Cos’è AI Security?
AI security comprende controlli di sicurezza progettati per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale dagli attacchi più comuni. Tra queste attività figurano la manipolazione o la cancellazione dei dati di addestramento e l’uso di prompt malevoli concepiti per accedere a dati sensibili o indurre un sistema di intelligenza artificiale a operare in modo anomalo.
Man mano che le aziende adottano e si affidano sempre più a tali sistemi in processi aziendali essenziali, la sicurezza dell’IA è destinata ad assumere un ruolo di assoluta importanza. Attacchi riusciti potrebbero causare fughe di dati sensibili, modelli IA distorti, attacchi Denial of Service (DoS) o eventi simili.
Benché le minacce condivise con i modelli IT tradizionali siano svariate, i sistemi di intelligenza artificiale sono soggetti anche a rischi peculiari. Implementare la sicurezza dell’IA richiede la comprensione dei rischi comuni per l’integrità dei modelli di IA e la privacy dei dati, nonché delle strategie più opportune per farvi fronte.
Comprendere la sicurezza dell’IA
Questa tipologia di sicurezza si concentra sulla protezione dei sistemi, dei modelli e dei dati di intelligenza artificiale da varie minacce. Dal momento che questi sistemi hanno sempre più accesso a dati e flussi di lavoro di alto valore in settori come la sanità e la finanza, un’IA non sicura potrebbe condurre a violazioni dei dati, modelli distorti o accessi non autorizzati ai sistemi aziendali.
La sicurezza dell’IA è un campo complesso e multidisciplinare, che richiede competenze in apprendimento automatico (ML), cybersecurity ed etica. Garantire la sicurezza dei sistemi di IA richiede soluzioni di sicurezza su misura, come la gestione del livello di sicurezza dell’IA (AI-SPM).
Componenti chiave della sicurezza dell’IA
Data la loro natura complessa e multidisciplinare, i sistemi di intelligenza artificiale sono continuamente esposti a una vasta gamma di potenziali minacce. Ne consegue che la sicurezza applicata all’IA abbraccia un ampio spettro di buone pratiche che affrontano i rischi per i dati, i modelli, gli accessi e le operazioni. Sebbene molti degli elementi centrali di questa tipologia di sicurezza siano stati mutuati dalla cybersecurity tradizionale, i casi d’uso e la natura stessa dell’IA introducono nuove sfide.
Elementi della sicurezza dell’IA
Protezione dei dati
I dati rappresentano un elemento nevralgico dei sistemi di intelligenza artificiale, poiché permettono di addestrarne i modelli ed eseguire inferenze con la finalità di portare a termine svariate attività. Di conseguenza, i dati di addestramento e i parametri interni dei sistemi di intelligenza artificiale devono essere protetti da modifiche o rimozioni non autorizzate.
Un malintenzionato che accede a queste informazioni potrebbe modificarle per cambiare il modo in cui un modello di intelligenza artificiale opera e prende decisioni. Ad esempio, l’autore di un attacco potrebbe introdurre dati di addestramento etichettati in modo errato affinché un sistema di intelligenza artificiale classifichi attività dannose come innocue e le ignori. Le organizzazioni possono gestire questi rischi implementando le migliori pratiche di sicurezza dei dati, come controlli di accesso, crittografia, prevenzione della perdita di dati (DLP) e anonimizzazione degli stessi.
Integrità del modello
I modelli di intelligenza artificiale apprendono dai dati di addestramento, comprimendo le informazioni in essi contenute in un insieme di pesi del modello. I malintenzionati in grado di modificare i dati di addestramento o i pesi del modello possono cambiare il modo in cui questo opera. In alternativa, una figura simile che apprende gli output del modello potrebbe essere in grado di estrarre i dati di addestramento sensibili codificati al suo interno.
Le organizzazioni sono tenute a eseguire attività di validazione e monitoraggio continue dei modelli di intelligenza artificiale al fine di identificare eventuali variazioni nel comportamento che potrebbero evidenziare la presenza di un attacco o di un altro problema. Durante la fase di addestramento, l’azienda è chiamata anche a eseguire test avversari per garantire la sicurezza del modello e adottare le migliori pratiche per la privacy dei dati, come la privacy differenziale.
Gestione degli accessi
I modelli di IA sono sistemi potenti con accesso a dati altamente sensibili, specialmente ora che le aziende stanno adottando l’IA agentica. Un malintenzionato in grado di accedere a questi sistemi potrebbe riuscire a utilizzarli per portare a segno i propri attacchi. Nello specifico, una figura simile potrebbe interrogare un sistema di intelligenza artificiale con l’obiettivo di raccogliere informazioni sensibili o impartirgli comandi finalizzati a danneggiare un altro sistema.
