Scopri cosa i team che costruiscono con l'IA possono (e non possono) garantire in termini di sicurezza, dove si nascondono i punti ciechi e quali guardrail pratici adottare per rilasciare app generate con l'IA in modo più sicuro.
“App generate con l'IA” può significare cose diverse; in questo post il termine è usato in senso ampio. Include:
L'obiettivo è semplice: ridurre il rischio senza fingere di poter raggiungere la sicurezza perfetta. L'IA accelera sviluppo e decisioni, ma cambia anche come avvengono gli errori e quanto velocemente possono propagarsi.
Scritto per founder, product leader e team di ingegneria che non hanno una funzione di sicurezza a tempo pieno — o che hanno supporto di sicurezza ma cercano indicazioni pratiche compatibili con il ritmo di rilascio.
Capirai quali “garanzie di sicurezza” puoi realisticamente dichiarare (e quali no), un threat model leggero applicabile allo sviluppo assistito dall'IA e i punti ciechi più comuni quando gli LLM toccano codice, dipendenze, tool e dati.
Vedrai anche guardrail noiosi ma efficaci: controllo identità e accessi, isolamento per tenant, gestione dei segreti, workflow di deploy sicuri, oltre a monitoring e controlli anti-abuso che aiutano a intercettare problemi in anticipo.
Non è una guida alla compliance, non sostituisce una security review né è una checklist magica che mette in sicurezza qualsiasi app. La sicurezza è condivisa tra persone (formazione e ownership), processi (revisioni e gate di rilascio) e strumenti (scanner, policy, log). Lo scopo è rendere esplicita e gestibile questa responsabilità condivisa.
Le “garanzie” sulla sicurezza delle app generate con l'IA sono spesso implicite più che esplicite. I team sentono frasi come “il modello non perderà segreti” o “la piattaforma è conforme” e le trasformano mentalmente in promesse assolute. È lì che le aspettative divergono dalla realtà.
Spesso si vede (o si deduce) qualcosa come:
Alcuni di questi punti possono essere parzialmente veri — raramente lo sono in modo universale.
Le garanzie reali hanno confini: quali funzionalità, quali configurazioni, quali ambienti, quali percorsi di dati, e per quanto tempo. Per esempio, “non addestriamo sul tuo dato” è diverso da “non lo conserviamo”, e entrambi sono diversi da “i tuoi admin non possono esporlo accidentalmente”. Allo stesso modo, “sicuro per default” può applicarsi ai template di partenza, ma non a ogni percorso di codice generato dopo molte iterazioni.
Un modello mentale utile: se una garanzia dipende da te che attivi un toggle, esegui un deploy in un modo specifico o eviti una certa integrazione, non è una garanzia assoluta — è condizionale.
I vendor possono fornire funzionalità; i risultati dipendono ancora dal tuo threat model, dalla configurazione e dalla disciplina operativa.
Se non è misurabile, non è una garanzia.
Chiedi ciò che puoi verificare: periodi di retention per iscritto, confini di isolamento documentati, copertura dei log di audit, scope dei penetration test e una chiara divisione di responsabilità (cosa protegge il vendor vs cosa devi proteggere tu).
Se usi una piattaforma “vibe-coding” come Koder.ai (generazione di app guidata da chat con agent sotto il cofano), applica lo stesso filtro: tratta “lo generiamo per te” come accelerazione, non come promessa di sicurezza. La domanda utile è: quali parti sono standardizzate e ripetibili (template, pipeline di deploy, rollback) e quali parti richiedono ancora i tuoi controlli (authZ, scoping dei tenant, segreti, gate di revisione).
Non serve un documento di 40 pagine per prendere decisioni migliori. Un threat model leggero è soltanto una mappa condivisa di: chi interagisce con la tua app, cosa devi proteggere e come le cose possono andare male — specialmente quando codice e workflow sono parzialmente generati dall'IA.
Inizia elencando le parti che possono creare cambiamenti o innescare azioni:
Questo mantiene la conversazione concreta: “Quale attore può fare cosa, e con quali permessi?”
Scegli il piccolo insieme di cose che farebbero male se esposte, alterate o non disponibili:
Elenca i luoghi in cui l'input attraversa un confine:
Usa questa rapida passata per ogni nuova feature:
Non sostituisce una review completa, ma espone in modo affidabile le ipotesi ad alto rischio quando le modifiche sono ancora poco costose.
