Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha conquistato l'intero settore tecnologico. Ciò include le aziende che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per risolvere vari problemi aziendali e quotidiani. Non sono solo i giganti della tecnologia come Apple, Google e Microsoft a utilizzare e integrare l'intelligenza artificiale nella loro produzione. Anche le piccole e medie imprese stanno entrando nella corsa all'IA. Con così tanti utenti e aziende che utilizzano l'IA, la quantità di dati che essa elabora è aumentata in modo significativo, rendendola un bersaglio per gli autori di minacce. I sistemi di IA utilizzano i dati in più fasi, a partire dai dati di addestramento fino agli utenti che inseriscono informazioni per ottenere una risposta da essi. A causa della natura sensibile dei dati trattati dai sistemi di IA, è importante garantire la sicurezza sia dei sistemi che dei dati. È qui che entra in gioco la sicurezza dei dati dell'IA.
In questo post del blog discuteremo il ruolo dei dati nell'IA (intelligenza artificiale) e delle sfide che le organizzazioni possono affrontare in materia di sicurezza dei dati nell'IA. Esploreremo anche le migliori pratiche per implementare la sicurezza dei dati dell'IA per ottenere risultati migliori e come SentinelOne può essere utilizzato a tal fine.
Panoramica sull'intelligenza artificiale e la sicurezza dei dati
L'intelligenza artificiale, comunemente nota come AI, è l'area dell'informatica che si concentra sulla creazione di macchine intelligenti che assomigliano all'intelligenza umana naturale e al potere logico. L'AI è essenzialmente in grado di svolgere funzioni cognitive umane spesso in modo più rapido e accurato rispetto alle persone.
Sappiamo che l'AI dipende dai dati. I dati sono ciò che mantiene in funzione i sistemi di IA e consente loro di apprendere e prevedere nuove informazioni in modo sempre più efficace nel tempo. L'apprendimento automatico, una parte dell'intelligenza artificiale, è utilizzato dai sistemi informatici per apprendere dai dati senza essere programmato appositamente per questo. I sistemi di IA funzionano meglio con diversi tipi di dati.
Il ruolo dei dati nell'IA
L'importanza dei dati nell'IA è significativa. Vengono applicati in diverse fasi per aiutare lo sviluppo e l'elaborazione dell'IA.
- Formazione: La prima fase della formazione è quella in cui gli algoritmi di IA imparano dai dati a identificare modelli e fare previsioni.
- Test: vengono utilizzati più set di dati per testare la capacità e l'efficienza del modello.
- Funzionamento: una volta implementati, i sistemi di IA elaborano dati aggiornati per aiutare nel processo decisionale o nelle previsioni in tempo reale.
- Miglioramento: La maggior parte dei sistemi di IA viene addestrata su nuovi dati per migliorare gli algoritmi e le prestazioni.
Importanza della sicurezza dei dati nell'IA
Esistono diversi fattori che dimostrano l'importanza della sicurezza e della privacy dei dati quando si ha a che fare con sistemi di apprendimento automatico. L'IA gestisce informazioni sensibili e riservate, motivo per cui è importante proteggere la privacy di questi dati.
I dati compromessi mettono a rischio l'integrità dei modelli di IA e i malfunzionamenti in applicazioni quali la sanità o la finanza possono avere gravi conseguenze. I sistemi di IA devono inoltre rispettare le normative sulla protezione dei dati, quali PCI DSS, HIPAA, ecc. Alcune delle minacce più comuni all'IA sono le seguenti:
- Manipolazione dei dati: Gli aggressori possono utilizzare dati di addestramento appositamente modificati per introdurre distorsioni e ridurre l'accuratezza del modello di IA.
- Minacce interne: Questa minaccia è causata da una persona che attacca il sistema di IA dall'interno dell'organizzazione. Tale persona può rubare e vendere dati, modificare modelli per intercettare risultati e degradare le prestazioni complessive del sistema.
- Violazioni dei dati: Gli aggressori di solito ottengono l'accesso a grandi quantità di dati preziosi, come informazioni personali, dati finanziari, segreti commerciali o informazioni sull'infrastruttura da una violazione dei dati.
