L'intelligenza artificiale ha raggiunto un livello tale da poter produrre testi che sembrano scritti da esseri umani grazie all'avvento dei Transformers e dell'IA generativa. Questi sistemi di IA sono in grado di fare qualsiasi cosa, dagli articoli alle immagini e persino al codice in diversi settori. Ma come tutti ben sappiamo, da un grande potere derivano grandi responsabilità, e l'aumento dell'IA generativa ha ovviamente aperto una serie di rischi per la sicurezza che devono essere risolti.
In questo post approfondiremo cosa sia la sicurezza dell'IA generativa, quali minacce potrebbero derivare da un uso improprio e come è possibile ridurle. Discuteremo anche del ruolo delle soluzioni di sicurezza informatica come SentinelOne nell'aiutare le organizzazioni ad affrontare le minacce emergenti.
Che cos'è la sicurezza dell'IA generativa?
IA generativa La sicurezza dell'IA generativa si riferisce alle pratiche e agli strumenti utilizzati per proteggere i sistemi in grado di produrre nuovi contenuti da abusi o per proteggerli da un uso improprio. Copre tutto, dalla privacy dei dati al potenziale di disinformazione generata dall'IA.
Poiché l'IA generativa potrebbe essere utilizzata per generare contenuti estremamente realistici che possono essere utilizzati in modo dannoso, è necessario impegnarsi a fondo per garantire la sicurezza di questi sistemi. L'IA generativa potrebbe essere utilizzata per creare deepfake, generare codice dannoso e automatizzare attacchi di ingegneria sociale su larga scala se la tecnologia non è sicura fin dalla progettazione. Mantenere sicuri i sistemi di IA generativa protegge sia il sistema stesso che chiunque possa essere preso di mira dai suoi risultati.
Un rischio chiave nella sicurezza dell'IA generativa è legato alla privacy dei dati. Questi sistemi sono addestrati su enormi database, che possono contenere dati privati o personali. È importante proteggere e rendere anonimi questi dati di addestramento. Ancora più importante, le informazioni prodotte dai sistemi di IA generativa rappresentano di per sé un rischio significativo e possono inavvertitamente esporre dati personali privati se non gestite correttamente.
Inoltre, uno dei punti principali della sicurezza dell'IA generativa è il modo in cui può influire su una vasta gamma di questioni relative alla privacy e al rispetto delle norme, sviluppando varie procedure di trattamento dei dati con determinati controlli su altre questioni etiche, ovvero i contenuti generati da questa tecnologia devono mantenere orientamenti più significativi e correlati allo scopo.
10 rischi per la sicurezza dell'IA generativa
Le capacità dell'IA generativa stanno migliorando e ogni nuova funzionalità è accompagnata da una nuova serie di rischi per la sicurezza. Comprendere questi rischi è molto importante per le aziende che desiderano utilizzare la tecnologia dell'IA generativa, ma che dispongono comunque di solide risorse di sicurezza. Ecco dieci principali vulnerabilità di sicurezza dell'IA generativa:
#1. Generazione di deepfake
L'IA generativa ha migliorato la creazione di deepfake, ovvero video, immagini o registrazioni audio falsi ma molto realistici (più comunemente associati a video osceni con scambio di volti). Questa tecnologia rende possibili notizie false come mai prima d'ora, perché è in grado di creare filmati dall'aspetto estremamente realistico, rendendo i deepfake un problema molto serio.
Ma la portata dei deepfake va ben oltre il semplice intrattenimento o gli scherzi. I deepfake possono portare al furto di identità di persone di alto profilo come funzionari o dirigenti e possono essere responsabili di cause alla base della distruzione della reputazione, di frodi finanziarie o persino di instabilità politica. Immaginate cosa potrebbe causare un video deepfake del CEO che dice qualcosa di falso al prezzo delle azioni di un'organizzazione o come potrebbe seminare il panico tra i dipendenti e gli stakeholder.
