Quali sono le preoccupazioni di sicurezza legate all’IA?

L’adozione crescente dell’IA introduce nuovi rischi di sicurezza per le aziende mentre le imprese implementano modelli di IA, copiloti e automazione all’interno delle operazioni di sicurezza aziendale e dei flussi di lavoro IT. Gli strumenti di IA sono sempre più considerati affidabili per prendere decisioni critiche riguardo alla gestione delle risorse IT e alla risposta a potenziali attacchi.

I sistemi di IA sono strumenti utili; tuttavia, non sono perfetti. I sistemi di IA possono commettere errori e possono essere presi di mira da attacchi progettati per manipolarli e influenzare il loro processo decisionale. Comprendere i rischi associati all’IA è essenziale per implementare controlli di sicurezza e politiche di governance per gestirli.

Quali tipi di rischi rientrano nelle preoccupazioni di sicurezza legate all’IA?

Gli strumenti alimentati dall’IA comportano una serie di potenziali preoccupazioni di sicurezza. Tre delle più significative sono gli attaccanti che manipolano il modello di IA, i prompt elaborati che ingannano uno strumento di IA facendogli prendere decisioni errate e la fuga di dati dagli strumenti di IA.

Avvelenamento del modello e iniezione di disinformazione.

I modelli di IA vengono addestrati fornendo loro dati di addestramento e consentendo loro di estrarre informazioni e schemi da questo dataset. In generale, la qualità del modello di IA dipende dalla qualità dei dati forniti. Gli attaccanti possono sfruttare questo corrompendo i dati di addestramento per introdurre informazioni errate, sia durante l’addestramento iniziale che durante l’apprendimento continuo. Facendo ciò, possono modificare il modello sottostante per far prendere decisioni errate, portando potenzialmente a rilevamenti falsi positivi o falsi negativi.

La maggior parte dei modelli di IA non è spiegabile, rendendo difficile determinare come abbiano raggiunto una particolare conclusione e se quel processo di pensiero fosse corretto. Per questo motivo, è essenziale identificare e filtrare i dati di addestramento errati o corrotti prima che vengano codificati nel modello per gestire questo rischio.

Manipolazione del modello e iniezione di prompt.

Gli attacchi di manipolazione del modello e iniezione di prompt prendono di mira i sistemi di IA in produzione, tentando di indirizzarli verso classificazioni errate o cattivi consigli. Questi attacchi coinvolgono l’attaccante che abusa della propria comprensione di come funziona un modello per creare un prompt che causa risultati imprevisti nel modello di IA.

Con l’IA, i risultati possono variare notevolmente in base ai dettagli del prompt e ad altri fattori, come la temperatura (livello di casualità desiderato) dei risultati. Sfruttando questo fatto, gli attaccanti potrebbero essere in grado di identificare e sfruttare una falla nelle protezioni dell’IA o costringere il modello di IA in uno stato indesiderato.

Esposizione dei dati e fuga di informazioni sensibili

I sistemi di IA hanno comunemente accesso a informazioni altamente sensibili come parte fondamentale della loro capacità di fornire vantaggi all’azienda. L’accesso ad alcuni dati può essere intenzionale, ma i dipendenti possono anche inserire o copiare e incollare informazioni sensibili negli strumenti di IA, sia interni che esterni.

Questo accesso a dati sensibili introduce il rischio di perdite di dati tramite registri, artefatti di addestramento, interfacce di chat mal governate e addestramento continuo dei sistemi di IA. Le organizzazioni dovrebbero gestire l’accesso dell’IA ai dati sensibili e implementare la prevenzione della perdita di dati (DLP) per garantire la conformità ai requisiti normativi.

Come influenzano i problemi di sicurezza dell’IA i flussi di lavoro del SOC?

Gli strumenti di IA supportano sempre di più i flussi di lavoro del centro operativo di sicurezza (SOC) aiutando ad automatizzare e semplificare la triage e la correlazione degli avvisi, l’indagine sugli incidenti e la reportistica. Sebbene questi strumenti possano aiutare a ridurre il rumore, possono anche commettere errori, trascurando informazioni vitali o prendendo decisioni errate. Per questo motivo, l’IA dovrebbe essere utilizzata per migliorare l’efficacia degli analisti umani piuttosto che sostituirli completamente con l’automazione.

