Comprensione della sicurezza dell'AI

Mentre le organizzazioni subiscono pressioni contrastanti per accelerare l'uso dell'IA, la tecnologia in rapida evoluzione comporta nuovi livelli di preoccupazione e responsabilità per le loro pratiche di sicurezza dei dati. I dati sono uno degli asset più preziosi per qualsiasi organizzazione e devono essere protetti per garantire la sicurezza dei sistemi di IA. Le organizzazioni devono implementare solidi protocolli di sicurezza, metodi di crittografia, controlli degli accessi e meccanismi di monitoraggio per proteggere gli asset di IA e mitigare i rischi potenziali associati al loro utilizzo. Ma la gestione della sicurezza e del rischio dell'IA va ancora più a fondo.  

La sicurezza dell'IA si riferisce a pratiche, misure e strategie implementate per proteggere sistemi, modelli e dati di intelligenza artificiale da accessi non autorizzati, manipolazioni o attività dannose. Le preoccupazioni relative a bias, allucinazioni, trasparenza e fiducia, insieme al panorama normativo in continua evoluzione, rendono difficile testare e monitorare efficacemente i sistemi di IA.

Per quanto possa sembrare scoraggiante, l'IA può anche aiutare nelle iniziative di sicurezza grazie alla sua capacità di automatizzare le protezioni e correggere le vulnerabilità. L'AI viene utilizzata per affrontare ogni fase della cybersecurity, tra cui: 

• Analisi dei dati in tempo reale per il rilevamento di frodi e altre attività dannose
• Test avversari per apprendere il comportamento di un modello quando riceve input dannosi, al fine di guidare la mitigazione
• Identificazione/valutazione del rischio con la capacità di analizzare enormi quantità di dati per identificare i rischi potenziali
• Punteggio e categorizzazione del rischio con apprendimento adattivo ed elaborazione dei dati in tempo reale per valutare i rischi e definirne le priorità
• Test dei bias per rilevare disparità nei risultati tra diversi gruppi demografici
• Riconoscimento di pattern per la verifica dell'identità e il rilevamento delle minacce
• Tracciamento automatizzato per ridurre gli sforzi manuali e l'errore umano, favorendo la conformità e la gestione del rischio
• Previsione del rischio tramite la modellazione predittiva per analizzare pattern e anomalie che gli esseri umani potrebbero non notare
• Rilevamento delle minacce tramite analisi comportamentale e risposta isolando i dispositivi interessati e bloccando le attività dannose

Rischi comuni per la sicurezza dell'IA   

A differenza della sicurezza IT tradizionale, l'IA introduce nuove vulnerabilità che riguardano dati, modelli, infrastruttura e governance. È importante comprendere i rischi per ogni componente di un sistema di IA:

• Rischi legati alle attività operative sui dati derivanti da una gestione errata dei dati e da pratiche di gestione dei dati inadeguate, come controlli degli accessi insufficienti, classificazione dei dati mancante, scarsa qualità dei dati, assenza di log di accesso ai dati e data poisoning.
• Rischi delle attività operative sui modelli come esperimenti non tracciati e non riproducibili, drift del modello, iperparametri rubati, librerie dannose e avvelenamento dei dati di valutazione.
• Rischi di deployment e distribuzione dei modelli, come prompt injection, model inversion, denial of service, allucinazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni e attacchi black-box.
• Rischi relativi ad attività operative e piattaforma, come la mancanza di gestione delle vulnerabilità, penetration testing e bug bounty, accesso privilegiato non autorizzato, un ciclo di vita dello sviluppo software inadeguato e problemi di conformità.

Comprensione delle vulnerabilità specifiche delle applicazioni di IA   

È anche importante comprendere e identificare le vulnerabilità pertinenti ai propri casi d'uso specifici dell'IA, invece di analizzare tutti i possibili scenari di minaccia. Modelli di deployment diversi richiedono controlli diversi. Per una spiegazione dei diversi modelli di deployment dell'IA e su come allineare i componenti dei propri sistemi di IA con i modelli implementati e i rischi potenziali, download il Databricks AI Security Framework (DASF)

Impatto dei rischi per la sicurezza sulle organizzazioni   

I sistemi di IA sono complessi e possono operare con una supervisione umana limitata. I problemi di sicurezza dell'IA possono essere costosi in modi che vanno ben oltre il successo degli attacchi alla sicurezza dei dati degli ultimi anni. La gestione non sicura dei dati può comunque rivelare dati personali e presentare rischi per la privacy, ma la mancanza di supervisione, test e monitoraggio può portare a conseguenze indesiderate come la propagazione degli errori a valle e dilemmi etici relativi alla disuguaglianza sociale ed economica. I bias introdotti durante l'addestramento del modello possono portare a discriminazioni e pratiche sleali.

