AI nella sicurezza informatica: rischi dell'AI
L'intelligenza artificiale (IA) ha migliorato gli strumenti di sicurezza informatica per anni. Ad esempio, gli strumenti di machine learning hanno reso più potenti la sicurezza della rete, il software anti-malware e quelli per la rilevazione delle frodi, trovando anomalie molto più velocemente degli esseri umani. Tuttavia, l'IA ha anche rappresentato un rischio per la sicurezza informatica. Attacchi di forza bruta, negazione del servizio (DoS) e ingegneria sociale sono solo alcuni esempi di minacce che sfruttano l'IA.
Si prevede che i rischi dell'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica aumenteranno rapidamente poiché gli strumenti di IA diventeranno più economici e accessibili. Ad esempio, puoi ingannare ChatGPT affinché scriva codice dannoso o una lettera da Elon Musk che richiede donazioni.
Puoi anche utilizzare numerosi strumenti deepfake per creare tracce audio o video clip sorprendentemente convincenti con pochissimi dati di addestramento. Ci sono anche crescenti preoccupazioni per la privacy poiché sempre più utenti si sentono a proprio agio nel condividere informazioni sensibili con l'AI.
Leggi questa guida approfondita per saperne di più su:
- Definizione di IA.
- Rischi dell'intelligenza artificiale.
- IA nella sicurezza informatica.
- IA e rischi per la privacy.
Che cos'è l'IA: Intelligenza Artificiale
L'IA, o Intelligenza Artificiale, si riferisce allo sviluppo di sistemi informatici in grado di svolgere compiti e prendere decisioni che di solito richiedono l'intelligenza umana. Comporta la creazione di algoritmi e modelli che consentono alle macchine di apprendere dai dati, riconoscere schemi e adattarsi a nuove informazioni o situazioni.
In termini semplici, l'IA è come insegnare ai computer a pensare e imparare come fanno gli esseri umani. Permette alle macchine di elaborare e analizzare grandi quantità di dati, identificare schemi o anomalie, e fare previsioni o decisioni basate su tali informazioni. L'IA può essere utilizzata in varie applicazioni, come il riconoscimento delle immagini e della voce, l'elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e la sicurezza informatica, per citarne alcune.
In generale, l'IA mira a imitare l'intelligenza umana per risolvere problemi complessi, automatizzare compiti e migliorare l'efficienza e l'accuratezza in diversi campi.
Apprendimento automatico e apprendimento profondo
L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme comunemente utilizzato dell'IA. Gli algoritmi e le tecniche di ML consentono ai sistemi di apprendere dai dati e prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati.
L'apprendimento profondo (DL) è un sottoinsieme del ML che sfrutta modelli computazionali artificiali ispirati al cervello umano, chiamati reti neurali, per compiti più avanzati. ChatGPT è un esempio di IA che utilizza il ML per comprendere e rispondere a richieste generate dall'uomo.
AI ristretta e intelligenza artificiale generale
Tutti i tipi di IA sono considerati IA ristrette. La loro portata è limitata e non sono senzienti. Esempi di tale IA sono gli assistenti vocali, i chatbot, i sistemi di riconoscimento delle immagini, i veicoli autonomi e i modelli di manutenzione.
L'intelligenza artificiale generale (AGI) è un concetto ipotetico che si riferisce a un'IA autocosciente in grado di eguagliare o addirittura superare l'intelligenza umana. Mentre alcuni esperti stimano che l'AGI sia diversi anni o addirittura decenni lontana, altri credono che sia impossibile.
Che cos'è l'IA generativa?
L'IA generativa si riferisce a un sottoinsieme di tecniche di intelligenza artificiale che coinvolgono la creazione e generazione di nuovi contenuti, come immagini, testo, audio o persino video. Comporta l'addestramento di modelli per comprendere schemi nei dati esistenti e successivamente usare quelle conoscenze per generare nuovi contenuti originali che somigliano ai dati di addestramento.
