La gestione della sicurezza dell'intelligenza artificiale è un approccio che consente alle organizzazioni di proteggere i sistemi e i dati di intelligenza artificiale su cui fanno affidamento. Con le organizzazioni che implementano soluzioni di intelligenza artificiale in tutte le loro attività, possono emergere nuove sfide di sicurezza che gli strumenti di sicurezza tradizionali semplicemente non sono in grado di affrontare. L'AI-SPM offre un framework dedicato e tecniche incentrate sulla protezione di questi sistemi durante il loro ciclo di vita.
L'espansione accelerata della tecnologia AI ha introdotto nuovi vettori di attacco e insufficienze di sicurezza per gli attori malintenzionati. Questi consistono in avvelenamento dei modelli, manipolazione dei dati e attacchi di inferenza diretti specificamente ai sistemi AI. L'AI-SPM pone l'accento sulla comprensione, la misurazione e la gestione di questi rischi distintivi, in modo che, mentre un'organizzazione implementa applicazioni AI, la loro sicurezza e affidabilità non siano compromesse.
Questo blog tratterà la gestione della sicurezza dell'IA, la sua importanza, i suoi componenti chiave e le sue funzionalità. Discuteremo anche delle sfide che i team di sicurezza potrebbero dover affrontare, insieme ai suoi vantaggi.
Che cos'è la gestione della sicurezza basata sull'intelligenza artificiale (AISPM)?
La gestione della sicurezza basata sull'intelligenza artificiale (AISPM) è il processo di monitoraggio, gestione e miglioramento continuo della sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò include l'identificazione delle vulnerabilità, la gestione dei rischi e i controlli di sicurezza per i modelli di IA, i flussi di dati e gli ambienti di implementazione. L'AISPM offre alle organizzazioni una visione d'insieme della sicurezza aziendale in materia di IA e consente ai team di sicurezza di adottare le misure necessarie per mitigare l'esposizione al rischio.
L'AISPM è essenzialmente un ibrido di pratiche e controlli di sicurezza su misura per il ciclo di vita dell'IA, dallo sviluppo alla distribuzione. Ciò include la protezione dei dati di addestramento, la protezione dei parametri dei modelli e il divieto di attacchi di inferenza.
Perché è importante la gestione della sicurezza dell'IA?
La crescente dipendenza dai sistemi di IA per svolgere importanti funzioni aziendali o prendere decisioni critiche ha reso indispensabile la gestione della sicurezza dell'IA. I modelli di IA gestiscono comunemente dati sensibili dei clienti, prendono decisioni finanziarie, determinano l'accesso alle risorse e abilitano infrastrutture critiche. La sicurezza di questi sistemi diventa fondamentale perché possono facilmente cadere preda di aggressori che potrebbero sfruttare le debolezze della sicurezza per rubare informazioni, influenzare i risultati o interrompere il funzionamento dei sistemi.
L'impatto delle violazioni della sicurezza dell'IA non è solo una perdita monetaria diretta, ma anche un'azione normativa, un danno alla reputazione e una diminuzione della fiducia dei clienti. Con la crescente regolamentazione dell'IA in tutto il mondo, le organizzazioni avranno obblighi più stringenti in materia di sicurezza dei propri sistemi di IA e di dimostrazione della conformità. L'AISPM consente alle organizzazioni di adempiere a tali obblighi attraverso il monitoraggio continuo, la documentazione e la dimostrazione dei controlli di sicurezza in atto, nonché la registrazione delle attività di due diligence volte a proteggere le risorse di IA. Un approccio di questo tipo previene gli incidenti di sicurezza, ma getta anche le basi per un'implementazione responsabile dell'IA, che soddisfi sia gli obiettivi aziendali che le esigenze di conformità.
Differenza tra AI-SPM, DSPM, CSPM e ASPM
L'AI-SPM, o gestione della sicurezza dell'intelligenza artificiale, si occupa esclusivamente della sicurezza responsabile dei sistemi, dei modelli e del ciclo di vita della gestione dell'intelligenza artificiale. Offre anche nuove sfide, come il model poisoning, gli attacchi avversari e le vulnerabilità specifiche dell'intelligenza artificiale.
