Questo articolo La aiuterà a comprendere meglio i problemi di sicurezza dei dati e dell’IA, scopriamoli insieme a INVIAI ora!

L’Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando industrie e società, ma solleva anche importanti preoccupazioni sulla sicurezza dei dati. I sistemi IA moderni si basano su enormi set di dati, inclusi dati personali e organizzativi sensibili. Se questi dati non sono adeguatamente protetti, l’accuratezza e l’affidabilità dei risultati dell’IA possono essere compromesse.

In effetti, la cybersecurity è considerata «una condizione necessaria per la sicurezza, la resilienza, la privacy, l’equità, l’efficacia e l’affidabilità dei sistemi IA». Ciò significa che proteggere i dati non è solo una questione IT – è fondamentale per garantire che l’IA porti benefici senza causare danni.

Man mano che l’IA si integra nelle operazioni essenziali a livello globale, le organizzazioni devono mantenere alta la vigilanza per proteggere i dati che alimentano questi sistemi.

L’importanza della sicurezza dei dati nello sviluppo dell’IA

La potenza dell’IA deriva dai dati. I modelli di machine learning apprendono schemi e prendono decisioni basandosi sui dati su cui sono addestrati. Pertanto, la sicurezza dei dati è fondamentale nello sviluppo e nell’implementazione dei sistemi IA. Se un attaccante riesce a manomettere o rubare i dati, il comportamento e i risultati dell’IA possono risultare distorti o inaffidabili.

Le strategie di gestione dei dati per l’IA devono garantire che i dati non siano stati manipolati o corrotti in nessuna fase, siano privi di contenuti malevoli o non autorizzati e non contengano anomalie involontarie.

In sostanza, proteggere l’integrità e la riservatezza dei dati in tutte le fasi del ciclo di vita dell’IA – dalla progettazione e addestramento fino al deployment e alla manutenzione – è essenziale per un’IA affidabile. Trascurare la cybersecurity in una qualsiasi di queste fasi può compromettere la sicurezza dell’intero sistema IA. Le linee guida ufficiali delle agenzie internazionali di sicurezza sottolineano che misure di cybersecurity robuste e fondamentali devono applicarsi a tutti i dataset utilizzati nella progettazione, sviluppo, gestione e aggiornamento dei modelli IA.

In breve, senza una solida sicurezza dei dati, non possiamo fidarci che i sistemi IA siano sicuri o precisi.

Le sfide della privacy dei dati nell’era dell’IA

Una delle questioni più rilevanti all’incrocio tra IA e sicurezza dei dati è la privacy. Gli algoritmi IA spesso richiedono grandi quantità di dati personali o sensibili – dal comportamento online e dati demografici fino a identificatori biometrici – per funzionare efficacemente. Ciò solleva preoccupazioni su come questi dati vengano raccolti, utilizzati e protetti. L’uso non autorizzato dei dati e la raccolta occulta sono diventati problemi diffusi: i sistemi IA potrebbero accedere a informazioni personali senza il pieno consenso o la consapevolezza degli individui.

Ad esempio, alcuni servizi basati su IA raccolgono dati da internet – un caso controverso ha coinvolto un’azienda di riconoscimento facciale che ha creato un database con oltre 20 miliardi di immagini raccolte da social media e siti web senza consenso. Questo ha provocato reazioni regolatorie, con autorità europee che hanno inflitto multe salate e divieti per violazioni delle leggi sulla privacy. Tali episodi evidenziano come le innovazioni IA possano facilmente oltrepassare limiti etici e legali se la privacy non viene rispettata.

I regolatori di tutto il mondo stanno rispondendo applicando leggi sulla protezione dei dati nel contesto dell’IA. Quadro normativi come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell’Unione Europea impongono già requisiti rigorosi su come i dati personali possono essere trattati, influenzando progetti IA a livello globale. Inoltre, è in arrivo una nuova regolamentazione specifica per l’IA – ad esempio, il Regolamento UE sull’IA (previsto per il 2025) richiederà ai sistemi IA ad alto rischio di adottare misure per garantire la qualità, l’accuratezza e la robustezza della cybersecurity dei dati.

