Identificare e proteggere i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale

Scopri perché i carichi di lavoro IA richiedono un nuovo approccio alla sicurezza del cloud

Cosa succede quando la parte più innovativa dell'ambiente cloud diventa anche la più vulnerabile? Se il cloud è il sistema operativo del mondo digitale di oggi, l'intelligenza artificiale è diventata la sua modalità freestyle: flessibile, creativa e incredibilmente potente, ma pericolosamente facile da violare se non si fa attenzione.

La stessa libertà che accelera l'innovazione dell'IA introduce anche rischi significativi. Secondo Tenable Cloud Research, il 70% dei carichi di lavoro cloud che utilizzano servizi di intelligenza artificiale contiene almeno una configurazione errata o una vulnerabilità critica. Pensaci per un attimo.

Le pipeline di IA non vengono implementate dai team di sicurezza, ma sono create e gestite da sviluppatori, data scientist e ingegneri di machine learning. Nel processo, questi team diventano gli amministratori accidentali di interi ecosistemi di IA. Avviano istanze GPU, collegano account di servizio privilegiati, connettono data store e configurano autorizzazioni di identità che spesso non vengono controllate. In molti casi, le persone che creano l'IA finiscono per possedere "le chiavi del regno", anche se non era nelle loro intenzioni.

All'interno di pipeline di addestramento, notebook gestiti, archivi di oggetti, registri di modelli, database vettoriali e le identità che li uniscono, si accumulano debolezze nascoste. Queste debolezze creano silenziosamente una delle superfici di attacco in più rapida crescita e meno comprese nelle aziende. Anche le più semplici scelte di configurazione, come concedere l'accesso diretto a Internet di un notebook o crittografare l'archivizione dei modelli, possono involontariamente aprire la porta all'esposizione.

I responsabili della sicurezza non si chiedono più: "Utilizziamo l'intelligenza artificiale nel cloud?". Questa domanda è già alle spalle. Sono alle prese con una realtà molto più difficile: "Come possiamo proteggere ciò che non possiamo vedere, non possiamo classificare o che non sapevamo nemmeno di avere implementato?".

In generale, il problema non è dovuto a disattenzione. Il problema è la mancanza di trasparenza. L'IA nel cloud crea un miraggio di semplicità. In superficie sembra calma, semplice e meravigliosamente astratta, ma dietro quell'astrazione si trovano strati avanzati di automazione, configurazioni predefinite ereditate, dispersione di identità e privilegi nascosti che rendono difficile rilevare il formarsi di esposizioni in tempo reale. Questi strati celano combinazioni dannose di rischio. Un archivio di modelli con accesso pubblico può sembrare innocuo sino a quando si interseca con un account di servizio con privilegi eccessivi o dati sensibili di addestramento archiviati senza crittografia. È l'incrocio di questi problemi e non uno di questi in particolare a creare la reale esposizione. La scansione e i controlli delle policy tradizionali non erano stati studiati per sistemi che si comportano in questo modo. Il risultato è inevitabile: l'IA si muove più rapidamente dei controlli di sicurezza creati per proteggerla e la lacuna tra innovazione e protezione si sta ampliando ogni giorno.

Come appare un buon sistema di sicurezza: colmare il divario di visibilità

Se i team di sicurezza avessero il campo visivo di un'aquila, il cloud avrebbe un aspetto molto diverso. Vedrebbero carichi di lavoro IA che compaiono e scompaiono in pochi minuti, identità che accumulano silenziosamente autorizzazioni, artefatti dei modelli che si spostano tra i vari livelli di archiviazione e dati sensibili che fluiscono in servizi che nessuno ricorda di aver configurato. Potrebbero anche vedere il percorso completo di come vengono addestrati i modelli, dove vengono scritti gli output e quali servizi cloud interagiscono dietro le quinte. Una visione che rivela i rischi di cui la maggior parte dei team non si rende conto.

Da un tale punto di osservazione, i rischi reali sono evidenti. Senza di esso, rimangono nascosti all'interno dell'astrazione che fa sembrare semplice l'IA nel cloud.

