Gestione delle vulnerabilità basata sull'intelligenza artificiale: rischi, strumenti e best practice

Esplora la gestione delle vulnerabilità basata sull'intelligenza artificiale, dagli strumenti di gestione delle vulnerabilità generiche basati sull'intelligenza artificiale alle best practice. Scopri le sfide, la governance e come i flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale trasformano la protezione dalle vulnerabilità.

Le aziende di tutto il mondo stanno adottando l'intelligenza artificiale per eseguire attività, analizzare dati e prendere decisioni. Da un recente sondaggio è emerso che il 73% dei leader aziendali ha dichiarato di sentirsi sotto pressione ad adottare l'IA nelle loro organizzazioni, ma il 72% ha affermato che le loro organizzazioni non hanno la capacità di implementare correttamente l'IA e l'apprendimento automatico. Ciò crea un divario tra la domanda e l'offerta del giusto tipo di competenze, e questo divario è colmato da vulnerabilità che gli attori malintenzionati possono sfruttare per corrompere i dati, sabotare le operazioni o persino influenzare le decisioni prese dall'IA. Per affrontare questi rischi, la gestione delle vulnerabilità dell'IA diventa un approccio sistematico per identificare, classificare e correggere i rischi nelle soluzioni di IA e ML. Quando viene incorporato nelle misure di sicurezza aziendali, questo approccio consente alle organizzazioni di ottenere i vantaggi dell'IA senza compromettere la sicurezza o la conformità.

In questo articolo definiamo in modo conciso la gestione delle vulnerabilità dell'IA e chiariamo il significato di questo concetto nel mondo moderno dell'automazione. Si discute anche della duplice funzionalità della sicurezza, in cui l'IA è sia l'oggetto protettivo che l'oggetto protetto. L'articolo approfondisce anche il futuro della gestione delle vulnerabilità attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale in termini di rilevamento, valutazione dei rischie la correzione. Inoltre, fornisce un'introduzione agli strumenti di gestione delle vulnerabilità dell'IA, esempi pratici di gestione delle vulnerabilità nell'IA e i tipi più frequenti di vulnerabilità nei sistemi di IA.

Che cos'è la gestione delle vulnerabilità dell'IA?

La gestione delle vulnerabilità dell'IA è una pratica completa che copre i rischi associati sia alle soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale sia alle tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico stesse. Da un lato, l'IA può migliorare il rilevamento delle vulnerabilità, poiché è in grado di analizzare una grande quantità di dati in breve tempo e di identificare anomalie o codice obsoleto. D'altra parte, i sistemi di IA non sono privi di punti deboli o vulnerabilità, come il data poisoning e il furto di modelli, di cui gli aggressori possono approfittare. Questa doppia natura richiede metodi specializzati, ovvero la gestione delle vulnerabilità dell'IA generativa, per proteggere i modelli e le pipeline di IA.

Le soluzioni efficaci combinano in genere la scansione della gestione delle vulnerabilità basata sull'IA con approcci basati su regole o euristici, formando una strategia a più livelli. Inoltre, richiedono l'integrazione con altri framework di sicurezza aziendale per garantire che i nuovi processi basati sull'IA non amplino la superficie di attacco. Nel complesso, può essere visto come un ciclo di scansione, patch, riqualificazione e verifica per garantire che sia i modelli di IA che gli strumenti da essi derivati siano immuni alle minacce emergenti.

Comprendere i due aspetti dell'IA nella sicurezza

L'intelligenza artificiale ha due ruoli significativi ma complementari nel mondo contemporaneo della sicurezza. In primo luogo, è un valido alleato che rafforza l'identificazione delle minacce e la valutazione dei rischi su endpoint e applicazioni cloud. In secondo luogo, l'IA è essa stessa uno stack tecnologico che necessita di protezione. La mancanza di sicurezza nei modelli ML, nei dati di addestramento o nelle pipeline di inferenza può portare a vulnerabilità significative. In questa sezione, procediamo ad esaminare ogni aspetto in dettaglio:

Utilizzo dell'IA per la gestione delle vulnerabilità

L'IA è particolarmente efficace nell'eseguire analisi dei dati su grandi archivi di log, codice e configurazioni di sistema per individuare problemi precedentemente non rilevati. Questa capacità è alla base della gestione delle vulnerabilità tramite IA, consentendo una più rapida individuazione di configurazioni pericolose o CVE di nuova introduzione:

