Sicurezza AI

Cos’è la sicurezza AI?

Per proteggere i sistemi AI e le loro preziose informazioni da attacchi e vulnerabilità è necessario garantire la sicurezza dell'AI. L'integrità e la riservatezza dei processi di AI sono fondamentali in un futuro in cui ci si affiderà all’AI per il processo decisionale e l'elaborazione dei dati.

 Questa definizione illustra i modi per migliorare la sicurezza dell'AI e proteggere le informazioni, compartimentare le operazioni AI per ridurre il rischio di attacco e adottare un approccio zero trust.

Proteggere il processo di generazione di informazioni: proteggere l'intero ciclo di vita dell’AI, dalla raccolta dati e dall'addestramento dei modelli fino alla distribuzione e alle operazioni continue, per proteggere il processo di generazione di informazioni. La generazione di informazioni richiede una rigorosa protezione dei dati e dei modelli del sistema AI che trasformano i dati in informazioni utili.

Compartimentazione dei processi di AI: utilizzare la compartimentazione o la segmentazione per migliorare la sicurezza nei processi di AI. Questo comporta la separazione e la limitazione delle fasi del flusso di lavoro dell'AI. La protezione dei dati di addestramento critici e dei parametri del modello aiuta a evitare manipolazioni. La compartimentazione riduce l'impatto delle violazioni.

Modello zero trust: questa strategia di sicurezza non implica alcuna fiducia implicita, neanche per gli utenti e i sistemi interni. Verificando continuamente persone e sistemi, questo paradigma supporta la sicurezza dell’AI. I sistemi di AI possono essere ampiamente valutati per quanto riguarda affidabilità, autenticazione e autorizzazione.

Per migliorare la sicurezza dell'AI attraverso questi punti chiave è necessario sfruttare l'AI stessa:

  • Machine learning per il rilevamento delle anomalie: mediante l'AI, sistemi complessi di rilevamento delle anomalie possono monitorare i processi di AI per individuare comportamenti insoliti. Questo facilita il rilevamento degli eventi di sicurezza e la risposta.
  • Analisi comportamentale: l'AI può creare modelli di base e rilevare variazioni che potrebbero indicare vulnerabilità della sicurezza monitorando il comportamento degli utenti e del sistema.
  • Distribuzione sicura del modello: l'AI può automatizzare la distribuzione del modello in container sicuri, monitorando e limitando l'accesso al modello a persone e processi autorizzati.
  • Il monitoraggio in tempo reale e le informazioni sulle minacce fornite dalle soluzioni di cybersicurezza basate sull'AI aiutano le aziende a tenere testa alle nuove minacce e vulnerabilità.

La sicurezza dell'AI si sta evolvendo per salvaguardare il ciclo di vita, le informazioni e i dati dell'AI. Le organizzazioni possono proteggere i propri sistemi AI da una serie di rischi e vulnerabilità compartimentando i processi di AI, adottando un'architettura zero trust e impiegando le tecnologie di AI per migliorare la sicurezza. Questo garantisce l'affidabilità e la sicurezza delle informazioni basate sull'AI.

Quali sono i tipi di attacchi o rischi per l'AI?

Per quanto riguarda la sicurezza dell'AI, è fondamentale identificare e affrontare vari tipi di attacchi e rischi che possono compromettere l'integrità e l'affidabilità dei modelli e dei sistemi di AI.

