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 sono addestrati e poi generano nuovi contenuti basati su queste conoscenze apprese.
L'obiettivo principale dell'IA generativa è quello di generare dati indistinguibili da quelli reali, facendoli sembrare creati da un essere umano o provenienti dalla stessa distribuzione dei dati originali. Questa capacità trova numerose applicazioni in vari ambiti, come la generazione di linguaggio naturale, la sintesi di immagini, la composizione di musica, la conversione da testo a parlato e persino la generazione di video.
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.
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 amplia la superficie di attacco e offre agli hacker nuove opportunità da sfruttare.
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
Il rischio maggiore per la cybersicurezza dell'IA generativa è la creazione di phishing.
La minaccia del phishing è reale e non accenna a diminuire.
Poiché un numero sempre maggiore di aziende utilizza l'e-mail e altre forme di comunicazione digitale per commercializzare i propri prodotti o servizi, i criminali stanno diventando sempre più sofisticati nel tentativo di indurre le persone a fornire informazioni personali.
Le truffe più comuni sono chiamate "phishing" perché spesso comportano l'invio di una falsa e-mail da una fonte attendibile (come la vostra banca) che contiene un allegato o un link che sembra legittimo ma che in realtà conduce a un sito web falso in cui inserire le vostre credenziali per accedere al vostro conto.
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.
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 deve avere accesso al giusto set di dati e ad alcuni strumenti software di base per iniziare a creare contenuti dannosi.
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'intelligenza artificiale generativa può generare dati falsi che sembrano autentici e passabili per gli esseri umani.
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 cambiare nulla della foto stessa (solo modificando la didascalia).
Come rafforzare le difese contro i rischi di cybersecurity dell'IA generativa
In risposta a questa crescente preoccupazione, le organizzazioni devono rafforzare le proprie difese contro questi rischi.
Ecco alcuni consigli per farlo:
Passare a DMARC
DMARC 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.
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 o DKIM o entrambi (consigliato) come prerequisito per l'implementazione di DMARC.
Conduzione di audit di sicurezza
Un altro modo per evitare che gli hacker accedano al vostro sistema è quello di condurre controlli di sicurezza informatica.
Questi audit aiutano a identificare i potenziali punti deboli del sistema e suggeriscono come correggerli prima che si trasformino in problemi gravi (come ad esempio malware infezioni da malware).
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.
Estrazione robusta delle caratteristiche
Un'altra soluzione è la Robust Feature Extraction (RFE). RFE utilizza il deep learning per estrarre le caratteristiche rilevanti dalle immagini grezze. La 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 dell'estrazione delle caratteristiche.
Architettura del modello sicuro
La Secure Model Architecture (SMA) utilizza un'architettura modello sicura per prevenire gli attacchi che sfruttano le vulnerabilità nel codice del software, nei file di dati o in altri componenti di un sistema di intelligenza artificiale. L'idea alla base della SMA è che un attaccante debba trovare una vulnerabilità nel codice invece di sfruttare una debolezza nel sistema stesso. L'impiego di servizi completi di revisione 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 le sofisticate minacce informatiche.
Revisione periodica del modello
La verifica dei modelli è una parte essenziale della cybersecurity da molti anni. Si tratta di esaminare i modelli utilizzati in un sistema per assicurarsi che siano validi e aggiornati. L'audit dei modelli può essere utilizzato anche per rilevare le vulnerabilità dei modelli e per identificare i modelli che potrebbero essere stati corrotti o alterati dagli hacker.
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 negli ambienti di produzione. La convalida dell'input assicura che i dati immessi in un modello non siano imprecisi o alterati da hacker che potrebbero tentare di sfruttare le vulnerabilità del sistema. Il filtraggio degli input consente agli sviluppatori di specificare quali tipi di dati debbano essere consentiti nei loro modelli, impedendo anche ad altri tipi di dati di passare.
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, come gli attacchi di phishing e l'ingegneria sociale.
Con la continua evoluzione di questa tecnologia, le organizzazioni e gli individui devono dare priorità alle misure di cybersecurity, tra cui una solida autenticazione, un monitoraggio continuo e una regolare valutazione delle vulnerabilità, 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.
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