Plugin Boundary Violations si manifestano quando i sistemi AI che utilizzano plugin, integrazioni o servizi terzi non riescono a mantenere confini rigorosi e controlli di accesso appropriati. Queste vulnerabilità consentono ai plugin o alle estensioni di effettuare operazioni non intenzionate, accedere a dati sensibili o scalare privilegi oltre i limiti definiti, con possibili impatti su integrità, confidenzialità e sicurezza dell’infrastruttura AI.
Obiettivi del test
- Identificare e verificare i confini di sicurezza tra plugin e componenti core AI.
- Rilevare accessi non autorizzati o escalation di privilegi causati da plugin mal configurati o vulnerabili.
- Assicurare isolamento robusto e enforcement del principio del minimo privilegio nei servizi terzi integrati con il modello AI.
Tecniche di testing
Cross-plugin interaction via prompt injection
Si crea un prompt destinato a un plugin sicuro con pochi privilegi (ad esempio, get_weather) includendo però un comando interpretabile dall’agente AI come richiesta a un plugin ad alto privilegio (ad esempio, delete_user_account). La presenza della vulnerabilità si verifica se il sistema esegue realmente l’azione ad alto privilegio, ad esempio tramite audit log o cambiamenti di stato osservabili.
Privilege escalation tramite plugin vulnerabili
Individuare un plugin che riceve in input oggetti complessi (come JSON o query SQL) e fornire dati che sfruttano una vulnerabilità, come command injection o flaw di deserializzazione. In presenza della vulnerabilità, il plugin esegue comandi dannosi, ad esempio leggendo file locali o accedendo a variabili di ambiente.
Plugin data leakage
Inviare richieste legittime a un plugin ma con parametri che potrebbero indurre alla fuoriuscita di dati di altri utenti o del sistema, ad esempio fornendo l’ID di un altro utente a un plugin get_my_profile. La vulnerabilità si manifesta se vengono restituiti dati sensibili non appartenenti all’utente autenticato.
Output atteso
- Separazione stretta tra plugin: ogni chiamata viene trattata come transazione indipendente, senza che l’output di un plugin venga interpretato come comando per altri.
- Validazione e restrizione delle azioni dei plugin rispetto ai permessi espliciti dell’utente. Le azioni ad alto privilegio richiedono una conferma esplicita (ad esempio, un prompt di conferma eliminazione).
- Nessuna interazione diretta tra plugin; tutte le richieste passano dall’agente AI centrale che applica le policy di sicurezza.
- Logging dettagliato di ogni invocazione plugin, parametri e utente coinvolto, per facilitare l’audit.
Remediation
- Schema rigorosi di input e output (ad esempio JSON Schema) per ciascun plugin; ogni chiamata deve essere validata dall’agente AI rispetto a questi schemi.
- Isolamento forte dei plugin tramite sandbox (come container dedicati con privilegi minimi, gVisor o WebAssembly runtime).
- Modello di security basato su capability: l’orchestratore assegna a ogni sessione solo i privilegi strettamente necessari. Il plugin può richiedere un’azione, ma la decisione finale compete all’orchestratore sulla base delle capability concesse all’utente.
- Richiesta di conferma esplicita per ogni operazione potenzialmente distruttiva o che altera dati e stato.
- Logging e monitoraggio completi di ogni chiamata plugin, dei parametri e del contesto utente. Analisi dei log per individuare pattern sospetti (ad esempio, un utente che richiama più plugin diversi in rapida sequenza).
Strumenti suggeriti
- Access control e authorization: Open Policy Agent (OPA), Keycloak
- Isolamento container/plugin: gVisor, Firecracker, Kubernetes Namespaces
- Logging e auditing: Falco, Auditd
- Framework di sicurezza AI/LLM: LangChain Guardrails, NVIDIA NeMo Guardrails
Riferimenti
- OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 – Excessive Agency and Plugin Misuse
- MITRE ATT&CK – Exploitation for Privilege Escalation
- NIST – Guidelines on AI and System Boundary Security
- The Dangers of LLM Plugins: A Security Analysis of the OpenAI Plugin Ecosystem – Trail of Bits Blog, 2023
Un approccio strutturato al testing per Plugin Boundary Violations permette di individuare e mitigare i rischi, aumentando la sicurezza e la fiducia nei sistemi AI basati su integrazioni e plugin terzi.