Qual è il ruolo dell'AI generativa nella sicurezza informatica?

Imparare a conoscere l'AI generativa

L'intelligenza artificiale generativa (GenAI) influenza il panorama della sicurezza informatica in molti modi altamente significativi. Prima di approfondire questo argomento, dobbiamo spiegare di cosa si tratta e quali sono i suoi casi d'uso. L'AI generativa è un tipo di tecnologia di machine learning in grado di produrre contenuti scritti sotto forma di linguaggio naturale, immagini e, in alcuni casi, video, spesso con un intervento umano minimo.

Nella maggior parte dei casi d'uso della GenAI, un utente si limita a richiedere al motore di intelligenza artificiale di creare il contenuto in questione, con alcune eccezioni per le tecnologie aziendali avanzate. Ad esempio, una persona potrebbe digitare "Scrivi una storia su un attacco informatico alimentato dalla GenAI" in un generatore basato su prompt di testo e l'LLM genererà rapidamente la storia. Lo stesso vale per le immagini: basta comunicare un generatore di immagini basato sull'AI di "creare un'immagine di un data center futuristico", e quest'ultimo genererà il contenuto richiesto.

La GenAI offre una vasta gamma di casi d'uso per i professionisti di qualsiasi settore, aiutando gli utenti a esplorare nuove strade e ad aumentare l'efficienza in termini di creazione di contenuti. Nel presente articolo, prenderemo in esame l'AI generativa solo in relazione alla sicurezza informatica.

Come può essere utilizzata l'AI generativa nella sicurezza informatica?

Nella sicurezza informatica, l'AI generativa può essere utilizzata sia a scopo difensivo che da parte degli aggressori. Le organizzazioni possono implementare piattaforme di GenAI nell'ambito della sicurezza informatica per:

• Proteggere i dati sensibili in modo ancora più efficace: previeni le fughe di dati conservando i prompt e l'output delle app di AI per scopi di sicurezza e audit.
• Rafforzare la sicurezza contro le minacce emergenti: ottieni un profilo di sicurezza più proattivo con l'AI che ti aiuta a rilevare e bloccare i nuovi attacchi basati su file e web.
• Garantire l'uso sicuro di strumenti come ChatGPT: ottieni un controllo granulare sull'utilizzo delle applicazioni AI con la possibilità di impostare policy diverse per particolari tipi di utenti.
• Limitare le azioni rischiose nelle app di AI: previeni le azioni che mettono a rischio i dati, come upload, download e copia e incolla.

Quali sono le implicazioni dell'AI nel campo della sicurezza informatica?

L'utilizzo di ChatGPT è aumentato del 634% (da aprile del 2023 a gennaio del 2024); questo significa che la sua influenza si estenderà a più settori, compreso quello della sicurezza informatica. Al cuore della sicurezza informatica ci sono i contenuti (potenziali minacce e attacchi informatici provenienti dal traffico web, dalle e-mail, ecc.) e i modelli linguistici di grandi dimensioni saranno orientati ad analizzare le informazioni contenute nel traffico e nelle e-mail per aiutare le aziende a prevedere e prevenire gli eventi informatici.

I team responsabili della sicurezza dovranno comunque essere pronti a rispondere al fuoco con il fuoco, in quanto anche gli aggressori e gli autori delle minacce implementeranno la GenAI per avere la meglio sulle difese informatiche delle organizzazioni. Secondo Microsoft, gli attacchi informatici generati dall'AI sono in una fase iniziale e non ancora particolarmente innovativi (né tanto meno specifici). Nel tentativo di contrastare gli aggressori, OpenAI sta chiudendo i loro account, ma con il numero di gruppi hacker che continua a crescere, questi saranno più difficili da tracciare e chiudere.

Inoltre, è solo questione di tempo prima che i governi di tutto il mondo intervengano e stabiliscano linee guida per l'uso della GenAI a livello organizzativo. Per ora, c'è ancora molto da imparare sulla GenAI, ma prima o poi potrebbe verificarsi una violazione o una fuga di dati che potrebbe costare milioni di dollari a una o più aziende, costringendo il governo a intervenire e regolamentare questo settore.

I quattro vantaggi dell'AI generativa nella sicurezza informatica

Con l'approccio giusto, la GenAI può fornire vantaggi molto significativi a un'organizzazione quando si tratta di rilevamento e risposta alle minacce informatiche, automazione della sicurezza e altro.

Miglioramento del rilevamento e della risposta alle minacce

L'AI generativa è in grado di analizzare i dati che definiscono un comportamento "normale" per stabilire una linea di riferimento in base alla quale identificare le deviazioni che indicano potenziali minacce. L'AI può anche simulare i malware per comprenderne il comportamento e identificare le nuove minacce.

Potenziamento delle capacità predittive

L'AI generativa è in grado di acquisire grandi quantità di dati per creare un modello di base da usare come metro di riferimento per gli eventi di sicurezza futuri, favorendo l'intelligence predittiva sulle minacce e la gestione delle vulnerabilità.

Automazione delle attività ripetitive

La GenAI è in grado di prevedere le vulnerabilità e suggerire o automatizzare le patch per le applicazioni in base ai dati storici. È in grado, inoltre, di automatizzare la risposta agli incidenti, riducendo la necessità di intervento umano.

