Che cos’è la sicurezza dell’IA generativa?

La sicurezza dell’IA generativa (GenAI) gestisce i rischi di sicurezza associati ai chatbot LLM, come ChatGPT o Claude. I rischi principali includono il potenziale per violazioni dei dati, iniezione di prompt e errori generati dagli LLM. Questi rischi sono aggravati dall’AI ombra, quando i dipendenti utilizzano strumenti GenAI senza approvazione o supervisione aziendale.

La sicurezza GenAI è un sottoinsieme del campo più ampio della sicurezza dell’IA. Mentre le aziende adottano sempre più gli LLM, altre applicazioni dell’IA, come l’IA predittiva, hanno casi d’uso distinti e requisiti di sicurezza associati.

Con la crescita dell’adozione di GenAI, cresce anche la necessità di proteggere efficacemente questi sistemi. I programmi di sicurezza GenAI aziendali dovrebbero considerare i framework disponibili, i potenziali controlli e le linee guida normative per gestire i rischi associati alla tecnologia.

Cosa rientra nell’ambito della sicurezza dell’IA generativa?

La sicurezza GenAI include la protezione di tutti gli aspetti dell’uso di GenAI all’interno dell’azienda, inclusi la gestione degli accessi, il monitoraggio e l’uso accettabile. Un programma di sicurezza GenAI maturo includerà varie politiche e controlli, tra cui:

• Politiche di uso accettabile e comportamento degli utenti
• Governance degli input di prompt e dati
• Controlli di revisione dell’output e autenticità dei contenuti
• Gestione degli accessi
• Monitoraggio e registrazione delle interazioni con l’IA
• Conformità e auditabilità per i flussi di dati legati all’IA
• Gestione del rischio tra LLM interni ed esterni

Un programma di sicurezza GenAI dovrebbe considerare tutti i potenziali usi della tecnologia da parte di un’organizzazione. Questo include modelli pubblici, LLM interni, IA integrata in strumenti SaaS, estensioni del browser e integrazioni API.

Un programma di sicurezza GenAI tocca tutte le parti dell’azienda, affrontando cybersecurity, protezione dei dati, legale e conformità. I programmi devono essere sviluppati in collaborazione con tutte le unità aziendali interessate, ma la responsabilità per il programma può spostarsi man mano che il programma e l’uso di GenAI da parte dell’azienda cambiano e maturano.

Concetto Fondamentale

La sicurezza di GenAI include le politiche, i processi e i controlli tecnici necessari per proteggere l’uso di GenAI da parte dell’organizzazione. Le risorse che rientrano sotto l’ombrello della sicurezza di GenAI includono:

• Richieste
• Input
• Output
• Accesso al modello
• API
• Identità
• Metadati contestuali
• Registri

Per ciascuno di questi, un’organizzazione deve considerare il “triade CIA” di riservatezza, integrità e disponibilità e come influisce sia sui LLM pubblici che sulle implementazioni interne. Ad esempio, un’organizzazione deve proteggere i dati sensibili dall’essere elaborati in modo inappropriato da GenAI, tenendo anche conto delle esigenze dell’azienda.

La registrazione e il monitoraggio sono anche componenti critici di un programma GenAI. Le imprese necessitano di visibilità sull’uso di GenAI per garantire la conformità alle politiche e ai requisiti normativi e sviluppare controlli contro nuove potenziali minacce.

Relazione con la Governance AI più Ampia

GenAI è un componente di una strategia di governance AI aziendale più ampia. Sebbene l’uso di GenAI sia diffuso, le aziende stanno anche adottando altre forme di AI che richiedono politiche e controlli su misura. Tuttavia, i principi chiave di governance, come trasparenza, responsabilità, dovere di diligenza e gestione del rischio, si applicano in modo uniforme.

Il ruolo della sicurezza del GenAI nell’ecosistema più ampio della sicurezza dell’IA è definito e chiarito da framework come il NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) e l’ISO/IEC 42001, che specificano come sviluppare programmi efficaci di gestione del rischio dell’IA. Questi programmi sono trasversali, con i team di sicurezza che definiscono i controlli, il legale che garantisce l’uso consentito e la conformità che gestisce le audit.

Perché la sicurezza dell’IA generativa è importante per le imprese oggi?

