Intelligenza artificiale (AI) è un tipo di tecnologia che mira a rendere le macchine abbastanza intelligenti da svolgere compiti che in genere richiedono l'intelligenza umana. Ciò include tutto, dall'apprendimento alla risoluzione dei problemi e, naturalmente, al processo decisionale. Il sistema alimenta enormi quantità di dati ai sistemi di IA che operano secondo algoritmi complessi e processi di pensiero simili a quelli umani al fine di apprendere e acquisire esperienza. Le sue applicazioni possono coprire una varietà di settori, dall'assistenza sanitaria, alla finanza, ai trasporti, fino al settore manifatturiero.
Il problema, tuttavia, è che i sistemi di IA non solo stanno diventando più intelligenti e sofisticati, ma devono anche affrontare nuove sfide e rischi. Durante lo sviluppo e l'implementazione dell'IA, è necessario garantirne la sicurezza, e questo è ciò che viene definito sicurezza dell'IA. Ciò significa proteggere i sistemi di IA dagli attacchi e garantire che funzionino come previsto e in modo sicuro.
Questo articolo tratterà alcuni dei principali rischi per la sicurezza dell'IA associati ai sistemi di IA, i modi per affrontarli e come SentinelOne è in grado di proteggere i sistemi di IA. Discuteremo diversi tipi di metodi di attacco che prendono di mira i modelli di IA, tra cui il data poisoning, l'inversione dei modelli e gli esempi avversari.
Che cos'è la sicurezza dell'IA?
La sicurezza dell'IA è il campo che si occupa di proteggere i sistemi di IA e i loro componenti da varie minacce alla sicurezza (ad esempio, attacchi ostili) e vulnerabilità (ad esempio, avvelenamento dei dati). Significa proteggere i dati, gli algoritmi, i modelli e l'infrastruttura coinvolti nelle applicazioni di AI. Il ruolo della sicurezza AI è quello di garantire che il sistema sia sicuro e funzioni correttamente. Ciò include tutto, dall'accesso non autorizzato alle violazioni dei dati e agli attacchi all'AI che potrebbero comprometterne la funzionalità o i risultati.
La sicurezza dell'IA è essenziale per diversi motivi:
- Protezione dei dati: Molti sistemi di IA trattano enormi quantità di dati sensibili. Pertanto, è necessario proteggere questi dati per prevenire violazioni.
- Integrità del modello: la manomissione di dati dannosi potrebbe compromettere l'efficacia dei modelli di IA. È quindi necessario mantenere l'integrità del modello.
- Prevenzione degli abusi: la sicurezza dell'IA aiuta a impedire agli aggressori di sfruttare i sistemi di IA per scopi dannosi.
- Fiducia e adozione: Una maggiore sicurezza porta a una maggiore fiducia nelle tecnologie basate sull'intelligenza artificiale, favorendone una maggiore adozione in tutti i settori.
- Conformità: Molti settori impongono normative severe sulla gestione dei dati e sull'uso dell'intelligenza artificiale. La sicurezza dell'intelligenza artificiale aiuta le organizzazioni a soddisfare tali requisiti di conformità.
14 Rischi e minacce alla sicurezza dell'IA
Per proteggersi dai numerosi tipi di rischi per la sicurezza che interessano tutti i sistemi di IA, le organizzazioni devono innanzitutto comprendere quali sono tali rischi. Di seguito sono riportati i principali rischi e minacce alla sicurezza dell'IA.
#1. Avvelenamento dei dati
In questo tipo di attacco, gli aggressori inseriscono dati errati nel set di dati utilizzato per addestrare l'IA. Questi dati corrotti possono modificare le funzionalità dell'IA e creare scelte o previsioni errate. È quindi possibile aggiungere al set di dati nuovi punti dati errati o modificati, rendendo impossibile il corretto apprendimento del processo di IA. Sebbene l'impatto del avvelenamento dei dati possa sembrare sottile, può essere pericoloso e sabotare gradualmente le prestazioni del modello di un sistema di IA.