Le organizzazioni internazionali condividono queste priorità: la raccomandazione globale sull’etica dell’IA dell’UNESCO include esplicitamente il «diritto alla privacy e alla protezione dei dati», insistendo affinché la privacy sia tutelata durante tutto il ciclo di vita del sistema IA e che siano in vigore adeguati quadri di protezione dei dati. In sintesi, le organizzazioni che implementano l’IA devono navigare in un panorama complesso di preoccupazioni e normative sulla privacy, assicurandosi che i dati degli individui siano gestiti in modo trasparente e sicuro per mantenere la fiducia pubblica.

Minacce all’integrità dei dati e ai sistemi IA

Proteggere l’IA non significa solo difendere i dati dal furto – significa anche garantire l’integrità di dati e modelli contro attacchi sofisticati. Attori malevoli hanno scoperto modi per sfruttare i sistemi IA prendendo di mira direttamente la catena di approvvigionamento dei dati. Un avviso congiunto sulla cybersecurity del 2025 ha evidenziato tre principali aree di rischio specifiche per la sicurezza dei dati IA: catene di approvvigionamento compromesse, dati modificati malevolmente («avvelenati») e deriva dei dati. Di seguito analizziamo queste e altre minacce chiave:

• Attacchi di avvelenamento dei dati: In un attacco di avvelenamento, un avversario inserisce intenzionalmente dati falsi o fuorvianti nel set di addestramento di un sistema IA, corrompendo il comportamento del modello. Poiché i modelli IA «apprendono» dai dati di addestramento, dati avvelenati possono indurli a prendere decisioni o fare previsioni errate.
  Ad esempio, se i cybercriminali riescono a inserire campioni malevoli nei dati di addestramento di un filtro antispam, l’IA potrebbe iniziare a classificare come sicure email contenenti malware pericolosi. Un caso reale noto è stato l’incidente del chatbot Tay di Microsoft nel 2016 – troll online «avvelenarono» il chatbot fornendogli input offensivi, inducendo Tay ad apprendere comportamenti tossici. Questo dimostrò quanto rapidamente un sistema IA possa essere deviato da dati malevoli se non protetto.

  L’avvelenamento può anche essere più sottile: gli attaccanti potrebbero modificare solo una piccola percentuale di un dataset in modo difficile da rilevare ma che altera i risultati del modello a loro favore. Rilevare e prevenire l’avvelenamento è una sfida importante; le migliori pratiche includono la verifica delle fonti dati e l’uso di sistemi di rilevamento anomalie per individuare dati sospetti prima che influenzino l’IA.

• Input avversari (attacchi di elusione): Anche dopo che un modello IA è stato addestrato e distribuito, gli attaccanti possono tentare di ingannarlo fornendo input appositamente manipolati. In un attacco di elusione, i dati di input sono sottilmente alterati per indurre l’IA a interpretarli erroneamente. Queste manipolazioni possono essere impercettibili agli esseri umani ma modificare completamente l’output del modello.
  Un esempio classico riguarda i sistemi di visione artificiale: i ricercatori hanno dimostrato che applicare alcuni piccoli adesivi o un po’ di vernice su un segnale di stop può ingannare l’IA di un’auto a guida autonoma facendole «vedere» un segnale di limite di velocità. L’immagine sottostante illustra come piccole modifiche apparentemente insignificanti per una persona possano confondere completamente un modello IA. Attaccanti potrebbero usare tecniche simili per bypassare riconoscimento facciale o filtri di contenuto aggiungendo perturbazioni invisibili a immagini o testi. Questi esempi avversari evidenziano una vulnerabilità fondamentale dell’IA – il suo riconoscimento di schemi può essere sfruttato in modi imprevedibili per gli umani.防

Piccole modifiche a un segnale di stop (come adesivi o segni sottili) possono ingannare un sistema di visione IA facendolo interpretare erroneamente il segnale – in un esperimento, un segnale modificato è stato costantemente interpretato come un segnale di limite di velocità. Questo esemplifica come attacchi avversari possano ingannare l’IA sfruttando peculiarità nel modo in cui i modelli interpretano i dati.

• Rischi nella catena di approvvigionamento dei dati: Gli sviluppatori IA spesso si affidano a fonti dati esterne o di terze parti (ad esempio dataset raccolti dal web, dati aperti o aggregatori di dati). Questo crea una vulnerabilità nella catena di approvvigionamento – se i dati di origine sono compromessi o provengono da fonti non affidabili, potrebbero contenere minacce nascoste.
  Ad esempio, un dataset pubblico potrebbe essere intenzionalmente contaminato con voci malevole o errori sottili che in seguito compromettono il modello IA che lo utilizza. Garantire la provenienza dei dati (sapere da dove provengono e che non sono stati manomessi) è cruciale.