1. Valutazione del rischio: L'IA può utilizzare la cronologia degli exploit per capire quale potrebbe essere il prossimo attacco, influenzando la priorità delle patch.
2. Corrispondenza dei modelli: L'apprendimento automatico identifica modelli di attività sospette nelle reti e negli endpoint che non sono rilevabili con i metodi di scansione convenzionali.
3. Punteggio di rischio: Modelli più sofisticati forniscono livelli di gravità integrando la criticità delle risorse, la frequenza degli exploit e i dettagli dell'ambiente.
4. Monitoraggio in tempo reale: Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale sono collegate al sistema SIEM o XDR per una supervisione costante, che attiva un allarme in caso di anomalie degli endpoint o delle applicazioni.
5. Meno falsi positivi: Gli scanner basati sull'intelligenza artificiale migliorano le regole di rilevamento sulla base del feedback, cosa impossibile nelle operazioni di sicurezza su larga scala che spesso generano numerosi falsi positivi.

Gestione delle vulnerabilità nei sistemi di IA

Sebbene l'IA migliori la sicurezza, crea nuove aree di vulnerabilità. Gli aggressori potrebbero manipolare i dati di addestramento, compromettere le prestazioni dei modelli o persino sottrarre modelli riservati. La gestione delle vulnerabilità dell'IA generativa si concentra sul blocco delle pipeline di ML da iniezioni o sabotaggi:

1. Avvelenamento dei modelli: Gli aggressori manipolano i dati di addestramento in modo tale che il modello di IA apprenda informazioni errate e fornisca previsioni errate, e questo spesso passa inosservato.
2. Problemi di privacy dei dati: Quando i dati di addestramento non sono adeguatamente protetti, possono contenere informazioni personali o riservate che possono comportare sanzioni per non conformità.
3. Inversione del modello: un avversario con conoscenze sufficienti può potenzialmente dedurre i parametri originali di un modello di IA sulla base delle risposte.
4. Input avversari: si tratta di input appositamente progettati per ingannare le reti neurali e indurle a classificare erroneamente le immagini o a interpretare in modo errato i testi. Ciò può indebolire il rilevamento automatico delle minacce.
5. Sfruttamento delle infrastrutture: Molti carichi di lavoro di IA vengono eseguiti su server non aggiornati, il che significa che un aggressore può ottenere il controllo completo di un server che contiene i dati di addestramento di un'organizzazione o il suo modello di IA IP.

In che modo l'intelligenza artificiale migliora la gestione convenzionale delle vulnerabilità?

La gestione tradizionale delle vulnerabilità si è sempre basata sull'uso di database di firme, programmi di patch e scansioni basate su regole. L'IA trasforma questi framework, aumentando la velocità di rilevamento, migliorando la categorizzazione e automatizzando la risoluzione. Ecco tre modi in cui l'IA trasforma la gestione delle vulnerabilità e un'introduzione alla sua complementarità con altri strumenti avanzati di gestione delle vulnerabilità.

Rilevamento e analisi più rapidi

I log, i repository di codice e i dati di rete vengono elaborati a una velocità significativamente più elevata dall'intelligenza artificiale per identificare modelli che potrebbero passare inosservati durante l'analisi manuale. Mentre gli approcci tradizionali all'analisi dei dati richiedono una scansione settimanale o mensile dei dati, le soluzioni basate sul ML sono in grado di identificare le anomalie quasi in tempo reale. Questo approccio riduce significativamente i tempi di permanenza, essenziali nella gestione delle vulnerabilità. Inoltre, è in grado di distinguere tra contesti diversi, come la criticità di una risorsa, per determinare quali correzioni sono più importanti. Grazie alla gestione delle vulnerabilità tramite l'intelligenza artificiale, i tassi di rilevamento zero-day aumentano, riducendo i tempi di permanenza degli aggressori che in precedenza potevano durare giorni o settimane.

Priorità basate sul rischio tramite l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale integra i punteggi di gravità oltre il CVSS di base, adattandoli a indicatori di rischio dinamici, come le discussioni sulle minacce nel dark web, occorrenze di attacchi in tempo reale o tassi di utilizzo. Questo punteggio multidimensionale consente alle organizzazioni di correggere prima gli exploit più probabili o costosi. Il passaggio dal modello tradizionale incentrato sul numero di vulnerabilità corrette a quello incentrato sui rischi significa che i team di sicurezza non perdono tempo a correggere problemi banali trascurando quelli più gravi. A lungo termine, un tale modello di triage aiuta a distribuire le risorse scarse, in particolare sincronizzando i cicli di patch con la gravità delle minacce. Sfruttando gli strumenti di gestione delle vulnerabilità basati sull'intelligenza artificiale, ogni difetto riceve un livello di priorità che riflette l'impatto effettivo sull'organizzazione.

