Il potenziale trasformativo dell’IA non offre solo vantaggi. Poiché l’IA è complessa e si basa su dati sensibili, rappresenta un obiettivo primario per i criminali informatici. Due implementazioni di IA in particolare - i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e gli strumenti come Microsoft Copilot - pongono sfide uniche alla maggior parte delle aziende.
Gli LLM personalizzati hanno spesso bisogno di essere addestrati in modo intensivo utilizzando i dati dell’azienda, creando così il rischio che i dati vengano incorporati nei modelli. Inoltre, Microsoft Copilot può essere integrato nelle applicazioni e nei processi aziendali. Per questo motivo, se non viene governato in modo appropriato, dati personali, finanziari e proprietari potrebbero essere esposti.
Per prevenire l’esposizione dei dati e garantire la loro conformità, le aziende devono adottare un approccio solido alla sicurezza per quanto riguarda le implementazioni dell’IA. Di seguito sono riportati alcuni consigli per proteggere gli LLM e gli strumenti di IA come Copilot, nonché informazioni su come la gestione del livello di sicurezza dei dati (DSPM) può aiutare.
Cos’è la DSPM e perché è fondamentale per le implementazioni di IA?
La gestione del livello di sicurezza dei dati (DSPM) è sia una strategia che una serie di strumenti. Il suo ruolo è quello di identificare, classificare e monitorare i dati strategici e sensibili oltre all’accesso degli utenti sia nel cloud che negli ambienti on premise di un’azienda.
Per le implementazioni di IA come gli LLM personalizzati e Microsoft Copilot, la DSPM è fondamentale per assicurare la governance corretta dei dati sensibili o regolamentati. Ciò riduce il rischio di perdita di dati o di utilizzo inappropriato dei dati.
Ecco alcune minacce chiave per le implementazioni di IA:
- Attacchi di iniezione di prompt. Inviti abilmente creati possono spingere i modelli a divulgare indirettamente dati sensibili, permettendo ai criminali informatici di eludere le misure di sicurezza tradizionali.
- Avvelenamento dei dati di addestramento. I criminali informatici possono incorporare dati sensibili o distorti nei set di dati di addestramento, portando quindi i modelli a generare risultati non etici o non sicuri.
- Perdita di dati nei risultati. Modelli configurati in modo errato possono esporre involontariamente dati privati durante le interazioni con l’utente o nei loro risultati.
- Problemi di conformità. I sistemi di IA che trattano in modo inappropriato i dati regolamentati rischiano multe pesanti in virtù di leggi come il GDPR, la legge CCPA o la legge HIPAA. E quando ciò avviene, perdono la fiducia dei clienti.
Caso d’uso n. 1: protezione degli LLM personalizzati
Gli LLM personalizzati permettono alle aziende di adattare i modelli di IA alle loro specifiche esigenze aziendali, ma creano anche rischi significativi. I dati sensibili possono essere incorporati nei modelli durante l’addestramento o attraverso altre interazioni, che può portare alla divulgazione involontaria dei dati.
Gli LLM personalizzati possono introdurre i seguenti rischi:
- Inserimento di dati sensibili nei modelli durante l’addestramento
- Fuoriuscita di dati involontaria nei risultati dei modelli
- Problemi di conformità se dati regolamentati, come dati di identificazione personali vengono trattati in modo inappropriato
- Vulnerabilità di sicurezza che provocano l’avvelenamento dei dati di addestramento o attacchi di iniezione di prompt
Questi rischi sottolineano l’importanza di condurre una verifica dei dati di addestramento, monitorare i flussi di dati e applicare controlli di accesso rigorosi.
Suggerimenti per proteggere gli LLM personalizzati
1. Verifica i dati di addestramento e ripuliscili
- Revisiona regolarmente i set di dati. Identifica i dati sensibili o regolamentati prima di utilizzarli per l’addestramento.
- Rendi anonimi i dati senza ricorrere a tecniche di mascheramento o crittografia. Ciò contribuirà a proteggere i dati personali e altri dati critici.
2. Monitora i flussi di dati
- Utilizza strumenti come Proofpoint per determinare il flusso dei dati, dalla loro ingestione all’addestramento dei modelli e ai risultati.
- Assicura la tracciabilità per mantenere la conformità e correggere rapidamente le vulnerabilità.
3. Definisci dei controlli d’accesso rigorosi
- Concedi autorizzazioni basate sui ruoli a data scientist e ingegneri che interagiscono con i set di dati di addestramento.
- Limita l’accesso ai set di dati sensibili alle persone che ne hanno veramente bisogno.
4. Monitora i risultati in modo proattivo
- Analizza le risposte dei modelli per accertarti che non divulghino dati sensibili. Ciò è particolarmente importante dopo gli aggiornamenti o i cicli di riaddestramento.
Come Proofpoint può aiutarti
La soluzione DSPM di Proofpoint può identificare automaticamente i dati sensibili negli ambienti cloud e classificarli. Disponi così di una visibilità completa sulle fonti di dati strutturati e non strutturati.
Proofpoint fornisce una visione completa del flusso di dati. Questa vista illustra il flusso dei dati sensibili in diverse fasi, tra cui la provenienza, la connessione ai set di dati, il loro coinvolgimento nelle pipeline di addestramento e la loro integrazione in modelli di IA personalizzati. Questa vista dettagliata ti permette di tracciare lo spostamento dei dati sensibili, di mantenere la conformità con le normative come il GDPR e la legge CCPA, nonché creare una relazione di fiducia con i tuoi utenti.