  Le linee guida congiunte delle agenzie di sicurezza raccomandano di implementare misure come firme digitali e controlli di integrità per verificare l’autenticità dei dati mentre transitano nella pipeline IA. Senza queste protezioni, un attaccante potrebbe dirottare la catena di approvvigionamento IA modificando i dati a monte (ad esempio manipolando i dati di addestramento di un modello scaricati da un repository pubblico).

• Deriva dei dati e degrado del modello: Non tutte le minacce sono malevole – alcune si manifestano naturalmente nel tempo. La deriva dei dati si riferisce al fenomeno per cui le proprietà statistiche dei dati cambiano gradualmente, tanto che i dati che il sistema IA incontra in esercizio non corrispondono più a quelli su cui è stato addestrato. Ciò può portare a una riduzione dell’accuratezza o a comportamenti imprevedibili.
  Pur non essendo un attacco di per sé, la deriva diventa un problema di sicurezza quando un modello che funziona male può essere sfruttato da avversari. Ad esempio, un sistema IA per il rilevamento delle frodi addestrato sui modelli di transazione dell’anno precedente potrebbe iniziare a non rilevare nuove tattiche di frode, soprattutto se i criminali si adattano per eludere il modello obsoleto.

  Gli attaccanti potrebbero anche introdurre deliberatamente nuovi schemi (una forma di deriva concettuale) per confondere i modelli. Riaddestrare regolarmente i modelli con dati aggiornati e monitorarne le prestazioni è essenziale per mitigare la deriva. Mantenere i modelli aggiornati e validare continuamente i loro output garantisce che rimangano robusti sia rispetto all’ambiente in evoluzione sia a eventuali tentativi di sfruttare conoscenze obsolete.

• Attacchi informatici tradizionali all’infrastruttura IA: È importante ricordare che i sistemi IA funzionano su stack software e hardware standard, che restano vulnerabili alle minacce informatiche convenzionali. Gli attaccanti possono prendere di mira server, archivi cloud o database che ospitano dati di addestramento e modelli IA.
  Una violazione di questi sistemi potrebbe esporre dati sensibili o consentire la manomissione del sistema IA. Ad esempio, sono già avvenute violazioni di dati di aziende IA – in un caso, la lista clienti interna di una società di riconoscimento facciale è stata divulgata dopo un accesso non autorizzato, rivelando che oltre 2.200 organizzazioni avevano utilizzato il servizio.

  Tali incidenti sottolineano che le organizzazioni IA devono adottare solide pratiche di sicurezza (crittografia, controlli di accesso, sicurezza di rete) come qualsiasi azienda software. Inoltre, il furto o l’estrazione di modelli è una preoccupazione emergente: gli attaccanti potrebbero rubare modelli IA proprietari (tramite hacking o interrogando un servizio IA pubblico per reverse-engineering). I modelli rubati potrebbero essere abusati o analizzati per scoprire ulteriori vulnerabilità. Pertanto, proteggere i modelli IA (ad esempio con crittografia a riposo e controllo degli accessi) è importante quanto proteggere i dati.

In sintesi, i sistemi IA affrontano una combinazione di attacchi unici focalizzati sui dati (avvelenamento, elusione avversaria, interferenze nella catena di approvvigionamento) e rischi informatici tradizionali (hacking, accessi non autorizzati). Ciò richiede un approccio olistico alla sicurezza che tuteli integrità, riservatezza e disponibilità di dati e modelli IA in ogni fase.

Come sottolineano il National Cyber Security Centre del Regno Unito e i suoi partner, i sistemi IA presentano «nuove vulnerabilità di sicurezza» e la sicurezza deve essere un requisito fondamentale per tutto il ciclo di vita dell’IA, non un ripensamento.

IA: una lama a doppio taglio per la sicurezza

Sebbene l’IA introduca nuovi rischi per la sicurezza, è anche uno strumento potente per migliorare la sicurezza dei dati se usata eticamente. È importante riconoscere questa duplice natura. Da un lato, i cybercriminali sfruttano l’IA per potenziare i loro attacchi; dall’altro, i difensori impiegano l’IA per rafforzare la cybersecurity.

• IA nelle mani degli attaccanti: L’ascesa dell’IA generativa e del machine learning avanzato ha abbassato la soglia per condurre attacchi informatici sofisticati. Gli attori malevoli possono usare l’IA per automatizzare campagne di phishing e ingegneria sociale, rendendo le truffe più convincenti e difficili da rilevare.
  Ad esempio, l’IA generativa può creare email di phishing altamente personalizzate o messaggi falsi che imitano lo stile di scrittura di una persona, aumentando le probabilità che la vittima venga ingannata. I chatbot IA possono persino sostenere conversazioni in tempo reale con gli obiettivi impersonando il supporto clienti o colleghi, tentando di estorcere password o informazioni finanziarie.

  Un’altra minaccia sono i deepfake – video o audio sintetici generati dall’IA. Gli attaccanti hanno usato audio deepfake per imitare le voci di CEO o altri dirigenti per autorizzare trasferimenti bancari fraudolenti, in quello che è noto come «voice phishing». Analogamente, i video deepfake potrebbero essere usati per diffondere disinformazione o ricatti. La scalabilità dell’IA significa che questi attacchi possono essere condotti su larga scala (e talvolta con un livello di credibilità) prima impensabile.

  Gli esperti di sicurezza osservano che l’IA è diventata un’arma nell’arsenale dei cybercriminali, usata per tutto, dall’identificazione di vulnerabilità software all’automazione della creazione di malware. Questa tendenza richiede che le organizzazioni rafforzino le difese e formino gli utenti, poiché il «fattore umano» (come cadere in un’email di phishing) è spesso l’anello più debole.

• IA per la difesa e il rilevamento: Fortunatamente, le stesse capacità IA possono migliorare drasticamente la cybersecurity dal lato difensivo. Gli strumenti di sicurezza basati su IA possono analizzare grandi quantità di traffico di rete e log di sistema per individuare anomalie che potrebbero indicare un’intrusione informatica.
  Imparando cosa significa comportamento «normale» in un sistema, i modelli di machine learning possono segnalare schemi insoliti in tempo reale – potenzialmente cogliendo gli hacker sul fatto o rilevando una violazione dati mentre avviene. Questo rilevamento di anomalie è particolarmente utile per identificare minacce nuove e furtive che i rilevatori basati su firme potrebbero non vedere.

  Ad esempio, i sistemi IA possono monitorare i modelli di accesso degli utenti o l’accesso ai dati in un’azienda e avvisare i team di sicurezza se rilevano un tentativo di accesso anomalo o un utente che scarica una quantità insolitamente grande di dati (potenziale minaccia interna o uso di credenziali rubate). L’IA è anche impiegata nel filtraggio di spam e contenuti malevoli, imparando a riconoscere email di phishing o malware dalle loro caratteristiche.

  Nel campo del rilevamento delle frodi, banche e istituzioni finanziarie usano l’IA per valutare istantaneamente le transazioni rispetto al comportamento tipico del cliente e bloccare quelle sospette, prevenendo frodi in tempo reale. Un’altra applicazione difensiva è l’uso dell’IA per la gestione delle vulnerabilità – il machine learning può dare priorità alle vulnerabilità software più critiche da correggere prevedendo quali sono più probabili da sfruttare, aiutando le organizzazioni a patchare i sistemi prima che avvenga un attacco.

  È importante sottolineare che l’IA non sostituisce gli esperti di sicurezza umani ma li supporta, gestendo l’elaborazione massiva dei dati e il riconoscimento di schemi affinché gli analisti possano concentrarsi su indagini e risposte. Questa sinergia tra strumenti IA e competenze umane sta diventando un pilastro della strategia moderna di cybersecurity.

In sostanza, l’IA amplia sia il panorama delle minacce sia le possibilità di rafforzare le difese. Questa corsa agli armamenti richiede che le organizzazioni rimangano aggiornate sugli sviluppi IA da entrambe le parti. È incoraggiante che molti fornitori di cybersecurity integrino ora l’IA nei loro prodotti e che i governi finanzino la ricerca sulla difesa informatica basata su IA.

Tuttavia, è necessaria cautela: proprio come si testa qualsiasi strumento di sicurezza, i sistemi di difesa IA devono essere valutati rigorosamente per assicurarsi che non vengano ingannati dagli avversari (ad esempio, un attaccante potrebbe tentare di fornire dati fuorvianti a un’IA difensiva per renderla «cieca» a un attacco in corso – una forma di avvelenamento mirata ai sistemi di sicurezza). Pertanto, l’implementazione dell’IA per la cybersecurity deve essere accompagnata da una forte validazione e supervisione.