Flussi di lavoro di correzione automatizzati

Oltre all'identificazione dei rischi, l'IA può gestire le attività di patch o configurazione. Ad esempio, se nell'ambiente di test è presente una vulnerabilità ad alta gravità, uno script automatizzato può applicare una patch o ricreare un contenitore. Gli analisti umani sono coinvolti solo nell'approvazione finale o se è necessario ripristinare il processo a una fase precedente. Questa integrazione dell'IAe il ripristino automatico riduce i tempi di ciclo dell'intero processo. La combinazione di script di patch con l'apprendimento automatico garantisce che nessun endpoint o servizio rimanga senza patch per lungo tempo, aumentando così la coerenza della copertura.

Strumenti e funzionalità di gestione delle vulnerabilità basati sull'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è ormai considerata una componente fondamentale della gestione delle vulnerabilità odierna. Secondo il sondaggio, oltre l'80% dei manager aziendali è convinto che l'AI e l'ML migliorino l'efficacia operativa e il processo decisionale. Queste tecnologie aiutano i team di sicurezza a identificare queste minacce in una fase precoce, automatizzare il processo e ridurre il tempo dedicato al processo di correzione. Pertanto, quando implementati nelle soluzioni CI/CD, gli strumenti di IA analizzano IaC, container e repository prima della loro distribuzione e forniscono ai team di sviluppo informazioni dettagliate sui potenziali problemi da affrontare prima che raggiungano il livello di produzione.

Oltre alla scansione shift-left, l'AI ottimizza la protezione runtime dando priorità alle vulnerabilità individuate in base alla loro sfruttabilità, all'impatto sul business e al contesto di rischio. Strumenti sofisticati possono rilevare credenziali hard-coded, credenziali trapelate e persino modelli AI/ML configurati in modo errato in ambienti live. I controlli continui della postura su più ambienti cloud e ibridi aiutano anche a prevenire che configurazioni errate, accessi eccessivamente permissivi e violazioni delle policy passino inosservati. Il risultato è una strategia di gestione delle vulnerabilità più efficace e tempestiva, che si adatta bene agli odierni ambienti DevOps e cloud in rapida evoluzione.

Rilevamento e risposta autonomi di SentinelOne

Singularity™ Cloud Security unifica il rilevamento delle minacce in tempo reale, l'automazione della risposta e i processori AI locali per salvaguardare tutti i livelli dell'infrastruttura cloud. Copre tutti gli ambienti, inclusi cloud pubblici, privati, on-premise e ibridi, e supporta tutti i carichi di lavoro come VM, Kubernetes, container, serverless e database. SentinelOne offre una visibilità più approfondita del runtime e una protezione proattiva.

Funzionalità principali:

1. Protezione in tempo reale con zero dipendenze dal kernel.
2. Prioritizzazione dei rischi fino a un livello granulare e utilizzo di Verified Exploit Paths™.
3. Telemetria forense completa su carichi di lavoro e infrastruttura cloud.
4. Iperautomazione per flussi di lavoro di correzione low-code/no-code.
5. Inventario basato su grafici con regole di rilevamento personalizzabili.

Proteggi il tuo stack cloud e riduci i rischi dal codice alla produzione, in modo automatico. Richiedi una demo oggi stesso!

Integrazione con XDR e Threat Intelligence

La gestione delle vulnerabilità va oltre la semplice identificazione e richiede un contesto e una risposta tempestivi. Se integrati con una piattaforma Extended Detection and Response (XDR), i dati sulle vulnerabilità possono essere arricchiti con informazioni sugli endpoint, sulla rete e sull'identità per una maggiore visibilità. Ciò consente ai team di sicurezza di mappare gli eventi cloud di basso livello alle attività di minaccia di alto livello nell'ambiente aziendale. La threat intelligence in tempo reale migliora la capacità di rilevamento fornendo più contesto agli IOC e collegando le tattiche note degli avversari. Di conseguenza, gli sforzi di correzione sono più efficaci in termini di velocità, precisione e coerenza con il profilo di minaccia dell'organizzazione.