L’uso del GenAI sta crescendo rapidamente, incluso l’AI ombra, dove i dipendenti utilizzano la tecnologia senza supervisione aziendale. Sebbene ciò porti benefici all’azienda, introduce anche vari rischi, come il potenziale per violazioni di dati sensibili dei clienti o dell’azienda.

Senza visibilità e controllo sull’uso dell’IA aziendale, un’organizzazione è vulnerabile a questi rischi. Sviluppando un programma di sicurezza per il GenAI, l’azienda può gestire il suo attuale utilizzo dell’IA e sviluppare un programma che si espande con l’uso della tecnologia.

Adozione e esposizione aziendale

L’adozione aziendale del GenAI sta crescendo rapidamente, probabilmente più velocemente di quanto l’azienda pensi. Molti fornitori stanno integrando l’IA nei loro prodotti, il che significa che le soluzioni esistenti possono improvvisamente presentare funzionalità guidate dall’IA.

I dipendenti possono anche adottare soluzioni non autorizzate, ampliando l’esposizione dell’azienda all’IA tramite l’AI ombra. Ciò può avvenire attraverso una varietà di canali, tra cui:

• Estensione del browser
• Input copiati e incollati nei chatbot LLM
• IA integrata nelle piattaforme SaaS
• API non verificate
• App mobili di IA
• Plugin non gestiti per software aziendale

Ognuno di questi potenziali punti di esposizione introduce il rischio di lacune nella visibilità e nella sicurezza. Senza un quadro completo del suo utilizzo dell’IA, un’organizzazione non può gestire efficacemente i rischi associati alla cybersecurity e alla conformità.

Implicazioni di governance e fiducia

La sicurezza dell’IA è una considerazione di sicurezza fondamentale per le aziende e i consumatori. Se un’azienda non gestisce il proprio utilizzo dell’IA, ciò può erodere la fiducia e introdurre una varietà di minacce, tra cui:

• Violazioni normative
• Fuga di proprietà intellettuale
• Problemi di autenticità dei contenuti
• Disinformazione
• Perdita dell’integrità decisionale interna

Con l’evoluzione delle normative, i regolatori si aspettano sempre più documentazione e supervisione esplicite relative all’IA. Inoltre, una governance debole dell’IA generativa può ostacolare la risposta agli incidenti poiché l’organizzazione manca di visibilità sui flussi di dati non registrati in entrata e in uscita dagli strumenti di IA.

Quali sono i principali rischi e minacce per la sicurezza dell’IA generativa?

L’IA generativa è uno strumento utile, ma comporta una varietà di rischi per la sicurezza. I rischi principali includono fuga di dati, allucinazioni, uso improprio, manipolazione e lacune nella governance. Tuttavia, questo è tutt’altro che un elenco completo, e il panorama delle minacce si evolve con la tecnologia e le sue applicazioni.

Categorie di rischio principali

Sebbene l’IA generativa comporti vari rischi, alcuni sono più significativi di altri. Alcuni dei principali rischi dell’IA generativa includono:

• Esfiltrazione di dati: I dati sensibili utilizzati nei prompt e negli input possono essere utilizzati per addestrare il modello e visualizzati a utenti non autorizzati.
• Iniezione di prompt: Gli aggressori o le minacce interne possono creare prompt per ottenere accesso non autorizzato a dati sensibili o indurre lo strumento di IA a compiere azioni indesiderate.
• Inversione del Modello: L’analisi di un modello di intelligenza artificiale può rivelare dati sensibili e personali utilizzati per addestrarlo.
• Abuso di Contenuti Sintetici: Utilizzo di GenAI per creare contenuti generati da intelligenza artificiale abusivi o malevoli.
• la Shadow AI Utilizzo di strumenti GenAI non autorizzati in un contesto aziendale.
• Uso Improprio del Modello: Utilizzo di strumenti GenAI per attività fraudolente o come parte di un attacco informatico.
• Allucinazioni: Output errati creati da GenAI possono influenzare negativamente i flussi di lavoro aziendali.

