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La sicurezza AI di NetEase punta a controllare anche ciò che fanno gli agenti
Il 3 novembre 2026 NetEase Zh iqi ha presentato a Wuzhen un sistema di sicurezza AI articolato in tre livelli, pensato per controllare le azioni degli agenti oltre alle risposte dei modelli. L’architettura di Yidun combina l’uso dell’AI per rafforzare la sicurezza con protezioni su input e output, identità, accesso...
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Key takeaways
- Il 3 novembre 2026 NetEase Zh iqi ha presentato a Wuzhen un sistema di sicurezza AI articolato in tre livelli, pensato per controllare le azioni degli agenti oltre alle risposte dei modelli.
- L’architettura di Yidun combina l’uso dell’AI per rafforzare la sicurezza con protezioni su input e output, identità, accesso ai dati, chiamate agli strumenti ed esecuzione.
- Secondo NetEase, nel flusso di revisione dei reclami di un cliente CMA ha ridotto i tempi medi di prima revisione da 35,7 a 12,3 minuti; il dato riguarda un caso specifico con verifica umana.
AI Prompt
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NetEase Zh iqi ha presentato il 3 novembre 2026, durante la fiera «Light of Internet» della World Internet Conference a Wuzhen, in Cina, un sistema di sicurezza AI basato sull’architettura «bidirezionale» di Yidun. L’idea di fondo è ampliare i controlli: non solo verificare che cosa dice l’AI, ma anche che cosa fa. Secondo IT Home, il sistema ha ricevuto il certificato di «risultato di prima pubblicazione» dell’evento. 1
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Dalle risposte alle azioni
La cornice illustrata da Zhu Haoqi, vicedirettore generale di NetEase Zh iqi e responsabile della divisione Yidun, si riassume in due direzioni: AI per la sicurezza e sicurezza per l’AI. Da un lato, l’intelligenza artificiale viene impiegata per rafforzare le attività di sicurezza; dall’altro, si applicano protezioni per mantenere i sistemi AI entro limiti definiti. 3
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Il cambio di prospettiva riflette i rischi legati all’uso dell’AI in attività aziendali come marketing, assistenza clienti, sviluppo, verifica dell’identità e transazioni. Fra le criticità citate figurano contenuti generati dall’AI, deepfake, frodi automatizzate, tentativi di aggirare le protezioni dei modelli, fughe di dati sensibili e agenti che agiscono oltre i permessi concessi. 5
Yidun afferma che i controlli riguardano input e output dei modelli, interazioni legate all’identità, accesso ai dati, chiamate degli agenti agli strumenti ed esecuzione delle azioni. Le misure indicate comprendono rilevamento dei contenuti, riconoscimento delle intenzioni, gestione dei permessi, blocco dei rischi e tracciamento tramite audit. 2
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Tre livelli di protezione, tre risultati presentati
Il sistema è suddiviso in tre aree: sicurezza di contenuti e dati AI, sicurezza delle interazioni e dell’identità e sicurezza di modelli e agenti AI. Al lancio sono stati presentati CMA, un agente per la moderazione dei contenuti, DeepGuard, una funzione di rilevamento delle contraffazioni facciali, e un sistema di sicurezza per applicazioni e agenti AI. 1
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Per gli agenti, NetEase descrive barriere di sicurezza per gli input e gli output dei modelli, affiancate da controlli di Agent Guard sulla coerenza delle intenzioni, sui permessi e sulle chiamate rischiose agli strumenti, con possibilità di bloccare le azioni. L’azienda cita inoltre una piattaforma per individuare gli asset AI, esaminare la sicurezza della catena di fornitura di Skill e MCP e prevenire fughe di dati sensibili. 4 Un altro resoconto segnala che la gestione delle cosiddette «shadow AI» rientra fra gli obiettivi di governance della piattaforma.
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CMA: prima revisione automatizzata, poi controllo umano
CMA combina un modello linguistico interno specializzato nella sicurezza dei contenuti con modelli più piccoli dedicati a compiti specifici. NetEase spiega che più agenti possono occuparsi di criteri di revisione differenti, funzionare 24 ore su 24 e aumentare di capacità quando serve. Il flusso descritto va dalla valutazione all’assegnazione e alla gestione dei casi, fino alla raccolta di feedback e all’ottimizzazione. 7
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In un processo di gestione dei reclami di un cliente, l’azienda riferisce un volume medio superiore a 2,5 milioni di ticket al mese. Con CMA per la prima valutazione e il controllo successivo da parte di persone, il tempo medio di prima revisione sarebbe sceso da 35,7 a 12,3 minuti, con un’accuratezza dichiarata del 99,2%. Sono dati comunicati dall’azienda per uno specifico flusso di lavoro, non benchmark indipendenti. 1
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DeepGuard e il rilevamento delle contraffazioni facciali
Secondo NetEase, DeepGuard usa la comprensione visiva per individuare contenuti poco plausibili, anziché basarsi soltanto su tracce di falsificazione già note. L’approccio combina rilevamento dei deepfake, riconoscimento di filigrane AI, controlli di vitalità passivi e rilevamento di ambienti d’iniezione. 2
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L’azienda afferma che la funzione di verifica facciale ha ottenuto la valutazione «Eccellente» in una prova specifica di «Trusted AI» condotta dalla China Academy of Information and Communications Technology. IT Home riporta inoltre un richiamo del 99% nei test a fasi contro attacchi basati sulla ripresa dello schermo e sull’avvicinamento al display. Le informazioni disponibili non bastano però a valutare nel dettaglio le condizioni dei test né a interpretare quel valore come una garanzia generale di efficacia nel mondo reale. 1
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Che cosa dimostra l’annuncio e che cosa resta da verificare
La presentazione indica un perimetro di sicurezza più ampio: oltre a filtrare i contenuti generati dall’AI, il sistema punta a verificare accessi, autorizzazioni e azioni quando gli agenti usano strumenti e sistemi aziendali. NetEase ha illustrato i tre livelli del prodotto e le tre soluzioni presentate, oltre a esempi e risultati dichiarati per la moderazione dei contenuti e il rilevamento delle contraffazioni facciali. 2
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Le informazioni disponibili non dimostrano prestazioni indipendenti e uniformi nei diversi contesti di utilizzo. I risultati di CMA e DeepGuard vanno quindi considerati come dati riferiti dall’azienda per casi o test specifici, non come garanzie valide in ogni situazione.
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Secondo NetEase, nel flusso di revisione dei reclami di un cliente CMA ha ridotto i tempi medi di prima revisione da 35,7 a 12,3 minuti; il dato riguarda un caso specifico con verifica umana.