#2. Attacchi di phishing automatizzati
L'intelligenza artificiale generativa sta cambiando lo stato dell'arte degli attacchi di phishing, rendendoli più avanzati e difficili da individuare. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di produrre automaticamente e su larga scala e-mail di phishing estremamente realistiche e personalizzate, imitando gli stili di scrittura e includendo personaggi reali completi di informazioni personali.
Queste campagne di phishing basate sull'intelligenza artificiale sono in grado persino di eludere le tecniche di sicurezza tradizionali basate sul pattern matching o sul rilevamento di parole chiave. Utilizzando un'intelligenza artificiale addestrata su enormi quantità di dati provenienti dai social network e da altre risorse disponibili pubblicamente, l'IA stessa potrebbe generare messaggi mirati a ogni singolo destinatario, migliorando così l'efficacia di tali attacchi. Il risultato è la possibilità di ottenere tassi di successo più elevati nella raccolta di credenziali, nella distribuzione di malware o nelle pratiche generali di ingegneria sociale.
#3. Generazione di codice dannoso
Strumenti come GitHub Copilot e Cursor AI utilizzano l'intelligenza artificiale generativa per scrivere codice. Sebbene possa essere uno strumento utile per creare soluzioni di sicurezza efficaci, la quantità di codice nuovo e dannoso prodotto dagli aggressori è sbalorditiva.
I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono analizzare il malware esistente, identificare modelli di attacco efficaci e generare nuove varianti in grado di eludere il rilevamento da parte delle misure di sicurezza tradizionali. Ciò potrebbe portare a un ulteriore sviluppo del malware ad alta velocità, mettendo sotto pressione gli specialisti della sicurezza informatica.
#4. Ingegneria sociale
Gli attacchi di ingegneria sociale stanno diventando sempre più frequenti grazie all'aiuto dell'intelligenza artificiale. Utilizzando enormi quantità di dati personali presenti sul web, l'intelligenza artificiale consente alle macchine di sviluppare attacchi di ingegneria sociale iper-personalizzati ed efficaci.
Questi attacchi basati sull'intelligenza artificiale vanno oltre il semplice phishing via e-mail. Possono spaziare dalla falsificazione di registrazioni vocali autentiche per attacchi di vishing (phishing vocale) allo sviluppo di bugie complesse per schemi di catfishing a lungo termine. Una delle cose che rende questi attacchi così insidiosi è la capacità dell'IA di adattare le proprie tattiche al volo, influenzando diversi obiettivi in modi unici.
#5. Attacchi ostili ai sistemi di IA
Più le organizzazioni si affidano all'IA per le misure di sicurezza. Gli attacchi avversari che il suo sistema di sicurezza può subire sono frequenti, poiché queste avversità sono per lo più causate da un rumore appositamente creato che imita perfettamente l'input, causando lo stesso output contenente determinati pacchetti o segnali malware che avvelenano i dati. Facendo sì che l'IA generativa crei altri input per ingannare un secondo (o più) livello dell'IA, questa può essere indotta a produrre output o decisioni errate.
L'IA generativa, ad esempio, può essere utilizzata per generare immagini progettate specificamente per sconfiggere gli algoritmi di deep learning in un sistema di riconoscimento delle immagini all'avanguardia o testi formulati per ingannare i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale, eludendo i software di moderazione dei contenuti. Attacchi avversari come questi minano l'affidabilità dei sistemi di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale e potrebbero alla fine lasciare enormi falle che i malintenzionati potrebbero sfruttare a loro vantaggio.
#6. Avvelenamento dei dati Gli attacchi di avvelenamento dei dati funzionano alterando i dati di addestramento utilizzati per costruire modelli di IA, che includono i sistemi di IA generativa. Possono anche sovvertire il comportamento dell'IA iniettando nel set di addestramento punti dati dannosi creati in modo subdolo.
