La gestione del rischio dell'intelligenza artificiale (IA) è il processo di ricerca, controllo e riduzione dei rischi con i sistemi IA.
Sommario
Comprendere la necessità della gestione del rischio IA
La gestione del rischio IA è diversa dalla normale gestione del rischio IT a causa delle sue sfide uniche, come dati di formazione scadenti, modelli rubati, algoritmi distorti e comportamenti inattesi. Secondo Forrester, con l'infinita evoluzione dell'IA, "La gestione continua del rischio deve avvenire con l'obiettivo di produrre una garanzia continua"1.
L'IA continua a cambiare il modo in cui le aziende lavorano, incluso il modo in cui affrontano i nuovi e in continua evoluzione rischi per la sicurezza che comporta. Gli aggressori possono danneggiare i modelli di IA sbarazzandosi dei dati di addestramento, rubando algoritmi preziosi o ingannando le decisioni dell’IA per creare risultati sleali. Questi problemi necessitano di una supervisione speciale e di una protezione tecnica per l'IA al fine di mitigare e gestire correttamente i potenziali rischi.
Una scarsa supervisione dell'intelligenza artificiale (IA) può portare a più di guasti tecnici; in caso di malfunzionamento dei sistemi IA, le aziende possono subire multe normative, danni alla reputazione, perdite finanziarie e cause legali.
Le ricerche dimostrano che le preoccupazioni per la sicurezza e la conformità sono la sfida principale per il 37%2 delle organizzazioni che valutano i propri sistemi IA. Tra i leader IT, questa cifra sale al 44%, evidenziando un grande divario tra l'adozione dell'IA e la gestione efficace dei suoi rischi.
Trovare le minacce alla sicurezza IA
I sistemi IA affrontano diversi rischi per la sicurezza che i normali strumenti di sicurezza non possono rilevare o arrestare. Conoscere queste minacce aiuta con una buona gestione del rischio.
Dati di formazione errati
I criminali aggiungono dati dannosi ai set di addestramento per rompere i modelli di IA. Ciò spinge i modelli a classificare le cose in modo errato o a mostrare decisioni parziali che possono aiutare gli aggressori.
Modelli rubati
Gli aggressori intelligenti possono copiare preziosi modelli IA studiando i loro risultati e sottraendo importanti vantaggi aziendali.
Esempi di avversari
Input realizzati intenzionalmente per ingannare i sistemi IA e fare previsioni errate. Ad esempio, piccole modifiche possono indurre le auto a guida autonoma a leggere erroneamente i segnali stradali o a utilizzare sistemi di riconoscimento facciale per identificare la persona sbagliata.
Estrazione dei dati di addestramento
Gli aggressori utilizzano i risultati del modello per dedurre o ricostruire attributi sensibili o anche esempi specifici dai dati di addestramento, rivelando informazioni private sugli individui.
Analisi del comportamento
I sistemi IA mostrano modelli prevedibili durante il normale funzionamento. L'osservazione delle modifiche apportate a questi modelli può segnalare problemi di sicurezza o di sistema.
Monitoraggio delle prestazioni
Modifiche improvvise dell'accuratezza o delle prestazioni di un modello IA possono mostrare attacchi o altri problemi di sicurezza. Il monitoraggio automatizzato può tenere traccia delle prestazioni e avvisare i team di sicurezza dei problemi.
Registrazione delle attività
La registrazione completa delle attività del sistema IA mostra il comportamento del sistema e aiuta a indagare sugli incidenti di sicurezza. Ciò include il monitoraggio delle richieste dei modelli, l'accesso ai dati e le azioni amministrative.
Informazioni sulle minacce
Rimanere aggiornati sulle nuove minacce alla sicurezza IA aiuta le organizzazioni a proteggere i propri sistemi in anticipo. Le informazioni sulle minacce forniscono informazioni sui nuovi metodi di attacco e sui punti deboli.
Componenti chiave di una valutazione del rischio IA
Qualsiasi buona valutazione del rischio necessita di un metodo chiaro che copra sia i punti deboli tecnici che gli effetti aziendali. Ecco i componenti chiave che vorrai affrontare nella conduzione della valutazione del rischio di IA:
Individuazione delle risorse
L'organizzazione deve tenere traccia dell'intero stack IA, dai modelli ai set di dati, fino agli strumenti e ai sistemi di sviluppo. Puoi sfruttare strumenti automatizzati che possono trovare risorse cloud correlate all'intelligenza artificiale e classificarle in base al rischio e all'importanza aziendale.
Analisi delle minacce IA
L'analisi delle minacce IA va oltre la normale sicurezza del software, includendo vari metodi di attacco IA, tra cui il machine learning. Questo trova potenziali percorsi di attacco contro modelli IA, dati di addestramento e sistemi.
Revisione dell'impatto
Le organizzazioni devono valutare in che modo i guasti o le violazioni del sistema IA potrebbero influire su persone, gruppi e società. Ciò include il controllo di pregiudizi, violazioni della privacy e problemi di sicurezza.
