L'ascesa dell' INTELLIGENZA ARTIFICIALE

I sistemi di intelligenza artificiale (AI) sono programmi informatici altamente sviluppati che imitano e superano l’intelligenza umana in termini di apprendimento e processo decisionale, ma lo fanno in modo straordinariamente rapido e accurato. L’intelligenza artificiale impara esaminando grandi volumi di dati e cercando modelli, proprio come un essere umano può esercitarsi in una nuova abilità per migliorarla. Ciò consente loro di ottenere risultati straordinari in una serie di attività, tra cui il riconoscimento vocale, la categorizzazione delle immagini, i giochi e persino il funzionamento dei veicoli. Per garantire che le sue scelte e i suoi risultati siano corretti, l’IA dipende ancora oggi dalla direzione e dalla supervisione umana. La tecnologia AI è cresciuta in modo significativo negli anni, cambiando diversi settori e applicazioni. Questo rapido progresso è dovuto ai miglioramenti della potenza di calcolo, alla disponibilità di dati e alle tecniche di apprendimento automatico. Un esempio che spicca è AlphaGo, un programma informatico creato da DeepMind che nel 2016 ha sconfitto il campione mondiale di Go, Lee Sedol. Questo risultato ha segnato una pietra miliare nel progresso dell’IA, poiché in precedenza il Go era considerato complesso da conquistare per l’IA. L’integrazione dell’IA nella vita aumenta la produttività, l’efficienza e l’innovazione. Nel settore sanitario, gli strumenti diagnostici guidati dall’IA sono promettenti per l’individuazione di malattie come il cancro. Inoltre, i sistemi di raccomandazione basati sull’IA sulle piattaforme di shopping online hanno trasformato il modo in cui facciamo acquisti su Internet.

Perché la sicurezza informatica è importante nel nostro futuro dell’IA

Ovunque i sistemi di IA svolgano un ruolo in un’azienda o nell’uso personale, è necessario affrontare le vulnerabilità e garantire l’adozione di solide misure di sicurezza. La protezione dei dati e la tutela della privacy sono aspetti della sicurezza dell’IA. Le violazioni dei dati possono avere conseguenze come perdite, danni alla reputazione e rischi per la sicurezza pubblica. Per evidenziare l’importanza della sicurezza dell’IA, si consideri la questione dei contenuti deepfake. I deepfake sono immagini, video o testi generati dall’intelligenza artificiale che impersonano realisticamente persone o eventi. Questi rappresentano una minaccia per la privacy e la sicurezza; ad esempio, i video deepfake che ritraggono politici che rilasciano dichiarazioni potrebbero essere utilizzati per influenzare l’opinione pubblica o causare caos durante le elezioni. Un incidente degno di nota si è verificato il 22 maggio 2023, quando un’immagine falsificata che mostrava un’esplosione vicino al Pentagono è circolata sui media influenzando brevemente il mercato azionario statunitense. L’immagine, che è stata smentita, raffigurava del fumo che si alzava vicino alla sede del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti. Gli esperti ritengono che sia stata probabilmente creata con la tecnologia AI e che serva da monito sui pericoli della disinformazione.

Incidente dell’intelligenza artificiale nel mondo reale

L’incidente che ha coinvolto Tay, il chatbot AI di Microsoft, nel 2016 è un esempio dei problemi di sicurezza dell’AI. Tay era stato inizialmente programmato per imparare dalle interazioni degli utenti su Twitter. Ha rapidamente deviato dalla rotta pubblicando contenuti inappropriati in sole 24 ore. In seguito è stato rivelato che utenti malintenzionati avevano manipolato Tay, sottolineando la necessità di misure di sicurezza e di un avanzamento etico delle tecnologie di IA. L’emergere dell’IA ha dato vita a una miriade di vantaggi e prospettive. Ma sottolinea anche l’importanza della sicurezza dell’IA. Garantire una progressione sicura dei sistemi di IA è indispensabile per salvaguardare le informazioni, rispettando gli standard di privacy e scongiurando potenziali ripercussioni negative. Grazie all’impegno di ricercatori, sviluppatori e responsabili politici, possiamo promuovere un ambiente coscienzioso per il futuro sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Pericoli per la sicurezza informatica nell’IA