Impatto Organizzativo

Oltre ai rischi diretti per la sicurezza dell’IA, l’uso non regolamentato di GenAI può avere varie conseguenze negative per l’azienda. Le principali minacce includono:

• Sanzioni normative
• Perdita di proprietà intellettuale
• Disinformazione
• Danno al marchio
• Interruzione operativa

Ad esempio, i dati aziendali sensibili di un’organizzazione potrebbero essere inseriti in uno strumento GenAI pubblico, causando la loro apparizione nell’output di un altro utente. In alternativa, fare affidamento su GenAI per decisioni aziendali chiave potrebbe danneggiare l’azienda se lo strumento genera allucinazioni. Gestire questi rischi richiede un monitoraggio continuo degli input e output di GenAI e la registrazione delle sessioni per supportare le attività di risposta agli incidenti.

Minacce Emergenti dell’IA Generativa

GenAI è uno strumento potente e in evoluzione che può essere utilizzato in modo malevolo in vari modi. Gli aggressori stanno sempre più utilizzando GenAI per migliorare e scalare attacchi di phishing e altre forme di ingegneria sociale e per sviluppare varianti di malware innovative. Man mano che i modelli di GenAI migliorano, questa minaccia aumenterà poiché gli strumenti possono generare messaggi di phishing e deepfake più realistici e produrre codice malevolo di qualità superiore.

Quali controlli e migliori pratiche aiutano a gestire la sicurezza dell’AI generativa?

Le imprese possono gestire al meglio i rischi di sicurezza di GenAI controllando l’accesso agli strumenti di AI e gestendo i dati che fluiscono dentro e fuori da essi. Sebbene le organizzazioni stiano lavorando per implementare governance, monitoraggio, controlli di accesso e gestione del ciclo di vita per GenAI, i controlli variano in efficacia a causa di lacune di maturità, limitata esperienza interna e applicazione incoerente delle politiche.

Visibilità e Inventario

La visibilità e un inventario completo sono la base di un programma di sicurezza GenAI perché le organizzazioni non possono proteggere gli strumenti GenAI di cui non sanno l’esistenza. Le imprese possono costruire questi inventari utilizzando registri degli endpoint, audit delle estensioni del browser, registri dei firewall e strumenti di scoperta SaaS. Tuttavia, questi inventari possono rapidamente diventare obsoleti man mano che l’uso di GenAI evolve, rendendo necessario un monitoraggio e aggiornamenti continui.

Politiche e Controlli di Accesso

Con visibilità sull’uso di GenAI in azienda, un’organizzazione può sviluppare politiche di uso accettabile e controlli di accesso per allineare questo uso con le politiche di sicurezza aziendale. Le imprese possono applicare principi di zero trust al loro programma di sicurezza GenAI tramite:

• Controlli di Accesso Basati sul Ruolo (RBAC): RBAC adatta l’accesso e i privilegi al ruolo di un utente nell’azienda, semplificando la fornitura e la gestione.
• Validazione dell’Identità: Meccanismi di autenticazione robusti, come l’autenticazione a più fattori (MFA), riducono il rischio di attacchi di takeover degli account.
• Minimo Privilegio: I controlli di accesso al minimo privilegio limitano l’uso di GenAI a ciò che è necessario per il ruolo dell’utente nell’azienda.

Protezione dei Dati e Monitoraggio

Controllare i flussi di dati in entrata e in uscita per gli strumenti GenAI è essenziale per gestire i principali rischi di sicurezza, come le violazioni dei dati e l’iniezione di comandi. Gli strumenti che le organizzazioni possono utilizzare per implementare la protezione e il monitoraggio dei dati per GenAI includono:

• Filtraggio dei contenuti: Gateway web sicuri (SWG), Prevenzione della perdita di dati (DLP) e strumenti simili possono monitorare il traffico verso strumenti GenAI basati sul web e controllare le informazioni incluse nei comandi e nelle risposte.
• Redazione e classificazione a livello di comando: Le organizzazioni possono ispezionare i comandi, redigendo informazioni sensibili e applicando un livello di classificazione al comando, prima di consentire o bloccare il comando.
• Registrazione dei comandi: La registrazione dei comandi nei sistemi GenAI può aiutare a identificare tentativi di iniezione di comandi e a indagare dopo un attacco informatico abilitato da GenAI.
• Rilevamento delle anomalie: Il monitoraggio di accessi o azioni insolite da parte dei sistemi GenAI può aiutare a rilevare abusi del modello e minacce simili.

