I 14 principali rischi per la sicurezza dell'AI nel 2026

Introduzione

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. Questo include tutto, dall'apprendimento alla risoluzione dei problemi e, naturalmente, al processo decisionale. Il sistema fornisce enormi quantità di dati ai sistemi di AI che operano secondo algoritmi complessi e processi di pensiero simili a quelli umani per apprendere e acquisire esperienza. Le sue applicazioni possono coprire una varietà di campi, dall'assistenza sanitaria, alla finanza e ai trasporti fino ai settori manifatturieri.

Il problema, tuttavia, è che i sistemi di AI non stanno solo diventando più intelligenti e sofisticati, ma stanno anche affrontando sfide e rischi più recenti. Durante lo sviluppo e la distribuzione dell'AI, è necessario garantirne la sicurezza, e questo è chiamato sicurezza dell'AI. Ciò significa proteggere i sistemi di AI dagli attacchi e garantire che funzionino come previsto e in sicurezza.

Che cos'è la sicurezza dell'AI?

La sicurezza dell'AI è il campo che si occupa di proteggere i sistemi di AI e i loro componenti da varie minacce alla sicurezza (ad esempio, attacchi adversarial) e vulnerabilità (ad esempio, data poisoning). Significa proteggere i dati, gli algoritmi, i modelli e l'infrastruttura coinvolti nelle applicazioni di AI. Il ruolo della sicurezza dell'AI è garantire che il sistema sia sicuro e funzioni correttamente. Questo include tutto, dall'accesso non autorizzato alle violazioni dei dati e agli attacchi all'AI che potrebbero comprometterne la funzionalità o gli output.

La sicurezza dell'AI è essenziale per diversi motivi:

1. Protezione dei dati: Molti sistemi di AI gestiscono enormi quantità di dati sensibili. Pertanto, proteggere questi dati è necessario in quanto aiuterà a prevenire una violazione dei dati.
2. Integrità del modello: La manomissione con dati dannosi potrebbe compromettere l'efficacia dei modelli di AI. Pertanto, è necessario mantenere l'integrità del modello.
3. Prevenzione dell'uso improprio: La sicurezza dell'AI aiuta a impedire agli attaccanti di sfruttare i sistemi di AI per scopi dannosi.
4. Fiducia e adozione: Una migliore sicurezza porta a una maggiore fiducia nelle tecnologie abilitate dall'AI, promuovendone una più ampia adozione nei vari settori.
5. Conformità: Molti settori impongono normative rigorose sulla gestione dei dati e sull'uso dell'AI. La sicurezza dell'AI aiuta le organizzazioni a soddisfare tali requisiti di conformità.

14 rischi e minacce per la sicurezza dell'AI

Per proteggersi dai numerosi tipi di rischi per la sicurezza che interessano tutti i sistemi di AI, le organizzazioni devono prima comprendere quali siano tali rischi. Di seguito sono riportati i maggiori rischi e minacce per la sicurezza dell'AI.

#1. Data Poisoning

In questo attacco, gli attaccanti inseriscono dati errati nel dataset utilizzato per addestrare l'AI. Questi dati corrotti possono modificare la funzionalità dell'AI e creare scelte o previsioni false. Nuovi punti dati falsi o punti dati falsi modificati possono quindi essere aggiunti al dataset, rendendo impossibile per il processo di AI apprendere correttamente. Sebbene gli impatti del data poisoning possano sembrare lievi, possono essere pericolosi e sabotare gradualmente le prestazioni del modello di un sistema di AI.

#2. Inversione del modello

Qualsiasi attacco di model inversion mira a recuperare i dati di addestramento utilizzati per creare un'IA. Gli attaccanti possono estrarre informazioni sui dati di addestramento semplicemente interrogando ripetutamente il modello ed esaminandone gli output. Ciò costituisce una grave minaccia alla privacy, soprattutto se l'IA è stata addestrata su informazioni proprietarie o private. La model inversion può comportare la divulgazione di informazioni proprietarie o dei dati di specifici singoli utenti. Si tratta di un rischio particolarmente elevato per i modelli che offrono output specifici o dettagliati.