  • Rischi per la sicurezza dei dati - La pipeline dell'AI come superficie di attacco: l'intera pipeline dei dati è vulnerabile agli attacchi poiché i sistemi di AI si basano sui dati. Questa attività comprende la raccolta, l'archiviazione e il trasferimento dei dati. Gli aggressori possono sfruttare questi processi per ottenere l'accesso, modificare i dati o introdurre input dannosi.
  • Rischi per la sicurezza dei dati - Dati di produzione nel processo di progettazione: l'utilizzo di dati di produzione reali nell'ingegneria dell'AI è rischioso. Se non gestiti in modo appropriato, i dati di produzione sensibili potrebbero trapelare nei set di dati di addestramento dei modelli, con conseguenti violazioni della privacy, violazioni dei dati o output del modello distorti.
  • Attacchi ai modelli AI o machine learning avversario: gli attacchi di machine learning avversario ingannano i modelli AI alterando i dati di input. Gli aggressori possono alterare in modo impercettibile le immagini o il testo in modo tale che la classificazione o le previsioni risultino errate. Questi attacchi possono compromettere l'affidabilità dei sistemi AI.
  • Attacco con inquinamento dei dati: comporta l'inserimento di dati dannosi o fuorvianti nei set di dati di addestramento. Questo corrompe l'apprendimento, dando luogo a modelli distorti o poco efficaci. Gli aggressori sfruttano il processo decisionale dell'AI per provocare danni.
  • Attacco di manipolazione degli input: gli attacchi di manipolazione degli input in tempo reale modificano gli input del sistema AI. Modifica le letture dei sensori, le impostazioni o gli input dell'utente per modificare le risposte o le azioni dell'AI. Questi attacchi potrebbero impedire il funzionamento dei sistemi basati sull'AI e portare a decisioni sbagliate.
  • Attacchi di inversione del modello: gli attacchi di inversione del modello sottopongono a reverse engineering i modelli di AI per sottrarre dati sensibili. Gli aggressori sfruttano gli output del modello per dedurre dati di addestramento sensibili, esponendo la privacy a rischi e potenziali violazioni.
  • Attacchi di inferenza di appartenenza: negli attacchi di inferenza di appartenenza, gli avversari tentano di determinare se uno specifico punto dati abbia fatto parte del set di dati di addestramento del modello di AI. Questo può esporre dati privati relativi a persone o organizzazioni.
  • Attacchi esplorativi: gli attacchi esplorativi sondano i sistemi di AI per comprenderne il funzionamento sottostante. Gli aggressori possono utilizzare ricerche o input per individuare vulnerabilità, modelli di comportamento o informazioni proprietarie per attacchi successivi.
  • Attacchi alla supply chain: lo sviluppo e la distribuzione dei sistemi di AI sono presi di mira dalle minacce alla supply chain. Gli aggressori hackerano software o hardware per inserire codice dannoso o accedere a risorse di AI, tra cui librerie di terzi o servizi cloud.
  • Attacchi di esaurimento delle risorse: gli attacchi all'esaurimento delle risorse sovraccaricano i sistemi di AI con richieste o input, riducendo le prestazioni o creando downtime. Questi attacchi potrebbero ridurre la disponibilità dei servizi di AI.
  • Rischi di equità e bias: le decisioni prese dai modelli di AI possono propagare bias e discriminazioni. I sistemi di AI possono generare risultati scorretti o promuovere pregiudizi sociali, sollevare problemi etici, legali e connessi alla reputazione.
  • Deriva e decadimento del modello: la distribuzione dei dati, le minacce e l'obsolescenza della tecnologia possono rendere i modelli AI meno efficaci nel tempo. Questo mette a repentaglio la precisione e l'affidabilità del sistema AI, soprattutto in contesti dinamici.

Conoscere queste minacce e pericoli è fondamentale per sviluppare misure di sicurezza dell'AI e ridurre le vulnerabilità dei modelli di AI e dei sistemi.

Come possiamo impostare un processo o uno standard per proteggere la mia attività?

Vogliamo presentare e spiegare i diversi tipi di standard attualmente in vigore. Vogliamo anche mostrare come possiamo implementarli in tutta l'azienda.

