La AI cyber security è diventata una priorità strategica per le organizzazioni che vogliono sfruttare le potenzialità dell’AI senza esporsi a rischi critici. L’adozione dell’intelligenza artificiale in ambito aziendale sta crescendo rapidamente, portando con sé opportunità straordinarie ma anche nuove sfide in termini di sicurezza.
Perché la sicurezza dell’AI è diversa dalla cyber security tradizionale
Proteggere i sistemi AI non significa semplicemente applicare le classiche misure di cyber security. I modelli AI, come quelli basati su machine learning e deep learning, introducono nuove superfici d’attacco. Tra le minacce emergenti:
- Data poisoning: manipolazione dei dati di addestramento per indurre il modello a comportamenti scorretti.
- Model inversion: attacchi che tentano di ricostruire dati sensibili partendo dai risultati del modello.
- Prompt injection: tecnica con cui un attore malevolo altera l’input fornito al modello per manipolarne il comportamento.
Questi rischi richiedono approcci specifici e nuovi strumenti nel campo della AI cyber security.
Governance e responsabilità: un nodo cruciale
Uno dei principali punti emersi nel webinar riguarda la mancanza di una governance strutturata sull’uso dell’AI in azienda. Spesso, l’adozione di strumenti AI avviene in modo spontaneo nei reparti, senza una supervisione centralizzata. Questo fenomeno aumenta la superficie d’attacco e rende difficile implementare controlli efficaci.
Per affrontare queste criticità, è fondamentale:
- Stabilire una strategia di governance AI a livello di C-level.
- Mappare gli strumenti AI già in uso nei diversi reparti.
- Definire policy aziendali che regolamentino l’uso dell’AI in ottica di sicurezza.
AI e shadow IT: un problema crescente
La proliferazione di strumenti AI utilizzati senza approvazione IT – il cosiddetto shadow AI – rappresenta un problema sempre più rilevante. Gli utenti aziendali, spesso attratti dalla produttività che l’AI può offrire, utilizzano strumenti non controllati che possono esporre l’azienda a fughe di dati, vulnerabilità e violazioni normative.
Le aziende devono quindi:
- Sensibilizzare gli utenti sui rischi legati all’utilizzo non autorizzato dell’AI.
- Implementare strumenti di monitoraggio dell’uso dell’AI Cyber Security.
- Introdurre meccanismi di autorizzazione e whitelist di strumenti approvati.
AI e protezione del dato: AI Cyber Security nel prompt
Con l’utilizzo di modelli generativi e strumenti come chatbot, si aprono nuove problematiche legate al dato. Il contenuto del prompt può contenere informazioni riservate o critiche per l’azienda. È quindi essenziale:
- Definire linee guida per la scrittura dei prompt.
- Implementare sistemi di data loss prevention specifici per l’AI.
- Applicare tecniche di redazione automatica per rimuovere dati sensibili.
Verso una cyber security by design per l’AI
La AI cyber security deve essere pensata fin dalle prime fasi di progettazione di un sistema basato su intelligenza artificiale. Questo significa:
- Coinvolgere il team di sicurezza fin dall’inizio del ciclo di vita del progetto AI.
- Valutare i modelli non solo in base alla performance, ma anche rispetto alla loro robustezza e spiegabilità.
- Integrare strumenti di audit e logging AI-aware, in grado di tracciare gli output e le decisioni dei modelli.
Conclusione
La diffusione dell’intelligenza artificiale richiede un cambio di paradigma nella sicurezza informatica. La AI cyber security non può essere un semplice adattamento della sicurezza tradizionale, ma va ripensata in modo mirato. Le aziende che sapranno affrontare questa sfida con consapevolezza e strategia, potranno non solo ridurre i rischi, ma anche accelerare l’adozione sicura dell’AI.