#3. Esempi adversarial

Si tratta di input ingannevoli, appositamente creati per i sistemi di AI, in particolare nel dominio del machine learning. Gli attaccanti apportano piccole modifiche ai dati di input, quasi trascurabili, che provocano una classificazione o un'interpretazione errata dei dati da parte dell'AI, come un'immagine leggermente modificata che è invisibile agli esseri umani ma induce un'AI a classificarla in modo completamente errato. Utilizzando esempi adversarial, è possibile eludere un sistema di sicurezza basato sull'AI o manipolare il processo decisionale di un sistema guidato dall'AI. Ciò è particolarmente vero in campi come i veicoli autonomi, il riconoscimento facciale e l'identificazione del malware.

#4. Furto del modello

In questo attacco, viene costruita una replica o qualcosa di molto simile a un modello di AI proprietario. Gli attaccanti inviano più query al modello bersaglio e poi utilizzano le sue risposte per addestrare un modello sostitutivo. Ciò può comportare il furto di proprietà intellettuale e di vantaggio competitivo. Questo è particolarmente cruciale per le aziende che offrono modelli di AI come servizio. Il modello copiato potrebbe essere utilizzato per creare un servizio concorrente o per individuare difetti generali/di sicurezza nel modello originale.

#5. Perdita di privacy

I modelli di AI possono memorizzare e divulgare informazioni sensibili dal dataset di addestramento. Ciò potrebbe accadere quando al modello vengono poste determinate domande o quando genera output. La perdita di privacy può riguardare dati personali, segreti commerciali o altre informazioni sensibili. Nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale, questo può diventare una responsabilità perché tali modelli tendono a generare testo sulla base dei dati di addestramento. Inutile dire che tali divulgazioni devono essere accuratamente evitate verificando regolarmente i sistemi di AI.

#6. Attacco backdoor

Questo attacco comporta l'incorporazione di backdoors dannose nei modelli di AI durante la fase di addestramento. Tali backdoor vengono attivate da input particolari, che possono far sì che il modello si comporti in modo non intenzionale. Ad esempio, un sistema di riconoscimento delle immagini con backdoor potrebbe classificare le immagini in modo errato se al loro interno sono presenti determinati pattern. A volte sono molto difficili da individuare poiché, per la maggior parte del tempo, il modello si comporta normalmente. Questo attacco può compromettere l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi di AI in scenari importanti.

#7. Attacchi di evasione

I dati di output si basano semplicemente sull'input fornito e tali attacchi consistono nel manipolare quei dati di input in modo da eludere qualsiasi sistema di rilevamento basato sull'AI. Gli attaccanti modificano il contenuto o il comportamento per aggirare i rilevatori di sicurezza AI. Il malware potrebbe essere modificato in modo da non essere rilevato dai programmi antivirus che operano utilizzando l'AI. Questo aiuta gli attaccanti negli attacchi di evasione e solleva la preoccupazione che le AI 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 attaccanti sono in grado di analizzare pattern e correlazioni negli output dei sistemi di AI e di utilizzarli per dedurre informazioni protette. In alcuni casi, anche la divulgazione di dati indiretti può causare violazioni della privacy. Questi attacchi sono spesso difficili da contrastare perché utilizzano le primitive di AI esistenti, come la capacità di scoprire pattern nascosti. Questo rischio mostra l'importanza di selezionare con attenzione ciò che i sistemi di AI possono ricevere in input e produrre in output.

#9. Social engineering potenziato dall'AI

È così che gli attaccanti utilizzano l'AI per creare attacchi di social engineering altamente efficaci e personalizzati. I sistemi GenAI possono creare contenuti realistici di testo, voce o persino video per convincere i bersagli. L'AI potrebbe persino scrivere email di phishing progettate specificamente per colpire singoli destinatari. Questo aggiunge un rischio elevato alle minacce di social engineering tradizionali e più familiari, poiché 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 AI e altri software, rendendole obiettivi interessanti per gli attaccanti. Gli exploit comuni includono accesso non autorizzato tramite autenticazione debole, manipolazione degli input per alterare il comportamento del modello ed estrazione di dati tramite endpoint non sicuri. Inoltre, gli attaccanti possono sovraccaricare le API con richieste dannose per interrompere i servizi di AI. Le misure di sicurezza essenziali includono autenticazione forte, validazione degli input, rate limiting e monitoraggio continuo.

