What is AI Security?

L’intelligenza artificiale (IA) è cresciuta e maturata rapidamente negli ultimi anni. Sebbene i concetti di IA esistano da decenni, negli ultimi anni si sono visti grandi passi avanti nello sviluppo dell’IA e nell’introduzione dell’IA generativa. Di conseguenza, le aziende di ogni settore stanno esplorando il modo migliore per sfruttare l’IA.

Questa impennata nell’uso dell’intelligenza artificiale ha impatti sia positivi che negativi sulla sicurezza informatica. Da un lato, l’IA introduce nuovi rischi significativi per la sicurezza dei dati sensibili aziendali e dei clienti. Dall’altro, la sicurezza informatica IA fornisce anche funzionalità che possono migliorare la sicurezza informatica aziendale.

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What is AI Security?

Rischi per la sicurezza dell’IA

Sebbene l'IA abbia promesse significative e potenziali vantaggi in numerosi settori, può anche introdurre rischi per la sicurezza, tra cui:

  • Violazioni dei dati: i modelli IA richiedono grandi volumi di dati per l'addestramento. La raccolta e l'utilizzo di questi set di dati di grandi dimensioni introduce il rischio potenziale che vengano violati da un utente malintenzionato.
  • Attacchi contraddittori: l'integrazione dell'IA in vari processi introduce il rischio che gli aggressori informatici prendano di mira l'IA. Ad esempio, gli aggressori possono tentare di corrompere i dati di addestramento o addestrare i sistemi di IA avversari a identificare errori nel modello di IA che ne consentono l'aggiramento o lo sfruttamento.
  • Bias e discriminazione: i modelli IA sono costruiti sulla base di dati di addestramento etichettati. Se tali dati contengono pregiudizi, ad esempio contengono prevalentemente immagini di particolari gruppi demografici, allora il modello IA apprenderà gli stessi pregiudizi.
  • Mancanza di trasparenza: l’IA può identificare tendenze e rilevare relazioni complesse. Tuttavia, i suoi modelli non sono trasparenti o interpretabili, rendendo impraticabile l'identificazione di errori o distorsioni nel modello finale.

Come viene utilizzata l'IA nella sicurezza informatica?

L'IA eccelle nell'analizzare grandi volumi di dati e nell'estrarre tendenze o anomalie. Alcune delle potenziali applicazioni dell’IA nella sicurezza informatica includono:

  • Rilevamento e risposta alle minacce: la capacità di IA di identificare tendenze e anomalie è particolarmente adatta per rilevare potenziali minacce alla sicurezza informatica. Ad esempio, l'IA può monitorare il traffico di rete e cercare picchi di traffico o modelli di comunicazione insoliti che potrebbero indicare un attacco DDoS o uno spostamento laterale da parte di malware.
  • Analisi comportamentale degli utenti: l'IA può essere utilizzata anche per eseguire la modellazione e il rilevamento di anomalie sul comportamento degli utenti. Identificando attività insolite sugli account utente, l'IA può aiutare a rilevare account compromessi o abusi dei privilegi di un utente.
  • Valutazione di vulnerabilità: La gestione delle vulnerabilità e delle patch è un problema complesso e crescente man mano che le vulnerabilità dei software diventano sempre più numerose. L'IA può eseguire automaticamente scansioni di vulnerabilità, risultati di triage e sviluppare raccomandazioni di riparazione per colmare le lacune di sicurezza identificate.
  • Automazione della sicurezza: gli strumenti di sicurezza abilitati all'IA possono automatizzare le attività di sicurezza comuni e ripetitive basate su playbook. Ciò consente una risposta rapida agli attacchi informatici su larga scala dopo che è stata identificata un'intrusione.

Vantaggi derivanti dall'utilizzo delle tecnologie IA nella sicurezza

L’IA offre notevoli vantaggi potenziali per la sicurezza informatica aziendale, tra cui:

  • Rilevamento avanzato delle minacce: l'IA può analizzare grandi volumi di avvisi di sicurezza e identificare con precisione le vere minacce. Ciò consente ai team di sicurezza di rilevare e rispondere più rapidamente a potenziali intrusioni.
  • Correzione rapida degli incidenti: dopo che un incidente di sicurezza è stato identificato, l'IA può eseguire una riparazione automatizzata basata su playbook. Ciò accelera e semplifica il processo di risposta agli incidenti, riducendo la capacità degli aggressori di causare danni all'organizzazione.
  • Visibilità della sicurezza migliorata: l'IA può analizzare grandi volumi di dati ed estrarre informazioni utili e threat intelligence. In questo modo le organizzazioni possono avere una maggiore visibilità sullo stato attuale della loro infrastruttura IT e di sicurezza.
  • Maggiore efficienza: l'IA può automatizzare molte attività IT ripetitive e di basso livello. In questo modo non solo si riduce il carico di lavoro del personale IT, migliorando l'efficienza, ma si garantisce anche che queste attività vengano eseguite regolarmente e correttamente.
  • Apprendimento continuo: l'IA può apprendere e aggiornare continuamente i propri modelli durante il funzionamento attivo. Ciò consente di imparare a rilevare e rispondere alle più recenti campagne di minacce informatiche.

Quadri di sicurezza IA

Alcuni framework di sicurezza IA sviluppati per gestire potenziali rischi per la sicurezza includono:

  • OWASP Top 10 per gli LLM: Come altri elenchi OWASP Top 10, questo elenco identifica i rischi per la sicurezza più significativi degli LLM e le migliori pratiche per gestirli.
  • Secure IA Framework (SAIF) di Google: definisce un processo in sei fasi per superare le sfide comuni associate all'implementazione e all'utilizzo dei sistemi IA.

Raccomandazioni e migliori pratiche sulla sicurezza IA

Alcune best practice di sicurezza per l'implementazione dell'IA includono quanto segue:

  • Garantire la qualità dei dati di addestramento: l'IA è precisa ed efficace quanto lo sono i suoi dati di addestramento. Quando si creano sistemi e modelli IA, è fondamentale garantire la correttezza dei dati di addestramento etichettati.
  • Affrontare le implicazioni etiche: l'utilizzo dell'IA ha implicazioni etiche a causa del rischio di pregiudizi o uso improprio dei dati personali per la formazione. Assicurarsi che siano in atto misure di sicurezza per garantire che i dati di training siano completi e che sia stato concesso il consenso necessario.
  • Eseguire test e aggiornamenti periodici: i modelli IA potrebbero contenere errori o diventare obsoleti nel tempo. Test e aggiornamenti periodici sono essenziali per garantire l'accuratezza e l'usabilità del modello IA.
  • Implementare policy di sicurezza IA: gli autori delle minacce informatiche possono prendere di mira i sistemi IA nei loro attacchi. Implementare politiche e controlli di sicurezza per proteggere i dati e i modelli di addestramento dell’IA da potenziali sfruttamenti.

Sicurezza IA con Threat cloud IA

L'intelligenza artificiale può rivoluzionare la sicurezza informatica e prevenire un'ampia gamma di attacchi informatici. ThreatCloud IA di Check Point è il cervello dietro tutti i prodotti di sicurezza Check Point, consentendo loro di rilevare e bloccare in modo più rapido e accurato i tentativi di attacchi informatici contro un'organizzazione. Infinity IA Copilot consente l'ottimizzazione del SOC sfruttando l'IA per automatizzare attività comuni, aggiornare in modo proattivo i controlli di sicurezza per bloccare lo sfruttamento di nuove vulnerabilità e identificare e correggere più rapidamente le minacce.

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