#2. Inversione del modello
Qualsiasi attacco di inversione del modello cerca di recuperare i dati di addestramento utilizzati per creare un'IA. Gli aggressori possono estrarre informazioni sui dati di addestramento semplicemente interrogando ripetutamente il modello ed esaminandone i risultati. Ciò costituisce una grave minaccia alla privacy, soprattutto se l'IA è stata addestrata su informazioni proprietarie o private. L'inversione del modello può comportare la fuga di informazioni proprietarie o dei dati di specifici utenti individuali. Questo è un rischio particolare per i modelli che offrono output specifici o dettagliati.
#3. Esempi avversari
Si tratta di input fuorvianti, appositamente creati per i sistemi di IA, in particolare nel campo dell'apprendimento automatico. Gli aggressori apportano piccole modifiche, quasi impercettibili, ai dati di input che provocano una classificazione errata o un'interpretazione errata dei dati da parte dell'IA, come ad esempio un'immagine leggermente modificata che è invisibile all'occhio umano ma che induce l'IA a classificarla in modo completamente errato. Utilizzando esempi avversari, è possibile eludere un sistema di sicurezza basato sull'intelligenza artificiale o manipolare il processo decisionale di un sistema guidato dall'intelligenza artificiale. Ciò è particolarmente vero in campi quali i veicoli autonomi, il riconoscimento facciale e l'identificazione di malware.
#4. Furto di modelli
In questo tipo di attacco viene costruita una replica o qualcosa di molto simile a un modello di IA proprietario. Gli aggressori inviano più query al modello di destinazione e poi utilizzano le sue risposte per addestrare un modello sostitutivo. Ciò può comportare il furto di proprietà intellettuale e di vantaggio competitivo. Ciò è particolarmente cruciale per le aziende che offrono modelli di IA come servizio. Il modello copiato potrebbe essere utilizzato per creare un servizio concorrente o per individuare difetti generali/di sicurezza nel modello originale.
#5. Violazione della privacy
I modelli di IA possono memorizzare e divulgare informazioni sensibili dal set di dati di addestramento. Ciò può verificarsi quando al modello vengono poste determinate domande o quando genera risultati. La violazione della privacy può riguardare dati personali, segreti commerciali o altre informazioni sensibili. Nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale, ciò può diventare un problema perché tali modelli tendono a generare testo basato sui dati di addestramento. Inutile dire che tali violazioni devono essere accuratamente evitate sottoponendo i sistemi di IA a regolari controlli.
#6. Attacco backdoor
Questo attacco consiste nell'incorporare backdoor dannose nei modelli di IA durante la fase di addestramento. Tali backdoor vengono attivate da input particolari, che possono causare un comportamento non intenzionale del modello. Ad esempio, un sistema di riconoscimento delle immagini con backdoor potrebbe classificare le immagini in modo errato se al loro interno sono presenti determinati modelli. A volte sono molto difficili da individuare poiché, nella maggior parte dei casi, il modello si comporta normalmente. Questo tipo di attacco può compromettere l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi di IA in scenari importanti.
#7. Attacchi di evasione
I dati di output si basano semplicemente sugli input forniti e questi attacchi consistono nel manipolare tali dati di input in modo tale da aggirare qualsiasi sistema di rilevamento basato sull'IA. Gli aggressori modificano il contenuto o il comportamento per aggirare i rilevatori di sicurezza dell'IA. Il malware potrebbe essere modificato in modo da non essere rilevato dai programmi antivirus che operano utilizzando l'IA. Ciò aiuta gli aggressori a eludere gli attacchi e solleva la preoccupazione che le IA incaricate della sicurezza possano diventare inefficaci, consentendo a una minaccia di passare inosservata.
#8. Inferenza dei dati
Gli attacchi di inferenza dei dati si verificano quando gli aggressori sono in grado di analizzare modelli e correlazioni nei risultati dei sistemi di IA e utilizzarli per dedurre informazioni protette. In alcuni casi, anche la rivelazione di dati indiretti può causare violazioni della privacy. Questi attacchi sono spesso difficili da contrastare perché utilizzano le primitive dell'IA esistenti, come la capacità di scoprire modelli nascosti. Questo rischio dimostra l'importanza di selezionare con attenzione ciò che i sistemi di IA possono immagazzinare e produrre.