Best practice per la sicurezza dei dati IA

Considerando la varietà di minacce, cosa possono fare le organizzazioni per proteggere l’IA e i dati che la alimentano? Gli esperti raccomandano un approccio multilivello che integri la sicurezza in ogni fase del ciclo di vita di un sistema IA. Ecco alcune best practice tratte da agenzie di cybersecurity e ricercatori di rilievo:

• Governance dei dati e controllo degli accessi: Iniziare con un controllo rigoroso su chi può accedere ai dati di addestramento IA, ai modelli e ai risultati sensibili. Usare autenticazione e autorizzazione robuste per garantire che solo personale o sistemi affidabili possano modificare i dati. Tutti i dati (sia a riposo che in transito) devono essere criptati per prevenire intercettazioni o furti.
  Registrare e verificare gli accessi ai dati è importante per la responsabilità – in caso di problemi, i log aiutano a risalire alla fonte. Inoltre, applicare il principio del minimo privilegio: ogni utente o componente dovrebbe accedere solo ai dati strettamente necessari per la propria funzione.

• Validazione e provenienza dei dati: Prima di usare qualsiasi dataset per l’addestramento o alimentare un’IA, verificarne l’integrità. Tecniche come firme digitali e checksum possono assicurare che i dati non siano stati alterati dopo la raccolta. Mantenere una chiara provenienza (registro di origine) dei dati aiuta a costruire fiducia – ad esempio, preferire dati da fonti affidabili, verificate o partner ufficiali.
  Se si usano dati crowd-sourced o raccolti dal web, considerare di confrontarli con più fonti (un approccio di «consenso») per individuare anomalie. Alcune organizzazioni implementano sandbox per i nuovi dati – analizzandoli isolatamente per eventuali segnali di pericolo (come codice malevolo o outlier evidenti) prima di integrarli nell’addestramento.

• Pratiche di sviluppo IA sicure: Seguire pratiche di codifica e deployment sicure specifiche per l’IA. Ciò significa affrontare non solo le vulnerabilità software tipiche, ma anche quelle specifiche dell’IA. Ad esempio, incorporare i principi di «privacy by design» e «security by design»: costruire il modello IA e la pipeline dati con protezioni fin dall’inizio, invece di aggiungerle successivamente.
  Le linee guida UK/USA per lo sviluppo sicuro dell’IA suggeriscono di usare la modellazione delle minacce durante la fase di progettazione per anticipare come qualcuno potrebbe attaccare il sistema IA. Durante lo sviluppo del modello, usare tecniche per ridurre l’impatto dei dati avvelenati – un approccio è il rilevamento di outlier nel dataset di addestramento, così se il 5% dei dati fornisce informazioni strane o dannose, viene intercettato prima dell’addestramento.

  Un altro approccio è l’addestramento robusto del modello: esistono algoritmi che rendono i modelli meno sensibili a outlier o rumore avversario (ad esempio, aumentando i dati di addestramento con leggere perturbazioni affinché il modello impari a essere resiliente). Revisioni regolari del codice e test di sicurezza (inclusi esercizi di red team in cui tester cercano attivamente di compromettere il sistema IA) sono fondamentali quanto per qualsiasi software critico.

• Monitoraggio e rilevamento anomalie: Dopo il deployment, monitorare continuamente input e output del sistema IA per segni di manomissione o deriva. Impostare allarmi per schemi insoliti – ad esempio, se improvvisamente un’ondata di query simili e anomale colpisce il modello IA (potrebbe indicare un tentativo di avvelenamento o estrazione), o se il modello inizia a fornire output palesemente strani. I sistemi di rilevamento anomalie possono operare in background per segnalare questi eventi.
  Il monitoraggio dovrebbe includere anche metriche di qualità dei dati; se l’accuratezza del modello su nuovi dati cala inaspettatamente, potrebbe essere un segnale di deriva o di un attacco di avvelenamento silenzioso, da indagare. È consigliabile riaddestrare o aggiornare periodicamente i modelli con dati freschi per mitigare la deriva naturale e applicare patch se si scoprono nuove vulnerabilità nell’algoritmo IA.