Standard attuali

  • La norma ISO/IEC 27001 è lo standard più noto al mondo per i sistemi di gestione della sicurezza delle informazioni (ISMS). Definisce i requisiti che un ISMS deve soddisfare.
  • Norma ISO/IEC FDIS 5338 - ISO/IEC/IEEE 12207 descrive i processi del ciclo di vita del software e ISO/IEC/IEEE 15288 descrive i processi del ciclo di vita del sistema. Sebbene questi processi del ciclo di vita siano ampiamente applicabili ai sistemi di AI, richiedono l'introduzione di nuovi processi e la modifica di quelli esistenti per adattarsi alle caratteristiche dei sistemi AI. 
  • SAMM: SAMM è l'acronimo di Software Assurance Maturity Model. La nostra missione è fornire un modo efficace e misurabile per tutti i tipi di organizzazioni che consenta di analizzare e migliorare la sicurezza software. Vogliamo sensibilizzare e istruire le organizzazioni sulla progettazione, lo sviluppo e la distribuzione di software sicuro attraverso il nostro modello di autovalutazione.

Come possiamo applicare questi standard alla nostra organizzazione?

  1. Standardizzando i processi: gli standard ISO/IEC forniscono un framework che consente al CTO o al CIO di semplificare e standardizzare i processi all'interno dell'azienda, garantendo coerenza ed efficienza in tutte le operazioni tecnologiche.
  2. Migliorando la sicurezza delle informazioni: implementando l’ISO/IEC 27001, il CTO o il CIO possono definire un efficace sistema di gestione della sicurezza delle informazioni, identificando e mitigando i rischi, proteggendo i dati sensibili e garantendo la compliance ai requisiti legali e normativi.
  3. Garantendo il quality management: la norma ISO 9001 può essere applicata dal CTO o dal CIO per implementare processi di quality management all'interno dell'azienda. Questo implica la definizione di obiettivi, il monitoraggio delle prestazioni e il miglioramento continuo dei processi, incrementando in ultima analisi la soddisfazione del cliente.
  4. Promuovendo una cultura di miglioramento continuo: il CTO o il CIO possono utilizzare gli standard ISO/IEC per promuovere una cultura di miglioramento continuo all'interno dell'organizzazione. Implementando gli standard ISO 9001 e ISO 27001, è possibile effettuare audit e revisioni regolari per identificare aree di miglioramento e promuovere l'innovazione.
  5. Facilitando la collaborazione e le partnership internazionali: seguire gli standard ISO/IEC fornisce un linguaggio e un framework comuni che facilitano la collaborazione e le partnership con altre aziende. Questo consente al CTO o al CIO di garantire l'interoperabilità, lo scambio di best practice e l'integrazione perfetta con partner e clienti in tutto il mondo.
  6. Valutazione e analisi delle lacune: eseguire una valutazione completa e un'analisi delle lacune delle attuali procedure e misure di sicurezza. Determinare dove gli standard ISO/IEC e SAMM possono essere utilizzati e migliorati.
  7. Coinvolgendo la dirigenza: ottenere il supporto e l'impegno dei dirigenti senior, tra cui CTO, CIO e altri importanti figure interessate. Il loro coinvolgimento è fondamentale affinché questi standard siano accettati da tutta l'organizzazione.
  8. Personalizzazione e integrazione: personalizzare gli standard per l’organizzazione. Garantire una facile integrazione nei flussi di lavoro attuali. Le proprietà uniche dei sistemi di AI potrebbero richiedere un adattamento dei processi secondo gli standard ISO/IEC FDIS 5338 e 15288.
  9. Formazione e sensibilizzazione dei dipendenti:  investire nella formazione dei dipendenti e in iniziative di sensibilizzazione per garantire che i membri del team comprendano questi standard e i loro obblighi di compliance. La tecnica di autovalutazione SAMM aiuta i team ad apprendere le best practice di sicurezza software.
  10. Documentazione e framework normativo: sono necessarie una documentazione completa e regole che definiscono standard e processi. Questo comporta l'assegnazione di attività, la documentazione dei processi e la definizione di standard di sicurezza delle informazioni e di garanzia del software.
  11. Implementazione e test metodici: definire gradualmente standard e misure di sicurezza per l'intera organizzazione. Testare e convalidare gli standard per verificare che siano implementati correttamente e che soddisfino gli obiettivi.
  12. Monitoraggio e miglioramento continui: implementare audit e revisioni regolari per monitorare la compliance agli standard. Migliorare la sicurezza, la qualità e la garanzia del software identificando e risolvendo i problemi.
  13. Certificazione e accreditamento: valutare la possibilità di ottenere la certificazione ISO/IEC 27001 per dimostrare impegno nei confronti della sicurezza delle informazioni.
  14. Protocolli di comunicazione e generazione di report: definire canali chiari per segnalare incidenti, problemi di qualità e aggiornamenti sui progressi.
  15. Implementazione scalabile tra le business unit: espandere gradualmente l'adozione di questi standard tra diversi dipartimenti e unità.
  16. Collaborazione con esperti esterni: collaborare con esperti o consulenti esterni esperti negli standard ISO/IEC e SAMM per promuovere il processo di implementazione.

