Il pericoloso appetito dell’intelligenza artificiale per i dati sensibili
L’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando uno strumento indispensabile per le aziende di tutto il mondo, ma con la sua adozione crescente emerge un rischio significativo che molte organizzazioni stanno sottovalutando. Un recente report pubblicato da Varonis, basato sull’analisi di oltre 1.000 implementazioni di AI, dipinge un quadro allarmante: l’intelligenza artificiale si comporta come un insaziabile Pac-Man digitale, divorando dati sensibili attraverso cloud, applicazioni e strumenti di copilot, creando così una pericolosa bomba a orologeria pronta a esplodere in devastanti violazioni dei dati.
Questo fenomeno si manifesta in un momento particolarmente critico per la cybersicurezza globale. Come evidenziato dal Red Report 2025 pubblicato da Picus Labs, stiamo già assistendo a un aumento del 300% nei tentativi di furto di credenziali, con i malware mirati ai depositi di password che sono passati dall’8% dei campioni nel 2023 al 25% nel 2024. L’aggiunta dell’AI come nuovo vettore di vulnerabilità non fa che amplificare un panorama di minacce già in rapida espansione.
Come l’AI diventa un rischio per la sicurezza dei dati
L’accumulo incontrollato di informazioni sensibili
Il principale problema di sicurezza legato all’intelligenza artificiale risiede nella sua fondamentale necessità di dati. Per funzionare efficacemente, i sistemi di AI devono elaborare enormi quantità di informazioni, spesso senza una chiara distinzione tra dati pubblici e riservati. Questo porta a situazioni in cui informazioni altamente sensibili vengono inconsapevolmente incorporate nei sistemi di AI, creando repository di dati vulnerabili che potrebbero essere esposti in caso di violazione.
I copilot AI, come Microsoft 365 Copilot e Salesforce Einstein Copilot, rappresentano un rischio particolare. Questi strumenti sono progettati per aumentare la produttività aziendale, ma nel farlo accumulano e processano dati provenienti da diverse fonti all’interno dell’organizzazione. Senza adeguati controlli, possono facilmente diventare involontari punti di fuga per informazioni riservate.
Il caso emblematico della violazione tramite ex-dipendente
Un esempio illuminante di questo rischio è stato documentato in un recente caso studio. Un’azienda ha scoperto che un concorrente aveva misteriosamente ottenuto accesso a informazioni sensibili sui propri clienti, utilizzandole per campagne pubblicitarie mirate. L’indagine successiva ha rivelato che un ex dipendente aveva utilizzato un copilot AI per accedere a un database interno pieno di dati degli account. Aveva copiato dettagli sensibili, come la spesa dei clienti e i prodotti acquistati, portandoli con sé quando si era unito alla concorrenza.
Questo scenario non è più teorico ma rappresenta una nuova realtà nel panorama della sicurezza informatica: l’uso diffuso dei copilot AI aumenterà inevitabilmente le violazioni dei dati se non verranno implementate misure preventive adeguate.
I principali rischi legati all’AI nelle organizzazioni
Perdita di controllo sui dati sensibili
Uno dei problemi più significativi è la perdita del controllo granulare su chi può accedere a quali dati. I sistemi di AI spesso necessitano di ampie autorizzazioni per funzionare correttamente, creando potenziali backdoor nell’infrastruttura di sicurezza aziendale. Gli utenti che interagiscono con questi strumenti potrebbero ottenere accesso a informazioni che normalmente sarebbero al di fuori del loro livello di autorizzazione.
Esposizione involontaria di informazioni proprietarie
I copilot AI possono inconsapevolmente rivelare informazioni proprietarie quando generano risposte. Un dipendente che pone una domanda apparentemente innocua potrebbe ricevere dettagli confidenziali nei risultati, creando un rischio di fuga di notizie o di violazione delle normative sulla privacy.
Conservazione permanente dei dati sensibili
Una volta che i dati vengono elaborati dai sistemi di AI, potrebbero rimanere memorizzati nei loro database di addestramento per periodi indefiniti. Questo crea una “memoria istituzionale” persistente che potrebbe essere difficile da cancellare completamente, violando potenzialmente le politiche di conservazione dei dati e le normative come il GDPR.
Vulnerabilità agli attacchi di estrazione
Gli attaccanti sofisticati possono sviluppare tecniche di “prompt engineering” per estrarre informazioni sensibili dai sistemi di AI. Attraverso una serie di domande apparentemente non correlate, potrebbero indurre il sistema a rivelare dati protetti, aggirando i controlli di sicurezza tradizionali.