Molte normative, come il GDPR, il PCI DSS e l’HIPAA, implementano restrizioni sull’uso dei dati protetti e requisiti per la loro sicurezza. La protezione e il monitoraggio dei dati sono essenziali per mantenere l’uso di GenAI conforme a questi requisiti.

Governanza e conformità del ciclo di vita

I rischi di sicurezza di GenAI possono manifestarsi in qualsiasi fase del loro ciclo di vita, inclusi valutazione, onboarding, monitoraggio, revisione e dismissione degli strumenti AI. Le organizzazioni devono governare questi rischi in ogni fase, eseguendo audit, documentando i processi e aggiornando periodicamente le procedure e i controlli associati. La maturità crescerà nel tempo, man mano che i dipendenti diventeranno più familiari con i rischi e le migliori pratiche, e l’organizzazione sarà in grado di migliorare, scalare e affinare i propri controlli.

Come funziona la sicurezza dell’AI generativa nella pratica

Un programma di sicurezza GenAI è un elemento di una pratica più ampia di sicurezza informatica e sicurezza dei dati. Senza implementare politiche di sicurezza GenAI come controlli tecnici, queste politiche non sono applicabili e creano un falso senso di sicurezza. Un programma di sicurezza GenAI maturo è quello in cui tutte le unità aziendali interessate – legale, sicurezza, IT, scienza dei dati e conformità – collaborano per definire politiche che soddisfino le loro esigenze e possano essere implementate e applicate efficacemente su larga scala.

Integrazione con programmi di cybersecurity più ampi

GenAI fa parte di un programma di cybersecurity più ampio, e molte delle principali minacce di GenAI sono semplicemente una nuova versione dei rischi esistenti. Ad esempio, le violazioni dei dati sono una delle principali preoccupazioni per la sicurezza della maggior parte delle aziende, e GenAI rappresenta semplicemente un nuovo modo per far trapelare dati sensibili a parti non autorizzate.

I programmi di sicurezza GenAI sono più efficaci e scalabili quando sono integrati con i programmi di cybersecurity esistenti. Implementare nuove regole per la gestione dell’identità, DLP e altri aspetti della sicurezza GenAI all’interno degli strumenti esistenti implementa efficacemente queste politiche senza aggiungere complessità operativa e lacune nella visibilità.

Tendenze future e controlli in evoluzione

Il campo della sicurezza GenAI è ancora agli inizi poiché la tecnologia cambia rapidamente, e le organizzazioni stanno lavorando per identificare e affrontare i rischi associati. Di conseguenza, nuove soluzioni, come isolamento del browser, dashboard AI, guardrail per i prompt, restrizioni all’accesso ai modelli e sistemi di governance dei prompt basati su politiche, vengono adattate, sviluppate e implementate per offrire un maggiore controllo sulle minacce GenAI per l’azienda.

Man mano che GenAI matura e guadagna adozione, i rischi per la sicurezza che crea cresceranno anch’essi. Adottare soluzioni avanzate su misura per la gestione delle minacce AI sarà essenziale per mantenere una visibilità efficace e prevenire potenziali abusi e usi impropri di questi sistemi.

Riepilogo e prospettive

La sicurezza GenAI affronta i vari rischi associati all’uso di GenAI nell’azienda. Questo include la protezione dei dati contro accessi non autorizzati e abusi, la preservazione della fiducia nell’azienda e il mantenimento della conformità con le normative applicabili.

GenAI offre significativi potenziali benefici per le aziende, ma le organizzazioni devono anche lavorare per controllare i rischi che porta. Gli elementi chiave di una strategia di sicurezza GenAI efficace e scalabile includono una visibilità AI completa, una governance AI chiara, accesso controllato agli strumenti e ai dati GenAI e l’applicazione di un uso responsabile di queste tecnologie.

L’uso di GenAI e di altri strumenti AI crescerà solo man mano che le imprese identificheranno casi d’uso per la tecnologia. Allo stesso tempo, le aziende devono garantire che la sicurezza tenga il passo per evitare che GenAI crei più problemi di quanti ne risolva.

Domande frequenti sulla sicurezza dell’AI generativa

Cosa rende la sicurezza dell’AI generativa diversa dalla sicurezza dell’AI tradizionale?