Un approccio popolare all'IA generativa è l'uso delle reti antagoniste generative (GAN). Le GAN consistono in due reti neurali: una rete generatrice e una rete discriminatrice. La rete generatrice crea nuovi contenuti, mentre la rete discriminatrice valuta e distingue tra i contenuti generati e quelli reali. Le due reti lavorano in modo competitivo, con il generatore che cerca di produrre contenuti che il discriminatore non può distinguere dai dati reali.
L'IA generativa ha applicazioni in vari settori. Ad esempio:
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Generazione di Immagini: L'IA generativa può essere utilizzata per generare immagini realistiche, come creare volti fotorealistici, paesaggi o persino oggetti completamente nuovi che non esistono nel mondo reale.
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Generazione di Testo: I modelli generativi possono essere addestrati per generare testo coerente e contestualmente rilevante, che può essere utilizzato per attività come chatbot, creazione di contenuti o traduzione linguistica.
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Generazione di Musica e Audio: L'IA generativa può creare nuove composizioni musicali o generare suoni e voci realistiche.
Sebbene l'AI generativa abbia molte applicazioni positive, ci sono anche preoccupazioni sul suo potenziale uso improprio, come la generazione di contenuti falsi o video deepfake che possono essere utilizzati per ingannare o manipolare le persone. Le considerazioni etiche e l'uso responsabile dell'AI generativa sono fattori importanti per affrontare questi rischi.
Nel campo della sicurezza informatica, l'AI generativa può essere sia uno strumento che una sfida. Può essere utilizzata per generare dati sintetici realistici per addestrare modelli e migliorare le misure di sicurezza, ma può anche rappresentare dei rischi quando utilizzata per scopi malevoli, come la generazione di email di phishing convincenti o attacchi di social engineering con deepfake. Sottolinea l'importanza di sviluppare difese solide e meccanismi di rilevamento per mitigare le potenziali minacce.
Quali sono i rischi dell'IA nella sicurezza informatica
Come qualsiasi tecnologia, l'IA può essere utilizzata per scopi benefici o malevoli. Gli attori delle minacce possono usare alcuni degli stessi strumenti di IA progettati per aiutare l'umanità per commettere frodi, truffe e altri crimini informatici.
Esploriamo alcuni rischi dell'IA nella sicurezza informatica:
1: Ottimizzazione degli attacchi informatici
Gli esperti affermano che gli aggressori possono utilizzare l'IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni per aumentare il livello di velocità e complessità degli attacchi. Possono utilizzare l'IA generativa per trovare nuovi modi per minare la complessità del cloud e sfruttare le tensioni geopolitiche per attacchi avanzati. Possono anche ottimizzare le loro tecniche di attacco ransomware e phishing affinando con l'IA generativa.
2: Malware automatizzato
Un'IA come ChatGPT è eccellente nel fare calcoli accurati. Secondo il professor Oded Netzer della Columbia Business School, ChatGPT può già "scrivere codice abbastanza bene."
Gli esperti dicono che in un futuro prossimo, potrebbe aiutare gli sviluppatori di software, i programmatori informatici e i coder o sostituire una parte del loro lavoro.
Mentre software come ChatGPT ha alcune protezioni per impedire agli utenti di creare codice dannoso, gli esperti possono utilizzare tecniche intelligenti per aggirarlo e creare malware. Ad esempio, un ricercatore è stato in grado di trovare una falla e creare un eseguibile complesso quasi non rilevabile per il furto di dati. L'eseguibile aveva la sofisticazione del malware creato da un attore di minacce sponsorizzato dallo stato*.
Questo potrebbe essere solo la punta dell'iceberg. Gli strumenti futuri potenziati dall'IA potrebbero consentire agli sviluppatori con competenze di programmazione a livello iniziale di creare malware automatizzati, come un bot malintenzionato avanzato. Quindi, cos'è un bot malintenzionato? Un bot malintenzionato può rubare dati, infettare reti e attaccare sistemi con poca o nessuna interazione umana.