Come viene utilizzata l'AI nella sicurezza?

L’intelligenza artificiale (AI) è sempre più utilizzata in vari aspetti della sicurezza per migliorare il rilevamento delle minacce, la risposta agli incidenti e la cybersicurezza in generale. Alcuni dei principali utilizzi dell'AI nella sicurezza:

  • Rilevamento delle minacce avanzato:
    • Rilevamento delle anomalie: l'AI identifica modelli insoliti che indicano potenziali minacce.
    • Analisi comportamentale: monitora il comportamento degli utenti e della rete per individuare attività sospette.
    • Rilevamento senza firma: riconosce minacce nuove e sconosciute in base a comportamenti dannosi.
  • Protezione della rete:
    • Rilevamento e prevenzione delle intrusioni: l'AI rileva e risponde rapidamente alle intrusioni nella rete.
    • Ottimizzazione del firewall: analizza il traffico di rete per ottimizzare le regole del firewall e identificare le vulnerabilità.
  •  Miglioramento della sicurezza degli endpoint:
    • Protezione endpoint: antivirus e antimalware basati sull'AI rilevano e prevengono le infezioni da malware.
    • Rilevamento delle minacce zero day: identifica le minacce sconosciute monitorando il comportamento degli endpoint.
  • Autenticazione utente e sicurezza dell'accesso:
    • Autenticazione biometrica: l'AI consente un accesso sicuro tramite dati biometrici.
    • Autenticazione basata sul comportamento: analizza i modelli di comportamento degli utenti per rilevare accessi non autorizzati.
  • Ottimizzazione delle operazioni di sicurezza:
    • Miglioramento SIEM: l'AI automatizza l'analisi delle minacce, la definizione delle priorità degli avvisi e la risposta agli incidenti delle piattaforme SIEM.
    • Chatbot e assistenti virtuali: l'AI aiuta gli analisti della sicurezza a identificare e mitigare gli incidenti in tempo reale.
  • Prevenzione di phishing e frodi:
    • Sicurezza dell’email: l'AI analizza il contenuto dell’email e il comportamento del mittente per rilevare email di phishing e dannose.
    • Monitoraggio delle transazioni: segnala transazioni finanziarie sospette e indicatori di frode.
  • Gestione delle vulnerabilità:
    • Scansione automatica: l'AI automatizza la scansione e la valutazione delle vulnerabilità.
    • Valutazione del rischio: l'AI valuta la gravità della vulnerabilità e l'impatto per interventi di correzione prioritari.
  • Automazione e orchestrazione della sicurezza:
    • Automazione della risposta agli incidenti: i flussi di lavoro basati sull'AI automatizzano le risposte agli incidenti di sicurezza più comuni.
    • Orchestrazione: l'AI coordina i processi di sicurezza per risposte alle minacce complesse.
  • Analisi predittiva per le minacce:
    • Informazioni sulle minacce: l'AI analizza i feed di informazioni sulle minacce per prevedere minacce e vulnerabilità emergenti.
  • Miglioramento della sicurezza fisica:
    • Sorveglianza: l'analisi video basata sull'AI identifica attività sospette per migliorare la sicurezza fisica.
  • Automazione della compliance e della generazione di report:
    •  Audit e compliance: l'AI aiuta ad automatizzare i controlli di compliance e a generare report per soddisfare le normative.
  • Supporto dello sviluppo software sicuro
    • Analisi del codice statico e dinamico: l'AI analizza il codice per individuare vulnerabilità di sicurezza durante lo sviluppo. Monitoraggio, aggiornamenti e addestramento continui sono essenziali per tenere testa alle minacce in continua evoluzione.