La mancanza di trasparenza su come i sistemi di IA vengono costruiti e monitorati può portare a sfiducia e resistenza all'adozione. L'AI può essere cooptata per diffondere disinformazione e manipolare a scopo di vantaggio competitivo ed economico.

Inoltre, le responsabilità derivanti dalla non conformità normativa costringono le organizzazioni a tenere il passo con le nuove normative man mano che la tecnologia avanza. La più completa regolamentazione sull'IA a livello mondiale è stata appena approvata con un ampio margine di voti dal Parlamento dell'Unione Europea (UE), mentre il governo federale e le agenzie statali degli Stati Uniti hanno recentemente adottato diverse misure importanti per porre dei controlli sull'uso dell'IA.

L'ampio Ordine Esecutivo sullo sviluppo e l'uso sicuri, protetti e affidabili dell'IA fornisce tutele contro la discriminazione, per la sicurezza dei consumatori e in materia di antitrust. Uno degli sforzi principali nell'ambito dell'ordine esecutivo è che il National Institute of Standards and Technology espanda il suo Artificial Intelligence Risk Management Framework per applicarlo all'IA generativa. Il U.S. AI Safety Institute, di recente istituzione all'interno del NIST, supporterà questo sforzo con la ricerca e l'esperienza dei membri partecipanti, tra cui Databricks.

Best practice per l'AI

L'implementazione di framework di AI sicuri sarà estremamente utile per proteggere i sistemi di AI in futuro, poiché promettono di evolversi con la tecnologia e le normative. Il Databricks AI Security Framework (DASF) porta il framework NIST a un livello superiore, aiutando a comprendere:

• Le responsabilità degli stakeholder durante tutto il ciclo di vita del sistema di IA
• In che modo i diversi modelli di deployment e casi d'uso dell'AI influiscono sulla sicurezza
• I 12 componenti principali del sistema di IA e i relativi controlli di mitigazione del rischio
• Rischi pertinenti per i propri casi d'uso e modelli e i loro impatti
• Come implementare controlli prioritizzati per tipo di modello e caso d'uso

Il DASF raccomanda i seguenti sette passaggi per gestire i rischi dell'AI:

• Avere un modello mentale di un sistema di AI e dei componenti che devono collaborare.
• Comprendere le persone e i processi coinvolti nella creazione e gestione dei sistemi di IA e definire i loro ruoli.
• Comprendere cosa comporta un'IA responsabile e tutti i probabili rischi dell'IA, e catalogare tali rischi tra i componenti dell'IA.
• Comprendere i vari modelli di implementazione dell'IA e le implicazioni di rischio per ciascuno.
• Comprendere le minacce uniche per i propri casi d'uso di IA e mappare i propri rischi a tali minacce di IA.
• Comprendere i rischi specifici che si applicano al proprio caso d'uso dell'IA e filtrare tali rischi in base ai propri casi d'uso.
• Identificare e implementare i controlli da applicare in base al caso d'uso e al modello di deployment, associando ogni rischio ai componenti e ai controlli dell'IA.

Vantaggi dell'utilizzo dell'AI nella cybersecurity   

L'impiego della tecnologia di AI nelle attività operative SecOps complessive può aiutare a scalare le attività operative di sicurezza e gestione del rischio per far fronte all'aumento dei volumi di dati e a soluzioni di AI sempre più complesse. Si può anche beneficiare di vantaggi in termini di costi e utilizzo delle risorse grazie alla riduzione di attività manuali di routine, di auditing e dei costi legati alla conformità.

L'efficienza operativa è migliorata grazie all'analisi comportamentale basata sull'IA e al riconoscimento delle anomalie per migliorare i tempi di risposta e la precisione del rilevamento e della mitigazione delle minacce.

