L’uso incontrollato di strumenti di intelligenza artificiale su cloud aumenta la complessità della cybersicurezza e pone nuove sfide per la protezione.
Microsoft apre il suo ecosistema a una più ampia gamma di attori dell’IA, inclusi alcuni che sfidano i suoi partner tradizionali come OpenAI. Dato che l’IA generativa è ora accessibile tramite interfacce Azure standardizzate, il numero di potenziali applicazioni può aumentare senza controllo o contromisure significative, soprattutto in ambienti applicativi complessi che comprendono una moltitudine di sottosistemi. Il risultato è il progressivo sfumare del confine tra una sperimentazione legittima e un’intelligenza artificiale “sommersa”. Senza meccanismi di monitoraggio specifici, è difficile sapere chi utilizza questi modelli, con quali dati e a quale scopo.
Ciò solleva inevitabilmente la questione della gestione del rischio, che sia di natura legale o tecnica, come la governance degli accessi, la tracciabilità dell’utilizzo e la protezione dei dati sensibili. Il fatto che Grok esista ora accanto ad altri strumenti di IA sulla stessa piattaforma richiede una nuova valutazione granulare dell’impatto di queste tecnologie sull’elaborazione dei dati e sulla resilienza operativa.
Intelligenza artificiale “sommersa”
Deve prevalere una filosofia del “minor privilegio possibile”, con controlli più severi di identità e sessioni. Altrimenti, il rischio che informazioni sensibili vengano compromesse o divulgate semplicemente a causa di errori di configurazione non sarà trascurabile.
In un ambiente in cui l’impiego di soluzioni DLP era già complesso, la sfida assume una nuova dimensione e richiede misure di cybersicurezza olistiche, che vadano oltre la pura reattività e siano integrate fin dall’inizio nella strategia aziendale. Ciò include meccanismi completi per l’applicazione dei principi Zero Trust, che assicurano che ogni richiesta di accesso alle risorse aziendali – sia essa umana o di un’IA – sia autenticata, autorizzata e continuamente convalidata, indipendentemente dalla posizione o dal dispositivo dell’operatore.
Una strategia di sicurezza efficace deve essere in grado di analizzare in tempo reale sia i contenuti generati dall’IA sia le interazioni guidate dall’IA, al fine di prevenire potenziali abusi o la fuoriuscita di informazioni sensibili. A tal fine sono necessarie capacità di ispezione avanzate a livello di rete e una protezione degli endpoint, in grado di rilevare e bloccare comportamenti insoliti o schemi sospetti che provengono da modelli di IA.
Data la rapida evoluzione e i potenziali rischi, è indispensabile puntare su soluzioni di cybersicurezza affidabili e trasparenti, soprattutto quando si tratta di proteggere dati e infrastrutture critiche. Solo costruendo una solida base di sicurezza che dia priorità alla sovranità digitale e al rispetto degli standard europei, le aziende possono sfruttare i pieni vantaggi dell’IA in modo sicuro e responsabile. Una strategia così completa è la chiave per assicurarsi i benefici derivanti dal potenziale innovativo dell’IA senza perdere il controllo. Infatti, senza un approccio rigoroso alla governance e al monitoraggio, l’IA, generativa o meno, nelle aziende si evolverà probabilmente più rapidamente degli strumenti per controllarla.