Vantaggi principali:

1. Aiuta a correlare le informazioni sulle vulnerabilità con l'attività complessiva all'interno dell'ambiente aziendale.
2. Migliora gli avvisi con informazioni globali sulle minacce per una valutazione dei rischi in tempo reale.
3. Supporta la correlazione tra domini diversi a livello di cloud, endpoint e identità.
4. Riduce l'affaticamento da avvisi utilizzando l'analisi contestuale e il raggruppamento intelligente degli avvisi.
5. Consente risposte più rapide e integrate ai problemi attraverso percorsi di risoluzione semplificati.

Sfide e limiti dell'IA nelle VM

L'IA migliora il processo di gestione delle vulnerabilità, ma non è una panacea. Alcune delle sfide specifiche degli strumenti basati sull'apprendimento automatico includono la distorsione dei dati, l' l'interpretabilità e l'integrazione. Qui prendiamo in esame cinque questioni specifiche che influenzano l'efficacia della gestione delle vulnerabilità tramite l'IA e sosteniamo la necessità di una supervisione moderata:

1. Qualità e disponibilità dei dati: I modelli di apprendimento automatico dipendono dalla disponibilità di grandi quantità di dati puliti su cui i modelli vengono addestrati. Ciò significa che se i dati di addestramento sono insufficienti o obsoleti, l'IA potrebbe non riuscire a rilevare nuovi modelli di exploit o addirittura generare falsi positivi. Inoltre, i silos di dati ostacolano la comprensione, poiché una prospettiva limitata della rete indebolisce l'analisi. Per ovviare alle limitazioni dei dati, è necessario disporre di processi di acquisizione dei dati efficaci e aggiornati il più delle volte.
2. Interpretabilità del modello: Molti dei moderni algoritmi di Machine Learning, in particolare il deep learning, prendono decisioni difficili da comprendere. A volte è persino difficile spiegare perché il sistema abbia identificato una specifica vulnerabilità. Questa mancanza di chiarezza spesso non riesce a ottenere il necessario supporto da parte dei dirigenti e può anche influire negativamente sull'analisi delle cause alla radice. Gli strumenti che collegano dashboard intuitive con una logica AI avanzata rimangono fondamentali per un ambiente produttivo di gestione delle vulnerabilità gen AI.
3. Eccessiva dipendenza dall'automazione: Sebbene l'automazione contribuisca ad alleggerire parte del carico di lavoro, affidarsi a soluzioni basate sull'intelligenza artificiale può portare alle stesse insidie se il modello o i dati utilizzati sono errati. Gli avversari potrebbero fornire input completamente diversi da quelli per cui la soluzione è stata addestrata o inserire dati errati che il modello non è in grado di gestire. L'integrazione dell'intelligenza artificiale con revisioni umane o verifiche basate su test può essere efficace per mantenere una copertura elevata. Questa combinazione consente di rilevare gli errori prima che vengano incorporati nel prodotto finale.
4. Complessità dell'integrazione: Le organizzazioni possono avere sistemi legacy o più ambienti cloud, il che rende difficile l'implementazione dell'IA. Problemi di compatibilità o esigenze di risorse avanzate ostacolano la rapida diffusione degli strumenti di gestione delle vulnerabilità basati sull'IA. Per affrontare queste sfide è necessario ricorrere a strutture adattabili, API affidabili e personale qualificato. In caso contrario, un approccio frammentario o selettivo vanifica la prospettiva globale offerta dall'IA.
5. Attacchi ostili ai sistemi di IA: L'uso dell'IA può essere minacciato dal model poisoning o da input avversari, il che rende nuovamente lo strumento di sicurezza una minaccia. Gli hacker che scoprono come un'applicazione di gestione delle vulnerabilità utilizza il ML potrebbero creare payload in grado di eludere il rilevamento. È fondamentale rivedere regolarmente la sicurezza del modello di IA, le procedure di riqualificazione e l'origine dei dati; ciò rende efficaci le soluzioni di gestione delle vulnerabilità dell'IA.

Vulnerabilità comuni nei sistemi di IA e ML

Con l'adozione dell'IA nell'analisi dei dati, nei processi decisionali e nel monitoraggio, compaiono nuove forme di rischio. Queste sono diverse dalle normali CVE del software, che a volte si concentrano sulla manipolazione dei dati o dei modelli. Nelle sezioni seguenti, discutiamo varie forme di vulnerabilità dell'IA che sono più specifiche e meritano una considerazione particolare.

