AI Security Risks and Threats

I 7 principali rischi e minacce per la sicurezza dell'IA

L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare molti settori, inclusa la sicurezza informatica. Tuttavia, il potere dell’intelligenza artificiale comporta anche notevoli rischi per la sicurezza.

#1. Violazioni dei dati

I modelli IA vengono addestrati su grandi volumi di dati. Questi dati includono istanze etichettate dei tipi di eventi che l'IA è progettata per rilevare. Ad esempio, l'IA addestrata per identificare le minacce nel traffico di rete necessita di dati di addestramento che contengano esempi di traffico normale e dannoso. Queste raccolte di dati di training possono contenere informazioni riservate sui clienti di un'organizzazione e sull'azienda. La memorizzazione e l'utilizzo di questi dati per addestrare IA corre il rischio che vengano violati da un utente malintenzionato.

#2. Attacchi avversari

I sistemi di IA sono addestrati a sviluppare modelli utili per raggiungere obiettivi particolari. Ad esempio, è possibile insegnare a un sistema IA a distinguere tra file benigni e potenziali malware nel traffico di rete.

Gli aggressori informatici possono tentare di addestrare i propri sistemi IA ad apprendere i modelli di quelli difensivi. Ciò potrebbe consentire agli aggressori di identificare i mezzi per far passare gli attacchi oltre il sistema di IA scoprendo le lacune nel suo modello.

#3. Manipolazione dei dati e avvelenamento dei dati

Gli attacchi di manipolazione e avvelenamento dei dati prendono di mira i dati etichettati utilizzati per addestrare i modelli IA. Gli aggressori introdurranno ulteriori istanze etichettate in modo errato in questa raccolta di dati. L'obiettivo di questi attacchi è addestrare in modo errato il modello dell'IA. Se nel set di dati di addestramento è presente un traffico di attacco etichettato come benigno, il modello IA non riconoscerà tali attacchi. Ciò offre all’aggressore l’opportunità di oltrepassare il sistema IA una volta che è stato schierato.

#4. Pregiudizi e discriminazioni

Un modello IA è valido tanto quanto i suoi dati di addestramento. I modelli IA vengono addestrati presentando loro molti input etichettati e consentendo loro di costruire modelli che producono gli output desiderati. Il problema con questo approccio è che i dati di addestramento distorti producono modelli IA distorti. L'esempio più comune di ciò è il fatto che i sistemi di riconoscimento facciale sono prevalentemente addestrati su immagini di persone appartenenti a determinati gruppi demografici. Spesso, questi sistemi hanno un tasso di errore molto più elevato per le persone al di fuori dei gruppi demografici rappresentati dal set di dati di addestramento.

#5. Mancanza di trasparenza

L'IA è particolarmente adatta per identificare modelli, tendenze e relazioni all'interno dei dati. Dopo aver addestrato l’IA, il suo modello rifletterà queste tendenze e sarà in grado di prendere decisioni e identificazioni basate su questi modelli. Tuttavia, i modelli utilizzati dai sistemi di IA non sono trasparenti né interpretabili. Ciò rende impossibile determinare se il modello dell'IA contiene pregiudizi o errori, come quelli introdotti da un set di dati di addestramento danneggiato.

#6. Generazione automatizzata di malware

ChatGPT e strumenti simili hanno già dimostrato un certo livello di competenza nella programmazione. Sebbene il codice scritto da GenAI possa contenere errori, può accelerare il processo di sviluppo del codice e sviluppare app sofisticate. Gli strumenti GenAI dispongono di protezioni contro la scrittura di malware; tuttavia, questi guardrail sono spesso dotati di feritoie che consentono di aggirarli. GenAI può consentire agli autori di minacce meno sofisticati di sviluppare malware avanzati e le sue capacità non potranno che crescere in futuro.

#7. Attacchi alla catena di approvvigionamento modello

Addestrare un modello di IA è una sfida complessa. Un'organizzazione deve raccogliere un ampio corpus di dati etichettati e utilizzarlo per addestrare un modello IA. Ciò richiede l’accesso sia ai dati che alle competenze nell’apprendimento automatico e nella scienza dei dati. Di conseguenza, molte organizzazioni utilizzeranno modelli di IA sviluppati e formati da terze parti. Tuttavia, ciò introduce il rischio che gli utenti malintenzionati prendano di mira le organizzazioni che sviluppano il modello, iniettando dati di addestramento dannosi o adottando altre misure per danneggiare il modello.

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