L’espressione AI security non ha un significato univoco. Da un lato, indica l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale per rafforzare la postura di sicurezza aziendale; dall’altro, in un’accezione più rigorosa, AI security è l’insieme di strategie, tattiche e strumenti finalizzati a proteggere i sistemi di intelligenza artificiale, oggi al centro della crescita e dell’innovazione di tutte le imprese.
In questo articolo ci focalizziamo su questa seconda accezione: inquadriamo l’AI security nel contesto più ampio della gestione del rischio, analizziamo le principali tecniche di attacco e delineiamo le strategie più efficaci.
Key Points
- La centralità dei sistemi di AI nei processi aziendali impone lo sviluppo di strategie e l’adozione di strumenti di AI security.
- Le minacce non sono teoriche: prompt injection, data poisoning, model extraction e attacchi alla supply chain dei modelli sono reali e rendono i sistemi di AI bersagli ad alto valore.
- La sicurezza dell’AI non si esaurisce in un singolo controllo, ma richiede la protezione coordinata di tutte le componenti del sistema: dati, modelli, modalità di interazione e infrastruttura.
AI risk, governance e security: i nuovi pilastri dell’azienda 2.0
Con l’ingresso dell’AI nei processi core delle organizzazioni, sono nati rischi nuovi e strutturalmente diversi rispetto a quelli dei sistemi tradizionali. Le peculiarità dei sistemi di AI, dall’apprendimento continuo alla generazione di contenuto, impongono infatti un ripensamento delle logiche di risk management.
Le riflessioni sulla gestione dei rischi dell’AI si concentrano principalmente su due grandi aree: la AI governance e la AI security in senso stretto, due dimensioni distinte ma strettamente interconnesse.
AI Governance: cos’è e perché è essenziale per fidarsi dell’AI
L’AI Governance comprende un insieme di regole, processi e controlli finalizzati a garantire che i sistemi di AI siano affidabili, conformi alle policy aziendali e responsabili. Qualsiasi sistema informatico potenziato da un modello AI deve garantire il rispetto delle normative in essere, la gestione dei bias, la prevenzione di danni non intenzionali e il controllo delle modalità con cui i modelli producono output.
In assenza di un sistema di AI Governance solido ed efficace, l’organizzazione si espone a una serie di conseguenze potenzialmente critiche:
- un sistema di supporto diagnostico addestrato su dati incompleti o non attendibili potrebbe produrre valutazioni cliniche errate;
- un motore di pricing o di vendita online potrebbe applicare sconti indiscriminati, erodendo margini e valore;
- un sistema HR basato su dati storici distorti potrebbe cristallizzare e amplificare bias preesistenti, influenzando in modo sistematico i processi di selezione del personale.
In tutti questi casi, il problema non è un attacco esterno, ma un malfunzionamento “interno” del modello, legato alla qualità dei dati, alle scelte progettuali o all’assenza di adeguati meccanismi di controllo.
AI security: cos’è e perché è prioritaria in tutte le aziende
Nel più ampio perimetro della gestione del rischio si colloca l’AI security, intesa come insieme di pratiche e controlli con cui proteggere i sistemi AI da attacchi intenzionali o da utilizzi impropri, ovvero da minacce capaci di alterare il comportamento dei modelli, limitarne le funzionalità, comprometterne la continuità operativa o esporre dati e informazioni sensibili.
L’AI security si focalizza su prevenzione, rilevazione e risposta alle minacce indipendentemente dal fatto che l’origine sia esterna o interna all’organizzazione, e che l’evento sia deliberato o accidentale. L’obiettivo è preservare l’affidabilità complessiva del sistema, evitando che vulnerabilità tecniche o operative si traducano in impatti concreti sul business e/o sulla reputazione aziendale.
AI security: cosa proteggere e da quali minacce
Un sistema informatico che fornisce informazioni o prende decisioni sulla base di un modello di intelligenza artificiale può essere attaccato esattamente come un sistema tradizionale, deterministico o rule-based. La differenza è che, nel caso dell’AI, la superficie di attacco si amplia e diventa più dinamica, oltre al fatto che gli attaccanti possono usare la stessa AI per orchestrare operazioni più sofisticate e innovative.
Modello, dati, infrastruttura: cosa proteggere, nel concreto
Nell’AI security, l’oggetto della protezione non è un singolo componente, ma un ecosistema complesso, composto da modelli, dati, interfacce e infrastrutture strettamente interconnessi.
- Il primo livello da proteggere è quello dei dati. I sistemi di AI sono data-driven per definizione: la qualità, l’affidabilità e la sicurezza dei dati di training, validazione e inferenza determinano direttamente la qualità degli output.
- Va poi protetto, con modalità che vedremo successivamente, il modello di intelligenza artificiale. Questi, infatti, possono essere rubati, copiati, manipolati o indotti a comportamenti anomali.