#11. Vulnerabilità hardware

I sistemi di IA spesso si affidano a hardware specializzato per un'elaborazione efficiente. Gli attaccanti possono sfruttare vulnerabilità in 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, potenzialmente concedendo agli attaccanti un accesso profondo al sistema di IA. Questo rischio sottolinea la necessità di una progettazione e implementazione hardware sicure nelle applicazioni di IA.

#12. Model Poisoning

Mentre il data poisoning si verifica durante il processo di movimento manipolando il dataset di addestramento, il model poisoning avviene direttamente sul modello di AI e si presenta in due strategie. Gli attaccanti modificano i parametri o l'architettura del modello con intento malevolo. Creando così potenziali backdoor attacks o modificare il comportamento del modello in qualche modo inaspettato e impercettibile. L'avvelenamento del modello è particolarmente pericoloso negli ambienti di apprendimento federato in cui più parti partecipano all'addestramento del modello.

Il rilevamento dell'avvelenamento del modello è difficile poiché gli effetti dell'avvelenamento possono manifestarsi solo in specifiche condizioni di attivazione, il modello spesso mantiene buone prestazioni su dati di convalida puliti, le modifiche possono essere sottili e distribuite su molti pesi e, negli ambienti di apprendimento federato, può essere difficile risalire a quale partecipante abbia contribuito con aggiornamenti dannosi.

#13. Attacchi di Transfer Learning

Gli attacchi di transfer learning prendono di mira i modelli di IA basati sul transfer learning, in cui un modello pre-addestrato viene utilizzato come base e perfezionato per l'attività specifica. Creando dati avversari specifici, possono modificare il modello di base per includere una backdoor nascosta o un bias che sopravvive a qualsiasi successivo processo di perfezionamento specializzato. Ciò può causare comportamenti imprevisti nel modello, che potrebbero renderlo non sicuro e/o inaffidabile in produzione. Vi è inoltre preoccupazione per gli attacchi di transfer learning, poiché molte organizzazioni possono utilizzare un modello pre-addestrato per risparmiare tempo e denaro.

#14. Attacchi di inferenza dell'appartenenza

In questo attacco, l'attaccante vuole sapere se uno specifico punto dati era nel set di addestramento dei modelli di IA. Gli attaccanti possono usare un output del modello per uno specifico input per sapere qualcosa sui dati di addestramento. Questo rappresenta chiaramente una significativa minaccia alla privacy, in particolare se i modelli sono addestrati su dati privati o riservati.

Come mitigare i rischi di sicurezza dell'IA?

Affrontare i rischi di 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 dati dannosi o corrotti. In genere viene utilizzata per pulire i dati di input in modo che possano essere immessi nel sistema di IA. Le organizzazioni dovrebbero utilizzare algoritmi di rilevamento delle anomalie per individuare comportamenti anomali nei set di addestramento o di convalida. Dovrebbero essere garantiti audit frequenti 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 bias involontari nei sistemi di IA.

2. Rafforzare la sicurezza del modello

Le organizzazioni dovrebbero utilizzare tecniche come la privacy differenziale per addestrare i dati di training in modo da consentire comunque prestazioni accurate del modello, ma rendere più difficile per un attaccante estrarre informazioni su un singolo individuo. Le organizzazioni dovrebbero implementare il calcolo sicuro multipartitico per l'addestramento congiunto dell'AI con perdita di dati pari a zero. Esempi avversari/malevoli possono essere utilizzati per testare regolarmente i modelli al fine di renderli più sicuri e robusti. La crittografia del modello e gli enclave sicuri dovrebbero essere utilizzati per garantire che i modelli di AI siano sicuri o protetti da manomissioni.

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 autenticazione a più fattori per il modello di IA e l'accesso ai dati di addestramento.