1. Vulnerabilità di avvelenamento dei dati: Gli autori delle minacce inseriscono record dannosi nei dati di addestramento, alterando il comportamento del modello di IA. Il modello potrebbe generare previsioni errate in un determinato momento o creare nuove vie di exploit. Per sostenere queste sofisticate manipolazioni è necessario un monitoraggio costante dell'accuratezza dei dati. Questa minaccia evidenzia anche uno degli aspetti della gestione delle vulnerabilità dell'IA, ovvero la correttezza dei dati.
2. Attacchi avversari: Gli avversari manipolano input come immagini o testo in un modo che va oltre la percezione umana, inducendo l'IA a classificarli in modo errato. Questi esempi avversari non sono conformi alle norme tradizionali di rilevamento o classificazione. Il risultato può rappresentare un problema significativo per le applicazioni di sicurezza se basate sul rilevamento tramite IA. La ricerca attuale nell'ambito dell'addestramento avversario o di architetture di modelli più robuste mira ad affrontare tali attacchi avversari furtivi.
3. Estrazione o furto di modelli: Gli utenti malintenzionati sondano un sistema di IA, imparando gradualmente sempre di più sulla sua struttura e sulle sue configurazioni. Una volta ricostruito, il modello rubato può essere utilizzato per aggirare le sue difese o replicare la proprietà intellettuale proprietaria. La gestione delle vulnerabilità dell'IA generativa affronta tali preoccupazioni limitando la frequenza delle query, offuscando i risultati del modello o impiegando soluzioni basate sulla crittografia. Ciò rende la difesa della riservatezza del modello fondamentale per la protezione della proprietà intellettuale.
4. Attacchi di inversione del modello: Come l'estrazione, anche l'inversione del modello viene utilizzata per ottenere maggiori informazioni sui dati di addestramento dall'output del modello. Se per l'addestramento sono state utilizzate informazioni personali, è possibile che vengano ottenuti dati personali. Ciò può costituire un problema per la conformità alle normative sulla privacy. Pertanto, metodi quali la privacy differenziale o la registrazione limitata degli output contribuiscono a ridurre la possibilità di tentativi di inversione.
5. Configurazioni errate e implementazioni errate: I sistemi di IA richiedono librerie, framework e dipendenze ambientali, che possono contenere vulnerabilità note. Una semplice svista, come credenziali predefinite o un sistema operativo container non aggiornato, può portare a infiltrazioni. Gli strumenti di gestione delle vulnerabilità dell'IA devono eseguire una scansione approfondita di questi livelli, garantendo che l'intera pipeline dell'IA sia rafforzata. Ciò va dagli ambienti di sviluppo fino ai servizi di inferenza di produzione.

Best practice per la protezione dei carichi di lavoro e delle pipeline AI

La protezione delle soluzioni AI richiede sia misure di sicurezza tradizionali sia una protezione specifica per l'AI per il modello, i dati e le impostazioni. Ecco cinque suggerimenti per garantire che la vostra organizzazione mantenga una solida gestione delle vulnerabilità AI dallo sviluppo alla distribuzione:

