Allarme AI: le aziende sottovalutano i rischi?

Un’Analisi Approfondita

L’intelligenza artificiale (AI) si è rapidamente integrata in ogni aspetto delle operazioni aziendali, offrendo un potenziale incredibile per l’automazione, l’ottimizzazione e l’innovazione. Tuttavia, questa proliferazione ha portato con sé una serie di sfide di sicurezza uniche. Un’analisi approfondita delle minacce emergenti e delle strategie di mitigazione è diventata essenziale per proteggere le risorse digitali e garantire la continuità operativa.

Nel 2024, i ricercatori hanno scoperto che gli aggressori possono manipolare le funzionalità di Slack AI per esporre dati sensibili tramite attacchi di prompt injection. Possono potenzialmente indurre l’AI a rivelare informazioni da canali privati a cui non hanno accesso o incorporare istruzioni dannose nei file caricati che l’AI elabora. Inoltre, potrebbero persino manipolare l’AI per creare link di phishing convincenti all’interno delle sue risposte.

Le 7 Principali Minacce alla Sicurezza dell’AI e le Strategie di Mitigazione

Esaminiamo i principali rischi per la sicurezza dell’AI, i potenziali scenari di attacco e le raccomandazioni per la mitigazione:
1. Test Limitati: I modelli di AI possono comportarsi in modi inaspettati in produzione, influenzando negativamente l’esperienza utente ed esponendo il sistema a minacce note e sconosciute. Gli attori malintenzionati potrebbero manipolare il comportamento del modello alterando sottilmente i dati di input (attacco di evasione) o posizionando e manipolando strategicamente i dati durante l’addestramento del modello (attacco di avvelenamento dei dati). Per mitigare questo rischio, è necessario introdurre una vasta gamma di esempi reali e contraddittori nei set di dati di test, stabilire un quadro di test completo che comprenda test unitari, test di integrazione, penetration test e test contraddittori, e sostenere l’addestramento contraddittorio durante lo sviluppo del modello per migliorare la resilienza del modello contro le manipolazioni degli input.

2. Mancanza di Spiegabilità: I modelli di AI possono comportarsi in modi difficili da comprendere e giustificare. Meno si comprende la logica dell’AI, più difficile è eseguire i test, il che porta a una riduzione della fiducia e a un aumento del rischio di sfruttamento. Un attacco potrebbe tentare di decodificare il modello di AI per ottenere un accesso non autorizzato (attacco di inversione del modello). Un aggressore potrebbe anche manipolare direttamente i dati di input (attacco di manipolazione del contenuto) per compromettere il modello. Per mitigare questo rischio, è necessario sostenere l’uso di modelli e tecniche interpretabili durante lo sviluppo del modello, implementare tecniche di spiegabilità post hoc per analizzare e interpretare le decisioni del modello di AI dopo la distribuzione e stabilire linee guida chiare e documentate che gli sviluppatori di AI possano utilizzare come punto di riferimento per mantenere la trasparenza.

3. Violazioni dei Dati: L’esposizione di dati sensibili può danneggiare i clienti e causare interruzioni aziendali. Inoltre, le violazioni dei dati spesso portano a conseguenze legali di vasta portata derivanti dalla non conformità normativa. I criminali informatici potrebbero tentare di determinare se un modello di AI include i dati di un individuo specifico (attacco di inferenza di appartenenza) o analizzare l’output del modello per estrarre informazioni sensibili (attacco di inferenza di attributi). Le applicazioni di AI generativa (GenAI), in particolare quelle basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sono particolarmente sensibili a questi tipi di attacchi, quindi è importante monitorare attentamente la sicurezza della GenAI. Per mitigare questo rischio, è necessario implementare una crittografia robusta per i dati a riposo e in transito, garantire l’uso di tecniche di privacy differenziale durante lo sviluppo del modello, controllare e monitorare regolarmente l’accesso ai dati sensibili seguendo il principio del privilegio minimo e aderire alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR.

4. Attacchi Adversariali: Gli attacchi adversariali compromettono l’integrità dei modelli di AI, il che si traduce in output errati o indesiderati che minano l’affidabilità del sistema e la postura di sicurezza complessiva. Gli attori delle minacce potrebbero mirare a sfruttare la sensibilità del modello alle variazioni delle caratteristiche di input manipolando i gradienti durante il processo di addestramento (attacco basato sui gradienti). Gli attori delle minacce possono anche ridurre la resistenza del modello agli attacchi manipolando le caratteristiche di input (elusione del modello tramite manipolazione degli input). Le iniezioni di prompt indirette possono anche rappresentare un serio rischio per la sicurezza degli LLM, con conseguente reindirizzamento o sviamento delle loro attività. Incorporando prompt dannosi all’interno del contenuto richiesto, gli aggressori possono manipolare un LLM per raccogliere dati sensibili, eseguire codice dannoso o reindirizzare utenti ignari verso siti pericolosi. Per mitigare questo rischio, è necessario implementare una routine per l’aggiornamento dei parametri del modello per rafforzare il modello contro gli attacchi, impiegare metodi di ensemble per combinare le previsioni di più modelli, condurre hacking etico e penetration test per identificare e affrontare in modo proattivo le vulnerabilità nel sistema di AI e stabilire meccanismi di monitoraggio continuo per rilevare modelli insoliti o deviazioni nel comportamento del modello.

