Quadri di Sicurezza per l’IA – Garantire Fiducia nell’Apprendimento Automatico
Con la trasformazione delle industrie grazie all’intelligenza artificiale, la necessità di solidi quadri di sicurezza per l’IA è diventata fondamentale. Gli sviluppi recenti negli standard di sicurezza dell’IA mirano a mitigare i rischi associati ai sistemi di apprendimento automatico, promuovendo al contempo l’innovazione e costruendo la fiducia del pubblico.
Le organizzazioni di tutto il mondo stanno ora navigando in un paesaggio complesso di quadri progettati per garantire che i sistemi di IA siano sicuri, etici e affidabili.
L’Ecosistema Crescente degli Standard di Sicurezza per l’IA
Il Istituto Nazionale di Standard e Tecnologie (NIST) si è affermato come leader in questo settore con il suo Quadro di Gestione del Rischio per l’IA (AI RMF), rilasciato a gennaio 2023. Questo quadro fornisce alle organizzazioni un approccio sistematico per identificare, valutare e mitigare i rischi durante il ciclo di vita di un sistema di IA.
“Alla base, l’AI RMF del NIST è costruito su quattro funzioni: Governare, Mappare, Misurare e Gestire. Queste funzioni non sono passi discreti, ma processi interconnessi progettati per essere implementati in modo iterativo durante il ciclo di vita di un sistema di IA”, spiega Palo Alto Networks nella sua analisi del quadro.
Allo stesso tempo, l’Organizzazione Internazionale per la Standardizzazione (ISO) ha sviluppato l’ISO/IEC 42001:2023, stabilendo un quadro completo per la gestione dei sistemi di intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni. Questo standard sottolinea “l’importanza di uno sviluppo e di un’implementazione dell’IA etici, sicuri e trasparenti” e fornisce linee guida dettagliate sulla gestione dell’IA, sulla valutazione del rischio e sull’affrontare le preoccupazioni relative alla protezione dei dati.
Paisaggio Normativo e Requisiti di Conformità
L’Unione Europea ha compiuto un passo significativo con il suo Regolamento sull’Intelligenza Artificiale, entrato in vigore il 2 agosto 2024, anche se la maggior parte degli obblighi non si applicherà fino ad agosto 2026. Il Regolamento stabilisce requisiti di sicurezza informatica per i sistemi di IA ad alto rischio, con severe sanzioni finanziarie per la non conformità.
“L’obbligo di conformarsi a questi requisiti ricade sulle aziende che sviluppano sistemi di IA e su quelle che li commercializzano o li implementano”, osserva Tarlogic Security nella sua analisi del Regolamento.
Per le organizzazioni che cercano di dimostrare conformità con queste normative emergenti, Microsoft Purview offre ora modelli di valutazione della conformità per l’IA che coprono il Regolamento dell’UE sull’IA, il NIST AI RMF e l’ISO/IEC 42001, aiutando le organizzazioni a “valutare e rafforzare la conformità alle normative e agli standard per l’IA”.
Iniziative Guidate dall’Industria per la Sicurezza dei Sistemi di IA
Oltre ai governi e agli organismi normativi, le organizzazioni industriali stanno sviluppando quadri specializzati. La Cloud Security Alliance (CSA) rilascerà il suo Matrix di Controllo per l’IA (AICM) a giugno 2025. Questo matrix è progettato per aiutare le organizzazioni a “sviluppare, implementare e utilizzare tecnologie di IA in modo sicuro”.
La prima revisione conterrà 242 controlli in 18 domini di sicurezza, coprendo tutto, dalla sicurezza dei modelli alla governance e alla conformità. L’Open Web Application Security Project (OWASP) ha creato il Top 10 per le Applicazioni LLM, affrontando vulnerabilità critiche nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Questo elenco, sviluppato da quasi 500 esperti di aziende di IA, aziende di sicurezza, fornitori di cloud e accademia, identifica i principali rischi per la sicurezza, tra cui l’iniezione di prompt, la gestione insicura dell’output, il avvelenamento dei dati di addestramento e il diniego di servizio del modello.
Implementare questi quadri richiede alle organizzazioni di stabilire robuste strutture di governance e controlli di sicurezza. IBM raccomanda un approccio completo alla governance dell’IA, inclusi “meccanismi di supervisione che affrontano rischi come pregiudizio, violazione della privacy e abuso, promuovendo al contempo l’innovazione e costruendo fiducia”.
Per un’implementazione pratica della sicurezza, l’Adversarial Robustness Toolbox (ART) fornisce strumenti che “consentono a sviluppatori e ricercatori di valutare, difendere e verificare modelli e applicazioni di apprendimento automatico contro minacce avversarie”. Questo toolkit supporta tutti i principali framework di apprendimento automatico e offre 39 moduli di attacco e 29 moduli di difesa.
Guardando Avanti: Standard in Evoluzione per Tecnologie in Evoluzione
Con il continuo avanzamento delle tecnologie di IA, i quadri di sicurezza devono evolversi di conseguenza. La CSA riconosce questa sfida, osservando che “tenere il passo con i cambiamenti frequenti nell’industria dell’IA non è affatto semplice” e che il suo Matrix di Controllo per l’IA “dovrà sicuramente subire revisioni periodiche per rimanere aggiornato”.
La Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) ha recentemente rilasciato linee guida allineate con il NIST AI RMF per combattere le minacce informatiche guidate dall’IA. Queste linee guida seguono una filosofia “sicura per design” e sottolineano la necessità per le organizzazioni di “creare un piano dettagliato per la gestione del rischio informatico, stabilire trasparenza nell’uso dei sistemi di IA e integrare minacce, incidenti e fallimenti dell’IA nei meccanismi di condivisione delle informazioni”.
Man mano che le organizzazioni navigano in questo paesaggio complesso, una cosa è chiara: una sicurezza adeguata per l’IA richiede un approccio multidisciplinare che coinvolga parti interessate della tecnologia, del diritto, dell’etica e degli affari. Con i sistemi di IA che diventano sempre più sofisticati e integrati in aspetti critici della società, questi quadri giocheranno un ruolo cruciale nel plasmare il futuro dell’apprendimento automatico, garantendo che rimanga sia innovativo che affidabile.