1. Eseguire una rigorosa convalida dei dati: Ogni set di dati utilizzato per alimentare un modello ML deve essere convalidato per verificarne l'autenticità e la presenza di valori anomali. Un'altra misura precauzionale dovrebbe essere quella di garantire che gli strumenti o gli script utilizzati per l'inserimento dei dati rifiutino le voci discutibili o fuori range. Questo passaggio protegge dal data poisoning, ovvero dalla fornitura di dati deliberatamente errati al modello per comprometterne la capacità di effettuare previsioni accurate. Limitando l'acquisizione dei dati, le organizzazioni evitano tali manipolazioni che compromettono il modello o aprono vie di sfruttamento.
2. Utilizzare un hosting sicuro dei modelli: I modelli vengono in genere eseguiti in container o su hardware specifico, come le unità di elaborazione grafica (GPU). Utilizzare misure di controllo degli accessi appropriate, segmentazione della rete e crittografia per i file del modello. Queste misure impediscono tentativi diretti di furto del modello e manomissione dello stesso. Tuttavia, un approccio di gestione delle vulnerabilità o di scansione integrata può verificare che le immagini dei container siano aggiornate con le patch.
3. Modellazione delle minacce per le pipeline di IA: Nella modellazione delle minacce, non considerare solo le minacce inerenti al software, ma affrontare anche le minacce che possono esistere nell'intera pipeline del modello ML, inclusi l'acquisizione dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche, l'addestramento e l'inferenza. Cerca le aree in cui sono presenti credenziali o chiavi API: queste aree sono punti critici. Un approccio strutturato garantisce che la gestione delle vulnerabilità dell'IA prenda in considerazione ogni fase per evitare che si creino lacune in cui nessuna delle fasi è protetta. Man mano che compaiono nuovi elementi dell'architettura, la modellazione delle minacce viene aggiornata in modo continuo.
4. Incorporare test avversari: Cercare di inserire esempi avversari o dati errati nel modello di IA e osservare le azioni errate che esso intraprenderà. Gli strumenti che producono tali esempi imitano i comportamenti reali degli aggressori. I test avversari vengono eseguiti regolarmente per garantire che il sistema sia rafforzato, poiché se vengono rilevate vulnerabilità, vengono apportate modifiche al codice o al modello. A lungo termine, questo ciclo garantisce che i modelli siano invulnerabili alle nuove strategie di attacco.
5. Automatizzare gli aggiornamenti e il retraining dei modelli: È una tattica comune per gli aggressori essere il più rapidi possibile; i modelli statici non sono altrettanto efficaci. Stabilire intervalli fissi in cui è possibile ripetere l'addestramento o eventi che attivano l'addestramento in risposta a minacce emergenti o modifiche nei dati. Questo approccio rispecchia il concetto della logica applicativa della gestione delle vulnerabilità: applicare frequentemente patch al codice per risolvere i difetti emergenti. La pianificazione riduce al minimo anche la quantità di lavoro manuale da svolgere, consentendo ai team di concentrarsi su attività di livello superiore, come la gestione degli incidenti o l'ottimizzazione dell'accuratezza dei modelli.

Gestione delle vulnerabilità dell'IA nelle imprese

Quando viene applicata in grandi organizzazioni per svolgere funzioni quali l'analisi predittiva o il processo decisionale, l'IA introduce nuovi aspetti di rischio che potrebbero non essere affrontati dai modelli di sicurezza convenzionali. A tal fine, il 75% delle imprese oggi dispone di una politica in materia di sicurezza, etica e governance dell'IA, in modo che i dipendenti siano responsabili dell'uso dei dati e rispettino le regole. Solo l'1% non sta facendo nulla al riguardo, il che implica che la pratica di ignorare i rischi dell'IA sta gradualmente scomparendo. Lo sviluppo di politiche garantisce una chiara linea di responsabilità che elimina la possibilità di un divario di conoscenze tra i team di sviluppo, data science e sicurezza.

Il processo di integrazione della gestione delle vulnerabilità dell'IA nella sicurezza aziendale generale richiede spesso comitati interfunzionali, formazione del personale e integrazione di strumenti di automazione. Alcune aziende utilizzano anche la scansione o l'orchestrazione delle patch basate sul ML in modo limitato in alcune divisioni aziendali prima di passare alla scala larga. In ogni caso, è fondamentale una comunicazione continua riguardo alle aspettative sui rischi e ai tempi per affrontarli. Questa combinazione di politiche, processi e tecnologia crea un solido quadro di riferimento per l'adozione dell'IA, che getta basi solide evitando i rischi ad essa associati.

Considerazioni sulla conformità e la governance Le leggi come il GDPR o il CCPA pongono l'accento sull'utilizzo dei dati, il che rende i sistemi basati sull'IA soggetti a misure di privacy rigorose. Una gestione inadeguata dei dati di addestramento o dei registri può comportare sanzioni pecuniarie e danneggiare la reputazione dell'azienda. Quadri normativi come ISO 27001 o SOC 2 possono prevedere la scansione e l'applicazione di patch regolari sui servizi di ML. Questa dinamica incoraggia la gestione delle vulnerabilità utilizzando soluzioni di IA che registrano ogni fase del ciclo di rilevamento e correzione, garantendo la tracciabilità per gli audit.

La governance non è solo una questione di conformità, ma ha anche aspetti etici, soprattutto per l'IA generativa o l'apprendimento automatico con applicazione su dati reali. Comprendere come un modello prende le decisioni o come i dati degli utenti influenzano le previsioni effettuate può aiutare a costruire la fiducia. La maggior parte delle politiche formali di gestione delle vulnerabilità dell'IA contiene sezioni sulla minimizzazione dei dati e sull'interpretabilità. A lungo termine, questi framework integrano sicurezza, etica e conformità in un unico approccio strutturale alla gestione dell'IA.

