Il Codice di Pratica del Regno Unito per la Sicurezza Informatica dell’IA: Cosa Significa e Perché è Importante
Con la crescente adozione dell’IA, sia i benefici che i rischi diventano sempre più evidenti. Governi di tutto il mondo stanno redigendo linee guida e, in alcuni casi, promulgando legislazioni per regolare la sicurezza e l’uso dell’IA. In risposta a queste sfide, il governo del Regno Unito ha introdotto un Codice di Pratica per la Sicurezza Informatica dell’IA, stabilendo standard di sicurezza di base. Sebbene questo quadro volontario non abbia il peso legale del Regolamento sull’IA dell’UE, è tra le prime linee guida di sicurezza sostenute dal governo specificamente per l’IA.
Questa iniziativa evidenzia l’impegno del Regno Unito a garantire lo sviluppo e l’implementazione dell’IA senza compromettere il progresso tecnologico. Le nuove linee guida definiscono 13 principi di sicurezza, 10 dei quali si allineano direttamente con le capacità integrate della piattaforma di sicurezza dell’IA.
Panoramica del Codice di Pratica per la Sicurezza Informatica dell’IA del Regno Unito
Pubblicato nel gennaio del 2025, il Codice di Pratica affronta i distintivi rischi informatici associati all’IA, come il poisoning dei dati, l’offuscamento del modello e l’iniezione di prompt indiretta. Serve come un’aggiunta al Codice di Pratica Software esistente, sottolineando la necessità di misure di sicurezza specifiche per l’IA. Il Codice è strutturato attorno a diversi principi chiave progettati per guidare le organizzazioni nella protezione dei loro sistemi di IA:
Principi di Sicurezza
Principio 1: Aumentare la Consapevolezza del Personale sui Rischi e le Minacce alla Sicurezza dell’IA
Le organizzazioni dovrebbero educare il proprio personale riguardo le potenziali minacce alla sicurezza dell’IA per promuovere una cultura di consapevolezza della sicurezza.
Principio 2: Progettare i Sistemi di IA per la Sicurezza oltre che per la Funzionalità e le Prestazioni
Le considerazioni di sicurezza dovrebbero essere integrate nel processo di progettazione dei sistemi di IA, assicurando che la funzionalità e le prestazioni non oscurino i requisiti di sicurezza.
Principio 3: Valutare le Minacce e Gestire i Rischi per il Tuo Sistema di IA
Le organizzazioni dovrebbero condurre una modellazione delle minacce completa per identificare e mitigare i potenziali rischi per i loro sistemi di IA.
Principio 4: Consentire la Responsabilità Umana per i Sistemi di IA
Nel progettare un sistema di IA, i programmatori e/o gli operatori di sistema dovrebbero incorporare e mantenere capacità per abilitare la supervisione umana.
Principio 5: Identificare, Tracciare e Proteggere gli Asset e le Dipendenze del Tuo Sistema di IA
Le organizzazioni dovrebbero mantenere un inventario degli asset di IA e delle loro dipendenze per proteggerli efficacemente.
Principio 6: Proteggere gli Ambienti di Sviluppo e Formazione
Gli ambienti di sviluppo e testing dovrebbero essere protetti per prevenire accessi non autorizzati e possibili compromissioni.
Principio 7: Proteggere la Filiera del Software
Le organizzazioni dovrebbero valutare e gestire i rischi derivanti dall’uso di componenti di IA di terze parti per garantire la sicurezza complessiva del sistema.
Principio 8: Documentare i Tuoi Dati, Modelli e Prompt
Le organizzazioni dovrebbero mantenere una documentazione completa dei dati utilizzati, dei modelli di IA sviluppati e dei prompt applicati per garantire trasparenza e sicurezza.
Principio 9: Condurre Test e Valutazioni Appropriate
I sistemi e i modelli di IA devono essere sottoposti a test rigorosi per rilevare vulnerabilità, pregiudizi e problemi di prestazioni prima del deployment.
Principio 10: Comunicazione e Processi Associati agli Utenti Finali
Le organizzazioni dovrebbero stabilire canali di comunicazione chiari per informare gli utenti finali e le entità interessate riguardo i comportamenti, i rischi e le modifiche dei sistemi di IA.
Principio 11: Mantenere Aggiornamenti di Sicurezza Regolari, Patch e Mitigazioni
I sistemi di IA dovrebbero essere regolarmente aggiornati con patch di sicurezza per affrontare vulnerabilità emergenti.
Principio 12: Monitorare il Comportamento del Tuo Sistema
Il monitoraggio continuo dei sistemi di IA è essenziale per rilevare anomalie, incidenti di sicurezza e comportamenti inattesi.
Principio 13: Assicurare una Corretta Eliminazione dei Dati e dei Modelli
Le organizzazioni dovrebbero implementare processi di eliminazione sicura dei dati e di pensionamento dei modelli per prevenire accessi non autorizzati ai beni di IA obsoleti.
Confronto tra il Codice di Sicurezza Informatica dell’IA del Regno Unito e il Regolamento dell’IA dell’UE
Il Codice di Sicurezza dell’IA del Regno Unito si concentra specificamente sui principi di sicurezza informatica per lo sviluppo e il deployment dell’IA, mentre il Regolamento dell’IA dell’UE adotta un approccio normativo più ampio alla governance dell’IA. Le principali differenze tra questi quadri includono:
- Ambito: Il Codice del Regno Unito è un insieme di linee guida di sicurezza volontarie principalmente rivolte agli sviluppatori e agli operatori di IA. In contrasto, il Regolamento dell’IA dell’UE è un quadro giuridicamente vincolante che regola i sistemi di IA in base ai loro livelli di rischio.
- Focus sulla Sicurezza Informatica: Le linee guida del Regno Unito danno priorità agli aspetti tecnici della sicurezza dell’IA, mentre il Regolamento dell’IA dell’UE enfatizza anche considerazioni etiche, come l’equità e la mitigazione dei pregiudizi.
- Applicazione Normativa: La conformità al Codice di Sicurezza dell’IA del Regno Unito è incoraggiata ma non obbligatoria, mentre il Regolamento dell’IA dell’UE prevede sanzioni per la non conformità.
- Categorizzazione dei Sistemi di IA: Il Regolamento dell’IA dell’UE classifica i sistemi di IA in quattro categorie di rischio, mentre l’approccio del Regno Unito non prevede una classificazione per rischio.
- Impatto sul Business: Le aziende che operano nel Regno Unito possono adottare il Codice di Pratica senza affrontare immediatamente ripercussioni legali.
Conclusione
Il Codice di Pratica del Regno Unito per la Sicurezza Informatica dell’IA rappresenta un passo significativo verso l’istituzione di linee guida chiare ed efficaci per la sicurezza dell’IA. Allineandosi a questi principi, le organizzazioni possono migliorare la sicurezza dei loro sistemi di IA, promuovendo fiducia e affidabilità nelle tecnologie di IA.