#9. Ingegneria sociale potenziata dall'IA
In questo modo gli aggressori utilizzano l'IA per creare attacchi di ingegneria sociale altamente efficaci e personalizzati. I sistemi GenAI possono creare contenuti testuali, vocali o persino video realistici per convincere i bersagli. L'IA potrebbe persino scrivere e-mail di phishing progettate specificamente per colpire singoli destinatari. Ciò aggiunge un rischio elevato alle minacce di social engineering tradizionali e più familiari, poiché queste sono diventate sempre più difficili da rilevare, con un tasso di successo superiore a quello di fallimento.
#10. Attacchi API
Le API costituiscono connessioni critiche tra i sistemi di IA e altri software, rendendole bersagli attraenti per gli aggressori. Gli exploit comuni includono l'accesso non autorizzato attraverso un'autenticazione debole, la manipolazione degli input per avvelenare il comportamento del modello e l'estrazione di dati attraverso endpoint non sicuri. Inoltre, gli aggressori possono sovraccaricare le API con richieste dannose per interrompere i servizi di IA. Le misure di sicurezza essenziali includono un'autenticazione forte, la convalida degli input, la limitazione della velocità e il monitoraggio continuo.
#11. Vulnerabilità hardware
I sistemi di IA spesso si affidano a hardware specializzato per un'elaborazione efficiente. Gli aggressori possono sfruttare le vulnerabilità di questo hardware per compromettere il sistema di IA. Ciò può includere attacchi side-channel che estraggono informazioni da segnali fisici come il consumo energetico o le emissioni elettromagnetiche. Le vulnerabilità hardware possono aggirare le misure di sicurezza a livello software, consentendo potenzialmente agli aggressori di accedere in profondità al sistema di IA. Questo rischio sottolinea la necessità di una progettazione e implementazione hardware sicura nelle applicazioni di IA.
#12. Avvelenamento del modello
Mentre l'avvelenamento dei dati si verifica durante il processo di spostamento manipolando il set di dati di addestramento, l'avvelenamento del modello avviene direttamente dal modello AI e si manifesta in due strategie. Gli aggressori modificano i parametri o l'architettura del modello con intenti malevoli. In questo modo creano potenziali attacchi backdoor nascosti o modificano il comportamento del modello in modo inaspettato e impercettibile. Il model poisoning è particolarmente pericoloso in contesti di apprendimento federato in cui diverse parti partecipano all'addestramento del modello.
Il rilevamento dell'avvelenamento del modello è difficile poiché gli effetti dell'avvelenamento possono manifestarsi solo in condizioni specifiche, il modello spesso mantiene buone prestazioni su dati di convalida puliti, le modifiche possono essere sottili e distribuite su molti pesi e, in contesti di apprendimento federato, può essere difficile risalire a quale partecipante abbia contribuito con aggiornamenti dannosi.
#13. Attacchi di trasferimento dell'apprendimento
Gli attacchi di apprendimento trasferito prendono di mira i modelli di IA basati sull'apprendimento trasferito, in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato come base e ottimizzato per un compito specifico. Creando dati avversari specifici, è possibile modificare il modello di base per includere una backdoor nascosta o un bias che sopravvive a qualsiasi processo di ottimizzazione specializzato successivo. Ciò può causare comportamenti imprevisti nel modello, che potrebbero renderlo non sicuro e/o inaffidabile in produzione. Gli attacchi di transfer learning destano preoccupazione anche perché molte organizzazioni potrebbero utilizzare un modello pre-addestrato per risparmiare tempo e denaro.
#14. Attacchi di inferenza dell'appartenenza
In questo attacco, l'aggressore vuole sapere se un determinato punto dati era presente nel set di addestramento dei modelli di IA. Gli aggressori possono utilizzare un output del modello per un input specifico per ottenere informazioni sui dati di addestramento. Ciò rappresenta chiaramente una significativa minaccia alla privacy, in particolare se i modelli sono addestrati su dati privati o riservati.
Come mitigare i rischi per la sicurezza dell'IA?