Utilizzando l'IA per automatizzare i processi di gestione della sicurezza, è possibile ottenere rapidamente visibilità sulla propria superficie di attacco. I modelli di IA possono essere addestrati per il monitoraggio continuo, il tracciamento e l'analisi degli indirizzi IP, l'identificazione e la prioritizzazione delle vulnerabilità in base al loro impatto per una mitigazione proattiva.

L'IA può eseguire analisi dell'inventario, tagging e tracciamento per la gestione della conformità e automatizzare l'applicazione di patch e gli aggiornamenti. Ciò contribuisce a ridurre l'errore umano e a semplificare la valutazione del rischio e la reportistica sulla conformità.

L'automazione e l'IA possono anche fornire risposte in tempo reale ai cyberattacchi e ridurre i falsi allarmi, apprendendo continuamente il panorama delle minacce in evoluzione.

Il futuro della sicurezza dell'AI   

Le tendenze emergenti nella sicurezza dell'IA promettono un passaggio da misure reattive a una fortificazione proattiva. Questi cambiamenti includono:    

• Gli algoritmi di machine learning vengono utilizzati per l'analisi predittiva, identificando modelli e la probabilità di minacce e vulnerabilità future sulla base di dati storici.
• Rilevamento delle minacce basato sull'IA tramite le analitiche comportamentali per identificare anomalie sospette e pattern di attacco.
• Orchestrazione e risposta di sicurezza (SOAR) automatizzate dall'IA per analizzare rapidamente enormi quantità di dati al fine di generare ticket di incidenti, assegnare team di risposta e implementare misure di mitigazione.
• Test di penetrazione basati sull'IA, o "hacking etico", per accelerare l'analisi delle potenziali minacce.
• L'integrazione dell'IA nei framework zero-trust per l'autenticazione e l'autorizzazione continue.
• Processo decisionale per sistemi di autoriparazione che utilizzano una logica basata sull'AI per trovare le soluzioni migliori.

Esistono anche diverse innovazioni che utilizzano l'IA generativa per la gestione della sicurezza, come la creazione di "IA avversaria" per combattere gli attacchi basati sull'IA e modelli di GenAI per ridurre i falsi positivi. Si sta anche lavorando nel campo della crittografia post-quantistica per contrastare la minaccia incombente dei computer quantistici.

La preparazione alle future sfide di sicurezza comporterà la continua evoluzione delle piattaforme di sicurezza con l'IA e i professionisti del security operations center (SOC) dovranno apprendere nuove tecniche e migliorare le proprie competenze con l'IA. In combinazione con le tecnologie di valutazione del rischio basate sull'IA, la blockchain aiuterà a garantire registri di rischio immutabili e a fornire audit trail trasparenti e verificabili.

Conclusione: Garantire un'implementazione sicura ed etica dell'IA   

Il rapido slancio nell'uso dell'IA sta portando le organizzazioni a comprendere la necessità di democratizzare la tecnologia e creare fiducia nelle sue applicazioni. Per raggiungere questo obiettivo saranno necessari guardrail efficaci, la responsabilizzazione degli stakeholder e nuovi livelli di sicurezza. Sono in corso importanti sforzi di collaborazione per preparare la strada. La Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) ha sviluppato il Joint Cyber Defense Collaborative (JCDC) Artificial Intelligence (AI) Cybersecurity Collaboration Playbook con partner federali, internazionali e del settore privato, tra cui Databricks.

Migliorare la sicurezza dei sistemi di IA richiederà investimenti in addestramento e strumenti. Il Databricks AI Security Framework (DASF) può aiutare a creare un profilo di rischio end-to-end per i deployment di IA, a demistificare la tecnologia per i team di tutta l'organizzazione e a fornire raccomandazioni attuabili sui controlli applicabili a qualsiasi piattaforma di dati e IA.

L'uso responsabile dell'IA implica una formazione culturale e comportamentale e una leadership che enfatizzi la responsabilità e l'apprendimento continuo. Puoi trovare eventi, webinar, blog, podcast e altro ancora sul ruolo in evoluzione della sicurezza dell'IA su Databricks Security Events. E dai un'occhiata a Databricks Learning per corsi di addestramento con istruttore e individuali.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale