Siamo ormai nel pieno dell’era dell’Intelligenza Artificiale (generativa – GenAI- e non), e l’uso crescente di questi strumenti evidenzia sfide cruciali per la sicurezza e la privacy dei dati. Recenti incidenti dimostrano quanto sia urgente affrontare queste vulnerabilità per proteggere informazioni sensibili e prevenire potenziali minacce.
Perché la GenAI richiede nuove strategie di sicurezza
L’espansione della GenAI sta passando dalla sperimentazione all’implementazione in applicazioni reali. Questo cambiamento implica che sempre più aziende usano strumenti basati su modelli avanzati per migliorare efficienza e processi. La sicurezza dei dati è una delle principali preoccupazioni.
Incidenti recenti, come le violazioni che hanno coinvolto OpenAI e i dati di ChatGPT, evidenziano i rischi legati alla diffusione di informazioni sensibili. I modelli di GenAI, per loro natura, presentano vulnerabilità uniche rispetto al software tradizionale. La complessità intrinseca dei modelli rende difficile identificare e mitigare le vulnerabilità. Al contrario, i software tradizionali beneficiano di decenni di ricerche sulla sicurezza e sono più facili da analizzare e correggere.
Un altro elemento critico riguarda i dati che alimentano i modelli. La GenAI richiede grandi volumi di informazioni per migliorare le proprie prestazioni, ma ciò solleva timori che dati sensibili possano essere incorporati in versioni future di questi modelli.
Strumenti tradizionali insufficienti per proteggere la GenAI
I software antivirus convenzionali non bastano a garantire la sicurezza della GenAI. Sebbene possano bloccare alcune minacce, i modelli di GenAI richiedono soluzioni avanzate, come:
- Sistemi di Data Loss Prevention (DLP) per limitare l’accesso ai dati sensibili.
- Tecnologie di Extended Detection and Response (XDR) per identificare e contrastare attacchi specifici contro i modelli.
Solo il 21% delle aziende che utilizzano l’AI ha adottato policy specifiche per regolamentare l’uso della GenAI, secondo un sondaggio di McKinsey. Questa mancanza di regolamentazione interna aumenta il rischio di uso improprio o non autorizzato degli strumenti.
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Le organizzazioni devono sviluppare strategie per proteggere proattivamente i dati e gli ambienti operativi. Un approccio simile è stato adottato durante la transizione al cloud, dove le misure di sicurezza personalizzate sono diventate indispensabili.
Preoccupazioni sulla privacy dei dati
La gestione dei dati da parte delle piattaforme di GenAI rappresenta un nodo critico. La mancanza di trasparenza su come vengono conservate, protette e anonimizzate le informazioni alimenta le preoccupazioni. La perdita di dati sensibili potrebbe avere conseguenze gravi, soprattutto per settori come la sanità e la proprietà intellettuale.
Inoltre, la capacità dei modelli di apprendere dai dati solleva dubbi sul loro riutilizzo in versioni future, mettendo a rischio la privacy degli utenti. Per affrontare queste sfide, le aziende devono prioritizzare lo sviluppo di tecnologie di sicurezza mirate e soluzioni di rilevamento avanzate.
L’approccio di Vectra AI alla sicurezza della GenAI
Secondo Massimiliano Galvagna, Country Manager di Vectra AI per l’Italia, è fondamentale dotarsi di strumenti che possano affrontare le nuove minacce. Vectra AI ha potenziato la propria piattaforma con la tecnologia Attack Signal Intelligence, progettata per contrastare i rischi associati alla GenAI. Questi strumenti permettono ai team di sicurezza di monitorare e combattere attacchi sofisticati, migliorando la protezione di dati e sistemi.
Insomma, l’adozione della GenAI offre opportunità straordinarie, ma richiede un impegno serio per garantire sicurezza e privacy. Gli strumenti tradizionali non bastano per affrontare le sfide uniche di questa tecnologia. Le aziende devono investire in soluzioni avanzate e sviluppare policy chiare per ridurre i rischi. Solo con un approccio proattivo si potranno sfruttare appieno i vantaggi della GenAI, minimizzando al contempo le minacce emergenti.
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