Identificazione delle minacce alla sicurezza dei dati dell'IA
Al fine di implementare la sicurezza dei dati dell'IA, è importante che le organizzazioni comprendano i diversi tipi di minacce che la riguardano. Discutiamo alcuni dei seguenti aspetti:
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Avvelenamento dei dati (come gli aggressori manipolano i dati di addestramento)
Il data poisoning è una grave minaccia per i sistemi di IA. La creazione di esempi falsi consiste fondamentalmente nel manipolare i dati di addestramento dei modelli di IA. Gli aggressori possono facilmente modificare il comportamento o il processo decisionale dei sistemi di IA aggiungendo punti dati falsi.lt;/p>
Un esempio è un sistema di riconoscimento delle immagini, in cui un aggressore può inserire immagini etichettate in modo errato durante l'addestramento. Tali dati etichettati in modo errato o difettosi potrebbero indurre l'IA a classificare in modo errato gli oggetti in casi d'uso reali, con conseguenze estremamente dannose come la pratica della guida autonoma o la formulazione di una diagnosi medica.
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Attacchi di inversione del modello (recupero di dati sensibili dai modelli)
Gli attacchi di inversione del modello sono un'altra importante minaccia alla sicurezza dei dati dell'IA. Tali attacchi cercano di decostruire o decodificare il modello di IA al fine di ottenere informazioni sui modelli utilizzati nei dati di addestramento.
Gli aggressori essenzialmente richiamano il modello più volte con alcuni input scelti in modo intelligente e studiano i suoi output per comprendere i dati probabilmente utilizzati per l'addestramento del modello. Ciò può rappresentare una grave preoccupazione per la privacy, soprattutto quando i dati di addestramento includono informazioni personali o aziendali sensibili, come cartelle cliniche e dettagli finanziari.
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Attacchi avversari (manipolazione dei modelli di IA attraverso modifiche agli input)
Gli attacchi avversari prendono di mira gli input dell'IA per forzare i loro errori. Il data poisoning avviene durante l'addestramento, mentre gli attacchi avversari vengono eseguiti sui modelli implementati. Gli aggressori creano con cura input progettati specificamente per ingannare il modello di IA modificando valori molto piccoli che sono quasi diversi dai dati reali, ma che possono fare un'enorme differenza in qualsiasi modello basato sui dati.
Un esempio tipico di questo è la leggera modifica di un'immagine per renderla completamente errata da parte di un'IA di classificazione, come ad esempio far sì che un segnale di stop venga classificato come un altro segnale di limite di velocità. Questi tipi di attacchi possono rappresentare un pericolo per le applicazioni critiche per la sicurezza in cui i sistemi di IA fanno parte del loro ambiente e possono causare errori da parte di un sistema interessato.
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Malware automatizzato
Il malware automatizzato è un malware basato sull'intelligenza artificiale in grado di eseguire un attacco mirato. Può essere utilizzato anche per eludere il rilevamento delle minacce e migliorare l'efficacia dell'infezione, identificando il momento ottimale e le circostanze adatte per rilasciare un payload.
DeepLocker è un malware basato sull'intelligenza artificiale che nasconde le sue intenzioni malevole all'interno di un'applicazione e non sblocca il suo payload dannoso per l'esecuzione fino a quando non raggiunge una vittima specifica, elaborando un marcatore prestabilito.
Come proteggere i modelli di IA
I modelli di IA richiedono sicurezza sia nella fase di addestramento che quando vengono implementati. Esaminiamo alcune strategie comuni per proteggere i modelli di IA e garantire un'adeguata sicurezza dei dati di IA in entrambe le fasi.
Protezione dell'addestramento dei modelli di IA
La protezione dell'addestramento dei modelli di IA è la tecnica di sicurezza primaria dell'IA, basata sull'affidabilità e sull'addestramento. È importante che l'addestramento avvenga in ambienti sicuri. Devono essere sistemi isolati e controllati che dispongano di meccanismi di accesso controllati. Per l'addestramento dell'IA, le soluzioni basate sul cloud sono dotate di una serie di misure di sicurezza che rendono difficile il furto o la fuga di dati.
Prima di proteggere l'IA, è importante garantire la convalida e la sanificazione dei dati. Ciò include l'esame dettagliato dei dati inseriti alla ricerca di irregolarità, discrepanze o potenziali vettori di attacco. L'utilizzo di metodi quali il rilevamento dei valori anomali e la pulizia dei dati può mantenere un'approssimazione dell'integrità nei set di dati di addestramento, che fungerà da sistema fondamentale per prevenire gli attacchi di avvelenamento.
Ciò comporta l'uso di tecniche di ottimizzazione, che ci consentono di creare modelli meno vulnerabili agli attacchi. La validazione incrociata e tecniche come la regolarizzazione aiutano a migliorare la capacità di generalizzazione del modello e ad aumentarne la resistenza agli attacchi avversari. L'addestramento avversario funziona stimolando potenziali scenari di attacco affinché l'IA li apprenda e li riconosca.