L'IA può produrre molto codice funzionante rapidamente — ma “funziona” non è uguale a “sicuro”. Molte vulnerabilità nelle app generate dall'IA non sono attacchi esotici; sono bug ordinari e default insicuri che passano perché il modello ottimizza plausibilità e velocità, non gli standard di sicurezza della tua organizzazione.
L'autenticazione e autorizzazione sono punti critici ricorrenti. Il codice generato può:
isAdmin: true) invece di controlli server-side.La validazione degli input è un altro problema ricorrente. Il codice può validare il percorso felice ma tralasciare casi limite (array vs stringhe, trucchi Unicode, input estremamente grandi) o concatenare stringhe in query SQL/NoSQL. Anche usando un ORM, può comunque costruire filtri dinamici non sicuri.
L'uso errato della crittografia si manifesta come:
I modelli spesso riproducono pattern che somigliano a esempi pubblici. Questo significa che puoi ottenere codice che è:
Inizia con template sicuri: scheletri di progetto pre-approvati con auth, logging, gestione errori e default sicuri già integrati. Poi richiedi revisione umana per tutte le modifiche rilevanti per la sicurezza — flussi di auth, controlli di permesso, layer di accesso ai dati e qualsiasi cosa tocchi segreti.
Aggiungi controlli automatici che non si affidano a umani perfetti:
Se generi app tramite Koder.ai (front React, back Go, PostgreSQL), tratta i template come contratto: integra deny-by-default per l'autorizzazione, scoping per tenant, header sicuri e logging strutturato una volta sola, poi limita l'IA a lavorare dentro quei confini. Approfitta anche di funzionalità di piattaforma che riducono il rischio operativo — come snapshot e rollback — ma non confondere il rollback con la prevenzione.
Le regressioni di sicurezza spesso arrivano come “piccole refactor”. Metti qualche test ad alto impatto:
L'IA può generare una feature funzionante rapidamente, ma l’app che rilasci è spesso uno stack di codice di terzi: pacchetti open-source, immagini base container, DB ospitati, provider auth, script di analytics e azioni CI/CD. Questo accelera lo sviluppo — finché una dipendenza non diventa il tuo anello più debole.
Un'app tipica generata dall'IA può avere poco codice custom e centinaia (o migliaia) di dipendenze transitive. Aggiungi un'immagine Docker (con pacchetti OS), servizi gestiti (dove la sicurezza è configurazione) e dipendi da molti cicli di rilascio e pratiche di sicurezza che non controlli.
Inizia con pochi controlli applicabili:
Stabilisci una cadenza di patch esplicita (es. settimanale per le dipendenze, lo stesso giorno per CVE critiche). Definisci un percorso “break glass” per aggiornare rapidamente quando una vulnerabilità colpisce la produzione — passi pre-approvati, piano di rollback e un owner on-call.
Infine, assegna ownership chiara: ogni servizio ha un maintainer nominato responsabile degli aggiornamenti delle dipendenze, del refresh delle immagini base e del mantenimento dello SBOM e delle scansioni pulite.
La prompt injection è quando un attaccante nasconde istruzioni dentro contenuti che la tua app fornisce al modello (un messaggio chat, un ticket di supporto, una pagina web, un PDF), cercando di sovrascrivere l'intento originale. Pensala come “testo non attendibile che risponde”. È diversa dagli attacchi di input tradizionali perché il modello può obbedire alle istruzioni dell'attaccante anche se il tuo codice non ha mai scritto quella logica.
Gli attacchi tradizionali mirano a rompere il parsing o sfruttare un interprete noto (SQL, shell). La prompt injection prende di mira il decisore: il modello. Se la tua app dà al modello dei tool (search, query DB, invio email, chiusura ticket, esecuzione di codice), l'obiettivo dell'attaccante è convogliare il modello a usare quei tool in modi insicuri.
Tratta tutti gli input al modello come non attendibili — inclusi documenti recuperati, pagine web scrape-ate e messaggi incollati da “utenti fidati”.
lookup_order(order_id) invece di “esegui SQL arbitrario”.La prompt injection non significa “non usare gli LLM”. Significa progettare pensando che il modello possa essere ingegnerizzato socialmente — perché può esserlo.
Le app generate con l'IA spesso “funzionano” spostando testo: l'input utente diventa prompt, il prompt diventa chiamata a un tool, il risultato diventa risposta, e molti sistemi memorizzano silenziosamente ogni passaggio. È comodo per il debug — ed è un percorso comune perché dati sensibili si diffondano più di quanto previsto.
