AI e automazione
Intelligenza artificiale e automazione
Questo è un articolo dal Rapporto sulle Tendenze della Sicurezza Aziendale 2023 di VoAGI. Per saperne di più:
Negli ultimi anni, gli sviluppi nell’intelligenza artificiale (IA) e nella tecnologia di automazione hanno profondamente modificato la sicurezza delle applicazioni. Da un lato, i progressi nell’IA e nell’automazione hanno rafforzato i meccanismi di sicurezza, ridotto i tempi di reazione e rafforzato la resilienza del sistema. D’altro lato, le sfide nell’IA e nell’automazione hanno creato bias sfruttabili, una eccessiva dipendenza dall’automazione e aumentato le superfici di attacco per le minacce emergenti.
Come possiamo vedere, c’è un immenso valore e un crescente potenziale per queste tecnologie nella ridefinizione degli scenari di sicurezza, ma non dobbiamo ignorare che ci sono anche numerose sfide. In verità, ogni nuova tecnologia porta con sé una nuova opportunità per un attacco che, se non affrontato, comprometterebbe la stessa sicurezza che cerca di migliorare. Esaminiamo come l’IA e la tecnologia di automazione aiutano e danneggiano la sicurezza delle applicazioni.
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Rilevamento Avanzato delle Minacce
L’IA è passata dal rilevamento di anomalie di base alla risposta attiva alle minacce e al monitoraggio continuo. Con i team di sicurezza informatica spesso chiamati a fare di più con meno risorse, insieme alla necessità di una maggiore efficienza delle risorse, il rilevamento delle minacce tramite l’IA è fondamentale per affrontare le minacce cibernetiche sempre più complesse e sofisticate che le organizzazioni affrontano.
Le tecnologie alimentate dall’IA offrono il rilevamento degli attacchi in tempo reale e mantengono una continua osservazione, il che è cruciale quando le minacce possono emergere improvvisamente e inaspettatamente. Il loro apprendimento adattivo consente alle tecnologie dell’IA di identificare i modelli in modo più tempestivo e intraprendere azioni preventive per evitare o de-escalare le minacce e gli attacchi potenziali. Inoltre, l’apprendimento dagli incidenti passati e l’adattamento alle nuove minacce rendono i sistemi più resilienti contro gli attacchi, migliorando il rilevamento delle violazioni di sicurezza o delle vulnerabilità attraverso capacità analitiche avanzate. Allo stesso modo, il passaggio verso risposte automatizzate è anche una risposta alla necessità di una gestione delle risorse più efficiente.
Come si può vedere nella Tabella 1, è possibile osservare importanti sviluppi nel rilevamento dell’IA e i relativi risultati:
Tabella 1
Miglioramenti in Efficienza e Precisione
L’automazione rappresenta un cambiamento cruciale nel modo in cui i team di sicurezza affrontano e gestiscono le minacce cibernetiche, passando dal passivo rilevamento delle anomalie al moderno rispondere attivamente in modo automatizzato. L’automazione per la gestione degli incidenti ha influenzato il modo in cui le minacce vengono gestite. Non solo accelera il processo di risposta, ma garantisce anche un approccio coerente e completo alla gestione delle minacce. Un notevole avanzamento in questo campo è la capacità dei sistemi di IA di eseguire azioni automatizzate, come isolare dispositivi compromessi per prevenire la diffusione delle minacce ed eseguire risposte complesse guidate dall’IA specifiche per tipi di attacchi.
Consente anche ai team di sicurezza di allocare le risorse in modo più strategico, focalizzandosi su compiti e strategie di livello superiore anziché sulla routine di monitoraggio e risposta alle minacce. Passando dal rilevamento passivo all’azione attiva automatizzata, l’IA sta consentendo ai team di sicurezza di rispondere alle minacce in modo più rapido ed efficace, garantendo che gli sforzi in materia di sicurezza informatica siano il più efficienti e incisivi possibile.
Riduzione degli Errori Umani
L’utilizzo dell’IA rappresenta un passo avanti significativo nella riduzione degli errori umani e nell’aumento dell’efficacia complessiva della sicurezza. Le capacità dell’IA, che includono la riduzione dei falsi positivi, la priorità degli allarmi, il rafforzamento del controllo degli accessi e la mitigazione delle minacce interne, creano collettivamente un quadro di sicurezza più affidabile ed efficiente.
Figura 1: Risoluzione degli errori umani con l’IA
Eccessiva Dipendenza dall’Automazione
L’incorporazione di IA e automazione in vari processi aziendali allevia le esigenze di sicurezza contemporaneamente ampliando la possibile superficie di attacco, risultando in una grave preoccupazione. Questa situazione richiede lo sviluppo di protocolli di sicurezza robusti specificamente progettati per l’IA al fine di evitarne una debolezza nel sistema di sicurezza.
Con l’aumentare della diffusione dell’IA, gli attaccanti informatici si stanno adattando e acquisendo una comprensione più approfondita dei sistemi di intelligenza artificiale. Questa competenza consente loro di sfruttare le debolezze degli algoritmi e dei modelli di IA. Di conseguenza, le strategie di sicurezza informatica devono evolversi per difendersi sia dalle minacce tradizionali che da quelle sofisticate mirate alle vulnerabilità dell’IA. Ogni sistema, interfaccia e elemento di dati dell’IA rappresenta un possibile obiettivo e richiede un approccio robusto alla sicurezza informatica che copra tutti gli aspetti di IA e automazione all’interno di un’organizzazione.
