Il nostro assistente email citava documenti che l'utente non poteva aprire
Un assistente su Azure OpenAI che auto-risolve il 60% delle email in ingresso interrogava l'indice con i permessi dell'indexer invece che dell'utente. Trovato nei nostri log, corretto con un filtro.
- Cliente
- SynSphere Italia (uso interno)
- Settore
- Servizi IT / ICT
- Sede
- Milano
- Dimensione
- Assistente email dell'assistenza clienti
01 — Il contesto
Situazione di partenza
Il nostro assistente email legge la documentazione interna su SharePoint e prepara le risposte ai clienti: auto-risolve circa il 60% delle email in ingresso. La pipeline di retrieval era custom e, passando da un percorso costruito da noi, scavalcava il livello nativo di controllo degli accessi di Azure AI Search. L'indice veniva quindi interrogato con l'identita' del processo di indicizzazione — che per costruzione vede tutto cio' che deve indicizzare — invece che con quella dell'utente che poneva la domanda. Il risultato: risposte corrette, pertinenti e fondate sulle fonti, che pero' citavano documenti che chi aveva chiesto non avrebbe potuto aprire. ⚠️ L'impianto aveva superato tutte le valutazioni di qualita', e non per disattenzione: un set di valutazione misura pertinenza, aderenza alle fonti e completezza, e nessuna di queste dimensioni contiene l'identita' di chi ha fatto la domanda. Una valutazione senza dimensione di identita' non puo' far fallire un difetto di autorizzazione.
02 — La soluzione
Soluzione SynSphere
Il difetto e' emerso da un controllo interno, non da un incidente: abbiamo riposto a un account con privilegi ridotti le stesse domande che un account con privilegi ampi aveva gia' fatto, e confrontato le risposte con cio' a cui quell'account arriva davvero aprendo SharePoint a mano. La correzione e' stata di due tipi. Primo, un filtro applicato al momento della query: si recupera l'identita' di chi sta chiedendo e la si passa come criterio di filtro, cosi' i risultati escludono tutto cio' che non le corrisponde prima che il modello veda il contenuto. E' la via generalmente disponibile su Azure AI Search — gli ACL nativi per SharePoint erano, e alla documentazione dell'8 agosto 2026 restano, in anteprima. Secondo, una riduzione del perimetro: l'assistente vede meno documenti di prima, perche' un assistente che vede meno sbaglia meno e le risposte che perde sono quasi sempre quelle che non doveva dare. ⚠️ Non e' servita nessuna nuova piattaforma di identita': l'identita' era gia' in Entra ID, mancava il passaggio che la usava.
03 — I risultati
Risultati misurabili
- Il 60% di auto-risoluzione delle email in ingresso e' rimasto invariato con il filtro attivo
- Difetto trovato in un controllo interno sui log, non in un incidente: nessuna esfiltrazione verso l'esterno
- Corretto senza introdurre una nuova piattaforma di identita': l'identita' era gia' in Entra ID
- Il metodo che lo ha scoperto e' riusabile da chiunque in mezz'ora e senza strumenti: stesse domande da due account con privilegi diversi
- Perimetro dell'assistente ridotto insieme al filtro, come decisione separata e deliberata
- La vicenda e' stata raccontata da VentureBeat il 1° settembre 2026
Tecnologie utilizzate
Stack tecnologico applicato per il progetto.
- Azure OpenAI
- Azure AI Search
- SharePoint
- Microsoft Entra ID
- RAG
Prodotti SynSphere coinvolti
Approfondisci i prodotti del catalogo SynSphere applicati in questo case study.
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