Sicurezza degli LLM: rischi, best practice e soluzioni

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, Claude e Gemini, trasformano i diversi settori offrendo workflow più rapidi, conoscenze più approfondite e strumenti più intelligenti. Le loro capacità ridefiniscono il nostro modo di lavorare, comunicare e innovare.  
 
Gli LLM sono una forma avanzata di intelligenza artificiale (IA) e vengono addestrati su enormi volumi di dati testuali per apprendere i percorsi e le connessioni tra parole e frasi. In questo modo possono generare testi straordinariamente vicini a quelli generati dall’uomo e rispondere a un crescente numero di casi d’uso. Ma la loro adozione sempre più diffusa comporta delle responsabilità. Gli LLM vengono ora utilizzati in diverse aree, dal supporto clienti alla sicurezza informatica, il che li rende obiettivi di valore per gli attacchi e gli utilizzi impropri. In caso di incidente, le conseguenze possono essere considerevoli. Un incidente può per esempio esporre dati sensibili, generare contenuti dannosi o fuorvianti o causare una perdita di fiducia nei sistemi di IA. 

Per le aziende, i rischi sono anche maggiori. Una sola violazione di dati o utilizzo improprio di un LLM può portare a perdita di dati, danni alla reputazione del marchio o violazioni di normative relative a privacy e conformità, le quali comportano costi elevati. 

Inoltre, ci sono dei punti ciechi. Gli LLM possono fornire risposte totalmente sbagliate con la massima fiducia. Le loro risposte possono riflettere pregiudizi esistenti, ignorare le sfumature culturali o influenzare sottilmente il modo in cui le persone prendono le loro decisioni. Più ci affidiamo a questi modelli, più è facile accettare le loro risposte senza metterle in dubbio. Per questo motivo è fondamentale non solo creare dei modelli più intelligenti, ma anche rimanere lucidi su ciò che potrebbe essere loro sfuggito e su ciò che potremmo perdere a causa loro. 

In questo articolo del blog, prenderemo in esame le sfide uniche legate all’utilizzo degli LLM. Valuteremo i rischi per la sicurezza, analizzeremo alcuni esempi concreti di utilizzo non sicuro e descriveremo come puoi proteggere al meglio la tua azienda. 

In che modo gli LLM rappresentano una sfida unica in termini di sicurezza? 

Le pratiche tradizionali di sicurezza informatica non sono state concepite tenendo conto degli LLM. Contrariamente ai sistemi software standard, gli LLM non producono risultati prevedibili basati su regole. Generano un linguaggio dinamico, spesso inaspettato e che alcune volte presenta dei rischi. Ciò crea una nuova categoria di vulnerabilità con le quali le aziende devono oggi confrontarsi. 

Gli LLM possono rivelare inavvertitamente dati sensibili, comportarsi in modo imprevedibile sulla base dei dati di addestramento o essere oggetto di nuove forme di manipolazione come l’iniezione di prompt. Poiché non “pensano” in termini umani, non possono essere corretti o verificati nello stesso modo degli altri sistemi. Il risultato? Una tecnologia potente che evolve rapidamente, ma che è anche più difficile da governare. 

Di seguito descriviamo le principali sfide che rendono la sicurezza degli LLM diversa e più complessa di quella delle applicazioni software tradizionali. 

• Risposte dinamiche. Gli LLM generano risposte imprevedibili. Possono esporre informazioni sensibili o riservate nelle interazioni utente, complicando il controllo delle informazioni condivise. 
• Ingestione di grandi volumi di dati. Gli LLM sono addestrati su grandi insiemi di dati che possono contenere informazioni proprietarie o sensibili. Quando i modelli sono personalizzati per aziende specifiche, c’è il rischio che i dati sensibili vengano integrati nei modelli e divulgati durante il loro utilizzo. 
• Processo decisionale opaco. Gli LLM funzionano come “scatole nere”, rendendo difficile comprendere come generano alcuni risultati. Questa mancanza di trasparenza può complicare la gestione dei rischi nonché il rilevamento di potenziali problemi. 
• Nuove superfici d’attacco. Gli LLM creano nuove vulnerabilità oltre i livelli di sicurezza tradizionali del cloud o delle applicazioni web, tra cui attacchi di iniezione di prompt o avvelenamento dei dati. I modelli possono divulgare informazioni sensibili se non vengono configurati in modo corretto. 

