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Generative AI Security:
data loss prevention e rischi emergenti
La rapida adozione della Generative AI espone le aziende a significativi rischi per la sicurezza, in particolare nella Data Loss Prevention (DLP). I data leaks, l'accesso non autorizzato e gli attacchi avversari minacciano le informazioni sensibili, richiedendo nuove strategie per proteggere i preziosi asset digitali.
L'aumento dei rischi di Data Loss ed esposizione dei dati nella Generative AI
La capacità della Generative AI di elaborare grandi volumi di dati aziendali comporta un aumento del rischio di esposizione accidentale dei dati. Le principali preoccupazioni includono: gli attacchi di prompt injection, in cui attori malintenzionati manipolano le richieste per indurre l’AI a rivelare dati riservati; la perdita di dati, quando i modelli AI espongono involontariamente informazioni sensibili e le model hallucination, che portano l’AI a generare contenuti fuorvianti con potenziali implicazioni per la sicurezza.
I responsabili della cybersecurity devono proteggere i sistemi AI per evitare che vengano sfruttati da insiders o attori esterni. Inoltre, l'uso non autorizzato di strumenti AI all'interno di un'azienda - noto come "shadow AI" - può mettere ulteriormente a rischio la sicurezza, la privacy e la compliance.
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Strategie difensive per la protezione dei dati nell'AI
Per mitigare i rischi di perdita di dati, gli esperti di cybersecurity di Reply stanno aiutando le aziende a implementare solidi meccanismi di difesa personalizzati specificamente per gli ambienti AI. Una strategia chiave prevede l'implementazione di sistemi di Data Loss Prevention (DLP) in tempo reale, utilizzando strumenti di monitoraggio basati su AI per rilevare e prevenire l'estrazione non autorizzata dei dati. Le aziende devono anche garantire che i dati sensibili siano crittografati sia in transito che a riposo per prevenire esposizioni.
Il controllo degli accessi e la gestione delle identità sono altrettanto importanti, implementando il Role-Based Access Control (RBAC) per limitare l'accesso dell'AI alle informazioni sensibili. Parallelamente, è fondamentale allineare anche le implementazioni dell'AI alle normative aziendali sulla protezione dei dati, come il GDPR, il CCPA, e agli standard di sicurezza, come l'ISO 27001, per garantire la conformità e ridurre i rischi. L'approccio di Reply si concentra sull'implementazione del LLM Runtime Defence, un framework di sicurezza innovativo che applica rigidi controlli sugli accessi ai dati e previene lo sfruttamento dannoso durante le interazioni con l'AI.
LLM Runtime Defence
LLM Runtime Defence è un sistema di security in tempo reale progettato per monitorare e regolare gli output generati dall'AI, garantendo protezione contro l'exploitation e mantenendo l'efficienza. Si concentra sulla rilevazione in tempo reale delle minacce, identificando attività dannose e l'estrazione non autorizzata dei dati. Il sistema include meccanismi di risposta adattivi come il filtraggio dei contenuti e la sanitizzazione delle query, controlli di accesso sicuri per prevenire l'uso non autorizzato e gioca un ruolo chiave nella data loss prevention, assicurando che i dati sensibili non vengano esposti. Inoltre, protegge l'integrità del modello prevenendo attacchi avversari che potrebbero manipolare le risposte dell'AI o introdurre bias. La soluzione offre un framework di difesa multilivello per mantenere sicuri i sistemi AI aziendali.
1. Motori di analisi comportamentale
Monitoraggio basato sull'AI per segnalare attività sospette in tempo reale.
2. Validazione e Filtraggio dei Prompt
Strumenti che sanificano gli input degli utenti per prevenire attacchi di prompt injection.
3. Security Policy dinamiche
Controlli personalizzabili che si adattano alle esigenze di ogni azienda e alle normative di settore.
4. Audit Logging & Forensics
Tracciamento e logging completi delle interazioni con l'AI per verifica della sicurezza e analisi delle minacce.
5. Integrazione della compliance normativa
Garantire che i contenuti generati dall'AI siano conformi agli standard GDPR, CCPA, EU AI ACT e ISO 27001.
Proteggere l'AI: potenziare la cybersecurity con LLM Runtime Defence
Con la continua evoluzione dell'AI, è diventato sempre più fondamentale proteggere i sistemi basati sull'intelligenza artificiale dalla perdita di dati. Con la crescente adozione della Generative AI, prevenire la perdita e le violazioni dei dati personali deve diventare una priorità. L'approccio di Reply a LLM Runtime Defence fornisce la consulenza e gli strumenti necessari per garantire integrità e sicurezza delle applicazioni AI aziendali.