5. Controllo Parziale sugli Output: Anche con test approfonditi e spiegabilità estesa, i modelli di AI possono comunque restituire output inaspettati che potrebbero essere distorti, ingiusti o errati. Questa imprevedibilità deriva dal fatto che gli sviluppatori del modello hanno solo un controllo parziale sugli output e gli utenti possono influenzare ulteriormente le risposte, intenzionalmente o meno, creando prompt irregolari. Un aggressore potrebbe mirare a creare contenuti falsi iperrealistici utilizzando il modello di AI per diffondere disinformazione (deepfake), oppure un attore malintenzionato potrebbe tentare di iniettare distorsioni nel modello tramite la manipolazione degli input (iniezione di distorsioni del contenuto). Per mitigare questo rischio, è necessario condurre audit di distorsione sui dati di addestramento e sugli output del modello utilizzando strumenti come Fairness Indicators, sostenere l’implementazione di tecniche di correzione della distorsione, come la riponderazione o il ricampionamento, durante l’addestramento del modello, definire e implementare linee guida etiche interne per la raccolta dei dati e lo sviluppo del modello e promuovere la trasparenza condividendo le linee guida etiche per l’utilizzo dell’AI con gli utenti.

6. Rischi della Supply Chain: L’AI si basa fortemente su set di dati, modelli e strumenti di pipeline open source che hanno controlli di sicurezza limitati. Quando gli aggressori li sfruttano, le vulnerabilità della supply chain possono non solo compromettere il sistema di AI, ma anche estendersi ad altri componenti di produzione. Un attacco potrebbe mirare a manomettere o sostituire le funzionalità del modello (sovversione del modello) o tentare di introdurre set di dati compromessi pieni di dati adversariali (iniezione di set di dati contaminati). Per mitigare questo rischio, è necessario esaminare e convalidare i set di dati, i modelli e le integrazioni di AI di terze parti per garantirne la sicurezza e l’integrità, implementare canali di comunicazione sicuri e la crittografia per lo scambio di dati nella supply chain e stabilire contratti e accordi chiari con i fornitori che definiscano esplicitamente gli standard e le aspettative di sicurezza dell’AI.
7. Shadow AI: La presenza di sistemi di AI non autorizzati o inosservati, noti anche come shadow AI, introduce vulnerabilità non rilevabili senza corrispondenti strategie di mitigazione. Se un dipendente utilizza ChatGPT dal proprio browser senza modificare le impostazioni sulla privacy, OpenAI potrebbe utilizzare dati sensibili o proprietari per addestrare il proprio modello. I dipendenti possono anche utilizzare soluzioni di AI che non dispongono di garanzie di sicurezza minime, il che può introdurre rischi significativi. Per mitigare questo rischio, è necessario creare operazioni standardizzate per il supporto dell’AI e la gestione del rischio dell’AI all’interno dell’organizzazione per semplificare la distribuzione e il monitoraggio del sistema di AI, istituire protocolli per rispondere e affrontare rapidamente qualsiasi distribuzione di AI non autorizzata e condurre programmi completi di istruzione e formazione per garantire che il personale sia ben informato sull’uso sicuro e autorizzato dell’AI.

L’Attacco alla Supply Chain di Nx: Un Caso di Studio sull’Abuso dell’AI

Nell’agosto del 2025, sono state pubblicate su npm diverse versioni dannose del pacchetto di sistema di build Nx, ampiamente utilizzato. Queste versioni contenevano uno script malware post-installazione progettato per raccogliere risorse sensibili degli sviluppatori, tra cui wallet di criptovalute, token GitHub e npm, chiavi SSH e altro ancora.

Nella prima fase dell’attacco, il malware ha sfruttato strumenti di AI da riga di comando (tra cui Claude, Gemini e Q) per assistere nei loro sforzi di ricognizione, e quindi ha esfiltrato i dati rubati in repository creati dagli aggressori accessibili pubblicamente all’interno degli account GitHub delle vittime.

In una seconda fase, un aggressore ha utilizzato i token GitHub trapelati dalla fase uno per rendere pubblici i repository privati delle vittime.

L’incidente ha evidenziato una vulnerabilità in un flusso di lavoro di GitHub Actions che consentiva l’iniezione di codice tramite titoli di pull request non sanificati combinati con l’uso del trigger pull_request_target.

