La sicurezza applicativa è diventata una priorità crescente tra i professionisti della sicurezza informatica. Un recente sondaggio di Dark Reading ha rivelato che la maggior parte dei manager IT e della sicurezza preferisce attendere per implementare le applicazioni piuttosto che rischiare le vulnerabilità di sicurezza. Questo atteggiamento riflette la crescente consapevolezza delle aziende riguardo alla necessità di proteggere i dati e le informazioni sensibili.
Perché prevedere la violazione?
Prevedere la violazione significa considerare che una violazione della sicurezza è già avvenuta o potrebbe avvenire nel futuro. Questo approccio è fondamentale per costruire applicazioni AI sicure. Ecco alcune ragioni per cui è necessario prevedere la violazione:
- Complessità delle applicazioni AI: Le applicazioni AI sono spesso complesse e integrate con molte altre componenti, aumentando il rischio di vulnerabilità.
- Rischi crescenti: I cyberattacchi sono diventati più sofisticati e frequenti, rendendo necessario un approccio proattivo alla sicurezza.
- Dati sensibili: Le applicazioni AI trattano spesso dati sensibili, come informazioni personali o dati aziendali, che devono essere protetti.
Come prevedere la violazione?
Per prevedere la violazione, è necessario seguire alcune strategie di sicurezza applicativa. Ecco alcuni suggerimenti:
1. Implementare la sicurezza in fase di sviluppo
La sicurezza deve essere integrata nel processo di sviluppo delle applicazioni AI. Questo significa che i team di sviluppo devono considerare la sicurezza fin dall’inizio del progetto.
2. Utilizzare tecnologie di sicurezza avanzate
Le tecnologie di sicurezza avanzate, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, possono aiutare a rilevare e prevenire le vulnerabilità.
3. Monitorare costantemente
Le applicazioni AI devono essere monitorate costantemente per rilevare eventuali attacchi o vulnerabilità.
4. Educazione e formazione
L’educazione e la formazione dei team di sviluppo e di sicurezza sono cruciali per garantire che siano consapevoli delle best practice di sicurezza applicativa.
5. Collaborazione con terze parti
La collaborazione con terze parti esperte in sicurezza applicativa può aiutare a identificare e risolvere problemi di sicurezza.
Esempi di applicazioni AI sicure
Ecco alcuni esempi di applicazioni AI che hanno implementato strategie di sicurezza efficaci:
- Google Cloud Threat Horizons Report: Questo rapporto fornisce informazioni dettagliate sulle minacce di sicurezza e suggerimenti per la protezione.
- Google Threat Intelligence: Questa piattaforma fornisce intelligence di minacce in tempo reale, aiutando a prevenire gli attacchi.
- CISA Flags Memory-Unsafe Code in Major Open Source Projects: Questo report identifica e segnala vulnerabilità in progetti open source, aiutando a migliorare la sicurezza.
Prevedere la violazione è fondamentale per costruire applicazioni AI sicure. Questo approccio richiede un’attenzione costante alla sicurezza, l’uso di tecnologie avanzate e la collaborazione con esperti. Le aziende che implementano strategie di sicurezza efficaci possono proteggere i loro dati e le loro informazioni sensibili.
Fonte: https://www.darkreading.com/application-security/assume-breach-when-building-ai-apps