Gli strumenti AI-SPM possono monitorare le pipeline di addestramento dell'IA, le implementazioni dei modelli e i servizi di inferenza, oltre a garantire l'integrità delle decisioni dell'IA. Consentono alle organizzazioni di individuare con precisione quando i modelli di IA possono diventare vulnerabili a compromissioni o quando potrebbero allontanarsi dal loro progetto creando rischi per la sicurezza.
La gestione della sicurezza dei dati (DSPM) si concentra sulla protezione delle risorse di dati in tutta l'organizzazione. Gli strumenti DSPM identificano, classificano e tengono traccia dei dati sensibili indipendentemente dalla loro ubicazione. Monitorano i flussi di dati e i modelli di accesso, verificano lo stato di conformità e possono contribuire a garantire controlli adeguati per la protezione dei dati. Sebbene la DSPM copra i dati in transito che i sistemi di IA possono utilizzare, non copre i modelli di IA stessi né le loro implicazioni specifiche in materia di sicurezza.
La gestione della sicurezza del cloud (CSPM) si concentra sulla protezione dell'infrastruttura e dei servizi cloud. Questi strumenti hanno lo scopo di individuare configurazioni errate, violazioni della conformità e lacune di sicurezza esistenti nelle implementazioni cloud. Le soluzioni CSPM possono aiutare a evitare errori comuni come bucket di archiviazione esposti o politiche IAM eccessivamente permissive. Si concentrano invece sulla protezione dell'infrastruttura su cui possono essere eseguiti i sistemi di IA e non sono direttamente mirate alla sicurezza dei modelli di IA o delle pipeline di elaborazione dei dati che alimentano i modelli.
La gestione della superficie di attacco (ASPM) copre tutte le superfici di attacco individuando, monitorando e proteggendo continuamente i punti di ingresso in tutta l'organizzazione. Gli strumenti ASPM rilevano le risorse e le vulnerabilità esposte all'ambiente insieme alle lacune di sicurezza che gli aggressori potrebbero sfruttare. L'ASPM aiuta a comprendere la superficie di sicurezza complessiva. Tuttavia, non dispone delle funzionalità granulari necessarie per proteggere componenti specifici da quei rischi specifici dell'IA.
Componenti e funzionalità chiave dell'AI SPM
L'efficacia della gestione della sicurezza dell'IA dipende da diversi componenti critici che lavorano insieme per proteggere i sistemi di IA durante il loro ciclo di vita. Esaminiamo gli elementi chiave che compongono una soluzione AI-SPM completa.
Valutazione continua della sicurezza
La valutazione continua della sicurezza consente di ottenere informazioni in tempo reale sulla sicurezza dei sistemi di IA attraverso scansioni e monitoraggi continui. Questo modulo esegue scansioni ricorrenti alla ricerca di vulnerabilità, configurazioni errate e lacune di sicurezza nei modelli di IA, nelle pipeline di formazione e negli ambienti di implementazione. Raccoglie dati telemetrici di sicurezza da tutte queste fonti e confronta lo stato attuale con le linee guida di sicurezza e le best practice.
Gestione automatizzata delle vulnerabilità
La gestione automatizzata delle vulnerabilitàvulnerability management individua e risolve le vulnerabilità nei sistemi di IA prima che un aggressore possa sfruttarne una. Questo componente esegue una scansione dell'infrastruttura di IA, del codice che compone l'applicazione e dei modelli che fungono da applicazione risultante alla ricerca di vulnerabilità note utilizzando strumenti progettati per rilevare lo stato di sicurezza dell'IA.
Rilevamento delle variazioni di configurazione
Il rilevamento delle variazioni di configurazione rileva le modifiche alle impostazioni dei sistemi di IA che potrebbero comportare rischi per la sicurezza. Tiene traccia delle modifiche non solo ai parametri del modello, ma anche alle impostazioni di controllo degli accessi e alle impostazioni dell'ambiente di distribuzione e invia notifiche ai team quando vengono distribuiti automaticamente modelli con parametri di configurazione diversi dalla baseline approvata.
