Conformità normativa dell’IA per i team di sicurezza

L’IA introduce una serie di preoccupazioni relative alla conformità normativa, che vanno dall’uso di dati sensibili e protetti per addestrare i modelli di IA all’uso non autorizzato dell’IA per supportare flussi di lavoro critici per il business. La crescita dell’IA ombra – dove i dipendenti utilizzano strumenti di IA non autorizzati per il business – aggrava questo problema mentre le aziende faticano a mantenere visibilità e a far rispettare le politiche di sicurezza aziendale.

L’uso dell’IA è destinato ad espandersi, quindi l’attenzione dei team di sicurezza dovrebbe essere rivolta a garantire che questo utilizzo sia sicuro e conforme alle normative applicabili. Per farlo, i team necessitano di architetture di sicurezza che gestiscano e monitorino l’uso dell’IA, generino registri di audit e riducano il rischio di incidenti di sicurezza legati all’IA.

Punti salienti

• La conformità normativa dell’IA sta diventando un problema di sicurezza operativa, non solo legale.
• L’IA ombra crea rischi di conformità quando i dipendenti utilizzano strumenti non autorizzati senza visibilità o controlli.
• I team di sicurezza necessitano di registri di audit, controlli di accesso, applicazione delle politiche e protezione dei dati per supportare la governance dell’IA.
• Una visibilità continua sull’uso delle app di IA e sul movimento dei dati è essenziale per la prontezza alla conformità.
• L’accesso con il minor privilegio e la gestione centralizzata delle politiche riducono l’esposizione man mano che l’uso dell’IA si espande.
• Le piattaforme di sicurezza aiutano a trasformare compiti di conformità frammentati in operazioni di sicurezza ripetibili.

La conformità normativa dell’IA è un problema di sicurezza

L’uso dell’IA da parte dei dipendenti – sia di strumenti interni che di terze parti – introduce una varietà di rischi per l’azienda. L’IA ha spesso un accesso ampio ai sistemi e ai dati aziendali, creando preoccupazioni riguardo all’accesso e alla gestione dei dati. I team di sicurezza necessitano di visibilità sull’uso dell’IA e della capacità di far rispettare le politiche aziendali per gestire il rischio informatico e la conformità normativa.

Man mano che l’IA diventa più comune, i regolatori si aspettano sempre di più che le organizzazioni abbiano politiche e controlli in atto per gestire i rischi associati all’IA, come ad esempio:

• la Shadow AI
• Previeni l’esposizione dei dati sensibili
• Controlli di accesso deboli
• Applicazione consistente delle politiche di sicurezza
• Amministrazione frammentata
• Prontezza all’audit debole

I team di sicurezza sono responsabili dell’implementazione delle politiche, degli strumenti e dei controlli di sicurezza necessari per soddisfare le aspettative normative. Di conseguenza, i team di sicurezza devono integrare AI security nella loro strategia complessiva di conformità normativa.

In che modo l’uso quotidiano dell’IA crea esposizione alla conformità?

L’uso quotidiano dell’IA può introdurre rischi per la sicurezza, la privacy e la conformità. Esempi comuni includono:

• Lo sviluppo guidato dall’IA (vibe coding) può introdurre vulnerabilità nel codice di produzione che gli attaccanti possono sfruttare.
• I dati dei clienti condivisi con uno strumento di IA di terze parti possono comportare l’uso di informazioni personali identificabili (PII) per addestrare il modello e la loro fuga verso altri utenti.
• L’uso di strumenti di IA non autorizzati può violare le restrizioni sull’uso dell’IA ai sensi dell’EU AI Act e di regolamenti simili.

Questi tipi di rischi non sono una novità nel settore della sicurezza, ma l’IA aggrava il problema a causa dell’adozione diffusa, della limitata auditabilità e di una maggiore autonomia. I team di sicurezza devono garantire che i controlli e le politiche esistenti in materia di protezione dei dati, gestione degli accessi, registrazione delle attività e applicazione delle politiche siano estesi in modo efficace per coprire anche l’uso dell’IA.

