Difendere una harness Claude Code in produzione: il modello di sicurezza che uso davvero
Mettere un agente di coding in produzione significa dargli accesso a shell, file e credenziali. Il setup di sicurezza che uso davvero parte da un validatore dei comandi bash, un perimetro operativo definito via rules, il deny esplicito delle operazioni distruttive (rm -rf), gli env file in sola lettura e il blocco degli host non gestiti. Insider puro: trasformo il mio scaffolding personale in un case study difensivo replicabile, alla luce delle CVE su Claude Code del 2026. Continua a leggere
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Nei log di un sito reale compaiono richieste a path sensibili come .env, .ssh/id_rsa e .aws/credentials veicolate dagli user-agent di assistant AI come ChatGPT e Perplexity. Sono pochi tentativi isolati, non una campagna: ma il pattern è interessante per chi espone un'applicazione. Analisi forense onesta di cosa si vede davvero nei log, con la metodologia per distinguere il rumore dal segnale e le contromisure lato server. Information gain di prima mano, background offensivo dell'autore. 
Il 72% dei buyer enterprise chiede ISO 42001 nelle RFP 2026 (CSA, febbraio 2026). Se sei una PMI italiana di consulenza o software e vuoi vincere gare con grandi clienti europei, ISO 42001 non è più optional nel secondo semestre. Ma 4-12 mesi di implementazione full sono troppi - ti mostro come passare il gate in 90 giorni sfruttando l'overlap 60% con ISO 27001, mappando i 38 controlli a SoA esistente e producendo evidence equivalente su 14 controlli residui. 
Running a serious LLM on your own hardware is no longer a lab exercise. I put a 16GB consumer GPU through a 35-billion-parameter Mixture-of-Experts model with 262,000 tokens of context, and the agentic tool-calling came out 100% reliable. This is the strategic half of the story: why local inference turned from a hobby into architectural insurance in 2026, after a frontier model was suspended worldwide by government order. The hard numbers live in the companion deep-dive. 
Il caso Fable non è un'eccezione ma una direzione: l'Executive Order USA del 2 giugno 2026 introduce un accesso governativo anticipato ai frontier model, e l'industria stessa propone un regime in stile FAA con il potere statale di bloccare o revocare un modello. Per un CIO o un decisore europeo significa una cosa precisa: un asset critico può essere governato da regole di un paese terzo. Come tradurlo in voci concrete del risk register, etichettando le proposte come posizioni, non come norme. 
Fino a dicembre 2025 vendere un'integrazione MCP come consulente italiano richiedeva spiegare 'è una tecnologia Anthropic, ma è open'. Dal 9 dicembre 2025 Anthropic ha donato MCP alla Agentic AI Foundation sotto Linux Foundation, e al 24 febbraio 2026 AAIF conta 146 membri platinum tra cui AWS, Google, Microsoft, OpenAI. Ti racconto l'impatto operativo su una RFP italiana fittizia, con template di clausola contrattuale vendor-neutral già passato dal legale. 
Il 9 giugno 2026 Anthropic lancia Fable 5, il modello più capace mai reso pubblico; il 12 giugno il governo USA ne impone la sospensione globale con una direttiva di export control. Per un decisore che ha messo l'AI in produzione non è una notizia di settore: è la dimostrazione che dipendere da un singolo frontier model non è solo rischio commerciale o tecnico, ma di continuità imposta dall'alto: disponibilità, confidenzialità e portabilità in un colpo solo. 
AA Omniscience di Artificial Analysis (novembre 2025) misura su 6.000 domande in 6 domini un fenomeno che le big AI preferiscono ignorare: quando il modello non sa, inventa o dice non lo so? Solo 3 modelli su 36 ottengono punteggio sopra zero (Claude Opus 4.1, GPT-5.1, Grok 4). Anthropic occupa le prime 3 posizioni per hallucination rate più basso. Tabella comparativa 2026 e implicazioni pratiche per chi sta scegliendo un modello per la pipeline aziendale. 
Il 26 marzo 2026 il Parlamento Europeo ha votato il rinvio dell'AI Act Annex III al 2 dicembre 2027, ma il trilogue non è concluso e gli standard CEN-CENELEC non sono pronti. La posizione prudente per una PMI italiana è pianificare come se la deadline del 2 agosto 2026 fosse ancora binding. Otto azioni concrete da eseguire in 90 giorni, dalla mappatura dei sistemi AI al balancing test documentato, con checklist sanitaria e tempo di esecuzione stimato per ogni passo. 
Nel 2023 Sam Altman prometteva di risolvere le allucinazioni in due anni; nel 2025 OpenAI stessa pubblica "Why Language Models Hallucinate" (arxiv 2509.04664) mostrando che sono strutturalmente inevitabili. AA-Omniscience 2025 di Artificial Analysis: 36 modelli su 40 più propensi a sbagliare che sapere. GPT-5.5 xhigh: 86% hallucination rate vs Opus 4.7 max 36%. Perché il prompting non le elimina, pattern di validazione esterna che funzionano in produzione.