Le aziende collegano assistenti AI (Copilot, Gemini e agenti personalizzati) ai propri documenti interni, ma l’AI può accedere a informazioni oltre i permessi dell’utente: le autorizzazioni definite sui file non vengono applicate durante il recupero dei dati, non è possibile sapere con precisione quali informazioni abbiano generato una risposta e gli attacchi di prompt injection possono indurre l’AI a divulgare dati riservati. Il risultato è un aumento del rischio di data breach, violazioni di compliance e un freno all’adozione dell’AI.
SALUS Layer è uno strato di sicurezza tra gli agenti AI e le divi dati che applica i permessi prima del recupero delle informazioni (principio del least privilege): l’AI utilizza esclusivamente i documenti che l’utente è autorizzato a consultare. Ogni frammento utilizzato viene registrato in un audit log non manomettibile a livello di chunk, i dati sensibili vengono mascherati e i tentativi di prompt injection rilevati e bloccati. La soluzione è compatibile con qualsiasi modello AI e archivio documentale, anche in ambienti completamente on-premise in Europa, supportando i requisiti di AI Act, NIS2, DORA e GDPR.
L’elemento distintivo è l’applicazione dei permessi prima del retrieval, unita a un audit granulare su infrastrutture self-hosted: un approccio oggi assente nelle principali piattaforme, che proteggono prevalentemente gli ecosistemi cloud proprietari. SALUS Layer permette alle PMI europee di adottare l’AI mantenendo il pieno controllo dei dati riservati.
Il core della tecnologia è open source. Il progetto nasce da una tesi magistrale in Cybersecurity, con un prototipo riproducibile e una valutazione sperimentale basata su metriche oggettive (accessi bloccati, qualità del retrieval con filtro ACL, overhead di latenza e mitigazione della prompt injection), offrendo una soluzione verificabile e non un semplice claim di marketing.