Questi fattori rendono gli LLM una sfida unica. Le aziende devono implementare misure di sicurezza solide per garantire la protezione dei dati e la conformità. 

Rischi di sicurezza comuni legati agli LLM da monitorare 

Gli LLM sono strumenti potenti. Aiutano il servizio clienti, accelerano il lavoro e supportano il processo decisionale. Ma generano anche nuovi rischi di sicurezza. Eccone alcuni da tenere a mente: 

• Attacchi di iniezione di prompt. Prompt sapientemente creati possono manipolare i modelli per portarli a divulgare informazioni sensibili, eludendo le misure di sicurezza tradizionali. 
• Divulgazione di dati. Modelli mal configurati possono esporre dati privati durante le interazioni con l’utente. 
• Attacchi per inversione del modello. I criminali informatici potrebbero riuscire a indovinare i dati con cui è stato addestrato un modello, causando l’esposizione di dati dei clienti, piani commerciali o altri contenuti confidenziali. 
• Integrazioni di terze parti non sicure. Molti LLM si collegano a strumenti esterni come API o plugin. Se non sono sicuri, possono divulgare dati o essere utilizzati per lanciare attacchi. 
• Fiducia eccessiva e risultati errati o fuorvianti. Alcune volte, gli LLM inventano. Se gli utenti si fidano implicitamente dei risultati dei modelli senza verificarli, possono prendere decisioni errate o infrangere regole. 
• Attacchi DoS (Denial of Service) tramite uso improprio dei token. I criminali informatici possono sovraccaricare i modelli utilizzando prompt lunghi o ripetuti che possono rallentare o bloccare i servizi di IA. 
• Phishing e social engineering su larga scala. Gli LLM possono generare messaggi estremamente convincenti che imitano comunicazioni legittime. I criminali informatici possono così creare e distribuire più facilmente campagne di phishing mirate o attacchi di social engineering. Questo, a sua volta, aumenta i rischi di furto delle credenziali di accesso e violazione dei dati. 
• Utilizzo di IA shadow. I collaboratori possono utilizzare strumenti di IA pubblici senza autorizzazione. Possono inserire dati privati, esponendo così l’azienda a potenziali rischi. 

Per utilizzare gli LLM in tutta sicurezza, le aziende hanno bisogno di regole rigorose e strumenti intelligenti. Devono sorvegliare il modo in cui i modelli vengono utilizzati, formare il personale a un utilizzo sicuro di tali modelli e bloccare i comportamenti a rischio prima che causino danni. 

Esempi concreti di incidenti di sicurezza legati agli LLM  

I problemi di sicurezza legati agli LLM non sono solo una preoccupazione futura, sono già una realtà. Prendiamo in considerazione alcuni esempi: 

Samsung: fuoriuscita di dati tramite ChatGPT 

Nel 2023, alcuni ingegneri di Samsung hanno utilizzato ChatGPT per svolgere attività come il debugging di codice e il riassunto di appunti. Nel farlo, hanno inserito dati aziendali riservati, tra cui codice sorgente e informazioni interne. 

Poiché ChatGPT memorizza gli input degli utenti per migliorare le sue prestazioni (a meno che gli utenti neghino il consenso), i dati riservati di Samsung potrebbero essere stati assorbiti nel modello. Ciò ha causato serie preoccupazioni in merito alla divulgazione di segreti commerciali o elementi di proprietà intellettuale dell'azienda. Dopo l’incidente, Samsung ha limitato l’uso di ChatGPT e ha iniziato a sviluppare i suoi strumenti di IA per uso interno. 

Perché è importante? 

L’esempio di Samsung non deriva da azioni dannose, ma da normali tentativi di velocizzare il lavoro. Tuttavia, in assenza di limiti chiari e di una comprensione sufficiente delle modalità di trattamento dei dati da parte degli LLM, anche le interazioni quotidiane possono esporre dati estremamente sensibili. 

