5 Domande Critiche per Adottare una Soluzione di Sicurezza AI
Con l’era della tecnologia dell’intelligenza artificiale (AI) e del cloud in rapida evoluzione, le organizzazioni stanno implementando sempre più misure di sicurezza per proteggere i dati sensibili e garantire la conformità normativa. Tra queste misure, le soluzioni di AI-SPM (Gestione della Postura di Sicurezza AI) stanno guadagnando terreno per proteggere i pipeline AI, gli asset di dati sensibili e l’intero ecosistema AI. Queste soluzioni aiutano le organizzazioni a identificare i rischi, controllare le politiche di sicurezza e proteggere i dati e gli algoritmi critici per le loro operazioni.
Tuttavia, non tutte le soluzioni di AI-SPM sono uguali. Quando si valutano potenziali soluzioni, le organizzazioni spesso faticano a individuare quali domande porre per prendere una decisione informata. Ecco cinque domande critiche che ogni organizzazione dovrebbe porsi nella scelta di una soluzione di AI-SPM:
1: La soluzione offre visibilità e controllo completi sui rischi associati ai dati AI?
Con la proliferazione dei modelli AI all’interno delle imprese, mantenere visibilità e controllo sui modelli AI, sui dataset e sull’infrastruttura è essenziale per mitigare i rischi legati alla conformità, all’uso non autorizzato e all’esposizione dei dati. Questo assicura una chiara comprensione di ciò che deve essere protetto. Eventuali lacune in visibilità o controllo possono lasciare le organizzazioni esposte a violazioni della sicurezza o violazioni della conformità.
Una soluzione di AI-SPM deve essere in grado di scoprire i modelli AI in modo fluido, creando un inventario centralizzato per una visibilità completa sui modelli distribuiti e sulle risorse associate. Questo aiuta le organizzazioni a monitorare l’uso dei modelli, garantire la conformità alle politiche e affrontare proattivamente potenziali vulnerabilità di sicurezza.
2: La soluzione può identificare e remediare i rischi specifici dell’AI nel contesto dei dati aziendali?
L’integrazione dell’AI nei processi aziendali introduce nuove e uniche sfide di sicurezza oltre ai tradizionali sistemi IT. Ad esempio:
- I modelli AI sono vulnerabili ad attacchi avversari ed esposizione?
- I dataset di addestramento AI sono sufficientemente anonimi per prevenire la perdita di informazioni personali o proprietarie?
- Si monitorano pregiudizi o manomissioni nei modelli predittivi?
Un’efficace soluzione di AI-SPM deve affrontare i rischi specifici dei sistemi AI. Deve proteggere i dati di addestramento utilizzati nei flussi di lavoro di machine learning, garantire che i dataset rimangano conformi sotto le normative sulla privacy e identificare anomalie o attività malevole che potrebbero compromettere l’integrità del modello AI.
3: La soluzione è allineata con i requisiti di conformità normativa?
La conformità normativa è una preoccupazione principale per le aziende di tutto il mondo, data la crescente complessità delle leggi sulla protezione dei dati come il GDPR (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati), il NIST AI, l’HIPAA (Legge sulla Portabilità e Responsabilità delle Assicurazioni Sanitarie) e altro ancora. I sistemi AI amplificano questa sfida elaborando rapidamente dati sensibili in modi che possono aumentare il rischio di violazioni accidentali o di non conformità.
Quando si valuta una soluzione di AI-SPM, è fondamentale assicurarsi che mappi automaticamente i propri dati e flussi di lavoro AI ai requisiti di governance e conformità. Dovrebbe essere in grado di rilevare dati non conformi e fornire robuste funzionalità di reporting per consentire la preparazione per le verifiche. Inoltre, funzionalità come l’applicazione automatica delle politiche e il monitoraggio della conformità in tempo reale sono critiche per tenere il passo con i cambiamenti normativi e prevenire multe pesanti o danni reputazionali.
4: Quanto bene si scala la soluzione in architetture cloud-nativo e multi-cloud dinamiche?
Le moderne infrastrutture cloud-native sono dinamiche, con carichi di lavoro che si espandono o si contraggono a seconda della domanda. In ambienti multi-cloud, questa flessibilità presenta una sfida: mantenere politiche di sicurezza coerenti tra diversi fornitori (ad esempio, AWS, Azure, Google Cloud) e servizi. L’aggiunta di strumenti AI e ML introduce ulteriori variabili.
Una soluzione di AI-SPM deve essere progettata per la scalabilità. È necessario chiedere se la soluzione può gestire ambienti dinamici, adattarsi continuamente ai cambiamenti nei pipeline AI e gestire la sicurezza nelle infrastrutture cloud distribuite.
5: La soluzione si integra bene con i sistemi esistenti?
Un errore comune che le organizzazioni commettono nell’adottare nuove tecnologie è non considerare quanto bene queste tecnologie si integreranno con i loro sistemi esistenti. Anche l’AI-SPM non fa eccezione. Senza integrazione fluida, le organizzazioni possono affrontare interruzioni operative, silos di dati o lacune nella loro postura di sicurezza.
Prima di selezionare una soluzione di AI-SPM, verifica se si integra con i tuoi strumenti di sicurezza dei dati esistenti come DSPM o DLP, piattaforme di governance dell’identità o toolchain DevOps. È altrettanto importante che la soluzione possa integrarsi con piattaforme AI/ML come Amazon Bedrock o Azure AI.
Conclusione
Ricorda, la AI-SPM non riguarda solo la protezione dei dati: è una questione di salvaguardare il futuro della tua azienda. Man mano che l’AI continua a rimodellare le industrie, avere gli strumenti e le tecnologie giuste in atto consentirà alle organizzazioni di innovare con fiducia, rimanendo al contempo un passo avanti rispetto alle minacce emergenti.
