negli ambienti di IA possono apparire diversi dal tradizionale movimento laterale di rete, poiché gli agenti compromessi ruotano attraverso connessioni API anziché percorsi di rete.
L'ecosistema degli strumenti di red teaming basati sull'intelligenza artificiale è maturato in modo significativo, con opzioni sia open source che commerciali disponibili per i professionisti.
Tabella 3: Confronto tra strumenti di red teaming basati sull'intelligenza artificiale
Questa tabella mette a confronto i principali strumenti open source per il red teaming nell'ambito dell'intelligenza artificiale, evidenziandone gli sviluppatori, i punti di forza, le caratteristiche principali e le licenze, per aiutare i professionisti a scegliere le soluzioni più adatte.
PyRIT di Microsoft si è affermato come lo strumento aziendale leader. Si integra con Azure AI Foundry e include l'AI Red Teaming Agent rilasciato nell'aprile 2025 per i flussi di lavoro di test automatizzati. La libreria di attacchi di PyRIT copre l'iniezione di prompt, il jailbreaking e i test di sicurezza dei contenuti.
Garak di NVIDIA si concentra sulla scansione delle vulnerabilità LLM con una vasta libreria di sonde. La versione 0.14.0 è attualmente in fase di sviluppo con un supporto migliorato per i sistemi di IA agentica. L'architettura dei plugin di Garak consente lo sviluppo di sonde personalizzate per esigenze specifiche dell'organizzazione.
Red AI Range offre un ambiente basato su Docker per simulare le vulnerabilità dell'intelligenza artificiale, rendendolo prezioso per scopi formativi ed educativi.
Le piattaforme commerciali di Zscaler, Mindgard e HackerOne offrono servizi gestiti e funzionalità aggiuntive per le organizzazioni che preferiscono il supporto dei fornitori. Questi includono in genere reportistica sulla conformità, integrazione di test continui e consulenza di esperti.
La scelta dello strumento giusto richiede l'adeguamento delle funzionalità alle esigenze organizzative.
I punti di forza di PyRIT includono il supporto di Microsoft, una documentazione completa e una profonda integrazione con Azure. Le organizzazioni che utilizzano i servizi di intelligenza artificiale di Azure beneficiano del supporto nativo. La libreria degli attacchi riflette l'esperienza del Red Team di Microsoft nell'ambito dell'intelligenza artificiale, che ha testato sistemi di produzione quali Bing Chat e Microsoft 365 Copilot.
I punti di forza di Garak includono l'esperienza di NVIDIA nell'ambito dell'intelligenza artificiale, l'attenzione alla verifica dei modelli LLM e le ampie capacità di rilevamento delle vulnerabilità. Lo strumento eccelle nei test sistematici su più modelli e nell'identificazione delle regressioni tra le versioni.
I criteri di selezione dovrebbero includere:
Per i team dei centri operativi di sicurezza che sviluppano capacità di red teaming basate sull'intelligenza artificiale, questi strumenti integrano piuttosto che sostituire le competenze umane. Gli strumenti automatizzati garantiscono copertura e coerenza. I tester umani apportano creatività e sviluppano nuovi tipi di attacchi.
Il rilevamento delle minacce alimenta la configurazione degli strumenti man mano che emergono nuove tecniche di attacco. Le organizzazioni dovrebbero stabilire processi per l'aggiornamento delle librerie di attacchi sulla base delle minacce emergenti e delle vulnerabilità divulgate.
Il red teaming basato sull'intelligenza artificiale opera in un panorama in continua evoluzione di framework e normative. Comprendere questi requisiti aiuta le organizzazioni a strutturare programmi efficaci e a dimostrare la propria conformità.
Tabella 4: Corrispondenza tra i framework di red teaming dell'IA
Questa tabella mette in relazione i principali quadri normativi in materia di IA con i requisiti dei red team, aiutando le organizzazioni a comprendere il panorama normativo e ad allineare i programmi di test agli obblighi di conformità.
Il quadro di riferimento per la gestione dei rischi dell'IA del NIST posiziona i test avversari come parte della funzione di misurazione. Il quadro definisce il red teaming come "un approccio che consiste nel testare in modo avversario i sistemi di IA in condizioni di stress per individuare le modalità di guasto o le vulnerabilità dei sistemi di IA".