La tecnologia dell’intelligenza artificiale promette di migliorare la maggior parte degli aspetti della nostra vita, dall’assistenza sanitaria ai trasporti. Tuttavia, man mano che i sistemi avanzati di intelligenza artificiale come ChatGPT continuano a evolversi e a svolgere un ruolo nelle infrastrutture, portano con sé nuove sfide di cybersecurity che richiedono un’attenzione immediata. Ecco alcuni dei principali rischi di cybersecurity associati all’IA;

Violazioni dei dati e problemi di privacy

I sistemi di intelligenza artificiale si basano fortemente su quantità di dati per l’apprendimento e i processi decisionali. Più dati accumulano questi sistemi, più diventano vulnerabili alle violazioni dei dati. Ad esempio, nel marzo 2023 l’autorità italiana per la protezione dei dati ha imposto un divieto a ChatGPT a causa di preoccupazioni relative a una violazione dei dati e alla legalità dell’uso delle informazioni per addestrare il popolare chatbot. Con l’espansione dell’IA in settori come la sanità, l’istruzione e la finanza, le ripercussioni delle violazioni potrebbero avere conseguenze. La privacy è minacciata anche dal fatto che le organizzazioni raccolgono dati per addestrare i sistemi di IA. Stabilire politiche e garantire la trasparenza sulla raccolta e l’utilizzo dei dati è un passo avanti per promuovere la fiducia nelle tecnologie di IA.

Uso improprio dell’intelligenza artificiale

Con l’avanzare dell’automazione, cresce la preoccupazione che l’IA possa essere utilizzata per aumentare i rischi di cybersecurity o potenzialmente crearne di nuovi. Ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe accelerare gli attacchi informatici, come lo spamming, i tentativi di phishing, la distribuzione di malware e gli attacchi ransomware. Inoltre, l’IA potrebbe aiutare gli hacker a violare i sistemi identificando le vulnerabilità o ideando intricate tattiche di manipolazione sociale. Le normative sono necessarie per prevenire, o almeno ridurre al minimo, l’uso improprio dell’IA, poiché queste applicazioni dannose rappresentano un pericolo per la società.

Attacchi informatici guidati dall’intelligenza artificiale

L’IA è in grado di automatizzare l’hacking e di eseguire attacchi informatici senza alcun intervento. È in grado di. Sfruttare le vulnerabilità per infiltrarsi nelle reti informatiche. Grazie al “reinforcement learning”, i sistemi di IA possono migliorare continuamente le loro tecniche di violazione dei sistemi. Sebbene il concetto di armi AI rimanga teorico, i rischi potenziali che esse presentano nella guerra informatica sono significativi. È fondamentale monitorare il cyberspazio per individuare eventuali casi di utilizzo dell’IA a scopo di guerra e implementare contromisure adeguate. Poiché l’uso delle tecnologie di IA continua a crescere, è fondamentale mantenere le misure di sicurezza informatica. Stabilire regolamenti, linee guida e best practice è essenziale per garantire che i sistemi di IA siano trasparenti, imparziali e protetti da entità. Grazie all’implementazione di controlli adeguati e di una supervisione efficace, possiamo raccogliere i benefici della tecnologia AI e al contempo ridurre al minimo le minacce poste dagli attori che sfruttano la tecnologia che dovrebbe aiutarci. Tuttavia, è imperativo prendere provvedimenti per evitare scenari in cui l’IA dannosa rappresenti una minaccia maggiore rispetto alla nostra capacità di contrastarla efficacemente.

Le migliori pratiche per la sicurezza dell’IA

La tecnologia dell’intelligenza artificiale sta avanzando rapidamente, svolgendo un ruolo nei sistemi e nella gestione delle informazioni sensibili. Ciò ha reso prioritario garantire la sicurezza dell’IA. Ecco alcune pratiche consigliate per mantenere la sicurezza dell’IA;