Per colmare il divario tra l'innovazione e la sicurezza dell'IA occorre questo tipo di visibilità. Man mano che i modelli vengono addestrati, messi a punto e ridistribuiti, l'ambiente cambia sotto i piedi. Appaiono nuove connessioni di archiviazione. Gli account di servizio ottengono privilegi. I servizi di IA gestiti ereditano le impostazioni predefinite che nessuno ha controllato. Le configurazioni errate si accumulano silenziosamente fino a formare un percorso di esposizione.

Per garantire la sicurezza dell'IA di pari passo alla sua evoluzione, le organizzazioni devono ripensare a come si deve presentare un "buon" sistema. Ciò significa vedere il quadro completo di come vengono create le pipeline di IA e come si comportano. Significa capire quali identità possono raggiungere quali dati, quali carichi di lavoro introducono informazioni sensibili, dove si muovono le risorse del modello e quali combinazioni di vulnerabilità, privilegi ed esposizione sono effettivamente importanti. Significa dare priorità al rischio in base al contesto, non ai falsi allarmi.

Soprattutto, significa adottare un modello di valutazione, convalida e applicazione continue. Gli ambienti di intelligenza artificiale cambiano troppo rapidamente per la scansione point-in-time o i controlli statici della configurazione. La sicurezza deve essere in linea con il ritmo di implementazione, non viceversa.

Questo è alla base della sicurezza dell'IA nel cloud: visibilità elevata, comprensione contestuale e convalida continua. Con questo sistema, le organizzazioni possono finalmente passare dalla reattività alle esposizioni dell'IA alla loro prevenzione.

Dalle sfide alle pratiche attuabili

Ora che abbiamo compreso l'andatura e la complessità degli ambienti di IA, il passo successivo è stabilire le pratiche che assicurano prevedibilità e controllo.

Le migliori pratiche per la protezione dei carichi di lavoro IA nel cloud

Una volta che le aziende hanno compreso quanto siano fluidi e interconnessi i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, il passo successivo consiste nel mettere in atto le pratiche adeguate per proteggerli. Una solida sicurezza IA non significa rallentare l'innovazione. Significa fornire agli sviluppatori, agli ingegneri di machine o deep learning e ai team di sicurezza una base condivisa che riduca i rischi senza interrompere la velocità.

Ecco le pratiche di base più importanti.

1. Scoprire continuamente ogni risorsa IA del cloud

I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale sono sparsi tra servizi, archiviazione, pipeline, registri, API e servizi gestiti. Inoltre, compaiono e scompaiono rapidamente. La prima best practice è il rilevamento continuo di ogni componente del ciclo di vita dell'IA. Ciò comprende le pipeline di addestramento, i repository di modelli, i servizi di elaborazione per l'addestramento e l'inferenza dell'IA, i database vettoriali, gli endpoint di inferenza e gli archivi di dati che li alimentano. Significa anche monitorare come questi servizi si connettono, dove fluiscono i modelli e da quali servizi cloud dipendono.

La visibilità non è un'attività una tantum. La sicurezza dell'intelligenza artificiale inizia quando il rilevamento diventa continuo.

2. Classificare i dati che entrano ed escono dai sistemi di IA

I carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale sono sicuri quanto i dati che utilizzano. Le organizzazioni hanno bisogno di una classificazione automatizzata e granulare che identifichi i dati di formazione sensibili, le informazioni regolamentate, la proprietà intellettuale e i dataset di produzione prima che entrino nelle pipeline di modelli. L'identificazione dei dati di addestramento sensibili è il primo passo per scoprire e proteggere l'intero carico di lavoro dell'IA e i relativi rischi di implementazione. Previene l'esposizione accidentale, la fuga di dati e la formazione involontaria di modelli su informazioni ad alto rischio. Una solida sicurezza dell'IA trae vantaggio anche dalla visibilità degli esempi dei dati rilevati, non solo delle etichette di alto livello.

Se non riesci a vedere i dati, non puoi controllare in che modo questi formano i modelli o espongono l'attività.