Inoltre, Proofpoint ti informa proattivamente se i tuoi dati sensibili vengono utilizzati in modo inappropriato, che siano nei dati di addestramento, nelle risposte dei modelli o nelle interazioni con l’utente. Di conseguenza, i rischi potenziali possono essere eliminati immediatamente.
Caso d’uso n. 2: riduzione dei rischi in Microsoft Copilot
Microsoft Copilot fornisce risposte precise e contestualmente pertinenti tramite un processo definito grounding (ancoraggio). Accedendo a Microsoft Graph e all’indice semantico, il grounding estrae contesto dalle tue applicazioni per generare prompt più specifici e personalizzati per i suoi LLM. Se la qualità delle risposte è migliore, aumentano anche i rischi di perdita o utilizzo inappropriato dei dati.
Le implementazioni di Copilot generano i rischi seguenti:
- Perdita di dati se file o email sensibili vengono governate in modo erroneo
- Utilizzo inappropriato dei dati confidenziali se i controlli d’accesso basati sui ruoli non sono adeguati
- Esposizione dei dati regolamentati se le etichette di sensibilità non vengono applicate in modo uniforme
Suggerimenti per proteggere le implementazioni di Copilot
1. Applica etichette di riservatezza
- Associa etichette Microsoft Information Protection (MIP) ai dati sensibili per assicurarti che l’accesso sia correttamente limitato.
- Assegna etichette sistematicamente ai file e alle applicazioni per governare i dati a cui Copilot può accedere.
2. Utilizza fonti di dati approvate
- Prevedi di utilizzare una serie di siti SharePoint o set di dati approvati per Copilot per ridurre l’esposizione dei dati non validati.
- Assicurati che tutti i set di dati inclusi siano privi di contenuti sensibili o regolamentati.
3. Monitora il comportamento dei prompt e i risultati
- Registra e analizza i prompt per identificare i comportamenti insoliti o dannosi.
- Utilizza degli strumenti per monitorare i risultati di Copilot e contrassegnare i dati sensibili in tempo reale.
4. Limita l’accesso in base al ruolo
- Configura l’accesso di Copilot in modo che sia basato sui ruoli degli utenti per assicurarti che i collaboratori vedano solo i dati rilevanti per le loro responsabilità.
Come Proofpoint può aiutarti
La soluzione DSPM di Proofpoint si integra perfettamente con le etichette MIP. Proofpoint può così associare le categorie dei dati identificati con le etichette di riservatezza esistenti, migliorando il modo in cui i dati sensibili vengono classificati e governati. Ciò garantisce anche che i controlli d’accesso e i requisiti di conformità vengano applicati in modo uniforme negli ambienti.
Proofpoint identifica i rischi potenziali associati ai risultati sensibili, come i dati identificati tramite interazioni Copilot. Analizzando i flussi di dati sensibili e monitorando i risultati, Proofpoint può rilevare un tentativo di accesso non autorizzato e avvisare i team, anche quando si verifica nell’ambito di uno scenario sofisticato come un prompt non autorizzato.
Proofpoint ti permette di adottare un approccio proattivo per proteggere i dati. Di conseguenza, puoi assicurare una solida governance dei dati per tutti i tuoi strumenti basati sull’IA.
Consigli per creare un framework di IA sicuro
Indipendentemente dal caso d’uso, un approccio proattivo e multilivello è fondamentale per proteggere l’infrastruttura di IA. Ecco un sunto delle cinque fasi da seguire:
- Identifica e classifica i dati sensibili. Utilizza strumenti automatizzati per identificare i dati personali, la proprietà intellettuale e i dati regolamentati nei tuoi ambienti cloud e on premise.
- Assicura una visibilità sulla tracciabilità dei dati. Stabilisci come i dati sensibili si muovono attraverso i tuoi flussi di lavoro di IA, dalla loro ingestione all’addestramento dei modelli e oltre.
- Definisci dei controlli d’accesso basati sui ruoli. Limita l’accesso ai dati sensibili e assicurati che le autorizzazioni siano allineate con le responsabilità dei tuoi collaboratori.
- Verifica i dati e rendili anonimi. Ripulisci i set di dati di addestramento e assicurati che i risultati non divulghino dati sensibili.
- Monitora costantemente le interazioni. Monitora gli input degli utenti, i prompt dei modelli e i risultati per identificare e ridurre i rischi appena si presentano.
Proofpoint permette di ridurre i rischi di sicurezza associati all’IA
L’IA è uno strumento trasformativo. Tuttavia, poiché si basa su dati sensibili, crea sfide uniche per i team della sicurezza. Adottando un approccio strutturato alla protezione dell’infrastruttura IA, puoi sfruttare tutto il potenziale degli LLM personalizzati e degli strumenti come Copilot, senza compromettere l’integrità dei tuoi dati, violare le regole di conformità o perdere la fiducia dei clienti.
Proofpoint DSPM aiuta le aziende a proteggere la loro infrastruttura di IA, in diversi modi:
- Identificando e classificando in modo proattivo i dati sensibili negli ambienti cloud e on premise
- Stabilendo il lusso seguito dai dati in modo da vedere come entrano nei sistemi di IA e ne escono
- Integrandosi con strumenti come le etichette MIP per una miglior governance dei dati
- Identificando proattivamente i rischi e informando i team di accessi non autorizzati o utilizzo di dati sensibili
Per saperne di più su queste strategie e scoprire come Proofpoint può aiutarti grazie a demo in diretta, guarda il webinar completo: “Training Your LLM Dragons: Why DSPM is Foundational for Every AI Initiative.”