Cos'è la sicurezza dell’intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale ha portato un'incredibile innovazione nel mondo a un ritmo senza precedenti. Purtroppo, i criminali informatici hanno adottato la tecnologia dell’intelligenza artificiale con la rapidità del resto del mondo, il che comporta nuove vulnerabilità, minacce e sfide per la sicurezza.

La sicurezza dell’IA, o sicurezza dell'intelligenza artificiale, si riferisce alle misure e alle procedure progettate per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale da queste minacce. Proprio come i sistemi IT tradizionali richiedono la protezione da attacchi di tipo hacking, virus e accesso non autorizzato, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono misure di sicurezza specifiche per garantire che rimangano funzionali, affidabili e protetti.

La sicurezza dell'intelligenza artificiale è importante per diversi motivi, tra cui:
 

• Protezione dei dati sensibili. I sistemi di intelligenza artificiale elaborano grandi quantità di dati sensibili, tra cui informazioni finanziarie, mediche, personali e finanziarie. 

• Mantenimento dell'integrità del sistema. Le vulnerabilità non controllate nei sistemi di intelligenza artificiale possono causare la compromissione dei sistemi, che può a sua volta produrre risultati non accurati o dannosi.

• Protezione della disponibilità dei servizi di intelligenza artificiale. Come qualsiasi altro servizio, i sistemi di intelligenza artificiale devono rimanere disponibili e operativi, soprattutto quando più persone e organizzazioni si affidano a essi. Le violazioni della sicurezza spesso comportano tempi di inattività che possono interrompere i servizi essenziali. 

• Responsabilità. Affinché l'intelligenza artificiale venga adottata su scala globale, le persone e le organizzazioni devono potersi fidare del fatto che i sistemi di intelligenza artificiale siano sicuri e affidabili.

• Riservatezza: garanzia che i dati sensibili siano accessibili solo a utenti o sistemi autorizzati. 

• Integrità: mantenimento dell'accuratezza e della coerenza dei sistemi di intelligenza artificiale.

• Disponibilità: garanzia che i sistemi di intelligenza artificiale rimangano operativi e accessibili. 
  
  
• Responsabilità: possibilità di tracciare le azioni eseguite dai sistemi di intelligenza artificiale.

 

È importante distinguere tra due concetti correlati ma diversi: Sicurezza dell'intelligenza artificiale e intelligenza artificiale per la cybersecurity.

La sicurezza dell'intelligenza artificiale è incentrata sulla protezione dei sistemi di intelligenza artificiale stessi. È proprio la sicurezza per l'intelligenza artificiale che comprende le strategie, gli strumenti e le procedure volte a proteggere i modelli di intelligenza artificiale, nonché i dati e gli algoritmi dalle minacce. Ciò include la garanzia che il sistema di intelligenza artificiale funzioni come previsto e che gli utenti malintenzionati non siano in grado di sfruttare le vulnerabilità per manipolare gli output o rubare informazioni riservate.

L'intelligenza artificiale per la cybersecurity, d'altra parte, fa riferimento all'uso di strumenti e modelli di intelligenza artificiale per migliorare la capacità di un'organizzazione di rilevare, rispondere e attenuare le minacce a tutti i sistemi tecnologici. Consente alle organizzazioni di analizzare grandi quantità di dati degli eventi e identificare modelli che indicano potenziali minacce. L'intelligenza artificiale per la cybersecurity può analizzare e correlare eventi e dati di minacce informatiche relativamente a più origini.

In sintesi, la sicurezza dell'intelligenza artificiale riguarda la protezione dei sistemi di intelligenza artificiale, mentre l'intelligenza artificiale per la cybersecurity fa riferimento all'uso di sistemi di intelligenza artificiale per migliorare la postura di sicurezza generale di un'organizzazione.

Per garantire la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale è necessario un approccio completo che consenta di affrontare le sfide tecniche e operative. Ecco alcune procedure consigliate per la protezione dei sistemi di intelligenza artificiale:

Per garantire l'integrità e la riservatezza dei dati usati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, le organizzazioni devono implementare misure di sicurezza dei dati  solide che includono: 

• Crittografia dei dati sensibili per contribuire a impedire l'accesso non autorizzato ai set di dati utilizzati per l’addestramento dell’intelligenza artificiale.

• Verifica delle origini dati: è importante assicurarsi che i dati usati per il training provengano da fonti attendibili e verificabili, riducendo il rischio di data poisoning.

• La purificazione regolare dei dati per rimuovere eventuali elementi dannosi o indesiderati può contribuire a ridurre i rischi per la sicurezza dell'intelligenza artificiale.

La protezione dei modelli di intelligenza artificiale dagli attacchi è importante quanto la protezione dei dati. Le tecniche principali per garantire la sicurezza del modello includono:

• Il test regolare dei modelli di intelligenza artificiale per identificare potenziali vulnerabilità ad attacchi antagonisti è fondamentale per mantenere la sicurezza.