In che modo l'AI migliora la sicurezza?

L'intelligenza artificiale (AI) migliora la sicurezza potenziando il rilevamento delle minacce, le capacità di risposta e le misure generali di sicurezza informatica nei seguenti modi:

  • Rilevamento avanzato delle minacce e monitoraggio in tempo reale:
    • L'AI analizza i dati per individuare modelli e comportamenti insoliti, consentendo il rilevamento delle minacce precoce.
    • Il monitoraggio e gli avvisi in tempo reale aiutano a identificare e rispondere tempestivamente agli incidenti di sicurezza.
  • Riduzione dei falsi positivi: l'AI riduce al minimo i falsi allarmi, consentendo ai team di sicurezza di concentrarsi sulle minacce reali.
  • Informazioni sulle minacce e analisi predittiva: l'AI elabora le informazioni sulle minacce e prevede le minacce emergenti, rafforzando le misure di difesa proattive.
  • Risposta efficiente agli incidenti: l'automazione accelera la risposta agli incidenti, compresi l'isolamento del sistema e l'applicazione di patch.
  • Protezione da phishing e vulnerabilità zero day: l'AI rileva i tentativi di phishing e le vulnerabilità zero day, migliorando la sicurezza dell’email e del sistema.
  • Autenticazione degli utenti e controllo degli accessi: l'AI abilita metodi di autenticazione sicuri e monitora costantemente il comportamento dell'utente.
  • Gestione delle vulnerabilità e compliance: l'AI automatizza la valutazione delle vulnerabilità, la definizione delle priorità dei rischi e i controlli di compliance.
  • Automazione della sicurezza e sicurezza fisica: l'automazione basata sull'AI semplifica i processi di sicurezza e migliora la sorveglianza fisica.
  • Sviluppo software sicuro: l'AI identifica e mitiga le vulnerabilità del codice durante lo sviluppo.

Sfruttando l'AI, le organizzazioni rafforzano la sicurezza, rispondono più rapidamente alle minacce, riducono i rischi e si adattano in modo efficace alle mutevoli problematiche della cybersicurezza.

L'AI prenderà il sopravvento sulla cybersicurezza?

Il machine learning nella cybersicurezza e l’AI nella gestione dei rischi sono tool potenti che migliorano significativamente le misure di sicurezza e gli sforzi di mitigazione del rischio. Tuttavia, è importante chiarire che si tratta di tool utilizzati dai professionisti della cybersicurezza e non di sostituti delle competenze umane. Ecco perché:

  • L'AI potenzia le competenze umane: l'AI potenzia la cybersicurezza automatizzando le attività, migliorando il rilevamento delle minacce e riducendo i tempi di risposta.

  • Rilevamento avanzato delle minacce: l'AI identifica minacce sofisticate, tra cui vulnerabilità zero day e attacchi interni, migliorando la sicurezza complessiva.

  • Analisi comportamentale e monitoraggio continuo: l'AI esegue analisi comportamentali, identifica attività insolite e consente il monitoraggio delle minacce in tempo reale.

  • Risposta efficiente alle minacce: l'AI automatizza le attività di routine, consentendo ai team che si occupano di sicurezza di concentrarsi su sfide complesse e decisioni strategiche.

  • Scalabilità, velocità e informazioni sulle minacce: l'AI è scalabile per l'analisi dei dati, risponde in tempo reale ed elabora grandi quantità di dati di informazioni sulle minacce.

  • Orchestrazione della sicurezza: l'automazione basata sull'AI semplifica i processi di risposta e mitigazione degli incidenti.