Accelerazione della triage con il supporto del copilota IA

Per i team SOC, i copiloti IA funzionano come assistenti, riassumendo gli avvisi, raccomandando i prossimi passi e supportando le indagini. Questo riduce il carico di lavoro associato alla triage e all’indagine sugli incidenti e riduce il tempo medio di risposta (MTTR).

I copiloti sono ben adatti a situazioni ben note e comuni, come grandi volumi di avvisi ripetitivi con schemi chiari. Un copilota può identificare deviazioni da questo schema che indicano potenziali minacce, filtrando il resto del rumore. Tuttavia, i copiloti sono meno adatti a situazioni in cui un’organizzazione sta affrontando un incidente raro e ad alto impatto. In queste situazioni, anche piccoli dettagli possono essere importanti per una corretta triage e risposta alle minacce, ma potrebbero essere accidentalmente filtrati o riassunti da un copilota IA.

Eccessiva dipendenza dagli analisti e deriva decisionale

I copiloti IA sono strumenti utili e gli analisti possono diventare dipendenti da essi nel tempo. Questo diventa pericoloso se le raccomandazioni dell’IA vengono accettate e approvate senza una revisione adeguata, specialmente quando gli analisti operano sotto pressione temporale.

Gli strumenti di sicurezza AI possono produrre raccomandazioni errate a causa di indicatori illusori, classificazioni errate della gravità e della mancanza di un contesto importante sull’ambiente di un’organizzazione. Una volta che un’IA definisce la narrazione, gli analisti umani possono inconsciamente soffrire di bias di conferma, cercando prove che supportano la teoria piuttosto che cercare di determinare la vera causa radice. Sebbene l’IA possa essere utile per semplificare i processi di risposta, le sue raccomandazioni non dovrebbero essere trattate come 100% accurate.

Quali controlli di governance riducono le preoccupazioni sulla sicurezza dell’IA?

Sfruttare l’IA richiede agli attaccanti di interagire con i dati di addestramento dell’IA o con un modello di produzione. Una governance forte può aiutare ad alleviare le preoccupazioni sulla sicurezza dell’IA controllando l’accesso a risorse sensibili e monitorando le interazioni per indicatori di attività sospette o malevole.

Controlli di accesso e applicazione delle politiche

Controlli di accesso solidi sono la base di una politica di sicurezza dell’IA, limitando l’accesso alle fonti di dati e agli strumenti dell’IA agli utenti autorizzati. Il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) implementa questo assegnando l’accesso in base a ciò di cui un utente ha bisogno per svolgere il proprio ruolo nell’azienda.

I controlli di accesso possono essere potenziati da politiche che definiscono cosa possono fare gli utenti legittimi con gli strumenti dell’IA. Ciò include la restrizione del tipo di dati che possono essere inseriti negli strumenti dell’IA, riducendo il rischio e l’impatto di potenziali perdite di dati.

Monitoraggio e valutazione comportamentale

Oltre a prevenire minacce ai sistemi di IA, le organizzazioni hanno anche bisogno della capacità di rilevarle e rimediare ad esse. Per questo motivo, è essenziale registrare richieste, risposte e decisioni chiave legate alle raccomandazioni dell’IA per fornire accesso ai dati necessari per l’indagine e la risposta agli incidenti.

Questi registri dovrebbero essere monitorati per anomalie o schemi sospetti, come tentativi di iniezione di richieste o accesso a dati insoliti. Inoltre, l’azienda dovrebbe valutare periodicamente il comportamento del modello rispetto a casi di test noti per identificare il drift del modello e svolgere attività di red teaming per rilevare potenziali vulnerabilità sfruttabili.

Quali scenari aziendali aumentano l’esposizione?

I rischi per la sicurezza dell’IA sono maggiori dove l’IA gioca un ruolo importante nell’azienda, automatizzando attività critiche o ad alto rischio, come flussi di lavoro di risposta agli incidenti, strumenti a contatto con i clienti o gestione delle identità e degli accessi (IAM). I rischi sono anche aumentati per l’uso sconosciuto dell’IA, come l’IA ombra, dove i dipendenti utilizzano strumenti di IA senza una corretta autorizzazione o gestione.