Priorità e punteggio dei rischi
Assegnando un punteggio a tutte le diverse minacce possibili, i team di sicurezza possono stabilire la priorità dei rischi da affrontare per primi. In questa fase della valutazione, vengono calcolati i punteggi di rischio in base a vari fattori, quali la gravità di una vulnerabilità, il potenziale impatto sull'azienda, la facilità di sfruttamento e la sensibilità dei dati interessati.
Applicazione delle politiche di sicurezza
L'applicazione delle politiche di sicurezza garantisce che i sistemi di IA rispettino i requisiti di sicurezza dell'organizzazione e gli standard di settore. Questo elemento include l'applicazione e il monitoraggio delle politiche di sicurezza per lo sviluppo e l'implementazione dell'IA. Applica controlli quali il controllo degli accessi, gli obblighi di crittografia e la governance dei dati in tutto l'ambiente IA.
Perché implementare l'IA SPM?
Con la crescita e la maturazione delle implementazioni di IA, le organizzazioni di ogni settore hanno motivi validi per adottare l'IA SPM. Le organizzazioni che adottano soluzioni AI-SPM hanno solitamente diversi requisiti aziendali decisivi ed esigenze di sicurezza che le soluzioni tradizionali non sono in grado di risolvere in modo efficace.
Crescente complessità del panorama delle minacce
Il panorama delle minacce contro i sistemi di IA è diventato più dinamico e complesso. Ora gli aggressori utilizzano metodi specifici che sfruttano i punti deboli dell'IA, come l'inversione dei modelli, l'inferenza di appartenenza o gli attacchi di prompt injection. Con gli aggressori che trovano il modo di sovvertire il sistema di IA ed estrarre dati di addestramento sensibili, manomettere i risultati dell'IA o indurre il sistema a prendere decisioni che causano danni ad altri, le organizzazioni sono minacciate.
Vantaggi in termini di velocità e scala rispetto agli approcci manuali
I sistemi di IA implementati in ambienti distribuiti possono elaborare milioni di transazioni o decisioni ogni giorno. Questi sistemi richiedono strumenti AI-SPM per fornire un monitoraggio automatizzato che si adatti alle loro dimensioni, poiché analizzano continuamente la telemetria di sicurezza alla velocità della macchina. Sono in grado di scansionare le infrastrutture AI in pochi minuti, identificare sottili differenze su vasti set di dati e agire sulle minacce prima che possano causare danni gravi.
Capacità predittive e difesa proattiva
Utilizzando analisi sofisticate, le soluzioni AI-SPM riconoscono tutte le potenziali minacce alla sicurezza e riducono al minimo la probabilità di violazioni. Utilizzando modelli di comportamento derivati dall'evoluzione del sistema, dalle interazioni degli utenti finali e da altri fattori ambientali, questi strumenti prevedono i potenziali punti di compromissione.
Ottimizzazione delle risorse ed efficienza dei costi
L'uso dell'AI-SPM riduce i costi di sicurezza concentrando le risorse scarse dove il valore è più alto. Le funzionalità di automazione alleggeriscono il carico delle attività di sicurezza di routine che richiederebbero molto tempo al personale, come la scansione delle configurazioni errate, i controlli di conformità e la generazione di rapporti di sicurezza.
Riduzione dell'affaticamento da allarmi e dei falsi positivi
Quando gli strumenti di sicurezza tradizionali vengono applicati ai sistemi di IA, generano un numero eccessivo di allarmi, la maggior parte dei quali sono falsi positivi. A causa di questo rumore di allarmi, gli analisti di sicurezza sono costretti a indagare su anomalie innocue e finiscono per perdere tempo, trascurando le minacce reali.
