Rischi per la sicurezza informatica dell'IA generativa

Con l'emergere della nuova potenza della tecnologia AI generativa, emergono anche i rischi di cybersecurity dell'AI generativa. L'IA generativa rappresenta la frontiera tecnologica più avanzata, che combina le capacità di Machine Learning (ML) e di Intelligenza Artificiale (AI).

Siamo alla vigilia di un rinascimento tecnologico in cui le tecnologie AI progrediranno in modo esponenziale. Tuttavia, i rischi associati alla cybersecurity dell'IA generativa non possono essere trascurati. Esploriamo questo aspetto per capire come si possono prevenire le sfide di cybersecurity che derivano dall'uso e dall'abuso dell'IA generativa.

Che cos'è l'IA generativa?

L'IA generativa, abbreviazione di Intelligenza Artificiale Generativa, si riferisce a una classe di tecniche di intelligenza artificiale che si concentrano sulla creazione di nuovi dati che assomigliano o sono simili a quelli esistenti. Invece di essere programmati esplicitamente per un compito specifico, i modelli di IA generativa apprendono schemi e strutture dai dati su cui vengono addestrati utilizzando uno strumento di annotazione di testi, video o immagini, e quindi generano nuovi contenuti basati sulle conoscenze apprese.

L'obiettivo principale dell'IA generativa è quello di generare dati indistinguibili dai dati reali, facendo sembrare che siano stati creati da un essere umano o che provengano dalla stessa distribuzione dei dati originali. Per questo motivo, strumenti come i rilevatori di IA vengono sempre più utilizzati per analizzare e differenziare i risultati generati dall'IA. Questa capacità ha numerose applicazioni in vari ambiti, come la generazione di linguaggio naturale, la sintesi di immagini, la composizione musicale, la conversione da testo a voce e persino la generazione di video. GPT-4, il successore del modello linguistico GPT-3 sviluppato da OpenAI, rappresenta la prossima generazione di questi potenti strumenti, che dovrebbero rivoluzionare ulteriormente il campo dell'IA, ma anche aumentare potenzialmente i rischi associati.

Semplificate la sicurezza dell'intelligenza artificiale generativa con PowerDMARC!

Perché l'intelligenza artificiale generativa è la prossima grande minaccia alla sicurezza informatica?

GPT-3, GPT-4 e altri strumenti di IA generativa non sono immuni dai rischi di cybersecurity e dalle minacce informatiche dell'IA generativa. Le aziende devono implementare politiche per evitare rischi informatici significativi associati all'IA generativa. Questi strumenti, con la loro capacità di generare un linguaggio realistico e simile a quello umano, possono essere sfruttati per creare comunicazioni fraudolente molto convincenti, rendendo ancora più pericolose minacce come il phishing e le frodi via e-mail. Gli strumenti basati sull'AI possono anche automatizzare l'intero processo di creazione e invio di e-mail dannose, consentendo attacchi su larga scala.

Come evidenziato da Terence Jackson, consulente capo per la sicurezza di Microsoft, in un articolo per Forbes, la politica sulla privacy di piattaforme come ChatGPT indica la raccolta di dati cruciali dell'utente come l'indirizzo IP, le informazioni sul browser e le attività di navigazione, che possono essere condivisi con terze parti.

Jackson mette in guardia anche sulle minacce alla sicurezza informatica poste dall'IA generativa, che espande la superficie di attacco e offre agli hacker nuove opportunità da sfruttare. I criminali informatici stanno già utilizzando l'IA per analizzare grandi insiemi di dati per determinare strategie di phishing efficaci, personalizzare gli attacchi analizzando i dati pubblici e creare pagine di login false quasi identiche a quelle legittime.

Inoltre, un articolo di Wired di aprile ha rivelato le vulnerabilità di questi strumenti, sottolineando i rischi informatici dell'IA generativa.

In poche ore, un ricercatore di sicurezza ha aggirato i sistemi di sicurezza di OpenAI e manipolato il GPT-4, evidenziando le potenziali minacce informatiche dell'IA generativa e la necessità di solide misure di sicurezza informatica.

Svelati i 7 principali rischi per la sicurezza informatica dell'IA generativa

L'IA generativa è uno strumento potente per risolvere i problemi, ma presenta alcuni rischi. Il rischio più evidente è che possa essere utilizzata per scopi dannosi, come il furto di proprietà intellettuale o la frode.

Creazione di e-mail di phishing e frodi via e-mail

Il rischio maggiore per la cybersicurezza dell'IA generativa è la creazione di e-mail di phishing altamente convincenti e altre forme di frode via e-mail.

La minaccia delle frodi via e-mail è reale, persistente e sempre più sofisticata grazie all'intelligenza artificiale.