Protezione dei modelli di IA implementati
Le sfide per un modello di IA quando viene implementato sono piuttosto diverse. È necessario assicurarsi che solo gli utenti previsti possano eseguire chiamate e che il modello non sia stato manomessomanomesso mentre attraversa vari servizi/dispositivi/gateway in una pipeline servita che include autenticazione e crittografia.
La convalida e la sanificazione sono obbligatorie per i modelli implementati. Tutti gli input devono essere accuratamente convalidati e sanificati prima di essere passati all'IA per l'elaborazione. Ciò aiuta a prevenire tutti i tipi di attacchi di prompt injection e garantisce che il modello sia alimentato solo con dati puliti.
Rilevamento delle anomalie
I sistemi di rilevamento delle anomalie sono sistemi di monitoraggio in grado di funzionare in tempo reale e di verificare la presenza di modelli e comportamenti anomali. Ad esempio, si verifica un improvviso aumento del flusso di richieste che non sembrano carico naturale, una richiesta esterna proveniente da un IP proibito, ecc. Forniscono informazioni su ciò che potrebbe non funzionare correttamente senza fornire dettagli sufficienti sulla natura/tipo effettivo dell'attacco. Monitorano costantemente output imprevisti, modelli di input anomali o deviazioni significative dal comportamento normale per fornire una risposta immediata sui possibili rischi e gestire la situazione.
La protezione dei dati dell'IA è fondamentale per mantenere l'integrità e la privacy dei dati. Singularity Endpoint Protection garantisce la sicurezza dei tuoi endpoint e impedisce l'accesso non autorizzato ai dati sensibili dell'IA.
Diversi modi per mantenere privati i dati AI
Con la diffusione dei sistemi AI, è importante proteggere la privacy dei dati utilizzati per addestrare tali sistemi. Vediamo alcuni modi diversi per mantenere sicuri i dati di IA:
Anonimizzazione e pseudonimizzazione
L'anonimizzazione viene utilizzata per cancellare o crittografare le informazioni di identificazione personale nei set di dati, trasformando sostanzialmente tali dati in una forma che non può essere ricondotta da una fonte esterna al cliente, al dipendente o a qualsiasi altra persona. Questo è ciò che fa la pseudonimizzazione. Invece di rivelare informazioni di identificazione personale, sostituisce gli identificatori reali con identificatori artificiali. Sebbene questi siano spesso tenuti separati in modo che i dati originali possano essere ricostituiti, la pseudonimizzazione rende più difficile collegare le informazioni personali a un individuo.
Di seguito è riportato un esempio di pseudonimizzazione
Prima della pseudonimizzazione:
| Nome | Età | Città | Condizione medica |
|---|---|---|---|
| John Smith | 35 | New York | Diabete |
| Jane Doe | 42 | Chicago | Ipertensione |
| Mike Johnson | 28 | Los Angeles | Asma |
Dopo la pseudonimizzazione:
| Nome | Età | Città | Condizione medica |
|---|---|---|---|
| A123 | 35 | Nord-est | Diabete |
| B456 | 42 | Midwest | Ipertensione |
| C789 | 28 | Ovest | Asma |
In questo esempio, le informazioni di identificazione personale (nomi e città specifiche) sono state sostituite con pseudonimi (ID) e dati di localizzazione più generici. Ciò rende più difficile identificare gli individui, pur conservando informazioni utili per l'analisi.
K-Anonimato e L-Diversità
Il K-anonimato si ha quando, per ogni possibile valore di un attributo identificativo, nella tabella sono presenti k altre tuple con gli stessi valori. In parole povere, la diversità L assicura che ci siano almeno L valori distinti di attributi sensibili in ogni gruppo di record che dovrebbe contenere dati simili. La firma modificabile può fornire garanzie di privacy molto più forti rispetto alla semplice anonimizzazione.
Set di dati originale:
| Età | Codice postale | Condizione |
|---|---|---|
| 28 | 12345 | HIV |
| 35 | 12345 | Cancro |
| 42 | 12346 | Influenza |
Dopo aver applicato l'anonimato 2:
| Fascia d'età | Codice postale | Condizione |
|---|---|---|
| 25-35 | 1234 | HIV |
| 25-35 | 1234 | Cancro |
| 40-50 | 1234 | Influenza |
In questo esempio, abbiamo ottenuto l'anonimato di secondo grado generalizzando l'età in fasce d'età e i codici postali rimuovendo l'ultima cifra.
