Sicurezza AI per le aziende: come difendersi da rischi e attacchi

L’intelligenza artificiale sta trasformando le aziende ed il modo di lavorare, promettendo produttività ed innovazione. Ma l’IA non è solo uno strumento per il business; è anche un’arma potente per gli attacchi cyber e una nuova area di vulnerabilità.

C’è una crescita della consapevolezza dei vantaggi dell’usare l’IA in azienda, ma le piccole e medie imprese, spesso in ritardo nella digitalizzazione, non sono sempre pronte a identificare e gestire questi nuovi rischi.

L’intelligenza artificiale come arma: i nuovi strumenti degli hacker

Nella lotta a guardia e ladri tra responsabili IT delle aziende e hacker, l’AI è ampiamente sfruttata per potenziare le difese, ma anche per rendere gli attacchi cyber più efficaci. Le PMI italiane tendono a sottovalutare la rilevanza della cybersecurity: quasi un’azienda italiana su cinque è ancora a un livello “principiante” in termini di sicurezza (fonte: “Rapporto Cyber Index PMI 2024“, promosso da Generali, Confindustria, ACN e Politecnico di Milano).

• Phishing e Social Engineering di Nuova Generazione. Dimenticate le email di phishing piene di errori. L’IA generativa permette di creare messaggi personalizzati e linguisticamente perfetti. In Italia, gli incidenti di social engineering hanno un’incidenza particolarmente elevata, a riprova di come il fattore umano sia uno dei principali punti di debolezza. La tecnologia deepfake, sia video che audio, può essere usata per impersonare manager e autorizzare transazioni fraudolente, rendendo gli attacchi incredibilmente convincenti.
• Creazione di Malware Polimorfico. L’IA può essere utilizzata per generare codice malevolo in grado di adattarsi cambiare la propria struttura per eludere i software antivirus. Questo permette agli hacker di lanciare attacchi su larga scala con una probabilità di successo molto più alta.
• Automazione degli Attacchi. I modelli AI possono analizzare sistemi aziendali per scovare vulnerabilità ed eseguire attacchi in modo automatizzato.

L’IA come bersaglio: le nuove vulnerabilità aziendali

L’adozione di sistemi di IA, in particolare di chatbot e assistenti virtuali basati su LLM – Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni, apre le porte a nuove forme di manipolazione. Questi sistemi, per quanto avanzati, possono essere imbrogliati in modi che una persona probabilmente riconoscerebbe.

• Prompt Injection e Jailbreaking. Un utente malintenzionato può creare input (prompt) appositamente studiati per aggirare le restrizioni di un chatbot, “convincendolo” a rivelare informazioni sensibili, eseguire azioni non autorizzate o generare contenuti dannosi per l’azienda. Per esempio, facendosi fare un’offerta commerciale a valori ridicolmente bassi.
• Data Poisoning (Avvelenamento dei Dati). Se un hacker riesce a inserire dati corrotti nel set di addestramento di un modello, può comprometterne il comportamento. Il sistema potrebbe iniziare a fornire risposte errate, mostrare pregiudizi o creare falle di sicurezza.
• Estrazione di Dati Sensibili. Attraverso una serie di query mirate, un malintenzionato può tentare di ricostruire parti dei dati originali su cui il modello è stato addestrato, esponendo potenzialmente informazioni private.

Rischi interni: quando l’intelligenza artificiale sbaglia da sola

Il pericolo non viene solo dall’esterno. A volte, il rischio più grande risiede nel comportamento imprevedibile dell’IA stessa, un problema acuito dall’aver fatto ancora poco training dei sistemi in azienda.

• Allucinazioni e Risposte Errate. I modelli AI possono generare informazioni false ma plausibili, le “allucinazioni”. Basare decisioni critiche su output errati o dare risposte errate al cliente esterno può avere conseguenze disastrose a livello economico e di immagine.
• Disallineamento con Valori e Policy Aziendali. Un modello AI potrebbe fornire risposte che violano le policy etiche, le normative o i valori aziendali, causando danni reputazionali e legali.

Strategie di difesa: una guida alla sicurezza per le aziende

Proteggersi richiede un approccio ad ampio raggio, che parte dall’IT ma deve includere anche molte altre figure aziendali non tecniche.

1. Creare una Governance dell’IA. Stabilire linee guida chiare su come e dove l’IA può essere utilizzata, chi è responsabile della sua gestione e quali dati possono essere processati.
2. Formare i Dipendenti. La prima linea di difesa è un personale consapevole, perchè il fattore umano è spesso l’anello debole della catena di sicurezza.
3. Proteggere i Dati di Addestramento. Trattare i dati usati per addestrare i modelli con la massima sicurezza, per prevenire attacchi di data poisoning.
4. Adottare il Red Teaming per l’IA. Simulare attacchi contro i propri sistemi di IA (es. prompt injection) per identificarne e correggerne le debolezze prima che lo faccia un vero attaccante.
5. Implementare Strumenti di Controllo e Allineamento. Utilizzare soluzioni specifiche, per garantire che i modelli IA operino entro i confini stabiliti dalle policy aziendali.

Il case study di una startup

È qui che entrano in gioco soluzioni innovative. La startup italiana Principled-intelligence, ad esempio, ha sviluppato una piattaforma per affrontare questo problema: il loro software agisce come un “guardiano” per i sistemi di IA, monitorando e filtrando gli output per garantire che siano sempre allineati con le policy specifiche dell’impresa.

In conclusione, vale il vecchio detto: “meglio prevenire che curare”. Gestire per tempo il rischio legato all’IA è un investimento necessario per non trovarsi, domani, ad affrontare problemi ben più grandi e costosi.