  • Problematiche e competenza umana: l'AI è esposta ad attacchi avversari e non può sostituire il giudizio umano e le considerazioni etiche nella cybersicurezza.

L'AI potenzia le competenze umane in materia di cybersicurezza automatizzando le attività, potenziando il rilevamento delle minacce e migliorando l'efficienza della risposta, affrontando al contempo le sfide in continua evoluzione del panorama digitale.

In che modo HPE può aiutare?

HPE (Hewlett Packard Enterprise) offre una gamma di prodotti e servizi correlati alla sicurezza, ai servizi gestiti, alla gestione dei rischi e alla compliance. Ecco come HPE può contribuire ad ampliare l’offerta in queste aree:

  • Soluzioni di sicurezza integrate: HPE è in grado di fornire soluzioni di sicurezza integrate che combinano hardware, software e servizi per garantire una cybersicurezza completa. Questo può comportare l'associazione di prodotti HPE Security con HPE Managed Services per creare soluzioni di sicurezza end-to-end.
  • Implementazione Zero Trust: HPE può assistere le aziende nell'implementazione di un modello di sicurezza Zero Trust, sfruttando la propria competenza in questo settore. HPE può aiutare i clienti a realizzare una rete più sicura e adattabile offrendo servizi di consulenza, formazione e servizi correlati a Zero Trust.
  • Gestione della sicurezza: le soluzioni di gestione della sicurezza di HPE possono essere ampliate per coprire una gamma più ampia di prodotti e servizi di sicurezza. Questo può includere funzionalità avanzate di orchestrazione, automazione e risposta alla sicurezza (SOAR) per semplificare le operazioni di sicurezza.
  • Formazione e istruzione sulla cybersicurezza: HPE può fornire risorse didattiche, formazione e programmi di certificazione per aiutare le organizzazioni ad acquisire competenze in materia di cybersicurezza. Questo può essere offerto come parte del portafoglio di servizi gestiti per garantire che il personale dei clienti sia adeguatamente formato.
  • Servizi di resilienza informatica: HPE può migliorare i propri servizi di resilienza informatica integrando funzionalità di AI e machine learning nelle soluzioni di protezione e ripristino dei dati. Questo può migliorare la capacità di rilevare e rispondere alle minacce informatiche, garantendo al contempo la disponibilità dei dati.
  • Soluzioni personalizzate per il rischio e la compliance: HPE può sviluppare soluzioni personalizzate per il rischio e la compliance per soddisfare le esigenze specifiche di diversi settori e contesti normativi. Questo potrebbe comportare la creazione di modelli di compliance e tool di generazione di report specifici per il settore.
  • Rilevamento avanzato delle minacce: HPE può investire nel rilevamento e nell'analisi delle minacce basati sull'AI per fornire ai clienti informazioni avanzate sulle minacce e funzionalità di ricerca proattiva delle minacce. Questo può aiutare le organizzazioni a restare al passo con le minacce in continua evoluzione.
  • Servizi di monitoraggio remoto avanzati: HPE Managed Services può estendere le sue funzionalità di monitoraggio remoto dell'infrastruttura per includere la manutenzione predittiva e il rilevamento delle anomalie basato sull'AI. Questo garantisce l'identificazione precoce di potenziali vulnerabilità dell'infrastruttura.
  • Valutazioni di sicurezza complete: HPE può offrire valutazioni di sicurezza approfondite che esaminano la situazione di sicurezza di un'organizzazione, l'esposizione al rischio e il rispetto della compliance. Queste valutazioni possono informare i clienti sulle lacune nelle loro strategie di sicurezza.

Per espandersi con successo in queste aree, HPE dovrebbe concentrarsi sulla comprensione delle esigenze specifiche dei propri clienti, rimanere aggiornata sulle minacce e sulle tecnologie emergenti e innovare costantemente i propri prodotti e servizi per fornire soluzioni di cybersicurezza complete ed efficaci.