* https://www.foxnews.com/tech/ai-created-malware-sends-shockwaves-cyber security-world
3: Sicurezza fisica
Poiché sempre più sistemi come veicoli autonomi, apparecchiature di produzione e costruzione, e sistemi medici utilizzano l'IA, i rischi dell'intelligenza artificiale per la sicurezza fisica possono aumentare. Ad esempio, un'auto a guida autonoma basata sull'IA che subisce una violazione della sicurezza informatica potrebbe rappresentare rischi per la sicurezza fisica dei suoi passeggeri. Allo stesso modo, il set di dati per gli strumenti di manutenzione in un sito di costruzione potrebbe essere manipolato da un aggressore per creare condizioni pericolose.
Rischi di privacy dell'IA
In quello che è stato un bug imbarazzante per il CEO di OpenAI, Sam Altman, ChatGPT ha rivelato frammenti di cronologia delle chat di altri utenti. Sebbene il bug sia stato corretto, esistono altri possibili rischi di privacy a causa della grande quantità di dati che l'IA elabora. Ad esempio, un hacker che viola un sistema di IA potrebbe accedere a diversi tipi di informazioni sensibili.
Un sistema di IA progettato per marketing, pubblicità, profilazione o sorveglianza potrebbe anche minacciare la privacy in modi che George Orwell non avrebbe potuto immaginare. In alcuni paesi, la tecnologia di profilazione IA sta già aiutando gli stati a invadere la privacy degli utenti.
Furto di modelli di IA
Esistono alcuni rischi di furto di modelli di IA attraverso attacchi di rete, tecniche di ingegneria sociale e sfruttamento delle vulnerabilità da parte di soggetti minacciosi come agenti sponsorizzati dallo stato, minacce interne come spie aziendali e i soliti hacker informatici. I modelli rubati possono essere manipolati e modificati per aiutare gli aggressori con diverse attività malevole, aumentando i rischi dell'intelligenza artificiale per la società.
Manipolazione dei dati e avvelenamento dei dati
Sebbene l'IA sia uno strumento potente, può essere vulnerabile alla manipolazione dei dati. Dopotutto, l'IA dipende dai suoi dati di formazione. Se i dati vengono modificati o avvelenati, uno strumento potenziato dall'IA può produrre risultati inaspettati o addirittura dannosi.
In teoria, un aggressore potrebbe avvelenare un set di dati di formazione con dati dannosi per cambiare i risultati del modello. Un aggressore potrebbe anche avviare una forma più sottile di manipolazione chiamata iniezione di bias. Tali attacchi possono essere particolarmente dannosi in settori come la sanità, l'automotive e il trasporto.
Impersonazione
Non devi guardare oltre il cinema per vedere come gli strumenti potenziati dall'IA stanno aiutando i cineasti a ingannare il pubblico. Ad esempio, nel documentario Roadrunner, la voce del defunto chef celebrità Anthony Bourdain è stata creata in modo controverso con audio generato dall'IA e ha facilmente ingannato gli spettatori. Allo stesso modo, il veterano attore Harrison Ford è stato convincente nel suo de-aging di diversi decenni con il potere della intelligenza artificiale in Indiana Jones e il quadrante del destino.
Un aggressore non ha bisogno di un grande budget hollywoodiano per realizzare simili inganni. Con i filmati giusti, chiunque può realizzare riprese deepfake utilizzando app gratuite. È possibile anche usare strumenti gratuiti basati su AI per creare voci false straordinariamente realistiche allenate su pochi secondi di audio.
Quindi non dovrebbe sorprendere che l'IA stia ora venendo utilizzata per truffe di rapimento virtuale. Jennifer DeStefano ha vissuto il peggior incubo di un genitore quando sua figlia l'ha chiamata, urlando e piangendo. La sua voce è stata sostituita da un uomo che ha minacciato di drogarla e maltrattarla a meno che non venga pagato un riscatto di un milione di dollari.
