Checklist di audit di sicurezza per Agent AI

Verifica applicazione e Agent insieme: identità, autenticazione, autorizzazione, isolamento, dati, tool MCP e API, memoria, upload, pagamenti, segreti, log, limiti, approvazioni e ripristino.

Prima dei test attivi concorda per iscritto scope, account, metodi, orari, condizioni di arresto, gestione delle prove e approvazione del proprietario.

Il risultato è una fotografia datata del rischio, non un certificato assoluto. Correggi per impatto e ripeti la verifica dopo cambi sostanziali a accesso, tool, memoria, pagamenti, modelli o infrastruttura.

Ruslan Siniaiev ha condotto la prima verifica: otto vulnerabilità documentate, una critica con impatto diretto sul business. Il link dell'Articolo porta al suo profilo LinkedIn.

Ogni fase ha prodotto un PDF con prove e passaggi di riproduzione. Rendiamo pubblici metodo e disciplina, non endpoint, catena di attacco, credenziali o dettagli della correzione.

L'AI accelera lo sviluppo, ma codice plausibile può nascondere difetti di autorizzazione e logica. Verifica indipendente, correzione e retest restano responsabilità umane.

Prostir permette di creare, monetizzare e distribuire Agent propri senza sviluppare tutto il backend SaaS. Il percorso è più breve, ma accesso, tool, dati, pagamenti e logica vanno comunque verificati.

I nuovi Agent sono privati per impostazione predefinita, con OAuth come modalità principale, alternative scoped esplicite, proprietà esatta e tool limitati. Sono controlli da testare.

Il primo audit esterno ha reso visibili rischi concreti prima di un rilascio più ampio. La prossima evidenza è la correzione seguita da un retest indipendente.