Poiché sempre più aziende utilizzano le comunicazioni digitali, i criminali sfruttano l'intelligenza artificiale per creare e-mail ingannevoli. Gli attacchi di phishing spesso prevedono un'e-mail falsa inviata da una fonte che si spaccia per un'entità legittima (come una banca o un collega) e che contiene un allegato o un link. Questi sembrano legittimi ma in realtà conducono a un sito web falso progettato per rubare le credenziali o installare malware. L'intelligenza artificiale rende queste e-mail più difficili da individuare grazie alla grammatica migliorata, ai contenuti personalizzati e al tono realistico.

Un'altra forma pericolosa è la Business Email Compromise (BEC), in cui l'intelligenza artificiale aiuta gli aggressori a impersonare dirigenti o dipendenti per richiedere trasferimenti di fondi fraudolenti. Gli attacchi BEC sono particolarmente efficaci grazie a un sofisticato social engineering, che può portare a perdite finanziarie significative.

Manipolazione e avvelenamento dei modelli

Uno dei principali rischi per la cybersicurezza dell'IA generativa è la manipolazione e l'avvelenamento dei modelli. Questo tipo di attacco consiste nel manipolare o modificare un modello esistente in modo che produca risultati falsi.

Ad esempio, un utente malintenzionato potrebbe modificare un'immagine in modo che assomigli a un'altra immagine del database anziché a quella reale. L'aggressore potrebbe quindi utilizzare queste immagini manipolate come parte della sua strategia di attacco contro la rete o l'organizzazione.

Attacchi avversari

Gli attacchi avversari agli algoritmi di apprendimento automatico stanno diventando sempre più comuni, poiché gli hacker cercano di sfruttare le debolezze di questi sistemi.

L'uso di esempi avversari - un attacco che induce un algoritmo a commettere un errore o a sbagliare la classificazione dei dati - esiste fin dagli albori della ricerca sull'intelligenza artificiale.

Tuttavia, man mano che gli attacchi avversari diventano più sofisticati e potenti, minacciano tutti i tipi di sistemi di apprendimento automatico, compresi i modelli generativi o i chatbot.

Violazioni della privacy

Una preoccupazione comune dei modelli generativi è che possano inavvertitamente rivelare dati sensibili su individui o organizzazioni durante il processo di formazione o generazione.

Ad esempio, un'organizzazione può creare un'immagine utilizzando modelli generativi che accidentalmente rivelano informazioni riservate sui propri clienti o dipendenti.

Se ciò accade, può portare a violazioni della privacy e a cause per danni.

Deepfakes e media sintetici

I modelli generativi possono essere utilizzati anche per scopi nefasti, generando video e registrazioni audio falsi che possono essere utilizzati nei deepfake (video falsi) o nei media sintetici (fake news). La tecnologia alla base di questi attacchi è relativamente semplice: qualcuno ha bisogno di accedere al giusto set di dati e ad alcuni strumenti software di base per iniziare a creare contenuti dannosi.

Sebbene questi attacchi siano preoccupanti, è importante ricordare che le applicazioni di IA generativa possono anche essere sfruttate per usi positivi. Ad esempio, gli strumenti di generazione di video AI sono ottime soluzioni per la creazione di contenuti, consentendo agli utenti di produrre video di alta qualità per il marketing, l'istruzione e l'intrattenimento. L'utilizzo di voci AI nella produzione di contenuti audio può migliorare significativamente l'accessibilità, consentendo alle persone con disabilità uditive di accedere alle informazioni in modo più efficace e contribuendo a esperienze di ascolto più coinvolgenti per tutti. Lo stesso vale per l'editing video dell'intelligenza artificiale, che semplifica la produzione per scopi educativi e di marketing se usato in modo responsabile.

Furto di proprietà intellettuale

Il furto di proprietà intellettuale è oggi una delle maggiori preoccupazioni del settore tecnologico e non potrà che aumentare con l'avanzare dell'intelligenza artificiale.

L'IA generativa può generare dati falsi che sembrano autentici e passabili per gli esseri umani, potenzialmente imitando progetti, codici o opere creative proprietarie.

Questo tipo di dati potrebbe essere utilizzato in vari settori, tra cui sanità, finanza, difesa e governo. Potrebbe anche creare falsi account sui social media o impersonare un individuo online.

Uso dannoso dei contenuti generati

L'IA generativa può anche manipolare i contenuti cambiando il significato o il contesto di parole o frasi all'interno di testi o immagini su una pagina web o una piattaforma di social media.

Ad esempio, se si utilizzasse un'applicazione che genera automaticamente didascalie per le immagini senza alcun intervento umano. In questo modo si potrebbe cambiare la didascalia da "un cane bianco" a "un gatto nero" senza modificare nulla della foto stessa (solo modificando la didascalia). Questa possibilità può essere utilizzata per diffondere disinformazione o diffamare individui e organizzazioni.