Quali temi di conformità dell’IA sono più importanti per i team di sicurezza?

Numerose leggi e regolamenti hanno implicazioni per l’uso dell’IA e la conformità. Sebbene l’EU AI Act sia il più famoso, le leggi sulla protezione dei dati come il GDPR, il CCPA/CPRA, il PCI DSS e l’HIPAA controllano anche come l’IA può essere utilizzata e i dati a cui accede. Framework come il NIST AI RMF offrono indicazioni su come le organizzazioni possono implementare programmi di sicurezza dell’IA che siano sicuri e conformi.

Poiché i team di sicurezza sono responsabili della protezione delle app e dei dati e dell’applicazione delle politiche aziendali, il peso della conformità normativa dell’IA ricade spesso su di loro. Alcuni fattori chiave da considerare includono trasparenza, protezione dei dati, responsabilità, governance degli accessi, monitoraggio e auditabilità.

Le normative sulla protezione dei dati plasmano la conformità dell’IA.

I sistemi di IA richiedono accesso a grandi quantità di dati potenzialmente sensibili per svolgere il loro lavoro. Ciò include sia i dati di addestramento che le informazioni che gli utenti potrebbero inviare come parte dei loro prompt.

Le implicazioni di conformità di questo sono significative poiché le organizzazioni devono controllare:

• I dati che gli utenti inviano
• Dove vanno quei dati
• Se quei dati vengono conservati
• Chi può accedere a quei dati

Rispondere a queste domande richiede una visibilità completa delle app AI, classificazione e etichettatura dei dati, prevenzione della perdita di dati (DLP), controlli di accesso rigorosi e monitoraggio continuo. Se le organizzazioni non possono vedere quali strumenti vengono utilizzati e quali dati gli utenti forniscono loro – a causa dell’AI ombra o della visibilità limitata delle app – potrebbero avere difficoltà a rispettare le normative e essere a maggior rischio di violazioni dei dati e incidenti di sicurezza simili.

L’importanza della registrazione e dell’auditabilità per la conformità all’AI

I sistemi AI sono intrinsecamente opachi. Per i modelli di AI non spiegabili, che la maggior parte degli strumenti di produzione utilizza, è impossibile determinare come il modello abbia raggiunto una decisione particolare.

Di conseguenza, mantenere tracce di audit e responsabilità richiede di tenere registri chiari dell’uso dell’AI, inclusi i suoi input e output. Questi dati sono cruciali per supportare la risposta agli incidenti, audit di conformità, validazione dei controlli e qualsiasi altro compito in cui l’organizzazione deve difendere il processo decisionale dello strumento AI. Con la crescita dell’uso dell’AI e la sua distribuzione su vari strumenti, le organizzazioni necessitano di soluzioni centralizzate per raccogliere, gestire e conservare questi registri di audit.

Controlli principali per la conformità normativa dell’AI

La conformità normativa dell’AI richiede la capacità di monitorare l’uso dell’AI e di far rispettare le politiche aziendali su di essa. Inoltre, i team di sicurezza devono essere in grado di dimostrare la conformità alle normative applicabili attraverso registri di audit durevoli e completi.

Inventari delle app AI e monitoraggio

I team di sicurezza possono solo proteggere e governare gli strumenti AI di cui sono a conoscenza. Con l’AI ombra, le organizzazioni affrontano rischi significativi per la sicurezza e la conformità se non eseguono attivamente la scoperta delle app AI e generano inventari completi delle app AI.

Con questa visibilità, le organizzazioni possono passare a monitorare i modelli di utilizzo e il movimento dei dati per le app AI conosciute. Ottenere una visibilità completa sull’uso delle app GenAI è essenziale per prevenire che dati sensibili possano essere esposti a parti non autorizzate all’interno o all’esterno dell’organizzazione.