L’attacco ha anche dimostrato come gli strumenti di AI installati possono essere armati richiedendo loro con flag pericolosi (–dangerously-skip-permissions, –yolo, –trust-all-tools) per rubare il contenuto del filesystem, sfruttando strumenti affidabili per la ricognizione dannosa.

Strategie di Difesa: Utilizzo dell’AI per Proteggere i Sistemi di AI

La sicurezza dell’AI comprende due aree chiave:

Utilizzo dell’AI per difendere i sistemi tramite il rilevamento di anomalie, il triage dei log e il riconoscimento dei modelli.
Protezione delle risorse di AI come modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), archivi vettoriali e pipeline di addestramento da minacce emergenti.

Gli strumenti basati sull’AI aiutano a difendersi dalle minacce informatiche tramite varie funzionalità, come l’analisi comportamentale, il rilevamento automatizzato delle minacce e l’intelligence predittiva delle minacce. Inoltre, molti possono eseguire una risposta agli incidenti in tempo reale per neutralizzare le minacce molto più velocemente di quanto si potrebbe fare con i metodi di sicurezza tradizionali.

Tuttavia, è importante ricordare che l’AI non è intrinsecamente sicura, quindi spetta a noi proteggerla.

Verso un Futuro Sicuro: La Necessità di una Prospettiva Olistica sulla Sicurezza dell’AI

La sicurezza dell’AI non è solo una questione tecnica, ma anche una questione etica e sociale. È fondamentale sviluppare e implementare l’AI in modo responsabile, tenendo conto dei potenziali rischi e benefici per la società.
L’incidente di Nx e le altre minacce discusse in questo articolo dimostrano che la sicurezza dell’AI è un campo in continua evoluzione che richiede un’attenzione costante e un approccio proattivo. Le aziende devono investire in strumenti e competenze specializzate per proteggere i propri sistemi di AI e garantire che siano utilizzati in modo sicuro e responsabile.

La sicurezza dell’AI è un imperativo strategico per tutte le organizzazioni che utilizzano l’AI. Ignorare questo aspetto può portare a conseguenze disastrose, tra cui violazioni dei dati, danni alla reputazione e perdite finanziarie.

È essenziale che le aziende adottino un approccio olistico alla sicurezza dell’AI, che comprenda sia le misure tecniche che le politiche e le procedure organizzative. Solo in questo modo sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’AI senza compromettere la sicurezza e la fiducia.

Automazione: L’automazione è un concetto fondamentale nell’era digitale, e nell’ambito della sicurezza dell’AI, si riferisce all’utilizzo di strumenti e processi automatizzati per identificare, valutare e mitigare le minacce in modo più efficiente e scalabile. Ad esempio, l’automazione può essere impiegata per monitorare costantemente i sistemi di AI alla ricerca di anomalie, per eseguire test di penetrazione automatizzati e per generare automaticamente risposte agli incidenti.

Scalabilità Produttiva: La scalabilità produttiva è la capacità di un’organizzazione di aumentare la propria capacità di produzione o di erogazione di servizi in modo rapido ed efficiente, senza compromettere la qualità o la sicurezza. Nel contesto della sicurezza dell’AI, la scalabilità produttiva è essenziale per proteggere un numero crescente di sistemi di AI e per rispondere alle minacce in modo tempestivo. Ciò può essere ottenuto attraverso l’utilizzo di soluzioni di sicurezza basate sul cloud, l’implementazione di processi di sicurezza standardizzati e l’addestramento del personale sulla sicurezza dell’AI.

Trasformazione Digitale: La trasformazione digitale è il processo di integrazione delle tecnologie digitali in tutti gli aspetti di un’organizzazione, al fine di migliorare l’efficienza, l’innovazione e la customer experience. La sicurezza dell’AI è un elemento cruciale della trasformazione digitale, poiché consente alle aziende di sfruttare appieno il potenziale dell’AI senza compromettere la sicurezza e la fiducia. Ciò richiede un approccio olistico alla sicurezza, che comprenda sia le misure tecniche che le politiche e le procedure organizzative.
Nozione Avanzata: Un esempio di nozione avanzata è l’utilizzo di tecniche di AI per sviluppare sistemi di sicurezza auto-adattanti, in grado di apprendere dai propri errori e di migliorare continuamente la propria capacità di rilevare e mitigare le minacce. Questi sistemi possono essere addestrati utilizzando dati storici sugli attacchi e possono essere in grado di identificare nuove minacce che non sono state precedentemente viste.
Riflessione Personale: La sicurezza dell’AI è una sfida complessa e in continua evoluzione, che richiede un approccio proattivo e una collaborazione tra esperti di sicurezza, sviluppatori di AI e responsabili delle decisioni aziendali. È fondamentale che le aziende comprendano i rischi e i benefici dell’AI e che investano in strumenti e competenze specializzate per proteggere i propri sistemi di AI e garantire che siano utilizzati in modo sicuro e responsabile. Solo in questo modo sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’AI senza compromettere la sicurezza e la fiducia.