Gestire questi rischi richiede un controllo rigoroso dell’accesso ai sistemi e ai dati di intelligenza artificiale. Le organizzazioni dovrebbero implementare dei controlli di accesso basati sul principio del minimo privilegio sia per gli utenti sia per i sistemi di intelligenza artificiale, nonché la segmentazione della rete, minimizzando l’accesso non autorizzato a dati e sistemi. Un’altra necessità risiede nell’implementazione dell’autenticazione a più fattori (MFA) per tutti gli account al fine di ridurre il rischio di attacchi di appropriazione indebita di account.
Sicurezza del ciclo di vita
I sistemi di intelligenza artificiale possono essere presi di mira da attacchi informatici in qualsiasi fase del loro ciclo di vita, dall’addestramento iniziale fino alla fase finale. Durante l’addestramento, un malintenzionato potrebbe immettere dati dannosi nel corpus di addestramento, introducendo distorsioni nel modello di intelligenza artificiale risultante. Un sistema di intelligenza artificiale distribuito potrebbe essere oggetto di prompt injection, inversione del modello o attacchi simili.
Le organizzazioni dovrebbero implementare controlli di sicurezza in ogni fase del ciclo di vita dell’IA, inclusi pipeline CI/CD sicure, controllo delle versioni e audit e registrazione regolari. La pratica del DevSecOps può essere estesa anche ai sistemi di intelligenza artificiale, garantendo che i controlli di accesso, la sicurezza dei dati e altre migliori pratiche siano integrate nel sistema fin dall’inizio. In caso contrario, le organizzazioni rischiano di incorrere nella deriva del modello, in distribuzioni shadow non monitorate o fughe di dati durante lo sviluppo.
Sicurezza delle API e degli endpoint
I sistemi di intelligenza artificiale vengono spesso esposti tramite API per consentire l’integrazione in flussi di lavoro automatizzati. Tuttavia, in assenza dei controlli di sicurezza del caso, l’esposizione di tali sistemi può estendersi anche agli accessi non autorizzati e ai potenziali abusi.
Endpoint esposti e non protetti possono favorire il prompt injection, abusi a danno del sistema o richieste di inferenza non autorizzate. Alle organizzazioni spetta l’implementazione di un modello di sicurezza zero trust e delle migliori pratiche di sicurezza delle API, come l’autenticazione tramite OAuth2.0, la limitazione della velocità, whitelist degli IP e la crittografia delle richieste e dei dati in transito.
Sicurezza dei modelli di intelligenza artificiale generativa
L’IA generativa (GenAI) è un particolare tipo di sistema di intelligenza artificiale che comprende strumenti quali ChatGPT, Claude e altri ancora. Essi introducono ulteriori rischi potenziali, come attacchi di prompt injection, allucinazioni del modello e fughe di dati. Le organizzazioni dovrebbero provvedere alla sanitizzazione degli input, al controllo degli accessi e alla verifica degli output per gestire rischi simili per l’attività aziendale.
Sfide legate alla sicurezza dell’IA
La sicurezza dell’IA può rivelarsi complessa per svariati motivi, ad esempio:
- Mancata trasparenza: la maggior parte dei principali strumenti di GenAI sono incomprensibili, il che significa che è estremamente difficile determinare il modo e il motivo per cui uno strumento ha preso una determinata decisione. Ciò rende tutt’altro che semplice identificare distorsioni e altri potenziali errori nell’output del sistema.
- Rischi connessi a terze parti: i sistemi e i flussi di lavoro dell’IA coinvolgono solitamente dati di terze parti, modelli, integrazioni e altro ancora. Lacune o errori legati alla sicurezza in questi elementi di terze parti possono introdurre rischi nella catena di fornitura dell’azienda.
- Rischi in evoluzione: seppur ancora in una fase relativamente iniziale, i sistemi di intelligenza artificiale stanno cambiando rapidamente, con la conseguenza che le minacce e i potenziali attacchi non sono sempre perfettamente noti. Ciò significa che un’organizzazione potrebbe non essere a conoscenza dei vari rischi associati ai propri sistemi di IA e dei modi in cui affrontarli al meglio.