Pipeline di automazione ad alto impatto

L’automazione completa può semplificare notevolmente vari processi, riducendo il carico sul personale di sicurezza. Ad esempio, un’IA può identificare una potenziale minaccia o ispezionare un biglietto, apportare modifiche per risolvere il problema e chiudere la questione.

Questo diventa problematico se l’IA commette errori. Ciò potrebbe comportare incidenti trascurati, gestione inappropriata degli accessi o modifiche che rompono l’ambiente IT dell’organizzazione. Per questo motivo, l’automazione di processi critici o ad alto rischio dovrebbe mantenere un umano nel loop o forti salvaguardie contro gli incidenti.

Utilizzo di Shadow AI non verificato

Lo Shadow AI è l’uso di strumenti di IA nell’azienda senza approvazione formale o supervisione. I dipendenti possono adottare strumenti “gratuiti” convenienti, consentendo loro di elaborare informazioni sensibili.
Quando i team di sicurezza apprendono di questa pratica solo dopo il fatto, i rischi dello shadow AI possono comportare perdite di dati, audit trail mancanti, applicazione incoerente delle politiche e non conformità normativa. Per questo motivo, le imprese dovrebbero cercare proattivamente l’uso non autorizzato dell’IA e implementare controlli progettati per prevenire l’inserimento di dati sensibili in questi strumenti.

Domande Frequenti sulla sicurezza dell’IA

Qual è la differenza tra la sicurezza dell’IA e la cybersecurity tradizionale?

La sicurezza dell’IA affronta le minacce alla sicurezza associate agli strumenti di IA, come il potenziale per risposte non deterministiche a input simili e attaccanti che prendono di mira e sfruttano i sistemi di IA. Questo si basa sulla cybersecurity tradizionale, integrando le risposte a queste minacce insieme ai controlli esistenti per la sicurezza delle applicazioni, dei dati e dell’identità.

Gli AI Copilots sono sicuri per i team SOC da utilizzare?

La sicurezza degli AI copilots per i team SOC dipende da come lo strumento viene utilizzato, protetto e governato, piuttosto che dallo strumento stesso. I copilots sono ben adatti a determinati compiti, come cercare anomalie o schemi negli avvisi comuni, ma potrebbero essere meno efficaci per incidenti più rari e ad alto rischio. Per questo motivo, i copilots dovrebbero essere utilizzati per ridurre il lavoro e assistere gli operatori umani, lasciando agli analisti umani il controllo delle decisioni critiche e della responsabilità.

Come possono le organizzazioni rilevare abusi o usi impropri dei sistemi di IA?

Registrare le interazioni con i sistemi di IA, inclusi i prompt, i tentativi di accesso e l’accesso ai dati di addestramento, può aiutare a fornire informazioni sull’uso e sull’abuso di questi sistemi. Questi log possono essere monitorati e analizzati per anomalie o schemi di abuso, come tentativi di iniezione di prompt o accessi insoliti o inappropriati a dati sensibili. La telemetria AI dovrebbe integrarsi con i flussi di lavoro esistenti di SIEM, NDR e SOC, e non vivere in un silo separato per fornire un contesto prezioso e sfruttare i controlli di sicurezza esistenti.

Perché le preoccupazioni sulla sicurezza dell’AI sono importanti oggi?

Man mano che le imprese diventano sempre più dipendenti dall’AI e dall’automazione, l’ambito e l’impatto degli errori e degli attacchi dell’AI possono crescere. Consentire ai copiloti e agli agenti di prendere decisioni chiave introduce il rischio che i loro punti ciechi, allucinazioni e altri fallimenti possano causare violazioni dei dati, inattività e altri impatti negativi per l’azienda.

Poiché l’AI è integrata in tutto, le aziende non hanno l’opzione di “rinunciare” completamente. Invece, i team di sicurezza devono implementare controlli e politiche per gestire i rischi di sicurezza dell’AI. L’AI è utile, ma solo con una governance disciplinata, monitoraggio e chiara responsabilità per i decisori umani.