La sicurezza dell’IA è un campo di battaglia in continuo sviluppo, con rischi e strategie difensive che evolvono con la tecnologia stessa.
L’intelligenza artificiale si è affermata come un pilastro fondamentale di innumerevoli applicazioni, dalla gestione dei dati alla robotica avanzata. La sua capacità di apprendere, adattarsi e superare sfide complesse ha instillato un senso di fiducia pressoché incondizionata nel suo potenziale, al punto che molti la considerano una fortezza digitale inespugnabile, addirittura immune agli attacchi che comunemente minacciano altre forme di tecnologia. Questa percezione di invulnerabilità è radicata nel fascino per le sue capacità quasi magiche, che lasciano presupporre una sicurezza senza precedenti.
In realtà, questa fiducia può rivelarsi ingenua. La realtà è che l’IA, nonostante la sua avanzata ingegneria, non è esente da pericoli. Analogamente a quanto accade con ogni innovazione tecnologica che cattura l’attenzione globale, anche l’IA è diventata bersaglio di individui con intenzioni malevole. La corsa per sfruttare le vulnerabilità dell’IA non è solo teorica; è una realtà in atto, come dimostra l’impegno del “Red Team” di Google nel sondare le debolezze di questi sistemi.
L’IA non è immune agli attacchi hacker: come i criminali informatici minano la fiducia in essa
Ogni volta che una nuova tecnologia diventa popolare, è abbastanza probabile che qualcuno cerchi di hackerarla. L’intelligenza artificiale, in particolare l’AI generativa, non fa eccezione. Per affrontare questa sfida, Google ha creato circa un anno e mezzo fa un “Red Team” per esplorare come gli hacker potrebbero attaccare specificamente i sistemi AI.
Una delle modalità d’attacco più diffusa è quella degli “Attacchi Avversari”, cioè sofisticate manipolazioni dell’input fornito all’IA, con l’obiettivo di ingannare il modello per ottenere risposte errate o pericolose. Gli hacker possono, ad esempio, alterare sottilmente le immagini in modo che un sistema di riconoscimento visivo classifichi erroneamente gli oggetti, compromettendo la sicurezza o l’affidabilità dell’applicazione.
Un tipo di attacco molto simile è quello dell’avvelenamento dei dati, in cui gli aggressori manipolano i dati di addestramento dell’IA, introducendo informazioni false o fuorvianti. Questo può deviare significativamente l’apprendimento del modello, portandolo a trarre conclusioni errate e rendendo l’intero sistema inaffidabile o addirittura pericoloso.
Un’altra grave minaccia è l’iniezione di prompt, che consiste nell’introduzione di comandi nascosti o manipolati che inducono l’IA a produrre output non intenzionali. Questo tipo di attacco può essere utilizzato per estrarre informazioni sensibili o per costringere l’IA a comportarsi in modi non previsti.
Infine, uno degli attacchi più insidiosi è quello conosciuto con il nome di “Attacco Backdoor”, che permette agli hacker di attivare comportamenti specifici quando vengono soddisfatte condizioni particolari, senza che gli sviluppatori siano consapevoli di tale vulnerabilità. Un backdoor potrebbe essere utilizzato per tutto, dalla distorsione sottile dei risultati alla compromissione totale della sicurezza dei dati.