Controlli di accesso con il minimo privilegio

I controlli di accesso minimo privilegio limitano l’accesso e i privilegi al minimo necessario per il ruolo di un utente o di un’app all’interno dell’azienda. Questo ha molteplici applicazioni per la conformità alle normative sull’IA, tra cui:

• Limitare l’accesso a dati sensibili e protetti da parte di utenti e strumenti di IA
• Limitare l’ambito di conformità gestendo l’accesso agli strumenti di IA

Le organizzazioni possono gestire l’accesso su larga scala implementando controlli di accesso basati sui ruoli (RBAC), dove i privilegi sono assegnati a vari ruoli utente all’interno dell’azienda. Questo consente di assegnare facilmente ruoli a varie entità ed elimina la necessità di gestire i privilegi su base per entità. I controlli di accesso basati sui ruoli aiutano anche a proteggere contro l’eccesso di concessione di privilegi poiché i permessi assegnati sono direttamente legati a un particolare insieme di doveri.

Tracce di audit e registri degli eventi

Le tracce di audit e i registri degli eventi aiutano a supportare le indagini, la validazione dei controlli e la raccolta di prove. Nei registri cronologici regolamentati, le modifiche, i login e le azioni politiche sono vitali per mantenere la conformità e determinare chi ha compiuto un’azione specifica, specialmente in uno scenario in cui l’IA può agire in modo indipendente.

I registri di audit centralizzati aumentano la scalabilità degli sforzi di conformità e indagine. Quando gli strumenti di IA possono interagire in modo indipendente con altri sistemi, un unico registro sincronizzato degli eventi può accelerare le indagini e consentire un approccio più proattivo alla conformità normativa.

Come possono i team di sicurezza governare l’uso dell’IA senza rallentare l’azienda?

Spesso, la sicurezza è vista come un ostacolo poiché gli stessi processi e controlli che prevengono gli attacchi possono anche rendere più difficile per gli utenti legittimi svolgere il proprio lavoro. Quando si tratta di IA, bloccare ogni strumento può essere l’approccio più semplice alla governance e alla sicurezza dell’IA, ma non è un’opzione realistica.

Una politica di conformità efficace per l’IA consente un accesso controllato agli strumenti di IA con politiche di uso approvato, controlli di accesso e monitoraggio continuo. Le migliori pratiche includono:

• Scoperta automatizzata dell’uso non autorizzato dell’IA
• Piattaforma centralizzata per monitoraggio, gestione e applicazione delle politiche
• Controlli di accesso con il principio del minimo privilegio per l’accesso a dati sensibili, strumenti e flussi di lavoro
• Registrazione durevole per supportare la risposta agli incidenti, audit di conformità e risoluzione dei problemi
• Prevenzione della perdita di dati (DLP) applicata a tutti gli input e output dell’IA
• Politiche di utilizzo e conservazione dei dati allineate ai requisiti normativi

Perché la giusta architettura di sicurezza rende più facile la conformità dell’IA?

La conformità dell’IA richiede la capacità di monitorare e gestire l’uso degli strumenti di IA e dei dati sensibili che consumano. Senza la giusta architettura di sicurezza, i team soffrono di significative lacune di visibilità e faticano a tenere il passo con l’espansione dell’uso dell’IA. o di sicurezza.

• Visibilità nell’uso dell’IA e delle applicazioni cloud
• Accesso con il principio del minimo privilegio
• Prevenzione della perdita di dati
• Applicazione centralizzata delle politiche
• Registri durevoli.

La piattaforma Cato SASE Cloud offre visibilità integrata dell’IA e applicazione delle politiche attraverso la WAN aziendale. Contattaci per vedere come i team di sicurezza possono ottenere visibilità nell’uso dell’IA, applicare controlli di accesso e dati, e supportare una governance pronta per l’audit attraverso la gestione centralizzata delle politiche.