Misurazione del rischio
La misurazione dei rischi aiuta le organizzazioni a concentrare la spesa per la sicurezza e a prendere decisioni intelligenti sui livelli di rischio accettabili. Ciò include il calcolo delle potenziali perdite di denaro dovute a problemi di sicurezza dell'intelligenza artificiale e violazioni della conformità.
Come generare una solida governance dell'IA
Come qualsiasi altro standard di governance, una solida governance dell'IA richiede lavoro di squadra in diverse aree aziendali e campi tecnici, nonché regole, controlli e monitoraggio chiari e coerenti.
Crea regole
Le organizzazioni hanno bisogno di politiche complete che coprano lo sviluppo, l'uso e il funzionamento dell'IA. Queste politiche devono corrispondere agli obiettivi aziendali, soddisfacendo al contempo le esigenze normative e le aspettative degli stakeholder.
Imposta lavori chiari
Una chiara responsabilità assicura che i rischi dell'IA vengano gestiti correttamente durante l'intero ciclo di vita del sistema. Ciò significa nominare i responsabili del rischio IA, creare comitati di supervisione e impostare procedure di escalation.
Aggiungi controlli tecnici
I controlli di sicurezza specifici per l'intelligenza artificiale gestiscono rischi unici che la cybersecurity tradizionale non è in grado di affrontare. Questi includono la scansione dei modelli IA, la protezione del runtime e uno speciale monitoraggio.
Monitoraggio costante
I sistemi IA necessitano di un monitoraggio costante per rilevare i cambiamenti delle prestazioni, i problemi di sicurezza e le violazioni della conformità. Il monitoraggio automatizzato può tenere traccia del comportamento del modello e avvisare i team di sicurezza dei problemi.
Controlli di sicurezza importanti per i sistemi IA
La sicurezza è una componente cruciale di qualsiasi buona gestione del rischio, specialmente nel mondo dell'IA. La protezione dei sistemi IA richiede più livelli di sicurezza che affrontino i rischi durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
Sicurezza dello sviluppo
Lo sviluppo sicuro garantisce che i sistemi IA includano la sicurezza fin dall'inizio. Ciò copre la scansione del codice, i controlli delle vulnerabilità e la codifica sicura per le applicazioni IA.
Protezione dei dati
I sistemi IA gestiscono molti dati sensibili che richiedono protezioni speciali. Ciò include crittografia dei dati, controlli degli accessi e tecniche di privacy.
Sicurezza del modello
I modelli IA richiedono protezione da furti, manomissioni e attacchi. La crittografia dei modelli, i controlli degli accessi e il controllo aiutano a proteggere le preziose risorse IA.
Protezione a runtime
Le applicazioni IA necessitano di una protezione in tempo reale contro gli attacchi durante il funzionamento. Ciò include la convalida degli input, il filtraggio degli output e il monitoraggio del comportamento per individuare attività insolite.
Regole e normative per la gestione del rischio di IA
Il rispetto delle normative diventa più importante man mano che i governi creano regole specifiche per l'IA. Secondo Forrester, "L’IA agentica introduce un processo decisionale autonomo che deve essere conforme alle normative in evoluzione, mantenendo al contempo l'allineamento normativo in più giurisdizioni"3. Le nuove normative, come l'EU AI Act, richiedono criteri specifici per lo sviluppo e l'utilizzo dei sistemi IA. Le organizzazioni devono comprendere e seguire le normative applicabili nelle loro aree. Gli standard di settore, come ISO 42001, forniscono framework per i sistemi di gestione dell'IA che aiutano le organizzazioni a mostrare pratiche di IA responsabili. Seguire questi standard può ridurre il rischio normativo e migliorare la fiducia degli stakeholder.
I sistemi IA spesso trattano i dati personali, rendendo le normative sulla privacy come il GDPR direttamente rilevanti. Le organizzazioni devono assicurarsi che i propri sistemi di IA seguano i requisiti di protezione dei dati, mantenendo una documentazione dettagliata dello sviluppo, dei test e dell'utilizzo dei sistemi di IA per dimostrare la conformità durante gli audit.
Costruire un team di sicurezza IA
Per costruire una solida strategia di gestione del rischio IA, è necessaria una conoscenza approfondita dell'IA combinata con una soluzione di cybersecurity proattiva.
Competenze richieste
I professionisti della sicurezza IA hanno bisogno di solide competenze di cybersecurity e di una conoscenza di base del modo in cui i modelli di machine learning vengono costruiti, distribuiti e monitorati. La difesa dei sistemi IA richiede la comprensione sia dei tradizionali rischi per la sicurezza sia di come il comportamento del modello, le pipeline di dati e le scelte di distribuzione creino nuove vulnerabilità. Questo mix è raro, quindi assumi e migliora le competenze e utilizza team interfunzionali piuttosto che aspettarti che una persona sappia tutto.