Come proteggere la tua organizzazione dall’esplosione della bomba a orologeria
1. Implementare una strategia di governance dell’AI
La prima linea di difesa è una solida strategia di governance dell’AI che stabilisca chiaramente:
- Quali tipi di dati possono essere elaborati dai sistemi di AI
- Chi è autorizzato a utilizzare strumenti di AI all’interno dell’organizzazione
- Come vengono monitorate e registrate le interazioni con i sistemi di AI
- Procedure di revisione periodica per verificare la conformità
2. Classificazione e segmentazione dei dati
Prima di implementare qualsiasi soluzione di AI, è fondamentale:
- Classificare tutti i dati aziendali in base al livello di sensibilità
- Segmentare l’infrastruttura IT per limitare l’accesso dell’AI solo ai dati necessari
- Implementare controlli di accesso basati sul principio del minimo privilegio
- Creare ambienti sandbox isolati per testare le soluzioni di AI prima di implementarle su larga scala
3. Formazione e sensibilizzazione degli utenti
Gli utenti rappresentano spesso l’anello più debole nella catena di sicurezza. È essenziale:
- Educare i dipendenti sui rischi associati all’uso degli strumenti di AI
- Fornire linee guida chiare su quali tipi di informazioni possono essere inserite nei sistemi di AI
- Creare procedure di segnalazione per potenziali violazioni della sicurezza
- Condurre simulazioni di violazione dei dati che includano scenari relativi all’AI
4. Monitoraggio continuo e audit
Il monitoraggio proattivo è cruciale per identificare potenziali problemi prima che si trasformino in violazioni:
- Implementare sistemi di monitoraggio delle attività degli utenti (UBA) specificamente configurati per rilevare comportamenti anomali nell’uso dell’AI
- Condurre audit regolari delle interazioni con i sistemi di AI
- Utilizzare tecnologie di prevenzione della perdita di dati (DLP) adattate per intercettare il trasferimento di informazioni sensibili ai sistemi di AI
- Stabilire procedure di risposta agli incidenti specifiche per le violazioni legate all’AI
5. Scelta di fornitori di AI con solide credenziali di sicurezza
Non tutte le soluzioni di AI sono create uguali dal punto di vista della sicurezza:
- Valutare attentamente le pratiche di sicurezza dei fornitori di AI
- Verificare la conformità con gli standard di settore e le normative sulla privacy
- Richiedere trasparenza sulle politiche di conservazione e utilizzo dei dati
- Stabilire accordi contrattuali che includano clausole di protezione dei dati e responsabilità in caso di violazioni
Casi studio e lezioni apprese
Caso 1: La fuga di dati strategici in un’azienda farmaceutica
Un’importante azienda farmaceutica ha implementato un sistema di AI per analizzare i dati di ricerca e accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci. Senza adeguati controlli, i ricercatori hanno caricato nel sistema dati proprietari su formulazioni in fase di sviluppo. Un dipendente che ha lasciato l’azienda è stato in grado di estrarre queste informazioni attraverso il copilot AI aziendale prima di andarsene, causando una significativa perdita di vantaggio competitivo.
Lezione appresa: Implementare controlli di accesso granulari e monitoraggio delle attività per i sistemi di AI, con particolare attenzione ai dipendenti in fase di uscita dall’azienda.
Caso 2: La violazione normativa in un istituto finanziario
Una banca ha implementato un assistente AI per migliorare l’efficienza del servizio clienti. Gli operatori hanno iniziato a utilizzare il sistema per rispondere rapidamente alle domande, inserendo dati personali dei clienti nelle richieste. Questi dati sono stati conservati nei log del sistema AI, creando un archivio non autorizzato di informazioni sensibili che violava le normative bancarie e sulla privacy.
Lezione appresa: Stabilire linee guida chiare su quali tipi di dati possono essere inseriti nei sistemi di AI e implementare filtri automatici per prevenire l’inserimento di informazioni personali identificabili.
Strategie avanzate per la sicurezza dell’AI
Implementazione di un framework Zero Trust per l’AI
L’approccio Zero Trust è particolarmente rilevante per la sicurezza dell’AI:
- Verificare continuamente l’identità e l’autorizzazione degli utenti che interagiscono con i sistemi di AI
- Implementare l’autenticazione a più fattori per l’accesso agli strumenti di AI
- Limitare l’accesso ai dati sensibili anche per gli utenti autorizzati
- Monitorare e registrare tutte le interazioni con i sistemi di AI
Crittografia e tokenizzazione dei dati sensibili
Per proteggere i dati anche in caso di accesso non autorizzato:
- Implementare la crittografia end-to-end per tutti i dati elaborati dai sistemi di AI
- Utilizzare tecniche di tokenizzazione per sostituire le informazioni sensibili con token non sensibili
- Applicare tecniche di offuscamento dei dati quando si addestrano modelli di AI
- Stabilire chiavi di crittografia separate per diversi tipi di dati sensibili
Sviluppo di modelli di AI privacy-preserving
Le tecnologie emergenti offrono nuove possibilità:
- Esplorare l’uso del federated learning per addestrare modelli senza centralizzare dati sensibili
- Implementare tecniche di differential privacy per aggiungere rumore statistico ai dati
- Utilizzare l’apprendimento confidenziale che permette di elaborare dati crittografati
- Sviluppare modelli specializzati addestrati solo sui dati minimi necessari per le specifiche attività
L’intelligenza artificiale è destinata a diventare una componente sempre più integrata nelle operazioni aziendali, ma il suo potenziale come vettore di violazione dei dati non può essere sottovalutato. La natura “affamata di dati” dell’AI, combinata con la sua capacità di accedere trasversalmente a diverse fonti di informazioni, crea un rischio significativo che deve essere gestito proattivamente.
Le organizzazioni che adotteranno un approccio strategico alla sicurezza dell’AI, implementando solide politiche di governance, classificazione dei dati, formazione degli utenti e monitoraggio continuo, saranno meglio posizionate per sfruttare i benefici dell’intelligenza artificiale minimizzando i rischi di violazione dei dati.
Il futuro della sicurezza dell’AI richiederà un equilibrio delicato tra innovazione e protezione, con un’evoluzione continua delle strategie difensive per tenere il passo con le nuove minacce emergenti. Solo attraverso questo approccio proattivo e adattivo sarà possibile disinnescare la bomba a orologeria dell’AI prima che esploda in devastanti violazioni dei dati.
Fonte: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/ai-is-a-data-breach-time-bomb-reveals-new-report