Come l'IA migliora la gestione tradizionale della sicurezza
Gli approcci di sicurezza manuali e basati su regole sono sempre stati limitati e sono quindi particolarmente adatti alle capacità offerte dall'IA.
Analisi e risposta in tempo reale
Grazie all'analisi in tempo reale, i sistemi di sicurezza sono in grado di analizzare e agire sui dati di sicurezza non appena vengono creati, evitando i ritardi dell'elaborazione in batch o della revisione manuale. Questi strumenti utilizzano l'IA per monitorare le attività nei sistemi, il traffico nelle reti e i comportamenti degli utenti nell'ambiente IA. Una risposta automatizzata può anche agire immediatamente quando viene rilevata una minaccia, bloccando le connessioni sospette, isolando i sistemi infetti o revocando le credenziali compromesse.
Riconoscimento di modelli in vasti set di dati
Grazie alla capacità di riconoscere i modelli, i team di sicurezza possono individuare relazioni implicite nei dati relativi alla sicurezza che il rilevamento umano non sarebbe mai in grado di individuare. Ciò significa che gli strumenti di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale che analizzano gli eventi di sicurezza storici nel contesto delle catene di attacchi imparano come sono fatte queste catene e poi applicano questa conoscenza ai flussi di dati che elaborano in tempo reale. Sono in grado di correlare milioni di eventi al fine di mappare attività apparentemente non correlate che creano minacce alla sicurezza.
Rilevamento delle anomalie oltre i sistemi basati su regole
Mentre la sicurezza è limitata al funzionamento entro regole predefinite, il rilevamento delle anomalie si espande al di fuori di tali confini per rilevare comportamenti anomali che indicano potenziali minacce. AI-SPM è un sistema che apprende ciò che è tipico del normale funzionamento dell'IA e del comportamento degli utenti dell'IA per formare delle linee di base. Quindi contrassegna le deviazioni da queste linee di base per indagare, anche quando non soddisfano i criteri per un attacco riconosciuto.
Informazioni predittive sulle minacce
L'intelligence predittiva sulle minacce esamina gli eventi di sicurezza passati e presenti per prevedere la possibilità di un incidente di sicurezza prima che si verifichi. Con queste conoscenze, i sistemi di sicurezza AI analizzano i dati alla ricerca di modelli nei metodi di attacco, nei punti deboli del sistema e nei segnali di sicurezza per prevedere dove potrebbero verificarsi le minacce in futuro.
Raccomandazioni di correzione automatizzate
Se rileva un problema di sicurezza, AI-SPM analizza il contesto e fornisce raccomandazioni specifiche per risolvere la causa principale. Le raccomandazioni contengono le specifiche per mitigare le vulnerabilità comuni, risolvere le risorse configurate in modo errato o aggiornare i controlli di sicurezza.
Priorità contestuale degli avvisi
Grazie alla priorità contestuale degli avvisi, è facile distinguere tra minacce gravi e problemi minori, riducendo così il numero di avvisi. AI SPM applica un punteggio di rischio realistico e fornisce raggruppamenti basati sul rischio che mostrano l'intero scenario di un attacco, anziché semplici avvisi.
Sfide nell'implementazione dell'AI SPM
L'AI Security Posture Management presenta dei vantaggi, ma le organizzazioni incontrano diversi ostacoli quando implementano queste soluzioni. La consapevolezza di questi ostacoli consente ai team di sicurezza di pianificare e definire strategie adeguate per trarre vantaggio dall'AI-SPM.
Requisiti di qualità e quantità dei dati
L'AI-SPM richiede una conoscenza approfondita delle risorse AI, del traffico di rete, dei comportamenti degli utenti e degli eventi di sicurezza per creare linee di base con precisione e comprendere il significato delle deviazioni. I log di sicurezza sono spesso imperfetti, duplicati o incompleti, creando difficoltà per i motori di analisi.
Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente
Non molte organizzazioni dispongono di uno stack di sicurezza semplificato; piuttosto, dispongono di ambienti complessi con strumenti di diversi fornitori che non sono stati progettati per funzionare insieme. I team stanno lottando per integrare l'AI SPM con le piattaforme di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza aziendale (SIEM), la protezione degli endpoint, il monitoraggio della rete e i sistemi di gestione delle identità. Le limitazioni delle API, le incongruenze nei formati dei dati e le variazioni nei metodi di sincronizzazione tra i sistemi contribuiscono a creare barriere tecniche.
Deficit di competenze e acquisizione di talenti
L'implementazione dell'AI-SPM richiede sicurezza proattiva, intelligenza artificiale e scienza dei dati per garantire il successo e progressi significativi. Gli ingegneri AI potrebbero non comprendere le implicazioni di sicurezza delle loro decisioni di progettazione. La mancanza di competenze ostacola le organizzazioni nella configurazione, nella messa a punto e nell'interpretazione dei risultati degli strumenti AI-SPM.
Spiegabilità e trasparenza delle decisioni dell'IA
Gli strumenti di sicurezza dell'IA riducono la trasparenza, causando ulteriori problemi ai team di sicurezza, che non riescono a capire perché qualcosa sia stato segnalato come sospetto o perché sia stata suggerita una particolare correzione. Durante la convalida dei risultati generati dall'AI, diventa difficile per gli analisti di sicurezza confermare cosa abbia portato alla scoperta se non hanno visibilità sulla logica di rilevamento applicata agli eventi.
Potenziale di attacchi ostili contro i sistemi di AI
Gli strumenti di sicurezza basati sull'IA hanno le loro vulnerabilità, con i criminali informatici che creano nuove tecniche di steganografia per eludere l'IA. Ciò significa che gli esempi avversari possono essere input appositamente creati per classificare in modo errato, oppure tecniche utilizzate per contaminare i dati di addestramento e introdurre backdoor nei componenti di IA degli strumenti di sicurezza. Ciò può portare i sistemi AI-SPM a trascurare attacchi reali o a produrre così tanti falsi positivi da sommergere i team di sicurezza.
Best practice per l'AI SPM
L'AI SPM deve essere implementata in modo strategico per superare le sfide. Le best practice consolidate consentono alle organizzazioni di sfruttare il valore di sicurezza dei controlli del sistema operativo riducendo al minimo lo sforzo e le risorse necessarie per implementarli.
Definizione di obiettivi e metriche di sicurezza chiari
Prima di implementare l'AI-SPM, le organizzazioni devono definire obiettivi di sicurezza specifici e misurabili. Questi obiettivi devono essere correlati alle priorità aziendali e rappresentare il rischio più elevato per i sistemi di intelligenza artificiale. Esistono metriche specifiche che devono essere monitorate per verificare i progressi verso una migliore posizione di sicurezza e indicatori chiave di prestazione relativi al fatto che un'organizzazione dovrebbe prestare attenzione.
Strategie di preparazione e normalizzazione dei dati
Dati di sicurezza puliti e coerenti sono importanti per il successo dell'AI-SPM. Le organizzazioni devono disporre di formati di registrazione appropriati da implementare, garantire la qualità dei dati e, infine, mantenere un processo per i dati mancanti. Attraverso la normalizzazione dei dati, gli eventi di sicurezza provenienti da diverse fonti iniziano a utilizzare lo stesso lessico e la stessa struttura, rendendo così l'analisi più accurata e affidabile.
Formazione e convalida regolari dei modelli
I modelli di rilevamento AI devono essere mantenuti attivamente nel tempo per rimanere efficaci di fronte alle minacce e agli ambienti in evoluzione. I team di sicurezza supportati dall'automazione devono quindi riqualificare continuamente i modelli con nuovi dati, confrontarli con casi d'uso noti e perfezionare le soglie di rilevamento.
Approccio di implementazione graduale
Le funzionalità AI-SPM dovrebbero essere implementate in fasi basate sull'implementazione dei processi, piuttosto che tentare un'implementazione completa in una sola volta da parte delle aziende. L'implementazione può essere graduale, iniziando con la visibilità, poi la scoperta delle risorse, seguita dal rilevamento delle minacce e, infine, dalla correzione automatizzata.