Il problema? Gli esperti sospettano che la voce sia stata generata dall'IA. Le forze dell'ordine credono che oltre agli schemi di rapimento virtuali, l'IA potrebbe aiutare i criminali con altri tipi di frode di impersonificazione in futuro, comprese le truffe dei nonni.
L'IA generativa può anche produrre testo nella voce di leader di pensiero. I criminali informatici possono utilizzare questo testo per eseguire diversi tipi di truffe, come false donazioni, opportunità di investimento e donazioni su mezzi come email o piattaforme sociali come Twitter.
Attacchi più sofisticati
Come accennato, gli attori delle minacce possono utilizzare l'IA per creare malware avanzati, impersonare altri per truffe e avvelenare i dati di addestramento dell'IA. Possono automatizzare attacchi di phishing, malware e credential stuffing. L'IA può anche aiutare gli attacchi a eludere i sistemi di sicurezza come i software di riconoscimento vocale, in attacchi chiamati attacchi avversari.
Danno reputazionale
Un'organizzazione che utilizza l'IA può subire danni alla reputazione se la tecnologia malfunziona o subisce una violazione della sicurezza informatica, causando perdita di dati. Tali organizzazioni possono affrontare multe, sanzioni civili e deterioramento dei rapporti con i clienti.
Come proteggersi dai rischi dell'IA
Sebbene l'IA sia uno strumento potente, può presentare alcuni rischi per la sicurezza informatica. Sia gli individui che le organizzazioni devono adottare un approccio integrato e proattivo per utilizzare la tecnologia in sicurezza.
Ecco alcuni suggerimenti che possono aiutarti a mitigare i rischi dell'IA:
1: Verifica i sistemi di IA che utilizzi
Controlla la reputazione corrente di qualsiasi sistema di IA utilizzato per evitare problemi di sicurezza e privacy. Le organizzazioni dovrebbero verificare periodicamente i loro sistemi per correggere le vulnerabilità e ridurre i rischi legati all'IA. Le verifiche possono essere condotte con l'assistenza di esperti in sicurezza informatica e intelligenza artificiale che possono completare test di penetrazione, valutazioni delle vulnerabilità e revisioni dei sistemi.
2: Limita le informazioni personali condivise tramite automazione
Sempre più persone condividono informazioni riservate con l'intelligenza artificiale senza comprendere i rischi per la privacy dell'AI. Ad esempio, è stato scoperto che il personale di organizzazioni prestigiose inseriva dati sensibili dell'azienda in ChatGPT. Persino un medico ha inserito il nome di un paziente e la sua condizione medica nel chatbot per scrivere una lettera, non apprezzando il rischio di sicurezza di ChatGPT.
Tali azioni comportano rischi per la sicurezza e violano regolamenti sulla privacy come l'HIPAA. Sebbene i modelli di linguaggio IA potrebbero non essere in grado di divulgare informazioni, le conversazioni vengono registrate per il controllo di qualità e sono accessibili ai team di manutenzione del sistema. È quindi una buona pratica evitare di condividere qualsiasi informazione personale con l'IA.
3: Sicurezza dei dati
Come accennato, l'IA si basa sui dati di addestramento per fornire risultati buoni. Se i dati vengono modificati o avvelenati, l'IA può produrre risultati inaspettati e pericolosi. Per proteggere l'IA dall'avvelenamento dei dati, le organizzazioni devono investire in tecnologie avanzate di crittografia, controllo degli accessi e backup. Le reti dovrebbero essere protette con firewall, sistemi di rilevamento delle intrusioni e password sofisticate.
4: Ottimizza il software
Segui tutte le migliori pratiche di manutenzione del software per proteggerti dai rischi dell'IA. Questo include l'aggiornamento del tuo software e dei tuoi framework AI, dei sistemi operativi e delle app con le patch e gli aggiornamenti più recenti per ridurre il rischio di sfruttamento e attacchi malware. Proteggi i tuoi sistemi con tecnologie antivirus di nuova generazione per fermare le minacce malevole avanzate. Inoltre, investi in misure di sicurezza di rete e applicazione per rafforzare le tue difese.