IA DeepSeek: problemi di privacy 

DeepSeek è una startup cinese focalizzata sull’IA che ha sviluppato DeepSeek-R1, un modello linguistico potente e conveniente paragonabile a ChatGPT. DeepSeek-R1 viene utilizzato per attività come la scrittura, la codifica e l’analisi dei dati, rendendo così l’IA avanzata più accessibile ad aziende e sviluppatori. Grazie al suo design efficiente, utilizza meno risorse informatiche, contribuendo a ridurre i costi.  

Tuttavia, la sua rapida crescita ha suscitato preoccupazioni relativamente alla privacy e alla sicurezza dei dati. In base alla sua informativa sulla privacy, DeepSeek memorizza i dati degli utenti su server in Cina, a cui il governo può potenzialmente avere accesso. Questo rischio ha spinto alla massima prudenza le aziende preoccupate per le proprie informazioni sensibili e la conformità alle normative.  

Concessionario Chevrolet: un chatbot di IA offre un’auto del valore di 76.000 dollari a solo 1 dollaro 

Il chatbot di IA di un concessionario Chevrolet ha conquistato le prime pagine dei giornali dopo aver offerto per errore un SUV del valore di 76.000 dollari a solo 1 dollaro. Un utente che interagiva con il bot aveva chiesto uno sconto enorme e l’IA ha accettato, arrivando addirittura a dire: “Affare fatto”. Il chatbot non disponeva di meccanismi di controllo per rilevare l’errore e ha quindi reagito come se l’offerta fosse reale.  

 Schermata di dialogo con il chatbot Chevrolet 

Sebbene il concessionario non abbia poi concesso lo sconto, l’incidente si è diffuso rapidamente online e ha suscitato domande serie sull’utilizzo dell’IA nell’ambito del servizio clienti. Ha dimostrato quando facilmente gli LLM possono essere manipolati e perché le aziende devono stabilire limiti chiari relativamente a cosa questi bot possono e non possono dire. 

Best practice per la protezione degli LLM 

Per integrare gli LLM in modo sicuro nei tuoi flussi di lavoro, consigliamo di adottare le seguenti pratiche di sicurezza: 

• Applicazione dei controlli d’accesso. Utilizza autorizzazioni basate sui ruoli. Limita l'accesso ai set di dati sensibili alle persone che ne hanno veramente bisogno. 
• Filtraggio di prompt e risposte. Monitora i contenuti sensibili o dannosi per evitare perdita di dati e utilizzi impropri. Analizza le risposte dei modelli per accertarti non divulghino dati sensibili. Ciò è particolarmente importante dopo gli aggiornamenti o i cicli di riaddestramento. 
• Minimizzazione dei dati. Limita i dati forniti agli LLM a ciò che è strettamente necessario per il loro compito specifico. 
• Implementazione di meccanismi di controllo. Adatta gli LLM alle esigenze della tua azienda utilizzando vincoli di sicurezza personalizzati. 
• Verifiche di sicurezza e test di intrusione regolari. Implementa un programma di verifiche e test di penetrazione regolari che tengano esplicitamente conto dei comportamenti degli LLM e dei rischi correlati. 
• Educa gli utenti. Sensibilizza i tuoi collaboratori a un uso sicuro e responsabile degli LLM tramite direttive chiare e formazione continua. 
• Monitoraggio dell’IA shadow. Implementa dei controlli per identificare e bloccare l’utilizzo di LLM non approvati in azienda. 

Soluzioni e strumenti per rafforzare la sicurezza degli LLM 

La protezione dell’utilizzo degli LLM è fondamentale. Le aziende devono prevedere un approccio di protezione a più livelli, basato su pratiche e strumenti specializzati per proteggere sia i modelli sia i dati che elaborano. Questi alcuni esempi di soluzioni: 