- Non va poi trascurata la sicurezza dell’infrastruttura su cui tutto questo opera. Ambienti cloud, container, sistemi di storage e reti costituiscono la base su cui modelli e pipeline di AI vengono eseguiti.
Come viene attaccato un sistema AI? Cinque casi tipici
La disciplina della AI security è giovane, ma l’appetibilità economica dei sistemi ha accelerato ricerca e innovazione sul fronte offensivo, e inevitabilmente anche sul versante della difesa. Sono emerse alcune categorie di attacco ricorrenti.
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Prompt injection attack
È una forma di social engineering dell’era dell’AI, in cui l’attaccante induce il modello (solitamente un modello linguistico) a ignorare le regole o a rivelare informazioni sensibili. Secondo i report OWASP, è tra le minacce più frequenti nel contesto degli LLM.
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Data poisoning
È una tecnica che consiste nell’alterare i dati di training o di aggiornamento del modello. Il principio è semplice: data la scala dei dataset utilizzati per l’addestramento del modello, anche una piccola distorsione può generare effetti significativi.
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Denial of Service (DoS)
Sono attacchi mirati a saturare risorse e interfacce, compromettendo la disponibilità del sistema AI.
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Malware
I sistemi di AI possono essere infettati da malware esattamente come quelli tradizionali (trojan, backdoor, codice malevolo).
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Extraction
La cosiddetta model extraction si sostanzia in tecniche volte ad estrarre, attraverso ripetute interrogazioni, informazioni che il sistema non dovrebbe condividere o il modello stesso.
Tutte queste minacce, e altre di impiego meno frequente, delineano un perimetro di rischio che rende l’AI security una componente imprescindibile delle moderne strategie IT aziendali.
Come mettere in sicurezza un AI system: un approccio end-to-end
Come anticipato, un sistema di intelligenza artificiale può essere letto come la combinazione di alcuni componenti fondamentali, tra cui i dati, il modello, l’infrastruttura e il modo in cui il sistema viene interrogato e/o utilizzato. Mettere in sicurezza un AI system significa quindi elaborare una strategia che intervenga in modo sinergico su tutte queste dimensioni.
Come mettere in sicurezza i dati
Il punto di partenza è una solida attività di data discovery e classification, indispensabile per comprendere quali dati vengono utilizzati, dove risiedono e quale livello di criticità presentano. Su questa base si innestano misure tecniche fondamentali, come la crittografia, controlli di accesso rigorosi e il monitoraggio continuo dei flussi informativi per intercettare comportamenti anomali o segnali di compromissione.
Seconda priorità: difendere il modello
Poche aziende sviluppano i propri modelli di AI; nella maggior parte dei casi, infatti, si ricorre a modelli di terze parti o a loro derivazioni. Questo rende centrale il tema della fiducia nella sorgente, cosa peraltro complessa visto che le organizzazioni utilizzano spesso più modelli contemporaneamente, talvolta versioni modificate o fine-tuned. È quindi necessario applicare logiche di supply chain security anche all’AI model, verificandone e testandone provenienza, versioni e aggiornamenti.
Un’attenzione particolare va riservata alla API security, poiché l’interazione tra applicazioni e modelli avviene quasi sempre tramite API. La gestione puntuale dei privilegi e l’adozione di RBAC (Role Based Access Control) aiutano a ridurre il rischio di abusi o comportamenti imprevisti.
Sicurezza dell’interazione operativa
La terza dimensione della sicurezza riguarda il modo in cui l’AI viene utilizzata e interrogata, poiché è qui che nascono fenomeni noti come la prompt injection. La difesa passa innanzitutto dal monitoring degli input, per individuare pattern sospetti o tentativi di manipolazione, e dall’introduzione di controlli e guardrail capaci di limitare il perimetro d’azione del modello.
Mai trascurare l’infrastruttura
I sistemi di intelligenza artificiale operano quasi sempre in ambienti cloud o ibridi, facendo uso intensivo di container, storage distribuito e reti ad alte prestazioni. Qualsiasi vulnerabilità a questo livello rischia di propagarsi a cascata, compromettendo l’intero ecosistema.
È fondamentale applicare le pratiche di cloud security anche ai workload di AI: segmentazione delle reti, hardening dei sistemi, gestione sicura delle identità e dei privilegi, patching continuo e controllo delle configurazioni. Particolare attenzione va posta agli ambienti containerizzati e alle pipeline di MLOps, che introducono nuovi punti di esposizione se non correttamente governati.
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A ciò affianchiamo competenze specialistiche nell’ambito dell’intelligenza artificiale e una divisione cybersecurity dedicata, con competenze su governance, protezione delle infrastrutture, prevenzione e gestione delle minacce. La sinergia tra tutte queste competenze ci permette di affrontare l’AI security in modalità end-to-end, integrando protezione tecnica, controllo dei rischi e continuità operativa.
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