5: Addestramento avversario
L'addestramento avversario è una misura di sicurezza specifica dell'IA che aiuta l'IA a rispondere agli attacchi. Il metodo di apprendimento automatico migliora la resilienza dei modelli di IA esponendoli a diversi scenari, dati e tecniche.
6: Formazione del personale
I rischi dell'IA sono piuttosto ampi. Consultati con esperti in sicurezza informatica e IA per formare i tuoi dipendenti nella gestione del rischio IA. Ad esempio, dovrebbero imparare a controllare la veridicità delle email che potrebbero potenzialmente essere attacchi di phishing progettati dall'IA. Allo stesso modo, dovrebbero evitare di aprire software non richiesti che potrebbero essere malware creati dall'intelligenza artificiale.
7: Gestione delle vulnerabilità
Le organizzazioni possono investire nella gestione delle vulnerabilità AI per mitigare il rischio di violazioni e perdite di dati. La gestione delle vulnerabilità è un processo end-to-end che comporta identificare, analizzare e gestire le vulnerabilità e ridurre la tua superficie di attacco relativa alle caratteristiche uniche dei sistemi di IA.
8: Risposta agli incidenti IA
Nonostante le migliori misure di sicurezza, la tua organizzazione potrebbe subire un attacco alla sicurezza informatica correlato all'IA man mano che aumentano i rischi dell'intelligenza artificiale. Dovresti avere un piano di risposta agli incidenti chiaramente delineato che copra contenimento, indagine e rimedi per riprendersi da un tale evento.
Il rovescio della medaglia: come l'IA può beneficiare la sicurezza informatica
Industrie di diverse dimensioni e settori utilizzano l'IA per migliorare la sicurezza informatica. Ad esempio, tutte le tipologie di organizzazioni in tutto il mondo utilizzano l'IA per autenticare le identità, dalle banche ai governi. E le industrie finanziarie e immobiliari utilizzano l'IA per individuare anomalie e ridurre il rischio di frode.
Ecco ulteriori informazioni su come l'IA avvantaggia la sicurezza informatica:
1: Rilevamento delle minacce informatiche
Malware sofisticati possono bypassare la tecnologia di sicurezza informatica standard utilizzando diverse tecniche di evasione, tra cui modifica del codice e della struttura. Tuttavia, software antivirus avanzati possono utilizzare l'IA e il ML per trovare anomalie nella struttura complessiva di una potenziale minaccia, nella logica di programmazione e nei dati.
Gli strumenti di rilevamento delle minacce alimentati dall'IA possono proteggere le organizzazioni cacciando queste minacce emergenti e migliorando le capacità di avviso e risposta. Inoltre, il software di sicurezza degli endpoint alimentato dall'IA può proteggere i laptop, gli smartphone e i server di un'organizzazione.
2: Modelli predittivi
I professionisti della sicurezza informatica possono passare da una postura reattiva a una proattiva avvalendosi dell'IA generativa. Ad esempio, possono utilizzare l'IA generativa per creare modelli predittivi che identificano nuove minacce e mitigano i rischi.
Tali modelli predittivi porteranno a:
- Rilevamento delle minacce più rapido
- Risparmio di tempo
- Riduzione dei costi
- Risposta agli incidenti migliorata
- Maggiore protezione dai rischi
3: Rilevamento del phishing
Le email di phishing sono un vettore di minaccia significativo. Con poco rischio, gli attori delle minacce possono utilizzare spedizioni di phishing per rubare informazioni sensibili e denaro. Inoltre, le email di phishing stanno diventando più difficili da differenziare dalle email reali.