MITRE ATLAS estende il framework ATT&CK alle minacce specifiche dell'IA. L'aggiornamento di ottobre 2025 ha aggiunto 14 nuove tecniche incentrate sugli agenti IA e sui sistemi IA generativi. ATLAS ora include 15 tattiche, 66 tecniche, 46 sottotecniche, 26 misure di mitigazione e 33 casi di studio.
OWASP fornisce diverse risorse, tra cui la Top 10 per le applicazioni LLM (versione 2025), la Gen AI Red Teaming Guide pubblicata nel gennaio 2025 e la Top 10 per le applicazioni Agentic pubblicata nel dicembre 2025.
Per le organizzazioni che devono districarsi tra i requisiti di conformità, questi framework forniscono una guida autorevole che soddisfa le aspettative normative e dimostra la dovuta diligenza.
La legge dell'UE sull'IA introduce requisiti obbligatori per i test avversari dei sistemi di IA ad alto rischio. La guida di Promptfoo alla legge dell'UE sull'IA descrive in dettaglio gli obblighi specifici.
La classificazione ad alto rischio determina se il red teaming AI è obbligatorio. I sistemi in settori quali infrastrutture critiche, istruzione, occupazione, applicazione della legge e controllo delle frontiere devono soddisfare requisiti più rigorosi.
I requisiti di documentazione includono test di adversarial testing come parte del sistema di gestione dei rischi. Le organizzazioni devono dimostrare di aver identificato e mitigato le potenziali vulnerabilità attraverso test sistematici.
Tempistica: la piena conformità per i sistemi di IA ad alto rischio è richiesta entro il 2 agosto 2026. I modelli di IA per uso generico (GPAI) con rischio sistemico sono soggetti a ulteriori obblighi di red teaming.
Le sanzioni per inadempienza possono arrivare fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo globale, a seconda di quale dei due importi sia maggiore.
Le organizzazioni che implementano l'IA nei mercati europei devono integrare il red teaming nei loro programmi di conformità. Anche le organizzazioni al di fuori dell'UE potrebbero dover soddisfare determinati requisiti se i loro sistemi di IA hanno un impatto sui cittadini dell'Unione.
MITRE ATLAS fornisce la tassonomia che i red team di IA utilizzano per strutturare i test e riportare i risultati.
La struttura del framework rispecchia il formato familiare di ATT&CK. Le tattiche rappresentano gli obiettivi degli avversari. Le tecniche descrivono come gli avversari raggiungono tali obiettivi. Le mitigazioni forniscono raccomandazioni difensive.
Le tattiche specifiche dell'IA includono:
AML.TA0004 - Accesso ai modelli ML: tecniche per ottenere l'accesso ai modelli di apprendimento automaticoAML.TA0012 - ML Attack Staging: tecniche per preparare attacchi contro i sistemi MLL'aggiornamento di ottobre 2025 ha aggiunto 14 nuove tecniche relative agli agenti AI e all'AI generativa, sviluppate in collaborazione con Zenity Labs.
L'integrazione con i risultati del red team garantisce una reportistica coerente. Quando i red team individuano delle vulnerabilità, la loro mappatura alle tecniche ATLAS consente il confronto tra le valutazioni e il monitoraggio dei progressi nella risoluzione dei problemi.
Per i team che hanno familiarità con MITRE ATT&CK, ATLAS offre una naturale estensione per i sistemi di intelligenza artificiale. I framework condividono le basi concettuali pur affrontando diverse superfici di attacco.
La creazione di capacità di red teaming nell'ambito dell'IA richiede investimenti mirati in risorse umane, processi e strumenti. Questa sezione fornisce indicazioni pratiche per le organizzazioni in varie fasi di maturità.
La composizione del team per il red teaming AI abbraccia diverse discipline:
Secondo AI Career Finder, gli stipendi degli specialisti AI Red Team variano da 130.000 a 220.000 dollari, con una domanda in crescita del 55% su base annua. La carenza di talenti significa che le organizzazioni spesso creano team ibridi che combinano competenze interne in materia di sicurezza con specialisti esterni di IA.
