Negli ultimi anni, l’aumentata implementazione di sistemi di intelligenza artificiale (AI) ha sollevato questioni rilevanti riguardanti la sicurezza e la privacy. Il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti ha sottolineato l’importanza di affrontare le sfide inerenti a questa rapida diffusione.
Le problematiche riguardano principalmente la potenziale manipolazione avversaria dei dati di addestramento e delle vulnerabilità dei modelli AI, mettendo a rischio la sicurezza e la privacy dei dati personali e aziendali. L’integrazione sempre più veloce di sistemi AI nei servizi online, spinta dall’emergere di tecnologie AI avanzate, comporta una serie di minacce che coinvolgono dati corrotti, falle di sicurezza, e violazioni della privacy.
Il NIST evidenzia diverse categorie di attacchi che possono compromettere l’integrità e la disponibilità dei sistemi AI: gli attacchi di evasione, di contaminazione, alla privacy e di abuso***. Questi attacchi possono essere condotti da attori con varie conoscenze, dal totale controllo alla conoscenza parziale del sistema.
La mancanza di robuste misure di mitigazione preoccupa la comunità tecnologica. Gli esperti sottolineano l’importanza di sviluppare difese più solide per proteggere i sistemi AI da attacchi malevoli e manipolazioni.
Questo avvertimento arriva dopo la pubblicazione di linee guida per lo sviluppo sicuro dei sistemi AI da parte di diversi paesi. Tuttavia, rimangono ancora sfide teoriche irrisolte riguardo alla sicurezza degli algoritmi AI.
In conclusione, l’integrazione accelerata dei sistemi AI richiede uno sforzo concertato per sviluppare misure di sicurezza efficaci, al fine di evitare conseguenze gravi dovute a vulnerabilità e attacchi potenziali.
***
- Attacchi di Evasione: Questi attacchi mirano a generare output malevoli o fuorvianti dopo che un modello di intelligenza artificiale è stato implementato. Gli attacchi di evasione sono progettati per ingannare o influenzare negativamente il funzionamento del sistema AI.
- Attacchi di Contaminazione: Questi attacchi avvengono durante la fase di addestramento dell’algoritmo di intelligenza artificiale, introducendo dati corrotti o manipolati. L’obiettivo è alterare il modello AI rendendolo meno accurato o affidabile.
- Attacchi alla Privacy: Questi attacchi mirano a ottenere informazioni sensibili sul sistema AI o sui dati su cui è stato addestrato. I malintenzionati pongono domande specifiche progettate per aggirare le protezioni esistenti e ottenere informazioni riservate.
- Attacchi di Abuso: Questi attacchi hanno lo scopo di sfruttare fonti legittime di informazioni per alterare l’uso previsto del sistema AI. Ad esempio, manipolare una fonte di informazioni per generare risultati non intenzionali o dannosi.