Ad esempio, un attacco di avvelenamento dei dati su un sistema di IA generativa, come quello utilizzato per suggerire il completamento del codice, può iniettare vulnerabilità nei frammenti di codice proposti. Ciò è ancora più vero nei sistemi di sicurezza basati sull'IA. L'avvelenamento dei dati di addestramento potrebbe introdurre un punto cieco e un attacco in un altro punto potrebbe passare inosservato.
#7. Furto di modelli e reverse engineering
Man mano che i modelli di IA generativa diventano più sofisticati e preziosi, essi stessi diventano bersagli di furti e reverse engineering. Gli aggressori che ottengono l'accesso a questi modelli potrebbero utilizzarli per creare i propri sistemi concorrenti o, cosa ancora più pericolosa, per individuare e sfruttare le vulnerabilità dei sistemi basati sull'intelligenza artificiale.
Il furto di modelli potrebbe portare alla perdita di proprietà intellettuale, con un costo potenziale per le organizzazioni di milioni di dollari in investimenti in ricerca e sviluppo. Inoltre, se un aggressore è in grado di decodificare un modello utilizzato per scopi di sicurezza, potrebbe essere in grado di prevederne il comportamento e sviluppare strategie per aggirarlo, compromettendo l'intera infrastruttura di sicurezza costruita attorno a quel sistema di IA.
#8. Campagne di disinformazione generate dall'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale generativa è in grado di produrre quantità sovrumane di testo coerente e contestualizzato, rendendola un potente strumento per la disinformazione su larga scala. Dal punto di vista dell'intelligenza artificiale, esistono innumerevoli esempi di articoli fuorvianti, post sui social media e commenti che possono essere diffusi tramite i social media, colpendo un pubblico o piattaforme specifiche.
Tali notizie false alimentate dall'intelligenza artificiale, che iniziano come campagne di disinformazione, possono essere e sono state utilizzate per influenzare l'opinione pubblica (influenzare le elezioni) o causare panico sui mercati. L'unica soluzione per i fact-checker e i moderatori è aumentare la velocità con cui lavorano, in teoria alla stessa velocità con cui opera l'intelligenza artificiale stessa, prima che una bugia si diffonda così ampiamente da non poter essere contrastata.
#9. Violazioni della privacy nei risultati dell'IA
I modelli di IA generativa addestrati su enormi set di dati possono inavvertitamente divulgare dati privati nei loro risultati. Si parla in questo caso di "model leakage" o memorizzazione indesiderata.
Ad esempio, un modello linguistico mal addestrato potrebbe inconsapevolmente codificare segreti commerciali nei suoi risultati testuali. Allo stesso modo, un modello di generazione di immagini addestrato su immagini mediche potrebbe essere in grado di generare nuove informazioni specifiche sui pazienti umani nei suoi output. In questo caso, la violazione della privacy può avvenire in modo sottile e difficile da rilevare.
#10. Eccessiva dipendenza dai contenuti generati dall'IA
Il rischio di un'eccessiva dipendenza dai contenuti generati dall'IA senza un'adeguata verifica aumenterà man mano che l'IA generativa guadagnerà popolarità e i suoi output diventeranno più convincenti. Ciò a sua volta può causare la diffusione di inesattezze, pregiudizi o vere e proprie menzogne.
La posta in gioco potrebbe essere più alta in settori come il giornalismo, la ricerca o il processo decisionale per le aziende e le agenzie governative, dove accettare contenuti generati dall'IA senza alcun esame critico potrebbe avere un impatto sul mondo reale. Ad esempio, se ci si affida esclusivamente all'analisi di mercato generata dall'IA invece di verificare i risultati con esseri umani reali, ci si può aspettare raccomandazioni errate. Anche nel settore sanitario esiste il rischio che affidarsi eccessivamente ai risultati diagnostici generati dall'IA senza verificarli possa essere dannoso per i pazienti.
