Anthropic ha pubblicato la system card di Claude Opus 5.5 il 22 settembre 2026. Il documento riporta test pre-rilascio che combinano valutazioni automatiche, prove di uplift, red teaming condotto da esperti esterni e valutazioni di terze parti [1]. La card è il resoconto pubblicato più recente di come Anthropic testa i propri modelli e presenta risultati che un’organizzazione intenzionata ad adottarlo può leggere, insieme a limiti che nessun test a livello di modello elimina.
Contesto
Anthropic ha descritto il proprio approccio generale al red teaming in un post di giugno 2024. Il testo elenca test specialistici per dominio (tra cui test sulle vulnerabilità delle policy, minacce di frontiera e test multilingue), test automatici basati su modelli, test multimodali e metodi aperti di crowdsourcing e comunitari, e osserva che i metodi esperti richiedono competenze specialistiche ma non scalano, mentre quelli automatici faticano a individuare minacce nuove [2]. Un post di marzo 2025 del suo Frontier Red Team afferma che il gruppo valuta i rischi di cybersicurezza, biosicurezza e altri rischi chimici, biologici, radiologici e nucleari (CBRN), oltre all’autonomia, e che gli AI Safety Institute statunitense e britannico hanno condotto test pre-rilascio su Claude 3.5 Sonnet [3]. La versione 3.4 della Responsible Scaling Policy, in vigore dall’8 luglio 2026, fissa soglie di capacità e AI Safety Level e descrive Capability Report e Safeguards Report con revisione esterna del materiale non oscurato [4].
Cosa descrivono le fonti
Test sulle minacce. Per il rischio chimico e biologico, la card afferma che Anthropic considera Opus 5.5 dotato di capacità relative alla sintesi di armi non nuove (CB-1) ma non di armi nuove (CB-2), e lo rilascia con salvaguardie biologiche ampliate. Per il cyber, non riporta indicazioni che il modello possa sviluppare nuove capacità offensive e afferma che non è stato trovato un jailbreak di gravità critica, mentre il margine di sicurezza è stato temporaneamente ampliato. La card riporta inoltre test pre-rilascio con METR sulle capacità di ricerca e sviluppo nell’IA e una collaborazione con il Center for AI Standards and Innovation statunitense su capacità cyber e biologiche, salvaguardie e comportamenti non intenzionali [1].
Red teaming esterno delle salvaguardie. La sezione 3.5.3 della card nomina tre tester a contratto. Trajectory Labs ha impiegato circa 95 ore e inviato oltre 29.000 richieste contro attività di riproduzione di exploit in sandbox, segnalando 13 potenziali violazioni su sette attività e nessun jailbreak universale. 10a Labs ha dedicato circa 56 ore a 82 conversazioni a più turni e ha riferito che nessuna è andata oltre la prova di concetto. Gray Swan ha eseguito il proprio attaccante automatico Shade contro 61 scenari di infrastrutture critiche e altri insiemi di attività, con circa 3.300 tentativi, senza registrare violazioni [1]. Si tratta di resoconti di Anthropic su ciò che i tester hanno trovato, e la card stessa osserva che un’attività di Trajectory Labs, scomposta in oltre 100 contesti separati, ha prodotto una catena di exploit funzionante [1].
Prompt injection negli agenti. La sezione 5.2 usa una valutazione della prompt injection indiretta sviluppata da Gray Swan con lo UK AI Security Institute e il CAISI statunitense: 37 scenari e 1.804 attacchi selezionati tra programmazione, uso di strumenti e uso del computer. La card riporta per Opus 5.5 un tasso di successo degli attacchi di circa un tentativo su cento con quindici prove, più alto nell’uso del computer, e descrive test con attaccanti adattivi che definisce volutamente permissivi. Afferma anche che attacchi scritti contro un modello precedente riescono ancora contro i modelli più recenti negli agenti che usano il browser, in assenza di salvaguardie aggiuntive [1]. La card precisa che le valutazioni sono state eseguite senza le protezioni contro la prompt injection che Anthropic adotta nei propri prodotti, per poter confrontare i modelli [1].
Innocuità ed eccesso di rifiuti. Anthropic riferisce che Opus 5.5 ha raramente rifiutato richieste innocue e che il suo tasso di risposte innocue a turno singolo è stato leggermente inferiore a quello di Claude Opus 5, soprattutto sulle richieste relative a sostanze illegali. Nei test a più turni è migliorato nelle conversazioni sulle armi biologiche ed è peggiorato su tracciamento e sorveglianza e sulle operazioni di influenza [1]. Senza le salvaguardie di produzione, nelle attività agentiche di sicurezza, il modello ha assistito in compiti a duplice uso con il tasso più alto tra i modelli confrontati e ha rifiutato richieste malevole con il tasso più basso [1].