Affrontare i rischi per la sicurezza dell'IA non dipende da un'unica soluzione. Di seguito sono riportate cinque delle strategie più importanti per ridurre al minimo queste minacce:
1. Convalida dei dati
Le organizzazioni dovrebbero implementare una convalida completa dei dati per identificare e filtrare i dati dannosi o corrotti. Questi algoritmi sono generalmente utilizzati per pulire i dati di input in modo che possano essere inseriti nel sistema di IA. Le organizzazioni dovrebbero utilizzare algoritmi di rilevamento delle anomalie per individuare comportamenti anomali nei set di addestramento o di convalida. È necessario garantire frequenti controlli e l'integrità dei set di dati utilizzati per addestrare e testare i modelli di IA. Tali misure possono proteggere dagli attacchi di avvelenamento dei dati e ridurre al minimo il rischio di pregiudizi involontari nei sistemi di IA.
2. Migliorare la sicurezza dei modelli
Le organizzazioni dovrebbero utilizzare tecniche come la privacy differenziale per addestrare i dati di addestramento in modo da consentire comunque prestazioni accurate del modello, ma rendendo più difficile per un aggressore estrarre informazioni su un singolo individuo. Le organizzazioni dovrebbero implementare un calcolo multipartitico sicuro per l'addestramento congiunto dell'IA con zero perdite di dati. Esempi avversari/maligni possono essere utilizzati per testare regolarmente i modelli al fine di renderli più sicuri e robusti. La crittografia dei modelli e le enclavi sicure dovrebbero essere utilizzate per garantire che i modelli di IA siano sicuri o a prova di manomissione.
3. Controlli di accesso rigorosi
Le organizzazioni dovrebbero stabilire livelli di autenticazione e autorizzazione per ogni componente all'interno del sistema di IA. Inoltre, le aziende dovrebbero abilitare l'autenticazione a più fattori per il modello di IA e l'accesso ai dati di addestramento.
Le organizzazioni possono utilizzare il principio dei privilegi minimi in modo che gli utenti root ottengano solo le autorizzazioni strettamente necessarie. Identificare possibili attacchi di tipo injection e bombardare vari input consentirà di individuare quali diritti di accesso devono essere modificati o quali database devono essere riportati alle autorizzazioni corrette. Inoltre, gli sviluppatori dovrebbero utilizzare una crittografia forte sia per i dati in transito che per quelli inattivi, al fine di prevenire accessi non autorizzati/violazioni.
4. Audit di sicurezza regolari
Le organizzazioni dovrebbero condurre regolarmente valutazioni di sicurezza dei sistemi di IA per determinare se esistono vulnerabilità. La sicurezza del sistema dovrebbe essere valutata utilizzando strumenti automatizzati con test di penetrazione manuali. Le revisioni del codice vengono utilizzate per identificare le vulnerabilità negli algoritmi di IA e nel software che li supporta. Le organizzazioni dovrebbero mantenere aggiornati e patchati tutti i componenti del sistema di IA per proteggersi dalle vulnerabilità note. L'altra best practice consiste nel monitorare il sistema 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in modo che, in caso di incidenti di sicurezza, i team di sicurezza possano reagire immediatamente.
5. Pratiche etiche di IA
Le organizzazioni dovrebbero stabilire i limiti di uno sviluppo accettabile e responsabile delle applicazioni di IA nella loro attività. Dovrebbero incorporare la trasparenza per rendere il sistema responsabile. Monitoraggio e valutazione regolari dei risultati dei modelli per identificare i vantaggi bidirezionali, ovvero i pregiudizi incorporati nei risultati dell'IA. Risposta rapida ed efficace alle violazioni dell'IA o ad altre questioni etiche con playbook di risposta agli incidenti. Le organizzazioni dovrebbero condurre corsi di formazione sulla sicurezza e l'etica per gli sviluppatori e gli utenti dell'IA.
In che modo SentinelOne può essere d'aiuto?
SentinelOne fornisce alcune delle funzionalità essenziali per migliorare la sicurezza dell'IA. L'azienda garantisce la sicurezza utilizzando le capacità dell'IA, ma può anche aiutare a proteggere l'IA stessa. Ecco come:
- Rilevamento autonomo delle minacce: SentinelOne utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare e rispondere alle minacce in modo autonomo. Ciò consente ai sistemi di IA di essere più immuni a diversi tipi di attacchi, compresi quelli alle infrastrutture.