Il futuro della gestione delle vulnerabilità basata sull'IA

Quando l'IA sarà completamente integrata nell'ambiente aziendale, l'interazione tra meccanismi di rilevamento complessi e minacce altrettanto complesse sarà ancora più significativa. La prossima generazione di soluzioni di gestione delle vulnerabilità dell'IA avrà capacità di rilevamento ancora migliori, ma dovrà affrontare un nuovo livello di aggressori che si concentrano sui sistemi di IA. Ecco cinque tendenze emergenti che potrebbero influenzare lo sviluppo futuro della sicurezza basata sull'intelligenza artificiale:

1. Profonda integrazione con le pipeline DevSecOps: In futuro, i processi di scansione e patch saranno integrati nell'ambiente DevOps, il che significa che gli sviluppatori non se ne accorgeranno nemmeno. Pertanto, non ci sarà più una fase di sicurezza separata di analisi manuale. Al contrario, la scansione basata sull'IA previene merge o immagini container non sicure. Questo approccio trasforma i commit di codice in trigger in tempo reale per la scansione, garantendo che la gestione delle vulnerabilità dell'IA gen rimanga continua.
2. Modelli di IA autoriparanti: Mentre il software odierno può applicare patch automaticamente, l'IA di domani potrebbe essere in grado di identificare autonomamente il data poisoning o i feedback loop dannosi. In caso di rilevamento di modelli anomali, il modello può tornare a uno stato predefinito o adattarsi in tempo reale a dati affidabili. Questa resilienza contribuisce a ridurre al minimo la tendenza a dover correggere manualmente ogni vulnerabilità. Nel tempo, l'auto-riparazione favorisce la creazione di sistemi robusti e autonomi.
3. Collaborazione dell'IA con EDR/XDR: Mentre le soluzioni EDR o XDR raccolgono dati sugli endpoint o sull'ambiente esteso, le soluzioni di gestione delle vulnerabilità basate sull'intelligenza artificiale offrono una correlazione delle minacce in tempo reale. Questa sinergia rivela alcune delle minacce che non sono puramente legate al codice, ma sono orientate all'uso dannoso dell'IA. Man mano che le distinzioni tra endpoint e servizi di IA diventano meno chiare, le soluzioni mirate incorporano la scansione, il rilevamento e la risposta in un'unica architettura.
4. Tecniche avanzate di protezione della privacy: Gli hacker possono ottenere informazioni dai risultati del ML o dal set di addestramento, il che solleva questioni relative alla privacy dei dati. Tecniche come l'apprendimento federato o la privacy differenziale impediscono l'esfiltrazione dei dati mantenendo l'efficacia del modello. L'utilizzo di queste tecniche nella gestione delle vulnerabilità dell'IA significa che, anche se alcuni dati vengono divulgati, la privacy generale degli utenti non viene compromessa. Nei prossimi anni, possiamo prevedere l'implementazione diffusa del ML per la tutela della privacy in tutti i settori.
5. Sviluppo consapevole delle minacce avversarie: I team di sviluppo acquisiranno una maggiore comprensione delle minacce avversarie e le codificheranno direttamente nei sistemi di IA. Ciò può comportare l'utilizzo di framework o librerie specifici che generano esempi avversari o incorporano test di modelli robusti. Nel corso del tempo, la gestione delle vulnerabilità basata sull'IA si fonderà perfettamente con il processo di codifica, normalizzando pratiche come l'addestramento avversario o la randomizzazione per ridurre le superfici di exploit. Ciò porterà a implementazioni dell'IA più robuste e consolidate.

Conclusione

Il potenziale dell'IA nell'analisi, nell'automazione e nella sicurezza è evidente, ma per utilizzarla in modo sicuro è necessario adottare un approccio adeguato alla gestione delle vulnerabilità dell'IA. Le minacce vanno dalla scansione delle pipeline di codice basate sull'IA alla protezione dei modelli di machine learning dal rischio di contaminazione. Attraverso la definizione delle priorità in base al rischio, cicli di patch adeguati e una solida gestione dei dati, le organizzazioni possono sfruttare la potenza dell'IA proteggendosi al contempo dalle minacce informatiche. Sebbene sia fondamentale stare in guardia, è anche importante migliorare costantemente, valutare le nuove minacce, aggiornare i modelli di IA e garantire la conformità. Le aziende che integrano queste tattiche nelle operazioni quotidiane si preparano ad assumere un ruolo di leadership e responsabilità in termini di requisiti di conformità e soddisfazione dei clienti.