  • Implementare misure di autenticazione e controllo degli accessi. L’utilizzo dell’autenticazione a fattori per l’accesso alle applicazioni o all’infrastruttura di IA è essenziale. Le politiche di controllo degli accessi devono essere solide e regolarmente aggiornate e seguire il principio del privilegio, ovvero i dipendenti devono avere accesso solo a ciò di cui hanno bisogno per il loro ruolo. Ad esempio, un sistema di IA che analizza le scansioni dovrebbe avere controlli di accesso con credenziali e permessi diversi assegnati a radiologi, infermieri, ricercatori e personale IT. La revisione regolare dell’autenticazione e delle autorizzazioni è importante per revocare l’accesso quando i dipendenti lasciano l’organizzazione o cambiano posizione.
  • Condurre audit di sicurezza e aggiornamenti per monitorare le vulnerabilità nei sistemi di intelligenza artificiale e nei modelli di apprendimento automatico. Esperti indipendenti dovrebbero eseguire regolarmente audit per individuare eventuali problemi o rischi di sicurezza. Gli audit devono riguardare tutti gli aspetti del sistema di IA, compresi i dati di addestramento, i modelli, le API, il software e l’infrastruttura. Dopo aver esaminato i risultati degli audit, è necessario adottare misure immediate per risolvere le vulnerabilità, aggiornare i modelli e il software di apprendimento automatico, applicare le patch di sicurezza e, se necessario, riprogettare i sistemi. Ad esempio, un servizio di IA che utilizza l’NLP dovrebbe potenziare i suoi modelli di apprendimento automatico con le difese contro minacce come lo spam e gli abusi, affrontando anche eventuali pregiudizi che potrebbero essere sfruttati dagli attori. Rimanere aggiornati sulle pratiche di sicurezza dell’IA è fondamentale.
  • Sensibilizzazione e formazione sulla sicurezza dell’IA. Dagli scienziati dei dati e dagli ingegneri ai dirigenti e agli utenti aziendali. È importante fornire programmi di sensibilizzazione alla sicurezza e sessioni di formazione su misura in base al ruolo di ciascun dipendente all’interno dell’organizzazione. Ad esempio, gli sviluppatori di IA dovrebbero concentrarsi sulla creazione di modelli e software di apprendimento automatico, mentre gli altri membri del personale devono comprendere le minacce come l’ingegneria che colpisce i sistemi di IA e come impegnarsi efficacemente con le tecnologie di IA. L’apprendimento continuo è fondamentale, poiché nel panorama in evoluzione dell’IA emergono nuove vulnerabilità e nuovi rischi.
  • Collaborazione, tra sviluppatori di IA, ricercatori ed esperti di sicurezza. Si tratta di un approccio in cui è fondamentale uno stretto lavoro di squadra tra ingegneri di IA, ricercatori di machine learning e professionisti della cybersecurity. Piuttosto che trattare la sicurezza come un ripensamento, gli sviluppatori e i ricercatori devono collaborare con i team di sicurezza per affrontare in modo proattivo le vulnerabilità. Ad esempio, i modellatori di machine learning possono chiedere consiglio agli esperti di sicurezza durante la fase di formazione per mitigare rischi come gli attacchi di data poisoning. Una volta che i modelli sono stati implementati, i team di sicurezza possono condurre test di penetrazione per identificare i punti deboli e collaborare con i ricercatori per riqualificare i modelli. Questo sforzo di collaborazione dovrebbe continuare anche dopo la messa in funzione dei sistemi di IA, attraverso la condivisione delle conoscenze e la risoluzione congiunta dei problemi

Per proteggere adeguatamente il vostro ambiente informatico, utilizzate il servizio di sensibilizzazione alla sicurezza di Hornetsecurity per formare i vostri dipendenti e renderli consapevoli delle minacce all’intelligenza artificiale e aiutarli a proteggere i vostri dati critici. Per tenersi aggiornati con gli ultimi articoli e pratiche, visitate subito il nostro blog Hornetsecurity. 

Per concludere…

L’avanzamento dell’IA in modo sicuro e moralmente corretto dipende in larga misura dal settore della cybersecurity. I professionisti della cybersecurity possono aiutare la società a trarre vantaggio dall’IA riducendo al contempo i rischi di un suo uso malevolo, formando alleanze interdisciplinari, creando protezioni specifiche per ogni settore e sostenendo gli standard. Il futuro dell’IA si basa sull’inclusione della sicurezza nelle prime fasi del processo di progettazione, piuttosto che come un ripensamento. L’enorme promessa della tecnologia autonoma e intelligente può essere realizzata con misure preventive.

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Articolo originale:

Cybersecurity: Essential for Our AI Future – Let’s Understand Why

Author: Nikola Talevski, driven network engineer

Traduzione e riadattamento da parte di CIPS Informatica -Hornetsecurity Blog - © 2024 Hornetsecurity

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