Collegamento dei record con tutela della privacy (PPRL)
Il PPRL, a differenza dei metodi tradizionali di collegamento incrociato, consente a organizzazioni separate di collegare i propri set di dati sulla base di una persona o entità condivisa, senza dover rivelare i dettagli identificativi reali. Ad esempio, chi conduce ricerche mediche potrebbe voler combinare i dati provenienti da diversi ospedali senza compromettere la riservatezza dei pazienti. Di solito, si utilizzano tecniche crittografiche per abbinare i record tra i set di dati senza rivelare i dati effettivi.
Generazione di dati sintetici
I metodi di ricampionamento sono tecniche innovative che generano dati artificiali che si comportano come la tabella originale. Tecniche più avanzate, come le reti generative avversarie (GAN), possono produrre set di dati sintetici che sembrano proprio come i dati reali. Questo, a sua volta, aiuta i modelli di IA ad apprendere da dati indistinguibili dalle informazioni del mondo reale e che non contengono dettagli identificativi personali proprietari. È diventato parte integrante di diversi settori, come quello sanitario, dove i modelli addestrati con l'IA vengono utilizzati per la diagnosi di malattie rare. Viene utilizzato anche nel settore finanziario per il rilevamento delle frodi e la modellizzazione dei rischi.
Migliori pratiche per la sicurezza dei dati dell'IA
L'implementazione del controllo della privacy è uno dei passaggi per garantire la sicurezza dei dati dell'IA, ma non è l'unico. Le aziende devono implementare strategie di protezione dei dati per proteggere il sistema di IA e i dati che utilizzano.
#1. Creazione di un quadro di sicurezza
Un'organizzazione deve implementare politiche di sicurezza ben definite che aiutino i tecnici della sicurezza a implementare il controllo degli accessi e la gestione delle identità (IAM). Per l'archiviazione e il trasferimento dei dati, è necessario predisporre adeguati meccanismi di autenticazione. Le organizzazioni dovrebbero condurre valutazioni periodiche e sviluppare piani di ripristino in caso di disastri legati all'IA.
#2. Monitoraggio e aggiornamenti continui
I sistemi di IA devono essere monitorati regolarmente per individuare eventuali rischi e aggiornati regolarmente. Audit regolari possono aiutare le organizzazioni a evidenziare potenziali minacce prima che possano essere sfruttate dagli aggressori.
#3. Formazione e sensibilizzazione dei dipendenti
Il team di sicurezza e sviluppo gestisce la sicurezza dei dati dell'IA. Le organizzazioni dovrebbero istruire i propri dipendenti su come proteggere i dati e implementare le migliori pratiche di IA. Sessioni di formazione e workshop regolari possono aiutare il personale a rimanere aggiornato sulle ultime minacce alla sicurezza e sulle tecniche di mitigazione specifiche per i sistemi di IA.
#4. Collaborazione e condivisione delle informazioni
Le organizzazioni dovrebbero collaborare con istituti di istruzione e centri di ricerca che si concentrano sulla sicurezza dell'IA e potrebbero avere una visione più ampia delle minacce specifiche. La collaborazione con gli organismi di regolamentazione aiuta le organizzazioni a rimanere conformi e a influenzare lo sviluppo delle politiche.
È essenziale implementare le migliori pratiche per la sicurezza dei dati dell'IA. Singularity XDR aiuta ad attuare misure proattive per proteggere i dati dell'IA e prevenire violazioni.
Considerazioni normative ed etiche
Con lo sviluppo della tecnologia AI, è importante che gli organismi di regolamentazione di tutto il mondo adottino misure volte a garantire la privacy individuale e a contribuire a fermare l'uso improprio dell'AI. Alcune delle normative più note sono:
Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR)
Il GDPR impone alle organizzazioni di seguire rigide linee guida che includono la raccolta, il trattamento e la conservazione dei dati personali. Stabilisce inoltre che i dati conservati all'interno dell'IA devono essere soggetti a vincoli di gestione. Il GDPR pone l'accento sulla minimizzazione dei dati e sullo scopo della restrizione e garantisce il diritto all'oblio.
Le aziende che utilizzano l'IA per le loro operazioni devono seguire questi standard, ottenere l'autorizzazione legale per il trattamento dei dati e dichiarare chiaramente l'uso dell'IA nelle loro operazioni, che può avere un impatto diretto sui loro clienti.
California Consumer Privacy Act (CCPA)
Il CCPA concede diritti molto limitati alle organizzazioni. Il CCPA ha il diritto di sapere quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati. Consente persino ai residenti negli Stati Uniti di scegliere se i loro dati possono essere venduti o meno.