La sicurezza dell’AI generativa (GenAI) è un singolo componente di un programma di sicurezza AI più ampio. Mentre la sicurezza di GenAI si concentra sull’uso degli strumenti GenAI, la sicurezza dell’IA tradizionale include anche la costruzione di questi modelli e l’uso di strumenti di IA non generativa, come l’IA predittiva. La sicurezza di GenAI si concentra maggiormente sulla protezione degli input e degli output di questi strumenti contro perdite di dati, iniezioni di prompt e minacce simili.

Quali sono i rischi di sicurezza più comuni dell’IA generativa?

GenAI comporta vari rischi di sicurezza, tra cui:

• Perdita di dati: Dati sensibili inseriti in strumenti pubblici
• Iniezione di prompt: Prompt malevoli che tentano di estrarre o alterare informazioni
• Uso improprio del modello: Dipendenti che utilizzano sistemi di IA per compiti al di fuori del loro ambito previsto
• Abuso di contenuti sintetici: Documenti falsi, tentativi di impersonificazione, deepfake e disinformazione
• la Shadow AI Uso non autorizzato dell’IA senza supervisione

Con una mancanza di visibilità, supervisione e governance, un’organizzazione non può gestire questi rischi. Di conseguenza, è più esposta a attacchi informatici che sfruttano l’uso di GenAI e al potenziale di non conformità normativa e di enforcement.

Come possono le imprese rilevare l’uso di shadow AI?

La shadow AI è l’uso non autorizzato di strumenti di IA da parte dei dipendenti di un’organizzazione, il che introduce rischi di sicurezza poiché l’azienda non può monitorare o proteggere questi sistemi. Le aziende possono rilevare la shadow AI in vari modi, come:

• Scansioni di rete per rilevare endpoint di IA sconosciuti
• Audit SaaS per identificare strumenti non autorizzati
• Registri del gateway web sicuro che mostrano il traffico relativo all’IA
• Recensioni delle estensioni del browser e inventari degli endpoint
• Strumenti di scoperta SaaS in CASB/soluzioni SSE

Questi controlli tecnici possono aiutare a identificare l’uso esistente dell’IA ombra, ma le organizzazioni possono essere proattive anche. Fornire formazione e soluzioni approvate per vari compiti può aiutare a educare i dipendenti sui rischi dell’IA ombra e offrire alternative utilizzabili.

Quali framework guidano la governance dell’IA generativa?

Molte organizzazioni hanno sviluppato framework per supportare la governance del GenAI e la governance della sicurezza dell’IA più generale. Alcuni dei più significativi includono:

• Framework di gestione del rischio dell’IA NIST: Principi di affidabilità, responsabilità e sicurezza.
• ISO/IEC 42001: Primo standard internazionale per i sistemi di gestione dell’IA.
• Legge sull’IA dell’UE: Obblighi di governance a livelli di rischio per le implementazioni dell’IA nell’UE.
• GDPR e leggi sulla privacy specifiche per settore: Requisiti per la gestione dei dati legittima e auditabile.

Questi framework forniscono indicazioni su come sviluppare programmi di sicurezza dell’IA efficaci e scalabili che siano in linea con i requisiti normativi. Molte organizzazioni adottano elementi di questi framework per sviluppare programmi di sicurezza del GenAI e dell’IA su misura per le loro esigenze.

La sicurezza dell’IA generativa fa parte del zero trust?

Sebbene la sicurezza del GenAI non faccia parte del zero trust, adottare i principi del zero trust può migliorare notevolmente l’efficacia di un programma di sicurezza del GenAI. Alcuni modi in cui il zero trust può essere applicato alla sicurezza del GenAI includono: 

• Verifica dell’identità per chiunque invii richieste
• Accesso basato sui ruoli a modelli o strumenti di intelligenza artificiale
• Monitoraggio continuo delle interazioni con l’IA
• Minimo privilegio per gli input di dati e l’accesso ai modelli

Adottare principi di zero trust per la sicurezza del GenAI aiuta a migliorare la visibilità e offre un controllo più granulare sull’uso dell’IA. Questo può ridurre l’esposizione di un’organizzazione ai rischi correlati e semplificare la conformità alle normative applicabili.