Mitigare i rischi per la sicurezza dell'IA generativa
Esistono alcuni modi efficaci per le organizzazioni di affrontare le sfide di sicurezza derivanti dall'IA generativa. Di seguito sono riportati cinque modi importanti per migliorare la sicurezza:
1. Controlli di accesso e autenticazione rigorosi
Controlli di accesso e autenticazione rigorosi sono fondamentali per garantire la sicurezza dei sistemi di IA generativa. Come negli esempi sopra riportati, l'autenticazione a più fattori, il controllo degli accessi basato sui ruoli e gli audit regolari rientrano tutti in questa categoria. L'IA generativa può talvolta essere utilizzata in modo inappropriato, quindi ridurre al minimo l'esposizione e limitare chi è in grado di interagire con questi modelli sono altre misure che le aziende possono adottare.
2. Migliorare i sistemi di protezione della privacy e dei dati
Se sono stati utilizzati dati per addestrare ed eseguire un modello di IA generativa, questi devono essere ben protetti. Ciò include una crittografia molto efficace dei dati (sia quelli inattivi che quelli in transito), fino ad arrivare a tecniche di privacy come la privacy differenziale, che garantiscono la riservatezza dei singoli punti. Audit regolari dei dati e politiche di conservazione dei dati adeguate possono impedire all'IA di divulgare inconsapevolmente informazioni di identificazione personale.
3. Stabilire una governance e un monitoraggio adeguati dei modelli
La chiave per garantire la sicurezza e l'affidabilità dei sistemi di IA generativa è disporre di un quadro completo di governance dei modelli. I controlli possono variare dall'esecuzione di regolari audit dei modelli, al monitoraggio di comportamenti/output imprevisti, alla progettazione di sistemi di sicurezza per evitare la generazione di contenuti dannosi. Grazie al monitoraggio continuo, è possibile individuare tempestivamente potenziali violazioni della sicurezza o deterioramenti del modello.
4. Investire nella formazione sull'etica e la sicurezza dell'IA
Per evitare i rischi, è essenziale che i dipendenti siano istruiti sull'etica e la sicurezza dell'IA. Questa preparazione comprende l'apprendimento di metodi efficaci per individuare i contenuti creati dall'IA, il riconoscimento dei limiti dei sistemi di IA e l'individuazione dei potenziali rischi per la sicurezza. In definitiva, man mano che le organizzazioni sviluppano una cultura di consapevolezza e responsabilità nell'uso dell'IA, questa fungerà da salvaguardia per la linea di difesa umana contro le minacce alla sicurezza derivanti dall'uso dell'intelligenza artificiale.
5. Collaborare con professionisti della sicurezza informatica e ricercatori di IA
La sicurezza dell'IA generativa richiede un dialogo continuo tra esperti di sicurezza e ricercatori di IA per essere sempre al passo con la mitigazione dei rischi posti dalle IA generative. Ciò può significare partecipare a gruppi di lavoro del settore, condividere informazioni sulle minacce e persino collaborare con il mondo accademico. Ciò consentirà alle organizzazioni di adeguare la propria strategia in modo da potersi adattare adeguatamente ai nuovi sviluppi sul fronte della sicurezza dell'IA.
Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come Singularity Endpoint Protection, sono in grado di rilevare e bloccare in tempo reale gli attacchi generativi basati sull'intelligenza artificiale.
In che modo SentinelOne può essere d'aiuto?
SentinelOne fornisce anche soluzioni per affrontare le sfide di sicurezza poste dall'IA generativa. Vediamo alcune di esse.
- Rilevamento delle minacce: SentinelOne è in grado di rilevare e rispondere in tempo reale a qualsiasi minaccia che tenti di intensificare gli attacchi.
- AI comportamentale: L'AI comportamentale proprietaria di SentinelOne è in grado di rilevare comportamenti anomali indicativi di attacchi generati dall'AI o di un uso non autorizzato dei sistemi di AI.