• Piani di risposta agli incidenti e recupero: Nonostante le migliori precauzioni, possono verificarsi violazioni o malfunzionamenti. Le organizzazioni dovrebbero avere un piano chiaro di risposta agli incidenti specifico per i sistemi IA. Se si verifica una violazione dei dati, come verrà contenuta e come saranno informate le parti coinvolte?
  Se si scopre che i dati di addestramento sono stati avvelenati, si dispone di dataset di backup o versioni precedenti del modello a cui tornare? Pianificare scenari peggiori assicura che un attacco all’IA non paralizzi a lungo le operazioni. Effettuare backup regolari dei dati critici e persino delle versioni dei modelli – così, se un modello IA in produzione viene compromesso, si può tornare a uno stato noto e sicuro.

  In applicazioni ad alto rischio, alcune organizzazioni mantengono modelli IA ridondanti o ensemble; se un modello inizia a comportarsi in modo sospetto, un modello secondario può verificare gli output o prendere il controllo fino alla risoluzione del problema (simile a meccanismi di fail-safe).

• Formazione e consapevolezza del personale: La sicurezza IA non è solo una questione tecnica; gli esseri umani giocano un ruolo fondamentale. Assicurarsi che i team di data science e sviluppo siano formati su pratiche sicure. Devono conoscere minacce come gli attacchi avversari e non dare per scontato che i dati forniti all’IA siano sempre innocui.
  Incoraggiare una cultura dello scetticismo, dove tendenze insolite nei dati vengano messe in discussione anziché ignorate. Inoltre, educare tutti i dipendenti sui rischi dell’ingegneria sociale guidata dall’IA (ad esempio, insegnare a riconoscere voci deepfake o email di phishing, che sono in aumento con l’IA). La vigilanza umana può cogliere ciò che i sistemi automatici potrebbero perdere.

Implementare queste pratiche può ridurre significativamente il rischio di incidenti legati all’IA e alla sicurezza dei dati. Infatti, agenzie internazionali come la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) degli Stati Uniti e i suoi partner raccomandano proprio questi passi – dall’adozione di forti misure di protezione dei dati e gestione proattiva del rischio, al rafforzamento delle capacità di monitoraggio e rilevamento delle minacce per i sistemi IA.

In un recente avviso congiunto, le autorità hanno esortato le organizzazioni a «proteggere dati sensibili, proprietari e critici per la missione nei sistemi abilitati all’IA» usando misure come crittografia, tracciamento della provenienza dei dati e test rigorosi. Fondamentale è che la sicurezza sia un processo continuo: sono necessarie valutazioni continue del rischio per tenere il passo con le minacce in evoluzione.

Proprio come gli attaccanti elaborano sempre nuove strategie (specialmente con l’aiuto dell’IA stessa), le organizzazioni devono aggiornare e migliorare costantemente le proprie difese.

Sforzi globali e risposte normative

Governi e organismi internazionali di tutto il mondo stanno affrontando attivamente le questioni di sicurezza dei dati legate all’IA per instaurare fiducia nelle tecnologie IA. Abbiamo già menzionato il prossimo Regolamento UE sull’IA, che imporrà requisiti su trasparenza, gestione del rischio e cybersecurity per i sistemi IA ad alto rischio. L’Europa sta anche esplorando aggiornamenti alle leggi sulla responsabilità per rendere i fornitori IA responsabili dei fallimenti di sicurezza.

Negli Stati Uniti, il National Institute of Standards and Technology (NIST) ha creato un Framework per la gestione del rischio IA per guidare le organizzazioni nella valutazione e mitigazione dei rischi IA, inclusi quelli di sicurezza e privacy. Il framework NIST, pubblicato nel 2023, enfatizza la costruzione di sistemi IA affidabili considerando aspetti come robustezza, spiegabilità e sicurezza fin dalla fase di progettazione.

Il governo USA ha inoltre collaborato con grandi aziende IA su impegni volontari per la cybersecurity – ad esempio, assicurando che i modelli siano testati da esperti indipendenti (red team) per vulnerabilità prima del rilascio e investendo in tecniche per rendere più sicuri gli output IA.

La cooperazione internazionale è particolarmente forte in materia di sicurezza IA. Una collaborazione storica è avvenuta nel 2023 quando il NCSC del Regno Unito, la CISA, l’FBI e agenzie di oltre 20 paesi hanno pubblicato congiuntamente linee guida per lo sviluppo sicuro dell’IA. Questo avviso globale senza precedenti ha sottolineato che la sicurezza IA è una sfida condivisa e ha fornito best practice (allineate ai principi secure-by-design menzionati prima) per le organizzazioni di tutto il mondo.

