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

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

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概要
 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.Cosa scoprirai:Fermare la prompt injection: allowlist degli strumenti, output vincolati da JSON Schema, filtri a pattern per i segreti e prompt di sistema bloccatiConnettori troppo permissivi: un service principal per agente, privilegi minimi, ambienti separati e gruppi di sicurezza con scadenzaTracciabilità completa con log strutturati, ID di correlazione end-to-end, hash dei contenuti e SLA di conservazione chiariIl modello RBAC per agenti con quattro ruoli – lettore, esecutore, scrittore e amministratore – più flusso di approvazione e scadenza automaticaCriteri DLP e una checklist di red teaming con controlli in CI che bloccano il rilascio senza schema o con ambito esteso a tutto il tenantPer amministratori Microsoft 365 e Copilot Studio, sviluppatori di agenti IA e responsabili di sicurezza e compliance che vogliono portare gli agenti in produzione in modo controllato.Questo episodio è una versione italiana doppiata con l’IA del video animato di M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Guarda il video: https://youtu.be/jQ1PknmZ54M🎧 Altri episodi: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferenza Microsoft online gratuita: https://m365con.net💼 Mirko Peters su LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

Questo episodio include contenuti generati dall’IA.
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