Il settore della sicurezza informatica applicata all’intelligenza artificiale sta affrontando una sfida metodologica cruciale: la transizione da una valutazione qualitativa delle minacce a una misurazione quantitativa e ripetibile. Recentemente, un importante passo avanti in questa direzione è stato compiuto attraverso la pubblicazione di dati specifici che tentano di definire un punteggio di sicurezza misurabile per le vulnerabilità da prompt injection. Questo tipo di attacco, che consiste nell’inserimento di istruzioni malevole all’interno dell’input dell’utente per deviare il comportamento del modello dalle sue linee guida originali, rappresenta oggi uno dei rischi più complessi da mitigare a causa della natura probabilistica dei Large Language Models (LLM).
La difficoltà tecnica principale nel contrastare la prompt injection risiede nell’assenza di una separazione netta tra il piano dei dati e il piano delle istruzioni. A differenza del software tradizionale, dove il codice eseguibile è distinto dai dati elaborati, negli LLM ogni stringa di testo viene interpretata come potenziale istruzione. Per risolvere questo problema, gli sviluppatori stanno iniziando a implementare sistemi di valutazione che non si limitano a test empirici isolati, ma utilizzano dataset strutturati per calcolare un tasso di successo dell’attacco (Attack Success Rate). Questo approccio permette di stabilire una baseline oggettiva, consentendo ai team di sicurezza di verificare se un aggiornamento del modello o l’introduzione di un filtro di protezione abbiano effettivamente ridotto la superficie di attacco in modo statisticamente significativo.
L’analisi dei dati pubblicati evidenzia come la robustezza di un sistema non dipenda solo dalle capacità intrinseche del modello di base, ma soprattutto dall’architettura dei controlli intermedi. Le metriche proposte analizzano la capacità del modello di ignorare comandi che tentano di sovrascrivere il “system prompt”, ovvero le istruzioni fondamentali fornite dallo sviluppatore. Attraverso l’uso di tecniche di red-teaming automatizzato, è possibile simulare migliaia di varianti di attacco, che spaziano dai tentativi diretti di coercizione a tecniche più sofisticate di offuscamento del testo o simulazione di scenari ipotetici. I risultati di questi test vengono poi aggregati in un indice di resilienza che fornisce una misura concreta della probabilità che un utente malintenzionato riesca a compromettere la logica applicativa.
Un aspetto particolarmente rilevante di questo nuovo approccio alla sicurezza riguarda la trasparenza verso l’utente finale e le aziende che adottano soluzioni di IA generativa. Disporre di numeri chiari sulla vulnerabilità permette di effettuare scelte informate nella selezione dei modelli e nella configurazione dei parametri di temperatura e campionamento, che spesso influenzano la suscettibilità alle manipolazioni esterne. La pubblicazione di queste metriche stimola inoltre una competizione virtuosa tra i fornitori di tecnologia, spingendoli a non ottimizzare solo le prestazioni e la velocità di risposta, ma anche la capacità di difesa contro l’iniezione di prompt, trasformando la sicurezza da un concetto astratto a un parametro tecnico verificabile.