Ha ribadito che «la sicurezza deve essere un requisito fondamentale… per tutto il ciclo di vita» dell’IA e non solo un ripensamento. Tali sforzi congiunti segnalano il riconoscimento che le minacce IA non conoscono confini, e una vulnerabilità in un sistema IA ampiamente usato in un paese potrebbe avere effetti a catena a livello globale.

Inoltre, organizzazioni come UNESCO hanno fatto passi avanti creando il primo standard globale sull’etica dell’IA (2021), che pur essendo più ampio include punti forti su sicurezza e privacy. La raccomandazione UNESCO invita stati membri e aziende a garantire che «danni indesiderati (rischi per la sicurezza) e vulnerabilità ad attacchi (rischi di sicurezza) siano evitati e affrontati dagli attori IA». Rafforza anche l’imperativo di tutelare la protezione dei dati e i diritti umani nel contesto IA.

Vediamo temi simili nei principi IA dell’OCSE e nelle dichiarazioni IA del G7: tutti evidenziano sicurezza, responsabilità e privacy degli utenti come pilastri chiave per un’IA affidabile.

Nel settore privato, cresce un ecosistema focalizzato sulla sicurezza IA. Coalizioni industriali condividono ricerche sul machine learning avversario, e conferenze includono regolarmente sessioni su «AI Red Teaming» e sicurezza ML. Strumenti e framework emergono per aiutare a testare i modelli IA per vulnerabilità prima del deployment. Anche gli enti di standardizzazione sono coinvolti – si dice che l’ISO stia lavorando a standard di sicurezza IA che potrebbero integrare quelli esistenti di cybersecurity.

Per organizzazioni e professionisti, allinearsi a queste linee guida e standard globali sta diventando parte della due diligence. Non solo riduce il rischio di incidenti, ma prepara anche le organizzazioni alla conformità normativa e costruisce fiducia con utenti e clienti. In settori come sanità e finanza, dimostrare che la propria IA è sicura e conforme può rappresentare un vantaggio competitivo.

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Vantaggi dell’IA per Privati e Aziende

Il potenziale trasformativo dell’IA comporta sfide altrettanto significative per la sicurezza dei dati. Garantire la sicurezza e l’integrità dei dati nei sistemi IA non è opzionale – è alla base del successo e dell’accettazione delle soluzioni IA. Dalla tutela della privacy dei dati personali alla protezione dei modelli IA da manomissioni e exploit avversari, è necessario un approccio completo e orientato alla sicurezza.

Le problematiche coinvolgono tecnologia, politiche e fattori umani: grandi dataset devono essere gestiti responsabilmente secondo le leggi sulla privacy; i modelli IA necessitano di protezione contro tecniche di attacco innovative; utenti e sviluppatori devono mantenere alta la vigilanza in un’era di minacce informatiche guidate dall’IA.

La buona notizia è che la consapevolezza sui problemi di sicurezza IA e dati non è mai stata così alta. Governi, organismi internazionali e leader di settore stanno sviluppando attivamente quadri e regolamenti per guidare uno sviluppo IA sicuro. Nel frattempo, la ricerca all’avanguardia continua a migliorare la resilienza dell’IA – da algoritmi che resistono agli esempi avversari a nuovi metodi di IA che preservano la privacy (come il federated learning e la differential privacy) che permettono di ottenere insight utili senza esporre dati grezzi.

Implementando best practice – crittografia robusta, validazione dei dati, monitoraggio continuo e altro – le organizzazioni possono ridurre sostanzialmente i rischi.

In definitiva, l’IA dovrebbe essere sviluppata e implementata con una mentalità «security-first». Come hanno osservato gli esperti, la cybersecurity è un prerequisito affinché i benefici dell’IA si realizzino pienamente. Quando i sistemi IA sono sicuri, possiamo godere delle loro efficienze e innovazioni con fiducia.

Ma se ignoriamo gli avvertimenti, violazioni dei dati, manipolazioni malevole e violazioni della privacy potrebbero erodere la fiducia pubblica e causare danni concreti. In questo campo in rapida evoluzione, essere proattivi e aggiornati è fondamentale. IA e sicurezza dei dati sono due facce della stessa medaglia – e solo affrontandole insieme potremo sbloccare la promessa dell’IA in modo sicuro e responsabile per tutti.