In conclusione, è fondamentale affermare che la sicurezza dell'IA richiede l'integrazione di tecnologia, personale e processi. Questi sforzi sono supportati da soluzioni come SentinelOne Singularity™, che combina l'intelligence sulle minacce con il rilevamento autonomo per colmare eventuali lacune lasciate dall'IA. Essendo una soluzione incentrata sull'IA progettata specificamente per il rilevamento e la risposta alle minacce, SentinelOne rafforza la sicurezza dei sistemi e dei dati ML. Grazie all'uso di un modello a più livelli che incorpora la scansione di sicurezza generativa dell'IA e la risposta in tempo reale, è possibile ridurre al minimo la finestra temporale di vulnerabilità.

Siete pronti a integrare la gestione delle vulnerabilità dell'IA con il rilevamento delle minacce in tempo reale per una soluzione di sicurezza a prova di futuro? Chiamate SentinelOne oggi stesso e scoprite come la nostra piattaforma migliora i processi di vulnerabilità basati sull'IA per una maggiore sicurezza.

FAQs

Che cos'è la gestione delle vulnerabilità AI?

La gestione delle vulnerabilità tramite IA utilizza algoritmi di apprendimento automatico per individuare e correggere i punti deboli dei sistemi in termini di sicurezza. Esegue la scansione delle reti, analizza i modelli di dati e individua attività insolite che potrebbero essere oggetto di attacchi. È possibile ottenere un rilevamento più rapido rispetto ai metodi tradizionali perché l'IA funziona 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Se si dispone di più sistemi da monitorare, la gestione delle vulnerabilità tramite IA automatizza la prioritizzazione delle minacce in base ai livelli di rischio.

Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale generativa nella gestione delle vulnerabilità?

Gen AI analizza enormi quantità di dati di sicurezza e individua modelli che potrebbero sfuggire all'occhio umano. Prevede nuove vulnerabilità prima che causino danni. È possibile utilizzarla per classificare automaticamente le minacce in base alla gravità e all'impatto. Gen AI suggerisce anche soluzioni su misura per il tuo ambiente specifico. Se hai bisogno di tempi di risposta più rapidi, Gen AI può attivare azioni di correzione automatiche quando rileva minacce critiche.

Quali strumenti supportano la gestione delle vulnerabilità basata sull'intelligenza artificiale?

Troverai strumenti come SentinelOne Singularity XDR che utilizzano l'AI per rilevare le vulnerabilità più recenti. Ti consigliamo di cercare strumenti con rilevamento basato sia sulla firma che sul comportamento, come SentinelOne. Prima di scegliere, assicurati che la soluzione sia integrabile con il tuo stack di sicurezza esistente.

In che modo l'intelligenza artificiale migliora il rilevamento delle vulnerabilità e la risposta?

L'intelligenza artificiale esegue scansioni continue dei sistemi e individua vulnerabilità che i test manuali potrebbero non rilevare. È possibile ricevere avvisi in tempo reale quando si verificano attività sospette. L'intelligenza artificiale analizzerà i modelli di attacco e darà priorità alle minacce in base ai punteggi di rischio. Se non si riesce ad applicare le patch ai sistemi, l'intelligenza artificiale rileva automaticamente le lacune. Un buon sistema di intelligenza artificiale riduce anche i falsi positivi, in modo che il team di sicurezza non perda tempo su questioni irrilevanti.

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle applicazioni di gestione delle vulnerabilità?

Otterrete un rilevamento e una risposta alle minacce più rapidi, a volte in pochi secondi anziché in giorni. L'IA è in grado di gestire l'analisi di enormi set di dati che sarebbero insormontabili per i team umani. L'automazione delle attività di sicurezza di routine comporta anche un risparmio sui costi. Se avete bisogno di un monitoraggio 24 ore su 24, 7 giorni su 7, l'IA non si stanca mai e non si distrae. Dovreste anche riscontrare un minor numero di falsi allarmi, consentendo al vostro personale addetto alla sicurezza di concentrarsi sulle minacce reali.