Le fasi di implementazione seguono un modello di maturità:
Le decisioni relative alla creazione o all'acquisto dipendono dal contesto organizzativo. I team interni forniscono una profonda conoscenza istituzionale e capacità continue. I servizi gestiti dai fornitori di MDR offrono competenze senza le difficoltà legate all'assunzione di personale. Gli approcci ibridi coinvolgono specialisti esterni per test innovativi, sviluppando al contempo capacità interne.
Per elaborare un business case per il red teaming nell'ambito dell'IA è necessario quantificare sia i costi che i benefici.
I benchmark di costo di Obsidian Security indicano che gli interventi esterni di red teaming basati sull'intelligenza artificiale partono da 16.000 dollari o più, a seconda dell'ambito e della complessità. I team interni richiedono un investimento in termini di stipendi, strumenti, formazione e sviluppo continuo.
I guadagni in termini di efficienza dimostrano un ritorno misurabile. Le organizzazioni con programmi di red teaming AI maturi segnalano una riduzione del 60% degli incidenti di sicurezza legati all'AI. Ciò si traduce in una riduzione dei costi di risposta agli incidenti, in un minor numero di interruzioni dell'attività e nell'eliminazione delle sanzioni normative.
La giustificazione dell'evitare il rischio si concentra sulle perdite evitate. Il rapporto di Adversa AI documenta che semplici attacchi prompt hanno causato perdite superiori a 100.000 dollari per incidente. Un singolo incidente evitato può giustificare un investimento sostanziale nel programma.
Il quadro di giustificazione dovrebbe affrontare:
Le valutazioni puntuali forniscono istantanee, ma non tengono conto della natura dinamica dei sistemi di IA. Il red teaming continuo ovvia a questa limitazione.
Perché continuo: i modelli di IA si evolvono attraverso la messa a punto, le modifiche tecniche immediate e gli aggiornamenti dei modelli sottostanti. Nuove tecniche di attacco emergono costantemente. Le difese richiedono una convalida continua. Un sistema che ha superato i test nell'ultimo trimestre potrebbe presentare oggi nuove vulnerabilità.
Integrazione con CI/CD: gli strumenti automatizzati di red teaming possono essere eseguiti nelle pipeline di sviluppo, testando ogni aggiornamento del modello prima della distribuzione. Ciò consente di individuare tempestivamente eventuali regressioni e impedisce che modifiche vulnerabili raggiungano la produzione.
Raccomandazioni sulla cadenza dei test:
Il monitoraggio e gli avvisi completano i test identificando i tentativi di sfruttamento nella produzione. L'analisi comportamentale è in grado di rilevare comportamenti anomali del sistema di IA che potrebbero indicare attacchi in corso.
Il panorama del red teaming nell'ambito dell'intelligenza artificiale continua a evolversi rapidamente, con l'emergere di nuovi approcci per affrontare la crescente superficie di attacco dell'IA.
I test continui automatizzati sono passati dalla fase sperimentale a quella mainstream. Piattaforme come AgentSuite di Virtue AI forniscono un red teaming continuo utilizzando oltre 100 strategie di attacco proprietarie specifiche per agente in oltre 30 ambienti sandbox. Secondo Help Net Security, questo colma una lacuna critica: IBM riferisce che il 79% delle aziende sta implementando agenti AI, ma il 97% non dispone di adeguati controlli di sicurezza.
I test multimodali vanno oltre il testo e comprendono anche immagini, voce e video. Man mano che i sistemi di IA accettano input più ricchi, le superfici di attacco si espandono. Gli attacchi di clonazione vocale hanno dimostrato la capacità di aggirare l'autenticazione a più fattori attraverso l'ingegneria sociale.
L'attenzione all'IA agentica domina gli investimenti attuali. La classifica OWASP Top 10 per le applicazioni agentiche pubblicata nel dicembre 2025 codifica il panorama delle minacce per gli agenti autonomi. Il test di questi sistemi richiede la valutazione dell'accesso agli strumenti, della persistenza della memoria e della comunicazione tra agenti.