Le organizzazioni possono usare il principio del privilegio minimo in modo che gli utenti root ottengano solo le autorizzazioni strettamente necessarie. Identificare possibili attacchi di injection e bombardare vari input rivelerà quali diritti di accesso devono essere modificati o se il database deve essere riportato al corretto insieme di autorizzazioni. Inoltre, gli sviluppatori dovrebbero usare una crittografia forte sia per i dati in transito sia per i dati a riposo 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 sono presenti vulnerabilità. La sicurezza del sistema dovrebbe essere valutata utilizzando strumenti automatizzati insieme a 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 tutti i componenti del sistema di IA aggiornati e corretti con patch per proteggersi dalle vulnerabilità note. L'altra best practice consiste nell'avere un monitoraggio 24/7 in modo che, in caso di incidenti di sicurezza, i team di sicurezza possano reagire istantaneamente.

5. Pratiche etiche per l'IA

Le organizzazioni dovrebbero stabilire i confini di uno sviluppo accettabile e responsabile delle applicazioni di AI nella propria attività. Dovrebbero incorporare la trasparenza per rendere il sistema responsabile. Il monitoraggio e la valutazione regolari dei risultati dei modelli per identificare compromessi bidirezionali, ossia bias incorporati negli output dell'AI. Rispondere rapidamente ed efficacemente alle violazioni dell'AI o ad altre questioni etiche con playbook di incident response. Le organizzazioni dovrebbero condurre formazione sulla sicurezza e sull'etica per gli sviluppatori e gli utenti di AI.

In che modo SentinelOne può aiutare?

SentinelOne fornisce alcune delle funzionalità essenziali per migliorare la sicurezza dell'IA. L'azienda fornisce sicurezza utilizzando capacità di IA, ma può anche aiutare a proteggere l'IA stessa. Ecco come:

1. Rilevamento autonomo delle minacce: SentinelOne usa l'intelligenza artificiale per rilevare e rispondere alle minacce in modo autonomo. Ciò consente ai sistemi di IA di essere più immuni a diversi attacchi, inclusi gli attacchi all'infrastruttura.
2. IA comportamentale: La piattaforma usa l'IA comportamentale per identificare comportamenti o attività anomali che potrebbero essere un segno di una compromissione della sicurezza. È utile per scoprire nuovi tipi di attacchi che i sistemi regolari non possono rilevare, descrivendoli con firme.
3. Risposta automatizzata: SentinelOne include 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.
4. Protezione degli endpoint: SentinelOne’s Endpoint Security protegge gli endpoint, impedendo agli utenti non autorizzati di accedere ai sistemi di IA e i tentativi di esfiltrazione dei dati.
5. Visibilità della rete: La visibilità completa dell'intera rete aiuta a tracciare il flusso di dati attraverso tutti i canali da e verso i sistemi di IA, consentendo alle organizzazioni di scoprire se qualche informazione sta fuoriuscendo o se attori non autorizzati stanno tentando di introdursi.

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Conclusione

L'implementazione di queste moderne tecnologie comporta la necessità di un'IA che rafforzi la sicurezza, un'area importante che deve essere esaminata attentamente. Con i sistemi di IA che progrediscono in ogni campo e richiedono protezione da una varietà di minacce e vulnerabilità, l'importanza non potrà che aumentare man mano che più organizzazioni lavorano con essi. Le organizzazioni devono essere consapevoli dei rischi che possono verificarsi a causa dell'IA, come l'avvelenamento dei dati, l'inversione del modello e gli attacchi adversarial.

Per questo motivo sono necessarie ampie misure di sicurezza per contrastare la minaccia. Ciò potrebbe includere una forte convalida dei dati, elevati livelli di sicurezza del modello, controlli di accesso sicuri, audit di sicurezza frequenti e pratiche etiche per l'IA. Queste strategie aiuteranno le organizzazioni a proteggere i sistemi di IA, la privacy dei dati e l'integrità di ogni decisione e output derivato da un algoritmo.

SentinelOne fornisce sicurezza dove conta 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 di una sicurezza che soddisfi le esigenze della futura tecnologia IA continuerà a essere un obiettivo in continuo movimento.