Prevenzione del phishing

La GenAI può aiutare a creare modelli in grado di rilevare e filtrare le email di phishing analizzando pattern e strutture linguistiche per identificare le email che tentano di camuffare il linguaggio. Può inoltre creare modelli per analizzare e bloccare gli URL dannosi. 

Sfide e rischi

La GenAI offre un potenziale senza precedenti per la creazione di contenuti e il potenziamento dell'efficienza generale delle organizzazioni, ma è importante comprenderne anche le problematiche. 

Abuso da parte dei criminali informatici

Gli strumenti di GenAI sono accessibili a chiunque, e se da un lato le organizzazioni li utilizzeranno in buona fede per aumentare l'efficienza o migliorare la sicurezza informatica, dall'altro gli aggressori li impiegheranno con altrettanta efficacia per causare danni. Microsoft e OpenAI hanno già scoperto tentativi volti a organizzare attacchi informatici da parte di gruppi di hacker.

Problemi associati alla qualità dei dati

Le organizzazioni che non sono in grado di fornire dati di alta qualità per il training di una piattaforma di AI riscontreranno una mancanza di efficacia nei risultati ottenuti. Inoltre, se un'azienda prova a eseguire il training di una piattaforma di GenAI utilizzando dati creati dalla GenAI stessa, i risultati saranno ancora più scadenti e potranno comportare gravi danni in termini di sicurezza informatica.

Limitazioni tecniche

Per un addestramento efficace, i modelli di AI generativa necessitano di grandi quantità di dati. Quindi, le aziende con un accesso limitato ai dati, o quelle che operano in mercati di nicchia, potrebbero avere difficoltà a raccogliere set di dati sufficienti per l'addestramento dei modelli. A ciò si aggiungono gli ostacoli legati alla pressione che le applicazioni di GenAI esercitano sulle risorse e la quantità di manutenzione che richiedono.

Best practice

La GenAI è una novità per tutti, ed è questo il motivo per cui i leader devono prestare attenzione al modo in cui si avvicinano al suo uso all'interno delle organizzazioni. Ecco alcuni dei modi migliori per proteggere i dipendenti e le aziende quando si tratta di GenAI.

• Valutare e mitigare costantemente i rischi associati agli strumenti basati sull'AI per proteggere la proprietà intellettuale, i dati personali e le informazioni dei clienti.
• Assicurarsi che l'uso degli strumenti di AI sia conforme alle leggi e agli standard etici pertinenti, tra cui le norme sulla protezione dei dati e le leggi sulla privacy.
• Stabilire una chiara responsabilità per lo sviluppo e l'implementazione degli strumenti di AI, compresi ruoli specifici per la supervisione dei progetti.
• Preservare la trasparenza di utilizzo degli strumenti AI, giustificandone l'utilizzo e comunicando chiaramente il relativo scopo alle parti interessate.

Per ulteriori indicazioni sull'uso sicuro dell'AI e sulla protezione dalle relative minacce, consulta il Report del 2024 di Zscaler ThreatLabz sulla sicurezza AI.

Il futuro dell'AI nella sicurezza informatica

Come accennato in precedenza, prima o poi inizieremo a vedere normative sulla conformità che limiteranno l'uso della GenAI. Ad ogni modo, la GenAI continuerà a evolversi, e i team di sicurezza informatica faranno di tutto per trarne vantaggio. 

Ecco alcuni dei modi in cui si prevede che l'AI aiuterà i team responsabili della sicurezza e della conformità:

• Analisi del rischio geografico: le aziende saranno in grado, con il tempo, di utilizzare l'AI per analizzare i dati geopolitici e le tendenze dei social media, al fine di prevedere le regioni a più alto rischio di attacchi.
• Biometria comportamentale: l'analisi dei modelli di comportamento degli utenti, come la pressione dei tasti e i movimenti del mouse, può essere utilizzata per rilevare le anomalie che potrebbero indicare attività dannose o fraudolente.
• Autenticazione dei contenuti: l'AI sarà in grado di verificare l'autenticità di audio, video (come i deepfake) o testi per contrastare la diffusione di informazioni errate.
• Automazione della conformità: l'AI sarà in grado di analizzare periodicamente i sistemi e i processi per garantire che siano in linea con tutti i requisiti normativi, adattandosi alle relative modifiche nel corso del tempo.

In che modo Zscaler consente un utilizzo sicuro dell'AI generativa

Zscaler Zero Trust Exchange™ ti consente di creare e applicare policy per i siti di AI generativa che possono essere visitati dagli utenti e le relative modalità di interazione, direttamente o tramite isolamento del browser, per proteggere i dati sensibili.

Con Zscaler, i tuoi utenti possono sfruttare in modo sicuro le innovazioni che ti consentono di:

• Comprendere l'utilizzo di ChatGPT: conserva log completi dell'utilizzo e dei prompt impiegati in ChatGPT
• Controllare specifiche app di AI: definisci a quali strumenti di AI possono o meno accedere i tuoi utenti
• Integrare la sicurezza completa dei dati nell'utilizzo dell'AI: assicurati che le domande o i prompt usati per interrogare l'AI non generino mai fughe di dati sensibili
• Limitare l'upload di dati negli strumenti di AI: implementa controlli granulari che consentano di creare comandi ma impediscano l'upload in blocco di dati importanti

Richiedi una dimostrazione per scoprire il modo in cui Zscaler può aiutarti a controllare l'uso dell'AI generativa senza mettere a rischio i tuoi dati sensibili.