Come rafforzare le difese contro i rischi di cybersecurity dell'IA generativa

In risposta a questa crescente preoccupazione, le organizzazioni devono rafforzare le loro difese contro questi rischi. Man mano che l'IA diventa più potente, la necessità di misure di sicurezza avanzate si fa più pressante.

Ecco alcuni consigli per farlo:

Implementare l'autenticazione delle e-mail (DMARC, SPF, DKIM)

DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance) è un protocollo di autenticazione delle e-mail che aiuta a prevenire gli attacchi di spoofing e phishing che impersonano il vostro dominio.

Implementando un analizzatore DMARCle organizzazioni possono assicurarsi che solo i mittenti autorizzati possano utilizzare il loro dominio per le comunicazioni e-mail, riducendo così al minimo i rischi associati alle e-mail di phishing generate dall'intelligenza artificiale e agli attacchi BEC.

Il DMARC fornisce ulteriori livelli di protezione, consentendo ai proprietari dei domini di ricevere rapporti sulla consegna delle e-mail e di intraprendere le azioni necessarie per rafforzare la sicurezza delle e-mail, agendo così come uno scudo contro i rischi generativi di cybersecurity dell'IA.

È necessario implementare SPF (Sender Policy Framework) o DKIM (DomainKeys Identified Mail) o entrambi (consigliati) come prerequisito per l'implementazione del DMARC. Questi protocolli aiutano a verificare che un'e-mail che dichiara di provenire dal vostro dominio sia stata effettivamente autorizzata da voi.

Abilitare l'autenticazione a più fattori (MFA)

L'MFA aggiunge un ulteriore livello di sicurezza agli account utente, richiedendo una seconda forma di verifica (ad esempio, un codice da un'applicazione mobile o un SMS) oltre alla password. Questo riduce significativamente il rischio di compromissione dell'account, anche se le credenziali vengono rubate tramite phishing.

Utilizzare il filtraggio delle e-mail

Le soluzioni avanzate di filtraggio delle e-mail possono aiutare a identificare e bloccare le e-mail dannose, compresi i sofisticati tentativi di phishing generati dall'intelligenza artificiale, prima che raggiungano le caselle di posta degli utenti. Spesso queste soluzioni utilizzano i propri modelli di intelligenza artificiale/ML per rilevare gli schemi sospetti.

Educare i dipendenti

La vigilanza umana rimane un livello di difesa critico. Educare i dipendenti sui rischi delle frodi via e-mail basate sull'intelligenza artificiale, su come identificare le e-mail di phishing (anche quelle convincenti), sulle tattiche BEC e sull'importanza di verificare le richieste (soprattutto per i trasferimenti di denaro o di dati sensibili) può ridurre significativamente gli attacchi andati a buon fine. La formazione regolare sulla sicurezza è fondamentale.

Verifica delle richieste di azioni sensibili

Soprattutto quando si ricevono richieste di trasferimenti di denaro o si condividono informazioni riservate via e-mail, verificare sempre la richiesta utilizzando un canale di comunicazione separato e fidato (ad esempio, una telefonata a un numero noto, una conversazione di persona). Non affidatevi esclusivamente alla comunicazione via e-mail, perché potrebbe essere compromessa o falsificata.

Utilizzate password forti e gestori di password

Incoraggiare o imporre l'uso di password forti e uniche per i diversi account. L'uso di gestori di password aiuta gli utenti a creare e memorizzare password complesse in modo sicuro, riducendo il rischio associato al furto di credenziali.

Mantenere il software aggiornato

Assicuratevi che tutti i software, compresi i client di posta elettronica, i browser web e i sistemi operativi, siano regolarmente aggiornati. Gli aggiornamenti spesso contengono patch per le vulnerabilità di sicurezza che potrebbero essere sfruttate dagli aggressori.

Conduzione di regolari controlli di sicurezza

Un altro modo per evitare che gli hacker accedano al vostro sistema è quello di condurre regolari controlli di cybersecurity. controlli di sicurezza informatica.

Questi audit aiuteranno a identificare i potenziali punti deboli nei vostri sistemi, processi e difese, compresi i sistemi di posta elettronica e le implementazioni dei modelli di intelligenza artificiale. Gli audit suggeriscono come correggere le vulnerabilità prima che diventino problemi gravi (come ad esempio malware infezioni malware o tentativi di frode).

Formazione in contraddittorio

L'addestramento avversario è un modo per simulare l'attacco avversario e rafforzare il modello. Utilizza un avversario (o un aggressore) che cerca di ingannare il sistema dandogli risposte sbagliate. L'obiettivo è scoprire come reagisce il modello e quali sono i suoi limiti, in modo da poter progettare modelli più robusti in grado di resistere alle manipolazioni.

