Sicurezza delle Informazioni in Applicazioni GenAI e LLM

L’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) e i Large Language Models (LLM) stanno trasformando le industrie automatizzando la creazione di contenuti, migliorando il processo decisionale e offrendo intelligenza conversazionale. Tuttavia, la loro capacità di ingerire, analizzare e generare dati introduce anche rischi sostanziali. Quando informazioni sensibili o regolate transitano attraverso questi sistemi, la sicurezza delle informazioni diventa una priorità imprescindibile.

Comprendere le Sfide di Sicurezza del GenAI

A differenza del software tradizionale, i sistemi GenAI sono probabilistici. Apprendono modelli dai dati e generano risposte senza una logica deterministica. Ciò crea comportamenti imprevedibili e percorsi decisionali opachi. I dati sensibili possono emergere inavvertitamente nei risultati generati o essere memorizzati durante il processo di addestramento. Questi rischi comprendono l’esposizione di Informazioni Personali Identificabili (PII), la vulnerabilità agli attacchi di iniezione tramite prompt, la memorizzazione non autorizzata di dati proprietari e la mancanza di tracciamento nelle pipeline di inferenza.

Queste problematiche richiedono di ripensare come implementare la protezione dei dati, la conformità e il controllo degli accessi nelle applicazioni GenAI.

Audit in Tempo Reale per l’Osservabilità

I registri di audit costituiscono la base per comprendere come i sistemi GenAI interagiscono con i dati. La registrazione degli audit in tempo reale consente ai team di sicurezza di monitorare quali prompt attivano determinate query sui dati, chi ha invocato il LLM e quali record o metadati sono stati accessi durante il processo di inferenza.

Implementare il monitoraggio in tempo reale dell’attività del database aiuta a scoprire pattern come ripetute esposizioni di dati o tentativi di accesso sospetti.

Se un prompt genera ripetutamente query come quella sopra, potrebbe indicare una ricerca di dati relativi alla salute. L’audit in tempo reale può segnalare e bloccare questo comportamento, garantendo che l’inferenza rimanga entro limiti sicuri.

Mascheramento Dinamico Durante l’Inferenza

Il mascheramento dinamico dei dati rappresenta uno strato essenziale che impedisce l’esposizione dei campi sensibili, anche se il LLM li interroga. Funziona riscrivendo i risultati delle query al volo per nascondere o oscurare i dati in base al ruolo dell’utente o al contesto.

Ad esempio, se un ricercatore accede ai dati relativi agli stipendi dei dipendenti tramite un’interfaccia GenAI, il sistema potrebbe restituire:

Utilizzando tecniche di masking dinamico, i valori sensibili vengono sostituiti senza modificare i dati originali. Ciò impedisce accessi non autorizzati, permettendo al modello di funzionare senza interruzioni.

Scoperta dei Dati Sensibili nelle Pipeline LLM

Prima di applicare il masking o le regole di audit, è fondamentale sapere quali dati il modello potrebbe incontrare. Le pipeline LLM spesso processano database strutturati, documenti non strutturati, email e knowledge base.

Gli strumenti di data discovery aiutano a classificare questi input identificando PII, PHI, registrazioni finanziarie e altro. Le scansioni di discovery possono taggare tabelle o documenti ed abilitare l’applicazione delle politiche solo dove necessario, riducendo l’impatto sulle prestazioni e i falsi positivi.

Una volta scoperti, gli asset sensibili possono essere inclusi in flussi di lavoro automatizzati, collegando regole di audit, strategie di masking e politiche di accesso tramite un Compliance Manager centralizzato.

Applicazione del Controllo degli Accessi Basato sui Ruoli e del Principio del Minimo Privilegio

Molte implementazioni di GenAI non rispettano il Principio del Minimo Privilegio. I sistemi di backend o le API dei prompt sono spesso configurati con permessi eccessivi, dando ai LLM o alle applicazioni accesso illimitato a informazioni sensibili.

Per mitigare questo rischio, l’accesso dovrebbe essere regolato da controlli basati sui ruoli (RBAC), filtri a livello di riga basati sul contesto e una rigorosa separazione delle responsabilità tra le fasi di addestramento del modello e quelle di inferenza.

Queste misure aiutano a ridurre la superficie di attacco e a prevenire abusi sia da fonti interne che esterne.

Conformità dei Dati nei Workflow di AI

I LLM non sono esenti da normative come GDPR, HIPAA o PCI-DSS. Se un modello ha accesso a dati regolamentati, il sistema deve garantire la conformità ai requisiti legali di elaborazione, applicare la minimizzazione dei dati, supportare il diritto alla cancellazione e fornire la tracciabilità degli accessi e delle decisioni sui dati.

Le strategie di conformità dei dati nelle pipeline GenAI dovrebbero automatizzare la generazione di report e integrarsi con sistemi di conformità aziendale più ampi. Allarmi in tempo reale, dashboard di conformità e tracciati di prove generati automaticamente semplificano le verifiche e riducono l’intervento manuale.

Ripensare l’Architettura di Sicurezza del GenAI

La sicurezza nel GenAI non riguarda solo la correzione delle vulnerabilità dei punti finali. Si tratta di riprogettare le pipeline per rendere visibili e controllabili i rischi. Ciò significa integrare strumenti come i firewall per database, utilizzare motori di discovery per segnalare input non approvati e applicare controlli dinamici degli accessi in ogni fase.

Framework esterni come l’AI RMF del NIST e ricerche di organizzazioni come OECD.AI offrono linee guida utili per costruire un’AI affidabile. Questi standard dovrebbero essere adattati in base al profilo di rischio e ai flussi di dati della propria organizzazione.

Conclusione

Le potenzialità delle applicazioni GenAI e LLM sono enormi, ma lo è anche la responsabilità. I sistemi devono essere dotati di registrazioni di audit in tempo reale, masking dinamico, data discovery e automazione della conformità per proteggere le informazioni sensibili. Integrare questi strumenti nella pipeline LLM crea una base sicura che supporta l’innovazione senza compromettere la fiducia.

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