Programmi di formazione
I programmi di formazione sulla sicurezza IA insegnano ai team di sicurezza le minacce specifiche per l'IA, le pratiche sicure del ciclo di vita del machine learning, il red teaming e la risposta agli incidenti, la conformità e la privacy e includono laboratori pratici. È meglio offrire percorsi basati sui ruoli per ingegneri, analisti e leader, con aggiornamenti continui per tenere il passo con i rischi in evoluzione.
Supporto esterno
Molte organizzazioni collaborano con fornitori specializzati di sicurezza IA per integrare le loro capacità interne. Queste partnership danno accesso a competenze e strumenti che sarebbero costosi da sviluppare internamente.
Apprendimento continuo
Il campo della sicurezza IA cambia rapidamente, richiedendo formazione continua e sviluppo delle competenze. Le organizzazioni devono investire in programmi di apprendimento continui per mantenere i propri team aggiornati sulle nuove minacce e tecnologie.
Vantaggi aziendali dell'implementazione della gestione del rischio IA
Investire nella gestione del rischio IA offre un valore aziendale significativo oltre alla riduzione dei rischi, tra cui:
Vantaggio competitivo. Le organizzazioni con una solida governance dell'IA hanno la possibilità di utilizzare i sistemi IA in modo più sicuro e rapido, consentendo un'innovazione più rapida e un vantaggio di mercato rispetto ai concorrenti senza una corretta gestione del rischio.
Costruzione della fiducia. La gestione completa del rischio dell'IA crea fiducia con clienti, partner e autorità di regolamentazione, creando più spazi per nuove opportunità di business e partnership che necessitano di comprovate funzionalità di governance dell'IA.
Prevenzione dei costi. La prevenzione degli incidenti di sicurezza IA evita costi significativi dovuti a violazioni dei dati, multe normative e danni alla reputazione. Il costo medio di una violazione dei dati è di 4,45 milioni di dollari, con incidenti correlati all'IA che potrebbero costare di più.
Migliore efficienza. I controlli di sicurezza automatizzati basati sull'intelligenza artificiale riducono le esigenze di supervisione manuale, offrendo al contempo una migliore protezione. Ciò consente alla tua organizzazione di scalare l'utilizzo dell'IA senza aumentare proporzionalmente i costi generali di sicurezza.
Introduzione alla gestione del rischio IA
La creazione di una gestione completa del rischio IA necessita di un approccio strutturato che sviluppi le capacità nel tempo. La domanda non è se implementare una gestione completa del rischio IA, ma quanto rapidamente la tua organizzazione può ottenere una governance efficace e un vantaggio competitivo attraverso investimenti strategici nelle funzionalità di sicurezza IA.
- Valutazione e pianificazione
Inizia con una valutazione completa del tuo attuale panorama IA e della tua posizione di sicurezza. Trova le lacune di capacità e sviluppa un piano per affrontarle. - Vittorie rapide
Concentrati sui controlli di sicurezza IA di base che forniscono un valore immediato. Ciò include il rilevamento delle risorse IA, il monitoraggio di base e lo sviluppo di policy. - Configurazione passo passo
Sviluppa gradualmente le funzionalità di gestione del rischio IA, a partire dai sistemi a più alto rischio e ampliando la copertura nel tempo. Questo approccio aiuta l'apprendimento e il miglioramento, fornendo al contempo una protezione immediata. - Miglioramento costante
La gestione del rischio IA è un processo continuo che richiede un perfezionamento e un miglioramento continui. Valutazioni e aggiornamenti regolari garantiscono che le funzionalità rimangano efficaci e resilienti contro le minacce in continua evoluzione.
Dove posso ottenere aiuto nella gestione del rischio dell'IA?
Con il costante cambiamento dell'IA, hai bisogno di una soluzione che si evolva altrettanto rapidamente per rimanere al passo. La soluzione Trend Vision One™ AI Security offre un approccio multilivello per proteggere l'intero stack IA e utilizza l'IA nella piattaforma per migliorare l'efficienza operativa dei team di sicurezza. Ulteriori informazioni sulla cybersecurity IA sono disponibili all'indirizzo https://www.trendmicro.com/en_us/business/ai/security-ai-stacks.html
Fonti:
Fonte 1: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Introduzione al framework AEGIS di Forrester: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fonte 2: Leone, M., & Marsh, E. (2025 gennaio). Navigating Build-versus buy Dynamics for Enterprise-ready AI. Enterprise Strategy Group.
Fonte 3: Pollard, J., Scott, C., Mellen, A., Cser, A., Cairns, G., Shey, H., Worthington, J., Plouffe, J., Olufon, T., & Valente, A. (2025).Introduzione al framework AEGIS di Forrester: Agentic AI Enterprise Guardrails for Information Security. Forrester Research, Inc.
Fernando Cardoso è vicepresidente della gestione dei prodotti presso Trend Micro, concentrandosi sul mondo in continua evoluzione dell'IA e del cloud. La sua carriera è iniziata come Network and Sales Engineer, dove ha affinato le sue competenze in datacenter, cloud, DevOps e cybersecurity, aree che continuano a alimentare la sua passione.
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