Il red teaming assistito dall'IA utilizza sistemi di IA per generare input avversari su larga scala. Questo approccio individua modelli di attacco che potrebbero sfuggire agli esseri umani, sollevando al contempo interrogativi sui sistemi di IA che testano altri sistemi di IA.
Il consolidamento del settore riflette la maturazione del mercato. L'acquisizione di SGNL da parte di CrowdStrike per 740 milioni di dollari riguarda l'autorizzazione dell'identità tramite IA. Palo Alto Networks ha acquisito Chronosphere per l'osservabilità dell'IA. Queste operazioni segnalano che la sicurezza dell'IA è diventata una priorità strategica per i principali fornitori di soluzioni di sicurezza informatica.
Le linee guida di NVIDIA sul sandboxing sottolineano che il contenimento è l'unica soluzione scalabile per i flussi di lavoro dell'IA agentica. Il loro AI Red Team raccomanda di trattare tutto il codice generato dall'LLM come output non attendibile che richiede l'esecuzione in sandbox.
Vectra AI la sicurezza dell'intelligenza artificiale attraverso la lente dell'ipotesi di compromissione e dell' Attack Signal Intelligence. Piuttosto che affidarsi esclusivamente alla prevenzione, i programmi di sicurezza AI efficaci devono combinare il red teaming proattivo con il monitoraggio e il rilevamento continui.
Ciò significa testare i sistemi di IA in modo antagonistico, mantenendo al contempo la visibilità sul loro comportamento in produzione. L'obiettivo è identificare modelli anomali che potrebbero indicare uno sfruttamento e rispondere rapidamente quando gli attacchi hanno successo.
La resilienza, non solo la prevenzione, definisce la maturità della sicurezza dei sistemi di IA. Le organizzazioni che utilizzano la Vectra AI estendono le capacità di rilevamento e risposta per coprire le minacce legate all'IA insieme ai tradizionali modelli cloud alla rete, all'identità e cloud .
Le funzionalità di rilevamento e risposta della rete forniscono visibilità sulle comunicazioni del sistema di IA, identificando i tentativi di esfiltrazione dei dati, i modelli di comando e controllo e i movimenti laterali che coinvolgono l'infrastruttura di IA.
Il panorama dell'AI red teaming continuerà a evolversi rapidamente nei prossimi 12-24 mesi. I professionisti della sicurezza dovrebbero prepararsi a diversi sviluppi chiave.
La diffusione dell'IA agenziale porterà alla nascita di nuove categorie di attacchi. Man mano che le organizzazioni implementano agenti IA con autonomia e accesso agli strumenti sempre maggiori, la superficie di attacco si espande notevolmente. L'OWASP Agentic Top 10 rappresenta l'inizio dello sviluppo di un framework per questi sistemi. Sono attesi ulteriori orientamenti, strumenti e attenzione normativa incentrati specificamente sugli agenti autonomi.
La convergenza normativa definirà i requisiti di conformità. La legge sull'intelligenza artificiale dell'UE stabilisce i requisiti più prescrittivi, ma altre giurisdizioni stanno sviluppando i propri quadri normativi. Le organizzazioni che operano a livello globale dovranno conciliare requisiti potenzialmente contrastanti, mantenendo al contempo programmi di sicurezza efficaci.
Gli attacchi multimodali diventeranno più sofisticati. Attualmente, il red teaming si concentra principalmente sugli attacchi basati su testo contro gli LLM. Poiché i sistemi di IA elaborano immagini, audio, video e dati dei sensori, le tecniche di attacco prenderanno di mira queste modalità. Gli attacchi deepfake vocali hanno già dimostrato la loro efficacia contro i sistemi di autenticazione.
La sicurezza AI-on-AI solleva nuove domande. Quando i sistemi di IA difendono dagli attacchi basati sull'IA, le dinamiche differiscono dagli scenari uomo contro macchina. I red team dovranno valutare le prestazioni dei sistemi di IA difensivi contro l'IA avversaria piuttosto che solo contro gli aggressori umani.