• Piattaforme di monitoraggio dei prompt. Questi strumenti permettono di rilevare e segnalare i comportamenti relativi ai prompt inusuali o dannosi che potrebbero indicare attacchi di iniezione di prompt o un utilizzo improprio. Analizzando costantemente i prompt e le risposte, identificano i segnali premonitori di minacce potenziali. Le aziende possono definire delle policy per rilevare o bloccare diversi prompt in base a tale categorizzazione, Ciò assicura che i contenuti generati dall’IA siano in linea con gli obiettivi dell'azienda, riducendo così i rischi di violazioni di sicurezza.  
• Sicurezza dei dati per gli LLM. Le strategie di prevenzione della perdita di dati tradizionali devono evolvere per rispondere alle sfide uniche degli ambienti di IA. Gli strumenti moderni di sicurezza dei dati devono integrare funzionalità adattive e meccanismi di risposta intelligenti adattati agli LLM. 
• Gateway di sicurezza dell’IA. Operando come punto di controllo tra utenti e LLM, questi gateway gestiscono e filtrano il traffico. Applicano le policy di sicurezza, autenticano gli utenti e bloccano gli accessi a rischio o non autorizzati ai servizi di IA. 
• Architettura Zero Trust per i sistemi di IA. L’applicazione dei principi zero trust agli LLM implica il rifiuto di qualsiasi fiducia implicita. Ogni richiesta d’accesso o interazione con il modello deve essere verificata e valutata continuamente. Questo approccio è fondamentale quando gli LLM gestiscono compiti o dati sensibili. 
• API di LLM sicure. Quando integri degli LLM nelle applicazioni, è fondamentale adottare pratiche di sviluppo sicure. In particolare, è necessario implementare un’autenticazione adeguata, la convalida degli input, la limitazione della velocità e la gestione del gateway API per ridurre le superfici d’attacco e impedire lo sfruttamento. 

Combinando questi strumenti e queste pratiche di sicurezza degli LLM, le aziende possono creare un ambiente di IA più resiliente e sicuro che risponde agli standard moderni di gestione dei rischi. 

Prospettive future: integrare la sicurezza degli LLM nella tua strategia per l’IA 

Gli LLM occupano un posto sempre più importante nel modo in cui operano le aziende e tale tendenza non mostra segni di rallentamento. A fronte della moltiplicazione degli LLM, la sicurezza deve tenere il passo ed evolvere al loro stesso ritmo. Le aziende che iniziano ora a sviluppare solidi programmi di sicurezza dell’IA saranno meglio preparate a gestire le regole di conformità che verranno inevitabilmente imposte. Così facendo, guadagneranno la fiducia dei clienti rimanendo aperte a nuove idee e all’innovazione. 

Rileviamo inoltre che gli LLM sono sempre più specializzati e concepiti per settori specifici come quello della sanità, della finanza e dei servizi legali. Inoltre, man mano che gli LLM si integreranno negli strumenti quotidiani come Google Workspace e Microsoft 365, diventeranno un componente naturale del modo in cui lavoriamo. Tale comodità comporta però nuovi rischi, per cui è fondamentale dare priorità alla sicurezza. 

In fin dei conti, la protezione dei tuoi LLM è solo una questione di buon senso. Infatti, non è solo la tua tecnologia che può essere messa in pericolo, ma tutta la tua azienda. 

Come Proofpoint può aiutarti 

Proofpoint è in una posizione unica per aiutare le aziende a operare in questo panorama delle minacce in costante evoluzione. Sfruttando le capacità avanzate degli LLM, Proofpoint Data Security Posture Management e le soluzioni di prevenzione della perdita dei dati di Proofpoint proteggono le informazioni sensibili impedendo che vengano caricate, incollate o inserire in strumenti come ChatGPT. Grazie a controlli di autorizzazione automatici, le nostre soluzioni limitano anche l’accesso ai file condivisi da parte delle istanze Copilot dell’azienda. 

Inoltre, Proofpoint traccia e gestisce i flussi di dati di IA nei diversi ambienti cloud. Applica le regole di accesso ai dati e assicura una classificazione e una gestione dei rischi coerenti per gli LLM. 

Con la sicurezza ottimizzata dall’IA di Proofpoint, la tua azienda può adottare sempre più gli LLM con sicurezza mantenendo solide difese. Per saperne di più, visita il nostro sito all’indirizzo Proofpoint.com o contattaci.