Il posto ovvio è il prompt: gli utenti incollano fatture, password, dettagli medici o documenti interni. Ma le perdite meno ovvie sono spesso peggiori:
Il rischio privacy non è solo “è memorizzato?” ma “chi può accedervi?”. Sii esplicito su:
Documenta i periodi di conservazione per sistema e assicurati che i dati “cancellati” siano davvero rimossi (inclusi cache, indici vettoriali e backup quando possibile).
Concentrati su cosa raccogli e su chi può leggerlo:
Crea verifiche leggere e ripetibili:
I prototipi generati dall'IA spesso “funzionano” prima di essere sicuri. Quando un LLM aiuta a generare UI, endpoint CRUD e tabelle DB rapidamente, l'autenticazione può sembrare un'attività separata — qualcosa da aggiungere dopo aver validato il product-market fit. Il problema è che le assunzioni di sicurezza si consolidano presto in route, query e modelli di dati, quindi aggiungere auth in ritardo diventa un retrofit complesso.
Autenticazione risponde: Chi è questo utente/servizio? (login, token, SSO). Autorizzazione risponde: Cosa può fare? (permessi, ruoli, check di ownership). Le app generate dall'IA implementano frequentemente l'autenticazione (un login) ma saltano controlli di autorizzazione coerenti su ogni endpoint.
Parti dal minimo privilegio: assegna ai nuovi utenti e alle API key il più basso set di permessi. Crea ruoli espliciti (es. viewer, editor, admin) e fai sì che azioni privilegiate richiedano il ruolo admin, non solo “è loggato”.
Per la gestione delle sessioni, preferisci token di accesso a breve durata, ruota i refresh token e invalida le sessioni dopo cambio password o attività sospette. Evita di mettere segreti a lunga durata nello storage locale; tratta i token come contanti.
Se la tua app è multi-tenant (più organizzazioni, team o workspace), l'isolamento deve essere applicato lato server. Il default sicuro è: ogni query è scadenzata da tenant_id, e il tenant_id proviene dalla sessione autenticata — non da un parametro della richiesta che il client può modificare.
Guardrail raccomandati:
Usala come sweep pre-ship per ogni nuova route:
/resource/123 che appartiene a qualcun altro?tenant_id inviato nel body/query?Se puoi correggere una sola cosa: assicurati che ogni endpoint applichi l'autorizzazione in modo coerente, con lo scoping dei tenant derivato dall'identità autenticata.
L'IA accelera la costruzione, ma non ti protegge dagli “oops” più comuni: deploy di cambiamenti incompleti, fughe di chiavi o dare troppi poteri all'automazione. Alcuni guardrail base prevengono la maggior parte degli incidenti evitabili.
Tratta sviluppo, staging e produzione come mondi diversi — non solo URL differenti.
Lo sviluppo è dove sperimenti. Lo staging è dove testi con impostazioni e forma dati simili alla produzione (ma non con dati reali). La produzione è l'unico posto che serve utenti reali.
Questa separazione evita incidenti come:
Rendi difficile “puntare dev su prod”. Usa account/progetti diversi, DB diversi e credenziali diverse per ogni ambiente.
Una regola affidabile: se non lo incideresti in un issue pubblico, non metterlo in un prompt.
Non memorizzare segreti in:
Usa un secrets manager (secret store cloud, Vault, ecc.) e inietta a runtime. Preferisci token a breve durata rispetto a API key durature, ruota le chiavi con regolarità e revoca immediatamente se sospetti esposizione. Tieni traccia di chi/che cosa ha accesso ai segreti e quando.
Aggiungi attrito nei posti giusti:
Se il tuo workflow prevede iterazione rapida su una piattaforma come Koder.ai, tratta l'esportazione del codice sorgente come parte della storia di sicurezza: devi poter eseguire i tuoi scanner, applicare le tue policy CI e fare revisioni indipendenti su ciò che viene deployato. Funzionalità come la planning mode aiutano obbligando a progettare e definire i confini di permesso prima che un agent inizi a modificare codice o collegare integrazioni.
Se adotti una sola mentalità qui: assumi che gli errori accadranno, quindi progetta ambienti, gestione dei segreti e flusso di deploy in modo che un errore diventi un fallimento innocuo — non una violazione.
“Funzionava in test” è un argomento debole per la sicurezza delle app generate con l'IA. I test coprono spesso prompt previsti e chiamate ai tool nel percorso felice. Gli utenti reali proveranno casi limite, gli attaccanti esploreranno i confini e il comportamento del modello può cambiare con nuovi prompt, contesto o dipendenze. Senza visibilità runtime non saprai se l'app sta silenziosamente esfiltrando dati, chiamando il tool sbagliato o fallendo aperto sotto carico.