Le priorità di investimento dovrebbero includere:
Le organizzazioni dovrebbero tenere traccia degli aggiornamenti MITRE ATLAS, delle versioni del framework OWASP e dei CVE emergenti nei componenti dell'infrastruttura AI. Il settore è in rapida evoluzione e le best practice odierne potrebbero diventare insufficienti con l'evolversi delle minacce.
Le risorse di formazione sulla sicurezza AI fornite da Vectra AI una guida continua man mano che il panorama evolve.
Il red teaming AI è una pratica di test avversario specificamente progettata per i sistemi di intelligenza artificiale al fine di identificare vulnerabilità, problemi di sicurezza e lacune prima che gli hacker possano sfruttarli. A differenza del red teaming tradizionale, che si concentra sulla sicurezza delle reti e delle applicazioni, il red teaming AI prende di mira le superfici di attacco specifiche dei modelli di machine learning, inclusi i dati di addestramento, le pipeline di inferenza, i prompt e il comportamento stesso del modello.
La pratica combina test di sicurezza (protezione dell'IA da attori malintenzionati) e test di sicurezza (prevenzione dei danni causati dall'IA). I programmi efficaci affrontano entrambe le dimensioni perché gli aggressori sfruttano qualsiasi debolezza che fornisca il percorso più facile per raggiungere i loro obiettivi. I red team dell'IA utilizzano strumenti, tecniche e framework specializzati come MITRE ATLAS e OWASP Top 10 per LLM per strutturare le loro metodologie di test.
Il red teaming basato sull'intelligenza artificiale differisce dal red teaming tradizionale per diversi aspetti fondamentali. Il red teaming tradizionale prende di mira sistemi deterministici in cui lo stesso input produce lo stesso output. I sistemi di intelligenza artificiale sono probabilistici e producono output variabili che richiedono analisi statistiche su più iterazioni di test.
La superficie di attacco si espande in modo significativo. I red team tradizionali prendono di mira reti, applicazioni e infrastrutture. I red team basati sull'intelligenza artificiale prendono di mira questi elementi oltre a vettori specifici dei modelli, tra cui prompt injection, training data poisoning, jailbreaking ed evasione dei modelli. Ciò richiede competenze diverse che combinano le tradizionali conoscenze in materia di sicurezza con quelle relative all'apprendimento automatico.
Anche la frequenza dei test varia. Il red teaming tradizionale viene spesso effettuato su base annuale o trimestrale. I sistemi di IA richiedono test continui perché i modelli evolvono, emergono costantemente nuovi attacchi e le difese necessitano di una convalida continua.
I principali strumenti open source per il red teaming AI includono PyRIT di Microsoft, Garak di NVIDIA, DeepTeam e Promptfoo. PyRIT si integra con Azure AI Foundry e include una libreria completa di attacchi che riflette l'esperienza di Microsoft nel testare i sistemi di produzione. Garak si concentra sulla scansione delle vulnerabilità LLM con una vasta libreria di sonde e un'architettura plugin.
Le piattaforme commerciali di Zscaler, Mindgard e HackerOne offrono servizi gestiti con reportistica sulla conformità e consulenza di esperti. Red AI Range fornisce un ambiente basato su Docker per la formazione e la simulazione delle vulnerabilità.
La scelta degli strumenti dipende dai sistemi di IA sottoposti a test, dalle competenze del team, dai requisiti di integrazione e dagli scenari di minaccia prioritari. La maggior parte delle organizzazioni utilizza più strumenti in combinazione con test manuali.
I test di sicurezza dell'IA si concentrano sulla protezione del mondo dall'IA. Ciò include test per verificare la presenza di pregiudizi e discriminazioni, allucinazioni ed errori fattuali, generazione di contenuti dannosi e potenziale uso improprio. L'obiettivo è garantire che i sistemi di IA si comportino come previsto e non causino danni agli utenti o alla società.
I test di sicurezza dell'IA si concentrano sulla protezione dell'IA dal mondo esterno. Ciò include test per attacchi di prompt injection, esfiltrazione di dati, manipolazione dei modelli e accessi non autorizzati. L'obiettivo è impedire che soggetti malintenzionati sfruttino i sistemi di IA.