- Conformità normativa: generalmente, i dati di addestramento dei modelli di IA contengono informazioni sensibili che possono essere esposte ai pericoli attraverso violazioni dei dati o inversione del modello. Questi rischi, unitamente ai requisiti di consenso per il trattamento, possono ostacolare la conformità al GDPR, al CCPA e a norme simili. Le organizzazioni sono quindi chiamate a tenere il passo con le evoluzioni nella tecnologia e nei requisiti normativi.
La sicurezza dell’IA nella pratica
Le organizzazioni operanti nei settori più disparati implementano le migliori pratiche di sicurezza dell’IA con l’obiettivo di gestire i potenziali rischi per i dati sensibili e i flussi di lavoro nevralgici. Questi interventi includono il contrasto esplicito ai rischi di sicurezza dell’IA e l’implementazione di strumenti e tecnologie atte a prevenire e rilevare potenziali attacchi.
Esempi
Molti settori, come la finanza e la sanità, stanno estendendo l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale a dati altamente sensibili protetti da normative specifiche. Tra le azioni finalizzate alla gestione del rischio figurano:
- Classificazione dei dati: gli strumenti di classificazione dei dati identificano dati sensibili e protetti compresi nei set di dati di addestramento dell’IA. Ciò consente alle organizzazioni di codificare, mascherare o anonimizzare i dati prima di inserirli in un modello di IA.
- Rilevamento di input avversari: gli input nei sistemi di intelligenza artificiale possono essere analizzati prima che venga eseguita l’inferenza. Tali sistemi di monitoraggio sono in grado di rilevare input malevoli progettati per ricevere una risposta ben precisa.
- Monitoraggio dell’output: le organizzazioni hanno anche la possibilità di implementare attività automatizzate di monitoraggio dell’output dei sistemi di IA finalizzate alla ricerca di potenziali anomalie. Ad esempio, un output che si discosta eccessivamente dalla norma potrebbe attivare un avviso che richiede attività di revisione e approvazione umane. Non solo: le aziende possono eseguire revisioni automatiche delle policy delle risposte per contrastare gli accessi non autorizzati a dati sensibili e altri rischi di natura analoga.
Strumenti e tecnologie
AI security impiega molti degli stessi strumenti e tecnologie di sicurezza della classica cybersecurity. Ad esempio, un’organizzazione può utilizzare un sistema di rilevamento delle intrusioni (IDS) per identificare vari attacchi e un sistema di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM) per la correlazione e l’analisi degli eventi.
Tuttavia, AI security dispone anche di strumenti e tecniche peculiari. Un’organizzazione può ricorrere ad AI-SPM per gestire la configurazione dei propri sistemi di IA o utilizzare sistemi di rilevamento e prevenzione delle minacce basati sull’IA per arrestare attacchi mirati ai propri sistemi di IA.
Domande Frequenti sulla sicurezza dell’IA
Perché la sicurezza dell’IA è importante?
Le organizzazioni stanno man mano consentendo ai sistemi di IA di accedere a dati sensibili e di eseguire flussi di lavoro essenziali. Garantire la sicurezza di questi sistemi è fondamentale per prevenire fughe di dati, interruzioni operative e altre potenziali minacce per l’azienda.
Quali sono alcune delle sfide comuni riguardanti la sicurezza dell’IA?
La sicurezza dell’IA può rivelarsi complessa per via della mancanza di trasparenza dei sistemi di IA e della loro dipendenza da dati e componenti di terze parti. Inoltre, le organizzazioni sono tenute ad affrontare un panorama di minacce e requisiti normativi in continua evoluzione.
Quali sono alcune delle migliori pratiche per implementare la sicurezza dell’IA in contesti aziendali?
Le organizzazioni dovrebbero implementare controlli di accesso con il principio del minimo privilegio per proteggere i dati sensibili e i sistemi di IA dagli accessi non autorizzati. Inoltre, gli input e gli output dei modelli di IA dovrebbero essere sottoposti a monitoraggio con l’obiettivo di rilevare potenziali richieste malevole o risposte errate.
Rafforzare la sicurezza dell’IA con una strategia di rete unificata
La sicurezza dell’IA è fondamentale per gestire le potenziali minacce che i sistemi di IA possono rappresentare per i dati aziendali, i sistemi e i flussi di lavoro. Le organizzazioni dovrebbero implementare politiche di governance dell’IA e controlli di sicurezza progettati per affrontare elementi centrali della sicurezza dell’IA, come la protezione dei dati, la gestione degli accessi e l’integrità dei modelli. Le aziende dovrebbero valutare le misure di sicurezza dell’IA rispetto alle minacce e ai requisiti normativi in continua evoluzione.
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