PAM 
Man mano che le organizzazioni sviluppano strategie moderne di gestione delle identità e degli accessi (IAM) per difendersi dalle minacce informatiche avanzate, è fondamentale implementare sia
Pubblicato il Gennaio 05, 2026
Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale (IA) diventano più autonomi accedendo a sistemi critici e agendo senza supervisione umana in tempo reale, stanno evolvendo da strumenti di produttività a identità non umane (NHI) attive, come account di servizio o chiavi API che richiedono la stessa supervisione e controlli degli utenti umani. Questo cambiamento amplia le superfici di attacco dell’organizzazione, introducendo nuovi rischi per la sicurezza legati all’accesso con privilegi eccessivi e al movimento laterale delle identità non umane (NHI) nell’infrastruttura cloud. Quando gli agenti di IA vengono compromessi, i criminali informatici possono sfruttare la prompt injection per manipolare un agente inducendolo a eseguire azioni non autorizzate, rubare credenziali o muoversi lateralmente negli ambienti cloud.
Per tenere il passo con queste sfide, le organizzazioni devono ripensare a come applicare la sicurezza zero-trust agli agenti autonomi di IA. Il Model Context Protocol (MCP) introduce un quadro guidato dal contesto per regolare come gli agenti di IA accedono a strumenti e dati, enfatizzando identità, accesso e intento, aiutando le organizzazioni ad applicare i principi della zero-trust in ogni interazione gestita da sistemi automatici.
Continua a leggere per saperne di più sull’MCP, su come permette di applicare i principi di zero-trust e su come Keeper® abilita l’adozione dello zero-trust per gli agenti di IA.
Cos’è il Model Context Protocol (MCP)?
Il Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto introdotto da Anthropic, è progettato per disciplinare in sicurezza l’accesso autonomo degli agenti di IA a strumenti, dati e sistemi negli ambienti aziendali. Invece di permettere agli agenti di IA di operare con controlli di accesso statici o ampi, l’MCP enfatizza l’inserimento del contesto in ogni richiesta che un agente di IA effettua. Ad esempio, anziché concedere a un agente di intelligenza artificiale l’accesso in lettura totale a un intero database, l’MCP può valutare se debba essere consentita una query specifica, in quel momento e per quell’attività, recuperando solo il ruolo di accesso specifico richiesto. Questa struttura garantisce che le azioni dell’IA siano trasparenti e allineate alle politiche e ai requisiti di sicurezza dell’organizzazione.
L’MCP è determinante per contestualizzare e controllare il comportamento degli agenti di IA in tempo reale. Incorporando il contesto in ogni interazione, l’MCP aiuta le organizzazioni a verificare continuamente le identità non umane (NHI) con accesso a privilegi minimi e decisioni basate sul rischio, mitigando i moderni vettori di attacco specifici dell’intelligenza artificiale. Un approccio sensibile al contesto consente ai team di sicurezza di valutare chi o cosa richiede l’accesso, nonché perché e come viene effettuata la richiesta. Di conseguenza, l’MCP aiuta a trasformare gli agenti di IA da identità ad alto rischio in entità disciplinate che operano in un ambiente zero-trust, permettendo alle organizzazioni di ampliare l’adozione dell’intelligenza artificiale senza compromettere la sicurezza o la visibilità.
L’MCP abilita l’applicazione dei principi zero-trust nei flussi di lavoro dell’IA
I modelli di sicurezza zero-trust tradizionali sono stati creati per gli utenti umani, non per agenti di IA autonomi che possono essere influenzati da flussi di lavoro compromessi. Senza una verifica continua dell’identità, gli agenti di IA possono agire inconsapevolmente sulla base di istruzioni malevole, riutilizzare credenziali esposte o creare le condizioni ideali per l’escalation dei privilegi e il movimento laterale. L’MCP estende i principi della zero-trust ai flussi di lavoro guidati dall’IA, assicurando che ogni azione sia continuamente verificata, strettamente controllata e pienamente controllabile. Con l’MCP, ogni richiesta effettuata da un agente di IA viene valutata in base al contesto, inclusi identità, compito e ambiente, per adattarsi alle condizioni mutevoli. Ad esempio, un agente DevOps di IA che distribuisce codice può essere limitato a un ambiente specifico per un periodo prestabilito, mentre un agente di IA dell’assistenza clienti può accedere solo alle voci cliente necessarie per risolvere un ticket. Se il compito o l’ambito di lavoro di un agente cambia, l’accesso può essere riconvalidato o revocato, rafforzando la verifica continua.