Questo scenario in continua evoluzione richiede l’identificazione e la mitigazione continua dei rischi emergenti, indicando un processo dinamico in cui le strategie di sicurezza devono essere regolarmente valutate e adattate per affrontare nuove vulnerabilità mano a mano che emergono. Questa sfida in continua evoluzione per la sicurezza informatica sottolinea l’importanza della vigilanza e della capacità di adattamento continuo nella protezione contro le minacce legate all’IA e all’automazione.
Bias Esploitabili nell’IA
Assicurare l’integrità ed efficacia dei sistemi di IA comporta l’affrontare i bias presenti nei dati di addestramento e negli algoritmi, che possono portare a risultati distorti e compromettere potenzialmente le misure di sicurezza. Gli sforzi per raffinare questi algoritmi sono in corso, concentrandosi sull’utilizzo di insiemi di dati diversificati e sull’implementazione di controlli per garantire decisioni di IA equilibrate e imparziali.
Come si vede nella Tabella 2, bilanciare le caratteristiche di sicurezza dell’IA con la necessità di un uso etico e attento alla privacy è una sfida significativa e in corso. Richiede un approccio completo che comprenda gli aspetti tecnici, legali ed etici dell’implementazione dell’IA.
Tabella 2
Potenziale per un uso maligno
L’IA e l’automazione presentano non solo progressi ma anche sfide significative, soprattutto per come possono essere sfruttati da attori malevoli. Le capacità di automazione e apprendimento dell’IA possono essere utilizzate per sviluppare malware più adattabili e resilienti, rappresentando una sfida per le difese tradizionali della sicurezza informatica.
Figura 2: Usi maligni dell’IA e dell’automazione e varie sfide
Mentre l’IA mira a migliorare l’efficienza, sorgono domande sulla affidabilità e sulle possibili conseguenze non intenzionali di tali azioni automatizzate, sottolineando la necessità di un’integrazione attenta dell’IA nelle strategie di cybersecurity.
Negligenza e supervisione della sicurezza
L’emergere dell’IA e dell’automazione non ha solo trasformato la sicurezza ma ha anche modificato la regolamentazione. Il 2023 è un punto di svolta nella regolamentazione delle tecnologie AI, in gran parte a causa della loro crescente sofisticazione e presenza ovunque. Il sentimento generale tende verso misure regolamentari più rigorose per garantire un uso responsabile, etico e sicuro dell’IA, soprattutto per quanto riguarda la cybersecurity.
Iniziative regolamentari come il NIST AI Risk Management Framework e l’AI Accountability Act sono al centro di questa sfida di sicurezza. Questi sono progettati per definire linee guida e standard per lo sviluppo, la distribuzione e la gestione dell’IA. Il Framework NIST fornisce un approccio strutturato per valutare e mitigare i rischi legati all’IA, mentre l’AI Accountability Act enfatizza la trasparenza e la responsabilità delle operazioni di IA.
Tuttavia, l’adozione di IA e automazione presenta significative difficoltà di cybersecurity. Le sfide tecniche, sociali e organizzative nell’implementazione delle applicazioni di IA presentano ostacoli ancora più grandi, aggravati dai crescenti costi dell’integrazione di algoritmi di IA robusti nei design attuali di cybersecurity. Queste considerazioni pongono alle organizzazioni che operano in ambienti regolatori incerti il compito arduo di mantenere un delicato equilibrio tra la guida pratica dell’implementazione di sicurezza sul bordo e la conformità.
In definitiva, questo equilibrio è cruciale per garantire che i benefici dell’IA e dell’automazione siano utilizzati in modo efficace nel rispetto degli standard regolatori e mantenendo pratiche etiche e sicure di IA.
Conclusioni
La duplice natura della tecnologia di IA e automazione mostra che forniscono grandi benefici ma devono essere affrontate con cautela al fine di comprendere e ridurre al minimo i rischi associati. Risulta evidente che, mentre l’uso di IA e automazione rafforza la sicurezza delle applicazioni con capacità di rilevamento avanzate, maggiore efficienza e apprendimento adattivo, esse introducono anche pregiudizi sfruttabili, un potenziale eccesso di affidamento sui sistemi automatizzati e una superficie di attacco più ampia per gli avversari.
Man mano che queste tecnologie evolvono, sarà importante adottare un quadro proattivo e equilibrato per la sicurezza. Questo comporta non solo sfruttare i punti di forza dell’IA e dell’automazione per un miglioramento della sicurezza delle applicazioni, ma anche identificare, valutare e mitigare continuamente i rischi emergenti che comportano. In definitiva, dobbiamo rimanere costantemente vigili perché man mano che queste tecnologie evolvono, cresce anche l’obbligo di adattarsi ai nuovi rischi.
Risorse
- “Thune, Klobuchar release bipartisan AI bill,” Rebecca Klar, The Hill
- Artificial Intelligence 2023 Legislation, NCSL
- Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0), NIST
Questo è un articolo dal Rapporto sulle Tendenze di Sicurezza Aziendale 2023 di VoAGI. Per saperne di più:
