Il Framework di Sicurezza di Pillar Aggiunge Slancio alla Sicurezza AI nell’Industria
Il framework di sicurezza AI sviluppato da Pillar Security rappresenta un passo significativo nei continui sforzi dell’industria per garantire operazioni sicure per le tecnologie AI e gli agenti. Con il supporto di esperti di cybersecurity provenienti da più di due dozzine di aziende, questo framework offre una strategia e strumenti per affrontare le sfide della sicurezza nell’era dell’AI.
Partecipanti di Rilievo
Tra i partecipanti figurano nomi prestigiosi delle Fortune 500 e leader nel settore del software AI e cloud, tra cui AT&T, Corning, Microsoft, Google Cloud, SAP e ServiceNow.
Il Framework Secure AI Lifecycle (SAIL)
Il framework SAIL è stato sviluppato in risposta ad altre importanti iniziative di sicurezza AI e fornisce una mappatura dettagliata dei rischi specifici dell’AI. Esso include oltre 70 rischi e un insieme di mitigazioni che si allineano con altri framework leader nel settore, rendendolo una risorsa completa per i leader aziendali e IT.
Obiettivi del SAIL
- Affrontare il panorama delle minacce fornendo una biblioteca dettagliata dei rischi mappati specifici dell’AI
- Definire le capacità e i controlli necessari per un robusto programma di sicurezza AI
- Facilitare e accelerare l’adozione sicura dell’AI rispettando i requisiti di conformità degli utenti e dei settori specifici
Principi Fondamentali del SAIL
Il framework SAIL si armonizza e si basa su standard esistenti, inclusi il NIST AI Risk Management Framework, il ISO 42001, e il OWASP’s Top 10 for LLMs.
Le Sette Fasi Fondamentali del SAIL
Pianificare: Politica AI e Sperimentazione Sicura
Questa fase enfatizza l’importanza di allineare l’AI con gli obiettivi aziendali, i requisiti normativi e gli standard etici. Utilizza il threat modeling per identificare i rischi AI precocemente.
Codificare/Nessuna Codifica: Scoperta delle Risorse AI
Focalizzandosi sulla scoperta di ogni modello, dataset e risorsa AI, questa fase affronta problemi come lo Shadow AI e promuove la consapevolezza delle politiche attraverso strumenti di scoperta automatizzati.
Costruire: Gestione della Sicurezza AI
Questa fase modella la sicurezza dell’intero sistema e prioritizza le protezioni basate sui rischi, prevenendo approcci di sicurezza reattivi e identificando i punti deboli prima che possano essere sfruttati.
Testare: Red Teaming AI
Il red teaming mette alla prova i sistemi attraverso approcci avversari e attacchi simulati, sfidando le assunzioni e identificando vulnerabilità.
Distribuire: Guardrails in Tempo Reale
Questa fase introduce misure di sicurezza operative in tempo reale, fondamentali per la rilevazione di anomalie e minacce emergenti.
Operare: Ambienti di Esecuzione Sicura
Focalizzandosi sulla creazione di ambienti isolati per azioni ad alto rischio, questa fase mira a ridurre il rischio di danni in caso di errore.
Monitorare: Tracciamento delle Attività AI
La continua sorveglianza del comportamento e delle prestazioni dell’AI consente di identificare deviazioni e rispondere a incidenti, garantendo la conformità normativa.
Il framework SAIL rappresenta quindi un approccio metodologico globale che unisce sviluppo AI, operazioni MLOps, e team di governance, assicurando che la sicurezza diventi parte integrante del percorso AI.