- Contenere e risolvere facilmente le minacce: Le funzionalità di risposta automatizzata di SentinelOne sono in grado di bloccare rapidamente gli attacchi tramite risposte che riducono l'impatto degli incidenti di sicurezza legati all'intelligenza artificiale.
- Endpoint ed EDR: SentinelOne protegge i dispositivi endpoint utilizzati per gli strumenti di IA generativa.
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Richiedi una demoConclusione
Sebbene l'IA generativa sia una tecnologia entusiasmante che offre capacità senza precedenti, introduce anche problematiche di sicurezza completamente nuove che le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione. Se le aziende sono consapevoli di questi rischi e si impegnano a rafforzare la sicurezza, l'IA generativa avrà un grande successo, con un potenziale enorme di benefici, evitando al contempo violazioni della sicurezza.
Con l'avanzare del campo dell'IA generativa, è importante che le aziende si mantengano al passo con le misure di sicurezza e le migliori pratiche all'avanguardia. L'IA generativa non solo crea un nuovo mondo di opportunità per affrontare le questioni future, ma presenta anche sfide che le aziende devono superare. Questi rischi, a loro volta, determinano ciò che deve essere fornito agli assistenti IA senza causare troppi danni. Per garantire la sicurezza dei sistemi di IA generativa, l'integrazione di Singularity’s AI-powered security è fondamentale per rilevare e prevenire le minacce emergenti.
"FAQs
L'IA generativa può essere utilizzata in modo improprio per il phishing e l'ingegneria sociale creando messaggi altamente personalizzati e convincenti su larga scala. Questi sistemi di IA sono in grado di analizzare grandi quantità di dati personali provenienti dai social media e da altre fonti per creare e-mail, messaggi o persino chiamate vocali che imitano fedelmente persone o organizzazioni affidabili.
Sì, l'IA generativa può essere utilizzata per creare codice dannoso o malware. I sistemi di IA addestrati su campioni di malware esistenti e repository di codice possono generare nuove varianti di malware o persino tipi completamente nuovi di software dannoso. Queste minacce generate dall'IA possono potenzialmente evolversi più rapidamente del malware tradizionale, rendendole più difficili da rilevare e neutralizzare.
I deepfake generati dall'IA sollevano significative preoccupazioni etiche a causa del loro potenziale di abuso e della difficoltà di distinguerli dai contenuti autentici. Una delle principali preoccupazioni è l'uso dei deepfake per diffondere informazioni errate o disinformazione, che possono manipolare l'opinione pubblica, influenzare le elezioni o danneggiare la reputazione. Ci sono anche preoccupazioni relative alla privacy, poiché i deepfake possono essere creati utilizzando l'immagine di qualcuno senza il suo consenso, portando potenzialmente a molestie o sfruttamento.
Le organizzazioni possono mitigare i rischi per la sicurezza dell'IA generativa attraverso un approccio multiforme. Ciò include l'implementazione di controlli di accesso e autenticazione rigorosi per i sistemi di IA, la garanzia di adeguate misure di protezione dei dati per i dati di addestramento e i risultati dell'IA e lo sviluppo di solidi quadri di governance dei modelli. Sono fondamentali regolari audit di sicurezza dei modelli di IA e dei loro output, così come investire nella formazione dei dipendenti in materia di etica e sicurezza dell'IA. Le organizzazioni dovrebbero inoltre tenersi informate sugli ultimi sviluppi in materia di sicurezza dell'IA e collaborare con esperti di sicurezza informatica.
I contenuti generati dall'IA possono essere uno strumento potente per diffondere disinformazione o informazioni errate grazie alla loro capacità di creare rapidamente grandi volumi di contenuti falsi ma convincenti. I sistemi di IA possono generare articoli di notizie false, post sui social media o persino interi siti web che sembrano legittimi. Questi sistemi possono adattare i contenuti a un pubblico specifico, rendendo le informazioni errate più credibili e condivisibili. L'IA può anche essere utilizzata per creare video deepfake o immagini manipolate che supportano narrazioni false.