- IA comportamentale: La piattaforma utilizza l'IA comportamentale per identificare comportamenti o attività anomali che potrebbero essere segni di una compromissione della sicurezza. È utile per scoprire nuovi tipi di attacchi che i sistemi tradizionali non sono in grado di rilevare, descrivendoli con delle firme.
- Risposta automatizzata: SentinelOne è dotato di una funzionalità di risposta automatizzata alle minacce. Il sistema può intervenire immediatamente quando viene rilevata una minaccia per mitigare e contenere il rischio, riducendo così i danni ai sistemi di IA.
- Protezione degli endpoint: SentinelOne’s Endpoint Security protegge gli endpoint, impedendo agli utenti non autorizzati di accedere ai sistemi di IA e tentativi di esfiltrazione dei dati.
- Visibilità della rete: la visibilità completa dell'intera rete aiuta a tracciare il flusso di dati su tutti i canali da e verso i sistemi di IA, consentendo alle organizzazioni di scoprire se vi sono fughe di informazioni o se soggetti non autorizzati stanno tentando di hackerare il sistema.
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Richiedi una demoConclusione
L'implementazione di queste moderne tecnologie comporta la necessità di rafforzare la sicurezza dell'IA, un aspetto importante da esaminare attentamente. Con i sistemi di IA che progrediscono in ogni campo e richiedono protezione da una varietà di minacce e vulnerabilità, la loro importanza è destinata ad aumentare man mano che un numero crescente di organizzazioni li utilizza. Le organizzazioni devono essere consapevoli dei rischi che possono derivare dall'IA, come il data poisoning, l'inversione dei modelli e gli attacchi avversari.
Ecco perché sono necessarie misure di sicurezza estese per contrastare la minaccia. Queste potrebbero includere una forte convalida dei dati, elevati livelli di sicurezza dei modelli, controlli di accesso sicuri, frequenti audit di sicurezza e pratiche etiche di IA. Queste strategie aiuteranno le organizzazioni a proteggere i sistemi di IA, la privacy dei dati e l'integrità di ogni decisione e risultato derivante da un algoritmo.
SentinelOne fornisce sicurezza dove è importante per i sistemi di IA. La soluzione di sicurezza basata sull'IA aiuta le organizzazioni a rispondere alle minacce in tempo reale. La necessità di un approccio proattivo al mantenimento della sicurezza che soddisfi le esigenze della futura tecnologia di IA sarà un obiettivo in continua evoluzione.
FAQs
Le principali minacce alla sicurezza, insieme alle possibili soluzioni per il data poisoning, l'inversione dei modelli, gli esempi avversari, la violazione della privacy e gli attacchi backdoor. Tutti questi rischi influenzano il funzionamento dei sistemi di IA.
Esistono molti modi in cui i cybercriminali possono compromettere i sistemi di IA, come il furto di modelli, gli attacchi di evasione e lo sfruttamento delle API. Gli aggressori possono anche utilizzare metodi per recuperare contenuti testuali dai modelli di IA, dati sensibili o caratteristiche di input sottili per manipolare l'output del modello.
I sistemi di IA possono potenziare gli attacchi informatici accelerando gli approcci di ingegneria sociale e adattandoli a ciascun utente. Ciò significa che possono produrre e-mail di phishing credibili, deepfake o altre forme di contenuti dannosi, che avranno maggiori possibilità di ingannare le vittime.
La spiegabilità è una caratteristica fondamentale della protezione contro le minacce informatiche, poiché fornisce informazioni sulle ragioni alla base del processo decisionale dei modelli di IA. Queste misure di trasparenza consentono la divulgazione per individuare eventuali pregiudizi, punti deboli o comportamenti imprevisti nei sistemi di IA.
Le organizzazioni possono mitigare i rischi per la sicurezza dell'IA implementando una solida convalida dei dati, migliorando la sicurezza dei modelli, rafforzando i controlli di accesso, conducendo regolari audit di sicurezza e sviluppando pratiche etiche di IA.
Alcuni degli strumenti che possono essere utilizzati per proteggere i modelli di IA sono i framework di privacy differenziale, le piattaforme di apprendimento federato, le soluzioni di crittografia dei modelli e i sistemi di monitoraggio della sicurezza basati sull'IA come SentinelOne. Questi servizi difendono da molteplici minacce e vulnerabilità alla sicurezza.