Estrazione robusta delle caratteristiche

Un'altra soluzione è la Robust Feature Extraction (RFE). RFE utilizza l'apprendimento profondo per estrarre caratteristiche rilevanti da immagini o dati grezzi che sono meno suscettibili a piccole perturbazioni avversarie. Questa tecnica è scalabile e può essere utilizzata su grandi insiemi di dati. Può anche essere combinata con altre tecniche, come la Verification Through Sampling (VTS) e la Outlier Detection (OD), per migliorare l'accuratezza e la resilienza dell'estrazione delle caratteristiche.

Architettura del modello sicuro

L'architettura di modello sicura (SMA) utilizza un'architettura di modello sicura per prevenire attacchi che sfruttano le vulnerabilità nel codice software, nei file di dati o in altri componenti di un sistema di IA. L'idea alla base della SMA è che un aggressore dovrebbe trovare una vulnerabilità nel codice stesso piuttosto che limitarsi a manipolare gli input per sfruttare i punti deboli nella logica del modello. L'utilizzo di servizi completi di audit del codice software è fondamentale per identificare e mitigare le vulnerabilità all'interno dei sistemi di IA, garantendo l'integrità e la sicurezza delle tecnologie di IA generativa contro sofisticate minacce informatiche.

Revisione periodica del modello

La verifica dei modelli è una parte essenziale della cybersecurity da molti anni ed è fondamentale per i sistemi di intelligenza artificiale. Si tratta di esaminare i modelli utilizzati in un sistema per garantire che siano validi, funzionino come previsto e siano sempre aggiornati. La verifica dei modelli può essere utilizzata anche per individuare vulnerabilità, distorsioni o potenziali perdite di dati nei modelli, nonché per identificare i modelli che potrebbero essere stati corrotti o alterati da hacker (model poisoning).

Convalida e filtraggio degli input

La convalida dell'input è uno dei passi più importanti che uno sviluppatore di modelli può compiere prima di distribuire il proprio modello in ambienti di produzione. La convalida dell'input assicura che i dati immessi in un modello non siano imprecisi, malformati o alterati da hacker che potrebbero tentare di sfruttare le vulnerabilità del sistema (ad esempio, attacchi di tipo prompt injection). Il filtraggio dell'input consente agli sviluppatori di specificare quali tipi di dati, formati o contenuti devono essere consentiti nei loro modelli, impedendo il passaggio di altri tipi di dati.

Parole finali

Se da un lato la tecnologia offre numerosi vantaggi e progressi, dall'altro apre le porte a potenziali vulnerabilità e minacce.

La capacità dell'IA generativa di creare immagini, video e testi falsi e convincenti solleva preoccupazioni per quanto riguarda il furto di identità, le campagne di disinformazione e le frodi.

Inoltre, l'uso malevolo dell'IA generativa può amplificare le minacce informatiche esistenti, ad esempio rendendo gli attacchi di phishing e l'ingegneria sociale molto più efficaci e difficili da rilevare.

Con la continua evoluzione di questa tecnologia, le organizzazioni e i singoli devono dare priorità alle misure di cybersecurity, tra cui una solida autenticazione (come MFA e DMARC), il monitoraggio continuo, le valutazioni e le verifiche periodiche delle vulnerabilità, la messa in sicurezza degli stessi modelli di IA e la formazione continua dei dipendenti per mitigare i rischi associati all'IA generativa.

In questo modo, possiamo sfruttare il potenziale di questa tecnologia, salvaguardando al contempo le sfide intrinseche alla cybersicurezza.

"`

• Informazioni su
• Ultimi messaggi

Ahona Rudra

Esperto di sicurezza dei domini e delle e-mail presso PowerDMARC

Ahona è la Marketing Manager di PowerDMARC, con oltre 5 anni di esperienza nella scrittura di argomenti di cybersecurity, specializzata in sicurezza dei domini e delle e-mail. Ahona ha conseguito una laurea in Giornalismo e Comunicazione, consolidando la sua carriera nel settore della sicurezza dal 2019.

Ultimi messaggi di Ahona Rudra (vedi tutti)

• Caso di studio DMARC MSP: come Systemgemisch ha automatizzato la sicurezza dell'autenticazione delle e-mail con PowerDMARC - 28 gennaio 2026
• Come l'Email Threat Intelligence blocca gli attacchi di phishing e spoofing attivi - 28 gennaio 2026
• Integrazione PowerDMARC Microsoft Sentinel: visibilità SIEM cloud-native per la sicurezza delle e-mail - 15 gennaio 2026