Questo approccio all’autenticazione in tempo reale limita l’esposizione delle credenziali, impedendo agli agenti di IA di accedere a sistemi oltre lo scopo previsto. L’accesso limitato nel tempo per gli agenti di IA riduce l’esposizione alle credenziali, garantendo al contempo l’accesso a privilegi minimi in più ambienti. Inoltre, l’MCP migliora visibilità e responsabilità consentendo la registrazione contestuale delle azioni autonome, che gli strumenti di sicurezza possono utilizzare per supportare la registrazione delle sessioni, l’audit e la risposta agli incidenti.
Proteggere i flussi di lavoro degli agenti di IA con KeeperPAM
Sebbene l’MCP definisca come il contesto debba essere applicato alle interazioni con l’IA, le organizzazioni hanno ancora bisogno di soluzioni di Gestione degli accessi con privilegi (PAM) per far rispettare i principi della zero-trust. KeeperPAM® protegge i flussi di lavoro guidati dall’IA combinando controlli contestuali, cifratura zero-knowledge e automazione basata su policy senza esporre credenziali o interrompere le operazioni.
- Gestione dei segreti e controllo della sessione consapevole del contesto: KeeperPAM consente agli agenti di IA di recuperare i segreti in modo dinamico, in base all’identità, al ruolo e al contesto di esecuzione, senza codificare le credenziali. Con Keeper Secrets Managerl’accesso è guidato da criteri e valutato continuamente per garantire che a ogni agente di IA sia concesso l’accesso con il minimo privilegio per ogni attività e sessione.
- Accesso limitato nel tempo e senza credenziali per gli agenti di IA: Keeper supporta Accesso Just-in-Time (JIT) sia per le identità umane che per gli NHI, eliminando i privilegi permanenti. Le credenziali vengono rilasciate solo quando necessario e scadono automaticamente una volta completata un’attività, riducendo la superficie di attacco.
- Crittografia end-to-end con architettura zero-knowledge: con la crittografia end-to-end, i segreti non vengono mai esposti in chiaro agli agenti di IA o a Keeper stesso. Questo livello di sicurezza consente agli agenti di IA di prendere decisioni ed eseguire azioni senza gestire credenziali sensibili, supportando i principi della zero-trust.
- Integrazione CI/CD e tunnel effimeri: KeeperPAM si integra con le pipeline CI/CD e gli strumenti di automazione dell’infrastruttura mantenendo i segreti fuori dal codice sorgente e dai file di configurazione. L’accesso effimero e i tunnel sicuri consentono agli agenti di IA di interagire con i sistemi critici senza conservare le credenziali per un uso futuro.
- Supporto per i protocolli PAM nell’automazione guidata dall’IA: con il supporto nativo per SSH, RDP e SQL, KeeperPAM consente agli agenti di IA di automatizzare in modo sicuro la gestione dell’infrastruttura, l’accesso remoto e le operazioni sui database in base a criteri coerenti.
- Registrazione delle sessioni, applicazione delle policy e RBAC: tutte le sessioni privilegiate gestite dall’IA possono essere monitorate, registrate e soggette a controllo tramite Controlli di accesso in base al ruolo (RBAC). Questo permette di avere piena visibilità sulle azioni autonome, mantenendo al contempo l’accesso con privilegi minimi per le NHI. In caso di attività ad alto rischio, KeeperAI termina automaticamente la sessione.
Costruire sistemi di IA di cui ti puoi fidare
Con l’integrazione degli agenti di IA negli ambienti aziendali, la sicurezza zero-trust è fondamentale per mantenere un accesso sicuro, autonomo e gestito dai sistemi automatici. L’MCP introduce uno strato contestuale fondamentale necessario per verificare continuamente l’identità, le intenzioni e l’accesso degli agenti di IA su larga scala. Per migliorare le strategie di sicurezza moderne, le organizzazioni hanno bisogno di controlli zero-trust all’interno di una valida soluzione PAM che si integri con l’MCP. Con la sua integrazione MCP, KeeperPAM offre l’accesso privilegiato e la gestione dei segreti necessari per abilitare in modo sicuro flussi di lavoro guidati dall’IA senza esporre credenziali o perdere visibilità.
Inizia oggi la tua prova gratuita di KeeperPAM per applicare il modello di sicurezza zero-trust agli agenti di IA in tutta la tua organizzazione.