L'IA può migliorare la sicurezza informatica migliorando la protezione dal phishing. I filtri email che utilizzano l'IA possono analizzare il testo per contrassegnare email con schemi sospetti e bloccare diversi tipi di spam.
4: Identificazione dei bot
I bot possono danneggiare o abbattere reti e siti web, influenzando negativamente la sicurezza, la produttività e i ricavi di un'organizzazione. I bot possono anche prendere il controllo degli account con credenziali rubate ed aiutare i cybercriminali a impegnarsi in frodi e truffe.
Il software che sfrutta modelli basati sull'apprendimento automatico può analizzare il traffico di rete e i dati per identificare modelli di Bot e aiutare gli esperti di sicurezza informatica a neutralizzarli. I professionisti delle reti possono anche utilizzare l'IA per sviluppare CAPTCHA più sicuri contro i bot.
5: Sicurezza delle reti
Gli attaccanti possono estrapolare dati o infettare sistemi con ransomware dopo aver violato una rete. Rilevare tali minacce in anticipo è fondamentale. Il rilevamento delle anomalie basato sull'IA può esaminare il traffico di rete e i registri di sistema per accessi non autorizzati, codice insolito e altri schemi sospetti per prevenire le violazioni. Inoltre, l'IA può aiutare a segmentare le reti analizzando requisiti e caratteristiche.
6: Risposta agli incidenti
L'IA può migliorare la caccia alle minacce, la gestione delle minacce e la risposta agli incidenti. Può lavorare ininterrottamente per rispondere alle minacce e prendere azioni d'emergenza, anche quando il tuo team è offline. Inoltre, può ridurre i tempi di risposta agli incidenti per minimizzare i danni di un attacco.
7: Mitigazione delle minacce interne
Le minacce interne devono essere prese sul serio perché possono costare a un'organizzazione ricavi, segreti commerciali, dati sensibili e altro. Ci sono due tipi di minacce interne: maliziosi e non intenzionali. L'IA può aiutare a fermare entrambi i tipi di minacce interne identificando comportamenti utente rischiosi e bloccando l'uscita di informazioni sensibili dalle reti di un'organizzazione.
8: Rafforzamento del controllo degli accessi
Molti strumenti di controllo degli accessi utilizzano l'IA per migliorare la sicurezza. Possono bloccare accessi da indirizzi IP sospetti, segnalare eventi sospetti e chiedere agli utenti con password deboli di cambiare le loro credenziali di accesso e passare all'autenticazione multifattore.
L'IA aiuta anche ad autenticare gli utenti. Ad esempio, può avvalersi di dati biometrici, informazioni contestuali e dati sul comportamento degli utenti per verificare accuratamente l'identità degli utenti autorizzati e mitigare il rischio di abuso.
9: Identificare i falsi positivi
I falsi positivi possono essere estenuanti per i team IT da gestire. L'enorme volume di falsi positivi può causare problemi di salute mentale. Possono anche costringere i team a perdere minacce legittime. Tuttavia, il volume di falsi positivi può essere ridotto con strumenti di sicurezza informatica che utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare la precisione del rilevamento delle minacce. Questi strumenti possono anche essere programmati per gestire automaticamente le minacce a bassa probabilità che consumano il tempo e le risorse del team di sicurezza.
10: Efficienza e costi del personale IT
Molte piccole e medie imprese non possono permettersi di investire in un grande team di sicurezza informatica interno per gestire minacce sempre più sofisticate 24 ore su 24. Tuttavia, possono investire in tecnologia di sicurezza informatica basata su AI che lavora 24/7 per offrire monitoraggio continuo, migliorare l'efficienza e ridurre i costi. Questa tecnologia può anche adattarsi alla crescita di un'azienda in modo economico.
Inoltre, l'AI migliora l'efficienza del personale perché non si stanca. Offre la stessa qualità di servizio in qualsiasi momento della giornata, riducendo il rischio di errori umani. L'AI può anche gestire significativamente più dati di un team di sicurezza umano.