Firewall for AI — Protezione intelligente per applicazioni e modelli generativi
- texservice13
- 13 ott
- Tempo di lettura: 2 min
L’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale generativa porta con sé enormi opportunità, ma anche nuove superfici d’attacco. Prompt injection, esfiltrazione di dati sensibili, scraping automatizzato e manipolazioni malevole dei modelli sono minacce reali che possono compromettere la sicurezza e la reputazione delle organizzazioni.
Per rispondere a queste sfide, Akamai ha sviluppato Firewall for AI, una soluzione avanzata pensata per proteggere in modo specifico applicazioni, API e modelli di intelligenza artificiale.
Basato sull’infrastruttura edge globale di Akamai, il Firewall for AI analizza in tempo reale sia le richieste in ingresso (prompt e input utente), sia le risposte generate dai modelli, individuando e bloccando comportamenti anomali, tentativi di esfiltrazione o violazioni di policy. Questo approccio bidirezionale consente di prevenire i rischi più tipici dell’AI generativa, garantendo allo stesso tempo prestazioni elevate e una gestione centralizzata delle regole di sicurezza.
Oltre alla protezione contro gli attacchi più sofisticati, la soluzione si integra nativamente con l’ecosistema Akamai — Web Application Firewall, Bot Manager e sistemi di mitigazione DDoS — offrendo una difesa multilivello e coerente in tutto il perimetro digitale dell’azienda.
Per implementare efficacemente il Firewall for AI, Akamai consiglia un percorso di rollout in sei fasi, che consente di bilanciare sicurezza, performance e governance.
Analisi e preparazione. In questa fase si effettua l’inventario delle applicazioni AI, si identificano i dati sensibili e si definiscono le minacce prioritarie (prompt injection, leakage, scraping). È anche il momento di fissare i KPI di riferimento — come latenza, tasso di falsi positivi e soglie di blocco.
Pianificazione del deployment. Si stabilisce dove inserire il firewall (idealmente all’edge Akamai o integrato con il WAF esistente) e si definiscono le prime policy operative: blocco di prompt malevoli, sanificazione dei dati sensibili e alert in caso di comportamenti sospetti.
Implementazione in staging. Prima del go-live, le policy vengono testate in un ambiente di staging con traffico reale simulato. L’obiettivo è calibrare le regole e garantire che l’ispezione non introduca latenza significativa o blocchi indesiderati.
Go-live controllato. L’attivazione in produzione avviene in modo graduale, iniziando con la sola modalità di alert per poi abilitare il blocco automatico. Tutti i log vengono integrati nei sistemi SIEM e nei dashboard di monitoraggio aziendali.
Ottimizzazione continua. Le prime settimane di esercizio sono dedicate al tuning: analisi dei falsi positivi, revisione delle policy e aggiornamento delle regole in base ai nuovi vettori di attacco AI. Il team di sicurezza può così affinare la protezione senza penalizzare l’esperienza utente.
Governance e audit. Una volta stabilizzato, il sistema viene documentato e sottoposto a controlli periodici di compliance e audit interni. I report trimestrali consentono di dimostrare l’efficacia della soluzione, sia in termini di incidenti prevenuti sia di ritorno sull’investimento.
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