Governance degli agenti IA con LangChain4j e Copilot Studio

prompt injection, connettori, audit e RBAC

Gli agenti IA arrivano in produzione più in fretta dei comitati di change management, e un Copilot con accesso all’intero tenant “solo per test” si pubblica con un clic. Questo episodio analizza casi reali in LangChain4j e Copilot Studio: cosa si rompe con prompt injection, connettori troppo permissivi e lacune di audit, e quali soluzioni funzionano davvero.

▶ Governance degli agenti IA con LangChain4j e Copilot Studio: prompt injection, connettori, audit e RBAC (Doppiaggio IA)

Cosa scoprirai:

1. Fermare la prompt injection: allowlist degli strumenti, output vincolati da JSON Schema, filtri a pattern per i segreti e prompt di sistema bloccati
2. Connettori troppo permissivi: un service principal per agente, privilegi minimi, ambienti separati e gruppi di sicurezza con scadenza
3. Tracciabilità completa con log strutturati, ID di correlazione end-to-end, hash dei contenuti e SLA di conservazione chiari
4. Il modello RBAC per agenti con quattro ruoli – lettore, esecutore, scrittore e amministratore – più flusso di approvazione e scadenza automatica
5. Criteri DLP e una checklist di red teaming con controlli in CI che bloccano il rilascio senza schema o con ambito esteso a tutto il tenant

Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.