3. Comprendere le relazioni di identità e privilegi all'interno dei flussi di lavoro dell'IA.

I servizi di intelligenza artificiale si basano su account di servizio, token e diritti che crescono rapidamente oltre il loro scopo originario. Ogni lavoro, notebook, pipeline o attività pianificata della GPU introduce nuove autorizzazioni. I team di sicurezza devono capire chi e cosa ha accesso a ciascuna risorsa di IA e quali privilegi sono ereditati silenziosamente da altri luoghi. Questa visibilità comprende non solo l'accesso ai modelli, ma anche ai dati di addestramento e produzione che fluiscono attraverso questi sistemi, nonché alle identità su cui si basano gli stessi carichi di lavoro IA.

Una sicurezza dell'IA solida si fonda sull'ottimizzazione dell'identità. I controlli dell'identità insufficienti creano il percorso più rapido per la compromissione dei modelli o il furto di dati.

4. Privilegiare i rischi legati all'IA in base al contesto, non al volume

I carichi di lavoro IA generano grandi quantità di falsi allarmi. Non tutte le vulnerabilità o configurazioni errate sono ugualmente importanti. Il vero pericolo si presenta quando le esposizioni si intersecano: dati sensibili combinati con ruoli troppo privilegiati o carichi di lavoro vulnerabili accessibili da reti pubbliche. La prioritizzazione contestuale riconosce che le vulnerabilità che influiscono sui framework o sugli strumenti di IA devono essere valutate dal punto di vista di coloro che possono sfruttarle e da come si collegano agli asset critici.

Le organizzazioni hanno bisogno di definizioni delle priorità che riflettano i reali percorsi di attacco, non di elenchi statici di problemi. La sicurezza migliora quando i team sanno quali esposizioni sono importanti e perché.

5. Passare dai controlli statici alla convalida continua

Gli ambienti di intelligenza artificiale si evolvono a una velocità che gli strumenti di sicurezza tradizionali non sono in grado di eguagliare. Nuovi modelli, nuovi set di dati e nuove fasi della pipeline possono introdurre l'esposizione da un giorno all'altro. Le organizzazioni devono adottare una convalida continua che monitorizzi i cambiamenti della postura, imponga delle barriere e garantisca che le condizioni di rischio non si ripresentino dopo la correzione. Ciò include il monitoraggio di eventuali configurazioni errate, come l'archiviazione pubblica del modello, l'assenza di crittografia o i notebook con accesso diretto a Internet.

La sicurezza statica crea punti ciechi. La convalida e i controlli continui li eliminano.

6. Implementare barriere che prevengano il rischio prima che si crei

Una buona sicurezza non rallenta l'innovazione dell'IA, anzi la accelera riducendo le rielaborazioni. Le organizzazioni devono applicare il privilegio minimo, la protezione dei dati e barriere di configurazione come parte del processo di sviluppo e implementazione dell'IA. Ciò comprende prevenire l'esposizione pubblica degli asset dei modelli, limitare l'entrata dei dati sensibili nelle pipeline di addestramento e bloccare i diritti che garantiscono un accesso non necessario ai registri dei modelli e ai database vettoriali, specificando anche dove i dati sensibili possono o non possono risiedere.

Per implementare efficacemente queste barriere di controllo degli accessi, l'approccio più sicuro è quello di limitare le autorizzazioni elevate al momento esatto in cui sono necessarie. L'accesso di breve durata e su richiesta consente ai team di IA di muoversi rapidamente senza lasciare nell'ambiente privilegi di lunga durata.

Le best practice delineano la destinazione, ma sono importanti solo quando possono essere messe in pratica. Gli ambienti di IA si muovono troppo rapidamente per la sola teoria. Le organizzazioni hanno bisogno di un modo per trasformare questi principi in qualcosa di concreto. È proprio qui che Tenable è di aiuto: offre la visibilità, il contesto, la convalida continua e il controllo che trasformano le best practice da punti di discussione in realtà quotidiana.

In che modo Tenable Cloud Security protegge i carichi di lavoro IA nel cloud

Tenable offre la chiarezza necessaria per gli ambienti di IA moderni. I carichi di lavoro IA si estendono all'elaborazione, allo storage, all'identità, ai dati e ai servizi gestiti e ogni parte di questo ecosistema svolge un ruolo nel determinare il rischio. La gestione dell'esposizione è la strategia che permette alle organizzazioni di vedere, prioritizzare e risolvere questi rischi negli asset del cloud interconnessi. La soluzione CNAPP di Tenable Cloud Security aiuta a implementare questa strategia unificando le configurazioni del cloud, i percorsi delle identità e la sensibilità dei dati in un'unica comprensione contestuale delle aree in cui le esposizioni sono veramente importanti.