• L’uso della privacy differenziale per impedire agli utenti malintenzionati il reverse engineering di informazioni riservate dai modelli di intelligenza artificiale.

• Implementazione del training antagonista, che esegue l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale su algoritmi che simulano attacchi per aiutarli a identificare più rapidamente gli attacchi reali. 

L'implementazione di meccanismi avanzati di controllo degli accessi garantisce che solo gli utenti autorizzati possano interagire o modificare i sistemi di intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono: 

• Utilizzare il controllo degli accessi in base al ruolo per limitare l'accesso ai sistemi di intelligenza artificiale in base ai ruoli utente.

• Implementare l'autenticazione a più fattori per fornire un ulteriore livello di sicurezza per l'accesso ai dati e ai modelli di intelligenza artificiale.

• Monitorare e registrare tutti i tentativi di accesso per garantire che l'accesso non autorizzato venga rilevato e mitigato rapidamente.

Il monitoraggio e il controllo continui dei sistemi di intelligenza artificiale sono essenziali per rilevare e rispondere a potenziali minacce alla sicurezza. Le organizzazioni devono: 

• Controllare regolarmente i sistemi di intelligenza artificiale per identificare vulnerabilità o ambiguità nelle prestazioni del sistema. 

• Utilizzare gli strumenti di monitoraggio automatizzato per rilevare comportamenti insoliti o modelli di accesso in tempo reale. 

• Aggiornare regolarmente i modelli di intelligenza artificiale per risolvere le vulnerabilità e migliorare la resistenza alle minacce emergenti. 

Sono disponibili diversi strumenti e tecnologie che consentono di migliorare la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale. Questi includono framework di sicurezza, tecniche di crittografia e strumenti di sicurezza specializzati per l’intelligenza artificiale.

Framework come quello di gestione dei rischi relativi all’intelligenza artificiale NIST (NIST AI Risk Management Framework) forniscono linee guida per le organizzazioni per gestire e mitigare i rischi associati all'intelligenza artificiale. Tali framework offrono procedure consigliate per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale, identificare i potenziali rischi e garantire l'affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale.

L'uso di tecniche di crittografia consente di proteggere sia i dati che i modelli di intelligenza artificiale. Crittografando i dati sensibili, le organizzazioni possono ridurre il rischio di violazioni dei dati e garantire che, anche qualora gli utenti malintenzionati ottengano l'accesso ai dati, essi rimangano inutilizzabili.

Sono stati sviluppati vari strumenti e piattaforme per proteggere le applicazioni di intelligenza artificiale. Tali strumenti consentono alle organizzazioni di rilevare vulnerabilità, monitorare i sistemi di intelligenza artificiale per individuare potenziali attacchi e applicare protocolli di sicurezza. 

Man mano che l'intelligenza artificiale diventa più diffusa, le minacce per questi sistemi continueranno a crescere in modo sempre più sofisticato. Una delle principali preoccupazioni è l'uso dell'intelligenza artificiale stessa per automatizzare gli attacchi informatici, il che rende più semplice per gli hacker condurre campagne altamente mirate ed efficienti. Ad esempio, gli utenti malintenzionati usano modelli linguistici di grandi dimensioni e tecniche di phishing relative all’intelligenza artificiale per creare messaggi personalizzati e convincenti che aumentano la probabilità di successo dell’attacco. La scala e la precisione di tali attacchi presentano nuove sfide per le tradizionali difese di cybersecurity.


In risposta a queste minacce in continua evoluzione, molte organizzazioni stanno iniziando a usare sistemi di difesa basati sull’intelligenza artificiale. Tali strumenti, come le piattaforme Unified SecOps basate su intelligenza artificiale Microsoft, rilevano e attenuano le minacce in tempo reale identificando comportamenti anomali e automatizzando le risposte agli attacchi.

Man mano che le sfide relative alla sicurezza dell'intelligenza artificiale continuano a evolversi, le organizzazioni devono rimanere proattive nell'adattare le proprie strategie di sicurezza all'evoluzione del panorama delle minacce per garantire la sicurezza e l'affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale. Le strategie principali includono l'adozione di framework di sicurezza completi, l'investimento nelle tecnologie di crittografia e il controllo degli accessi e l'aggiornamento sulle minacce emergenti, nonché le nuove soluzioni.

Le moderne soluzioni di sicurezza dell’intelligenza artificiale che consentono di proteggere e gestire l'intelligenza artificiale migliorano significativamente la protezione di un'organizzazione da queste nuove minacce. Integrando tali potenti soluzioni di sicurezza dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni possono proteggere al meglio i dati sensibili, mantenere la conformità normativa e contribuire a garantire la resistenza degli ambienti di intelligenza artificiale contro le minacce future.