Un risultato che riguarda direttamente chi adotta il modello si trova nella sezione 6.5.1. Le prime versioni seguivano istruzioni dannose nascoste nel testo che un utente incollava nel proprio prompt, come un README, un’e-mail o una pagina web. In una valutazione di programmazione, una versione iniziale ha eseguito, pianificato o trasmesso l’istruzione nascosta in poco più della metà dei tentativi (tutte azioni simulate), e ha agito su istruzioni scritte in caratteri invisibili in 18 tentativi su 68. Anthropic afferma che il modello finale e alcune modifiche ai prodotti attenuano il problema, tra cui la rimozione dei caratteri invisibili e la marcatura del testo incollato [1].
I test in crowdsourcing sono il quinto metodo del quadro. Il resoconto di HackerOne sulla sfida di jailbreak di febbraio 2025, che metteva alla prova i Constitutional Classifiers contro richieste CBRN, riporta 339 ricercatori, oltre 300.000 interazioni in chat e 55.000 dollari di ricompense suddivisi tra quattro team, uno dei quali ha trovato un jailbreak universale [5].
Implicazioni per le organizzazioni che adottano Claude
La card testa il modello, con o senza le salvaguardie di Anthropic. Non testa i prompt di sistema di un’organizzazione, i dati che vi immette, gli strumenti e i permessi concessi a un agente, il modo in cui l’applicazione gestisce l’output del modello, i server MCP collegati né i log conservati. Una prompt injection che arriva tramite un README incollato o il risultato di uno strumento dipende da queste scelte. La stessa descrizione di Anthropic del problema del testo incollato afferma che è difficile da risolvere, perché un utente che incolla un testo permette al suo autore di controllare una parte del prompt [[1]](${CARD}). Chi adotta il modello ha quindi bisogno di test, permessi e monitoraggio propri, in aggiunta a quelli del fornitore.
Raccomandazioni
- Leggere le sezioni della system card sulla prompt injection e sulla sicurezza agentica prima di concedere a un agente l’accesso agli strumenti.
- Dare a ogni agente e server MCP solo i permessi necessari al suo compito e richiedere un’approvazione umana per le azioni irreversibili.
- Considerare non attendibili il testo incollato, i documenti recuperati e l’output degli strumenti, e testare l’applicazione rispetto a essi.
- Conservare i log delle chiamate agli strumenti e delle connessioni in uscita, così da poter ricostruire un incidente.
- Consultare il corso di FireAI University su framework di sicurezza dell’IA e red teaming e l’articolo del blog su come Anthropic sottopone Claude a red teaming.
Rilevanza per FireAI
FireAI è un firewall di rete per un singolo Mac. Non testa modelli, non legge prompt e non valuta se l’istruzione di un agente sia malevola. Copre un livello attorno a uno strumento di IA: le regole per app possono limitare un assistente di programmazione alle destinazioni di cui ha bisogno, la richiesta alla prima connessione chiede conferma quando una nuova app o un nuovo processo raggiunge una destinazione sconosciuta, la Mappa del mondo e gli avvisi sugli upload mostrano dove va il traffico e segnalano un improvviso upload di grandi dimensioni, e il kill switch blocca le nuove connessioni. Se un’istruzione iniettata spingesse uno strumento locale a inviare dati all’esterno, questi controlli potrebbero rendere visibile o limitare la connessione, ma non impedirebbero l’istruzione in sé.
Limiti
La system card è il resoconto di Anthropic stessa, e i risultati dei tester esterni sono riferiti attraverso di essa. I processi interni che vanno oltre quanto Anthropic pubblica non sono visibili. Le valutazioni della card si basano su scenari scelti da Anthropic, i tassi di successo degli attacchi dipendono dai mezzi concessi all’attaccante (la card definisce volutamente permissivi i propri test adattivi), e la card stessa afferma che le valutazioni automatiche potrebbero non cogliere tutto il rischio reale. La pagina della Responsible Scaling Policy chiama i propri rapporti Safeguards Report, in precedenza Risk Report, mentre la card fa riferimento a un Risk Report di agosto 2026; quel rapporto non è stato consultato. Le fonti del 2024, del 2025 e di HackerOne descrivono lavori e modelli precedenti. Le date di pubblicazione del post di HackerOne e della pagina della policy, oltre alle versioni citate, non sono state determinate.
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