Non serve un SIEM enterprise dal giorno uno, ma ti serve una traccia consistente che risponda: chi ha fatto cosa, usando quali dati, tramite quale tool, e ha avuto successo?
Log e metriche indispensabili:
Tieni i campi sensibili fuori dai log per default (segreti, prompt raw che includono PII). Se devi loggare prompt per debug, campionalo e applica redaction aggressiva.
Aggiungi prima rilevazioni leggere:
L'abuso spesso sembra traffico normale finché non lo è. Controlli pratici:
Se implementi una sola cosa questa settimana, falla: una traccia di audit ricercabile di auth + chiamate tool + accesso ai dati, con alert su picchi anomali.
“Abbastanza sicuro da rilasciare” non significa “nessuna vulnerabilità”. Significa aver ridotto i rischi a più alta probabilità e impatto a un livello che il team e i clienti possono accettare — e poter rilevare e rispondere quando qualcosa comunque va storto.
Inizia con una breve lista dei failure mode realistici per la tua app (compromissione account, esposizione dati, azioni dannose dei tool, costi imprevisti). Per ognuno, decidi: (1) quali prevenzioni sono richieste prima del lancio, (2) quale rilevamento è obbligatorio, e (3) qual è il tuo obiettivo di recovery (quanto velocemente puoi fermare la perdita).
Se non riesci a spiegare i tuoi rischi principali e le mitigazioni in termini semplici, non sei pronto a rilasciare.
Usa una checklist abbastanza breve da essere effettivamente completata:
Metti per iscritto e prova le basi:
Le piattaforme che supportano snapshot e rollback (inclusa Koder.ai) possono accelerare la risposta agli incidenti — ma solo se hai già definito cosa innesca un rollback, chi può eseguirlo e come verificare che abbia rimosso il comportamento rischioso.
Programma lavoro ricorrente: aggiornamenti dipendenze mensili, revisioni accessi trimestrali e refresh del threat model quando aggiungi tool, sorgenti di dati o nuovi tenant. Dopo ogni incidente o near-miss, fai una review senza colpe e trasforma le lezioni in attività concrete nel backlog — non in promemoria vaghi.
Considera qualsiasi “garanzia” come limitata. Chiedi:
Se non puoi misurarla (log, policy, confini documentati), non è una garanzia.
Le funzionalità di sicurezza (SSO, crittografia, log di audit, scansione segreti) sono capacità. Gli esiti sono ciò che puoi davvero promettere (nessun accesso cross-tenant, nessuna esposizione di segreti, nessuna esportazione non autorizzata).
Ottieni risultati solo quando le funzionalità sono:
Fai una rapida verifica:
Spesso è sufficiente per far emergere le ipotesi a più alto rischio mentre le modifiche sono ancora economiche.
I fallimenti comuni sono ordinari, non esotici:
isAdmin) invece di controlli server-side.Mitiga con template sicuri, revisione umana obbligatoria per il codice critico per la sicurezza e controlli automatici (SAST/DAST + test mirati di autorizzazione).
Inizia con controlli facilmente applicabili:
Definisci anche una cadenza di patch (es. settimanale; entro lo stesso giorno per CVE critiche) con un owner nominato per servizio.
La prompt injection è contenuto non attendibile che indirizza il modello a ignorare la tua intenzione. Diventa pericolosa quando il modello può usare tool (query DB, invio email, rimborsi, deploy).
Difese pratiche:
lookup_order(id)) invece di azioni free-form (SQL/shell arbitrario).Le perdite maggiori sono spesso indirette:
Riduci l'esposizione con minimizzazione dei dati, redazione aggressiva prima del logging, controlli di accesso rigorosi e conservazione documentata per ogni sistema (inclusi i backup quando possibile).
Applica l'isolamento server-side:
tenant_id.tenant_id proviene dalla sessione autenticata, non dal corpo della richiesta.Testa per IDOR: verifica che un utente non possa accedere a di un altro tenant anche indovinando ID validi.
Segui tre regole:
Operativamente, traccia l'accesso ai segreti (audit), ruota secondo pianificazione e tratta qualsiasi possibile esposizione come un incidente (revoca/ruota immediatamente).
Segnali minimi “funzionanti in produzione”:
Se non sai rapidamente rispondere “chi ha fatto cosa, con quale tool, su quali dati”, la response a un incidente sarà lenta e approssimativa.
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