Il cloud e l'IA hanno riscritto la curva di apprendimento da un giorno all'altro. I servizi di AI cloud-native, come i modelli e gli agenti di Amazon Bedrock foundation, gli agenti di Azure AI Studio, i modelli di Azure OpenAI e gli endpoint di Google Vertex AI, possono essere adottati immediatamente. Inoltre, introducono nuove forme di rischio che la maggior parte dei team sta solo iniziando a comprendere.

L'implementazione moderna dell'IA è sempre più caratterizzata da questi servizi gestiti. Tenable individua e monitora le risorse cloud che li supportano, ne valuta le configurazioni e mappa le identità e le autorizzazioni che interagiscono con essi. Questo aiuta le organizzazioni a proteggere l'IA di cui usufruiscono con la stessa efficacia dell'IA che creano.

Tutto inizia con la visibilità. Tenable inventaria i servizi cloud coinvolti nei carichi di lavoro AI su AWS, Azure, GCP e Oracle Cloud. Questo include ambienti di elaborazione, servizi di archiviazione, livelli di rete, identità, API e controlli di accesso. Inoltre, identifica dove risiedono i dati sensibili all'interno di questi ambienti e quali identità o servizi possono raggiungerli, compreso quando le risorse di IA hanno accesso.

Da lì, Tenable aggiunge il contesto. Raramente i carichi di lavoro IA diventano pericolosi a causa di un singolo problema. Il rischio si concretizza quando configurazioni errate, dati sensibili e privilegi eccessivi si scontrano nei servizi del cloud. Tenable One mette in relazione questi segnali e fa emergere le esposizioni che hanno maggiori probabilità di provocare fughe di dati, accessi non intenzionali o abusi di privilegi. Ad esempio, può scoprire quando un modello di intelligenza artificiale gestito ha accesso a dati di addestramento non criptati.

Questo contesto consente alle organizzazioni di concentrarsi su ciò che conta invece di reagire ai falsi allarmi. Il punteggio VPR (Vulnerability Priority Rating) di Tenable applica l'intelligence sulle minacce in tempo reale per determinare quali problemi rappresentano realmente una sfruttabilità e quali è improbabile che vengano presi di mira.

L'esposizione dei dati è spesso il punto in cui il rischio dell'IA diventa tangibile. Le funzionalità di Tenable One per la sicurezza dei dati collegano i set di dati sensibili ai servizi di intelligenza artificiale che interagiscono con essi. Un esempio è l'analisi integrata che rileva i modelli personalizzati di AWS Bedrock addestrati sui dati sensibili, fornendo informazioni pratiche piuttosto che avvisi astratti.

Infine, Tenable fornisce una convalida continua. Le risorse cloud su cui si basano i carichi di lavoro IA cambiano costantemente con l'implementazione di nuovi servizi, l'evoluzione delle autorizzazioni e l'afflusso di nuovi dati nell'ambiente. Tenable monitora queste modifiche in tempo reale, applicando barriere di protezione delle policy che applicano il privilegio minimo, proteggono i dati sensibili e prevengono le condizioni di rischio prima che entrino in produzione.

Insieme, queste capacità creano un ambiente in cui l'innovazione dell'IA può muoversi rapidamente senza lasciare indietro la sicurezza. Le organizzazioni ottengono visibilità sui servizi cloud che supportano i carichi di lavoro IA, sicurezza su dove si accumulano i rischi e garanzia che la postura rimanga protetta anche quando l'ambiente cambia nel tempo.

Guardalo in azione

La breve demo qui sotto guida attraverso un ambiente di IA nel cloud e mostra come Tenable identifichi i carichi di lavoro, riveli i rischi nascosti ed evidenzi i problemi più importanti.

Offre uno sguardo rapido e diretto su come si presenta in pratica la visibilità della sicurezza dell'IA.

Clicca qui per ottenere maggiori informazioni sull'identificazione e la protezione dei carichi di lavoro IA.