Protezione del livello di archiviazione dell'IA
I file presenti nel vostro archivio costituiscono la base di conoscenza che la vostra IA legge, considera attendibile e sulla quale agisce. I copiloti e le pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) si collegano direttamente a SharePoint, Amazon S3 e Azure Blob. La maggior parte delle strategie di sicurezza relative all’IA si concentra sui controlli di accesso e sui meccanismi di protezione dei modelli. Scoprite come i file compromessi possano manipolare le risposte dell’IA, esporre dati sensibili e compromettere le decisioni aziendali, anche quando i vostri modelli rimangono al sicuro.
99%
hanno dati sensibili esposti in modo pericoloso agli strumenti di intelligenza artificiale, compresi i copiloti basati sull’IA generativa e le app non autorizzate (Fonte: Varonis, 2025)
90%
bastava inserire solo 5 testi dannosi in una base di conoscenza composta da 2,6 milioni di documenti (Fonte: Ricerca PoisonedRAG, USENIX Security 2025)
74%
ammetter che gli agenti dispongano di un livello di accesso superiore al necessario (Fonte: Cloud Alliance, 2026)
Cosa imparerete
La maggior parte dei programmi di sicurezza per l'IA protegge il modello e controlla chi può accedere ai dati. Questa sessione si concentra sulla protezione dei file letti dall'IA.
L'archiviazione dei file è ormai una superficie di attacco per l'
e dell'IA
Malware, documenti compromessi e dati sensibili non contrassegnati diventano rischi concreti non appena l’IA si collega all’archivio. I ricercatori hanno dimostrato che l’inserimento di soli cinque documenti dannosi in una base di conoscenza composta da 2,6 milioni di documenti ha permesso di raggiungere un tasso di successo degli attacchi pari al 90% contro i sistemi di generazione potenziata dal recupero (RAG).
Perché le difese esistenti
non lo rilevano
I file vengono analizzati al momento del caricamento, poi raramente in seguito. I controlli di accesso determinano chi può accedervi, le misure di protezione intervengono dopo la loro lettura e nessuna di queste procedure esamina il file stesso. Ricerche indipendenti dimostrano che gli strumenti di rilevamento esistenti spesso non individuano i file poliglotti dannosi, identificando solo 30 campioni reali in 15 catene di attacco (Association for Computing Machinery, 2025)
Come si presenta una buona sicurezza dell'
e di archiviazione basate sull'intelligenza artificiale
MetaDefender™ Storage Security i file presenti su SharePoint, Amazon S3 e NAS prima che vengano utilizzati dalle applicazioni di intelligenza artificiale. Metascan™ impiega oltre 30 motori anti-malware, mentre la tecnologia Deep CDR™, Proactive DLP™ eSandbox Adaptive Sandbox contribuiscono a garantire dati affidabili e conformi per le pipeline RAG e i copiloti di intelligenza artificiale.
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