Collaborazione interfunzionale
L'AI-SPM richiede la collaborazione tra esperti di sicurezza, data scientist e ingegneri AI. Pertanto, le organizzazioni dovrebbero stabilire strutture collaborative in cui questi team scambino conoscenze e coltivino obiettivi di sicurezza reciproci. Tale collaborazione contribuisce a garantire che i requisiti di sicurezza siano soddisfatti nel ciclo di vita dell'AI.
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La gestione della sicurezza dell'IA è un'evoluzione fondamentale nelle pratiche di sicurezza di qualsiasi organizzazione che implementa sistemi di IA. Con la tecnologia IA che sta diventando parte integrante di tutti i tipi di processi aziendali in molti settori, la protezione di questi sistemi deve essere affrontata in modo speciale, riconoscendo che questi tipi di tecnologia presentano rischi distinti che devono essere mitigati. L'AI-SPM aiuterà le organizzazioni ad acquisire informazioni dettagliate sul proprio approccio alla sicurezza dell'IA, a ridurre l'esposizione a nuovi tipi di minacce e a dimostrare la conformità alle normative in evoluzione.
Sebbene esistano delle sfide, è possibile affrontarle con determinazione attraverso un'attenta pianificazione, un approccio graduale e l'assistenza di fornitori di sicurezza esperti nel panorama della sicurezza dell'IA. Le organizzazioni dovrebbero adottare best practice e soluzioni appositamente progettate per sostenere gli investimenti nell'IA e mantenere la fiducia nei servizi basati sull'IA. Assumendo il controllo della sicurezza in questo modo, le organizzazioni possono evitare costose violazioni e allo stesso tempo facilitare un'adozione più rapida e sicura dell'IA, che può dare impulso all'innovazione delle aziende riducendo al contempo le minacce associate al rapido sviluppo della tecnologia IA.
Domande frequenti sulla gestione della sicurezza AI (AI-SPM)
La gestione della sicurezza dell'intelligenza artificiale consiste nel monitoraggio continuo, nella valutazione delle vulnerabilità e nel controllo della sicurezza in diversi sistemi di intelligenza artificiale. Riguarda i modelli di intelligenza artificiale, i dati di addestramento e i relativi ambienti di implementazione, la cui protezione è necessaria per garantire che non si verifichino minacce mirate alle vulnerabilità specifiche dell'intelligenza artificiale.
Le principali minacce alla sicurezza dell'IA, ad esempio, sono gli attacchi di avvelenamento dei modelli, gli approcci di estrazione dei dati, gli esempi avversari che portano a classificazioni errate e gli attacchi di iniezione rapida. Tali minacce possono mettere in pericolo la riservatezza dei dati, l'autenticità dei modelli e l'affidabilità di tutte le decisioni basate sull'IA.
La sicurezza dell'IA può essere valutata utilizzando strumenti di scansione specializzati in termini di problemi che possono essere riscontrati nell'infrastruttura dell'IA, nonché attraverso la revisione del codice per verificare come è stato implementato il modello.
Gli audit dovrebbero valutare la sicurezza durante l'intero ciclo di vita dell'IA, dalla raccolta dei dati all'addestramento e all'implementazione del modello, fino ai processi di monitoraggio e gestione del modello.
La sicurezza dei dati è alla base della gestione della sicurezza dell'IA perché protegge i dati di addestramento da manomissioni e impedisce la fuga di informazioni sensibili. Proteggere i dati durante l'intero ciclo di vita del modello protegge sia dagli attacchi di avvelenamento che dagli attacchi alla privacy.
La gestione della sicurezza dell'IA aiuta a garantire la conformità normativa registrando i controlli di sicurezza, conservando le tracce di audit degli eventi del sistema di IA e applicando i mandati di protezione dei dati. Dimostra che le organizzazioni hanno adottato le misure appropriate per proteggere i sistemi di IA e i dati sensibili da essi elaborati.