Importanza delle pratiche etiche nell'ambito dell'IA
È importante che le organizzazioni agiscano in modo etico. L'etica garantisce che i sistemi di IA siano sempre sotto controllo, non solo per mantenere la fiducia del pubblico, ma anche per apportare benefici alla società con l'aiuto di questi sistemi. I tre principi da seguire sono:
- Per evitare discriminazioni basate su razza, genere ed età, è importante verificare eventuali problemi nei dati di addestramento. È necessario effettuare regolari controlli sui risultati dell'IA per assicurarsi che non siano contrari all'etica.
- È importante che i sistemi di IA siano trasparenti sul modo in cui prendono alcune decisioni, in particolare per le organizzazioni che trattano dati sanitari o di giustizia penale.
- Dovrebbe essere chiaramente indicato chi o cosa sarà responsabile nel caso in cui un'intelligenza artificiale compia un'azione o prenda una decisione non etica.
SentinelOne per la sicurezza dei dati dell'IA
I prodotti SentinelOne sono uno dei migliori strumenti per proteggere i sistemi di IA e i loro dati. La piattaforma fornisce analisi comportamentali e machine learning per creare una sicurezza multilivello in grado di proteggere le organizzazioni da ogni tipo di minaccia.
Prodotti e caratteristiche principali
- AI comportamentale: SentinelOne utilizza modelli di machine learning per rilevare qualsiasi comportamento che possa indicare un attacco informatico, comprese potenziali minacce ai sistemi di IA.
- Risposta automatizzata: La piattaforma è in grado di rispondere automaticamente alle minacce, evitando rischi per i dati dell'IA e l'infrastruttura di un'organizzazione.
- Protezione del carico di lavoro cloud: Questa funzione contribuisce a proteggere i sistemi e i dati di IA presenti negli ambienti cloud.
Singularity™ AI SIEM
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Richiedi una demoConclusione
L'intelligenza artificiale è diventata parte integrante delle nostre vite e continuerà a crescere con il passare del tempo. Pertanto, è molto importante proteggere l'intelligenza artificiale e i dati utilizzati per l'intelligenza artificiale dalle minacce informatiche. Ciò dovrebbe essere fatto tenendo presente la sicurezza dei clienti e delle organizzazioni. Ciò garantisce che l'IA non sia minacciata e non minacci la vita dei consumatori.
Le organizzazioni utilizzano l'IA per aumentare l'efficienza delle loro operazioni quotidiane. È importante che le organizzazioni acquisiscano conoscenze sulla sicurezza dei modelli di IA che potrebbero utilizzare o che potrebbero aver sviluppato. Saranno in grado di farlo se comprenderanno che le minacce influenzeranno l'IA da loro utilizzata. Questo blog aiuterà le organizzazioni a proteggere i modelli di IA e a trovare diversi modi per mantenere sicuri i dati di IA. È necessario implementare le migliori pratiche nell'applicazione della sicurezza dei dati di IA e le organizzazioni possono utilizzare SentinelOne per una maggiore sicurezza.
SentinelOne è una piattaforma intelligente che utilizza l'analisi comportamentale per individuare qualsiasi potenziale minaccia alla sicurezza dei dati dell'IA. Offre diverse funzionalità, quali risposta automatizzata, protezione del carico di lavoro cloud e funzionalità di protezione dei dati per aiutare le organizzazioni a rendere sicura la loro attività. Per saperne di più su come SentinelOne può migliorare la sicurezza della tua organizzazione, richiedi una demo oggi stesso.
FAQs
L'intelligenza artificiale aiuta a rilevare le minacce in tempo reale e ad analizzare enormi quantità di dati. Le risposte agli attacchi possono essere automatizzate con l'intelligenza artificiale, che aiuta a limitare i danni alle risorse. L'intelligenza artificiale aiuta anche a rilevare comportamenti sospetti che possono portare a violazioni della sicurezza.
L'IA è estremamente utile per la sicurezza informatica. Quando si tratta di identificare e rispondere tempestivamente alle minacce informatiche in rapida evoluzione, l'IA opera più velocemente degli esseri umani. I sistemi di IA apprendono rapidamente e possono evolversi insieme alle nuove minacce.
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata anche dall'ecosistema dell'Internet delle cose (IoT) per la sicurezza. L'IA aiuta a tracciare i comportamenti insoliti dei dispositivi IoT, consentendo al team di sicurezza di acquisire informazioni sul traffico di rete per il rilevamento delle minacce e contribuendo a risolvere i rischi per la sicurezza informatica attraverso la classificazione delle vulnerabilità di sicurezza.