I programmi completi di red teaming dell'IA affrontano entrambe le dimensioni. Un bypass di sicurezza può diventare un problema di sicurezza quando viene utilizzato come arma. Una vulnerabilità di sicurezza ha implicazioni per la sicurezza quando influisce sulla privacy degli utenti o consente output dannosi. Comprendere le procedure di risposta agli incidenti diventa fondamentale quando i sistemi di IA vengono compromessi.
L'iniezione immediata è una tecnica di attacco in cui input dannosi manipolano il comportamento del modello di IA. L'iniezione diretta si verifica quando un input controllato dall'autore dell'attacco sovrascrive direttamente le istruzioni del sistema, modificando la personalità, gli obiettivi o i vincoli dell'IA.
L'iniezione indiretta incorpora istruzioni dannose nelle fonti di dati esterne elaborate dall'IA. Ad esempio, un'IA che legge contenuti web potrebbe incontrare istruzioni dannose nascoste nei commenti dei blog o nelle pagine web, eseguendo tali istruzioni come se provenissero da utenti legittimi.
Secondo una ricerca del 2025, il 35% degli incidenti di sicurezza legati all'intelligenza artificiale nel mondo reale è stato causato da semplici attacchi di tipo prompt. Il test per l'iniezione di prompt richiede creatività nella formulazione dell'attacco e una copertura sistematica di tutti gli input accettati dal sistema di intelligenza artificiale.
La legge dell'UE sull'IA richiede test contraddittori per i sistemi di IA ad alto rischio come parte della valutazione di conformità prima dell'immissione sul mercato. Le organizzazioni devono dimostrare di aver identificato e mitigato le potenziali vulnerabilità attraverso test sistematici e documentare tali test come parte del loro sistema di gestione dei rischi.
Le classificazioni ad alto rischio includono i sistemi di IA nelle infrastrutture critiche, nell'istruzione, nell'occupazione, nelle forze dell'ordine e nel controllo delle frontiere. La piena conformità è richiesta entro il 2 agosto 2026. I modelli di IA per uso generico con rischio sistemico sono soggetti a ulteriori obblighi di red teaming.
Le sanzioni per la non conformità possono arrivare fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo globale. Le organizzazioni che utilizzano l'IA nei mercati europei dovrebbero integrare fin da ora il red teaming nei loro programmi di conformità.
MITRE ATLAS fornisce la tassonomia che i red team di IA utilizzano per strutturare i test e riportare i risultati. Il framework estende MITRE ATT&CK minacce specifiche dell'IA, includendo 15 tattiche, 66 tecniche, 46 sottotecniche, 26 misure di mitigazione e 33 casi di studio.
L'aggiornamento di ottobre 2025 ha aggiunto 14 nuove tecniche relative agli agenti AI e ai sistemi AI generativi. Le tattiche specifiche per l'AI includono ML Model Access (`AML.TA0004`) e ML Attack Staging (AML.TA0012).
La mappatura dei risultati del red team alle tecniche ATLAS consente una reportistica coerente, il confronto tra le valutazioni e il monitoraggio dei progressi delle misure correttive. Le organizzazioni che hanno familiarità con ATT&CK troveranno in ATLAS una naturale estensione per la sicurezza AI.
No. Sebbene strumenti come PyRIT, Garak e piattaforme commerciali consentano di eseguire test automatizzati su larga scala, i test manuali effettuati da esperti rimangono essenziali per individuare nuove vulnerabilità. Gli strumenti automatizzati eccellono nella copertura sistematica e nei test di regressione, ma non possono eguagliare la creatività umana nello sviluppo di nuove tecniche di attacco.
Microsoft consiglia di completare il red teaming manuale prima di implementare il ridimensionamento automatico. I test manuali identificano i modelli di attacco rilevanti per un sistema specifico. I test automatici garantiscono quindi che tali modelli vengano testati in modo coerente man mano che il sistema evolve.
Gli approcci più efficaci combinano la creatività umana con l'efficienza automatizzata attraverso metodologie human-in-the-loop, in cui strumenti automatizzati generano attacchi candidati e esperti umani guidano l'esplorazione.