Che cos'è l'AI-SPM?
AI-SPM (AI Security Posture Management) è un componente nuovo e fondamentale della sicurezza informatica aziendale che protegge l'intelligenza artificiale modelli, pipeline, dati e servizi. In breve, l'AI-SPM aiuta le organizzazioni a integrare l'intelligenza artificiale in modo sicuro nei loro ambienti cloud.
Secondo il nostro Stato dell'IA nel cloud 2024 rapporto oltre il 70% delle aziende utilizza servizi di intelligenza artificiale gestiti come i servizi di intelligenza artificiale di Azure, il servizio Azure OpenAI, Azure ML studio, Amazon SageMaker e Vertex AI di Google Cloud. Inoltre, circa il 53% delle aziende utilizza i kit di sviluppo software (SDK) OpenAI o Azure OpenAI e altre utilizzano SDK come Transformers di Hugging Face, XGBoost, LangChain, Vertex AI SDK, Streamlit e tiktoken.
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I servizi e gli SDK di intelligenza artificiale sono soggetti a rischi e minacce critiche per la sicurezza, rendendo l'AI-SPM la necessità del momento. McKinsey L'adozione dell'IA generativa (GenAI) può aggiungere fino a 4,4 trilioni di dollari all'economia globale, rendendo l'IA una necessità strategica per la maggior parte delle imprese. Tuttavia, il 91% delle imprese di medie dimensioni si sente impreparato ad adottare l'IA in modo responsabile.
A causa di queste tendenze, le lacune nella copertura dell'intelligenza artificiale nelle soluzioni tradizionali di sicurezza informatica e cloud sono più evidenti che mai. Adottare l'intelligenza artificiale senza un solido Soluzione di sicurezza AI possono mettere in difficoltà anche le imprese più resilienti. L'unico modo per le aziende di adottare in modo sicuro ed efficiente le tecnologie di intelligenza artificiale è commissionare una soluzione di sicurezza AI radicale e robusta. Diamo un'occhiata più da vicino all'AI-SPM.
Perché l'AI-SPM è necessario?
Come abbiamo visto, la proliferazione di GenAI e delle sue integrazioni con l'infrastruttura mission-critical introduce una pletora di rischi per la sicurezza che esulano dalla visibilità e dalle capacità della maggior parte delle piattaforme di sicurezza.
Secondo Gartner, i quattro maggiori rischi di GenAI includono:
Privacy e sicurezza dei dati: Per funzionare in modo accurato ed efficiente, le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono l'accesso a grandi volumi di set di dati specifici del dominio. Gli attori delle minacce possono prendere di mira questi strumenti, database e interfacce di programmazione delle applicazioni (API) GenAI per esfiltrare dati proprietari sensibili. Inoltre, la negligenza interna e le configurazioni errate nascoste possono esporre i dati dell'intelligenza artificiale all'insaputa dell'azienda.
Efficienza d'attacco migliorata: Sfortunatamente per le aziende, anche i criminali informatici stanno adottando le applicazioni GenAI per scalare e automatizzare i loro attacchi. Attacchi informatici basati sull'intelligenza artificiale come malware intelligenti, attacchi di inferenza, jailbreak, Iniezione rapidae l'avvelenamento dei modelli stanno diventando più comuni che mai e le aziende possono aspettarsi attacchi implacabili alla loro infrastruttura di intelligenza artificiale.
Disinformazione: La semplice adozione di GenAI e di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)'garantire benefici misurabili. Il successo delle applicazioni GenAI dipende dalla qualità dell'output. L'adozione dell'intelligenza artificiale introduce il rischio di allucinazioni dell'intelligenza artificiale, ovvero quando le applicazioni di intelligenza artificiale inventano informazioni a causa di dati di addestramento insufficienti. E se gli attori delle minacce manipolano o corrompono i dati di addestramento, le applicazioni GenAI potrebbero produrre informazioni errate o pericolose.
Rischi di frode e identità: Grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale, gli attori delle minacce possono ora creare deepfake e dati biometrici falsi per ottenere l'accesso all'infrastruttura e alle applicazioni di intelligenza artificiale di un'azienda. Con la biometria falsa, i criminali informatici possono facilmente infiltrarsi negli SDK e nelle API GenAI per intensificare gli attacchi, esfiltrare i dati o ottenere un punto d'appoggio più forte negli ambienti cloud aziendali.
Uno qualsiasi dei rischi di cui sopra potrebbe comportare violazioni dei dati, violazioni della conformità, danni alla reputazione e gravi battute d'arresto finanziarie. Per comprendere l'entità dei danni che l'IA rischia di comportare, dai un'occhiata al nostro ricerca su come la ricerca sull'intelligenza artificiale di Microsoft ha accidentalmente esposto 38 TB di dati.
In un altro recente esempio dei potenti rischi dell'intelligenza artificiale, i team di sicurezza hanno trovato più di 100 modelli di intelligenza artificiale dannosi su Hugging Face, una piattaforma di apprendimento automatico (ML). Sebbene alcuni di questi modelli che trasportano payload dannosi possano essere stati esperimenti di ricerca sulla sicurezza, la loro disponibilità pubblica mette a rischio le aziende.
La conclusione? L'adozione dell'AI-SPM non è negoziabile. Le aziende hanno bisogno di una soluzione completa di sicurezza dell'intelligenza artificiale per garantire una gestione proattiva del rischio, visibilità e rilevabilità in tutto il loro stack di intelligenza artificiale. L'incapacità di proteggere i modelli di intelligenza artificiale può annullare tutti i vantaggi dell'adozione dell'intelligenza artificiale e persino smantellare completamente gli ecosistemi IT di un'azienda.
Wiz'Il rapporto sullo stato dell'intelligenza artificiale nel cloud 2025 ha riscontrato che L'85% delle organizzazioni utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale, con il 74% che utilizza servizi di intelligenza artificiale gestiti. Tuttavia l'ascesa di modelli di intelligenza artificiale self-hosted come DeepSeek ha introdotto nuovi rischi, come l'esposizione dei dati e l'accesso non autorizzato. Le soluzioni AI-SPM sono fondamentali per ottenere visibilità su questi rischi e garantire un'adozione sicura dell'IA.
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Caratteristiche e capacità principali di AI-SPM
In questa sezione, esploreremo le caratteristiche e le capacità chiave di una solida soluzione AI-SPM.
Gestione dell'inventario AI
Le soluzioni AI-SPM possono inventariare in modo completo tutti i servizi e le risorse di intelligenza artificiale di un'azienda, il che aiuta i team di sicurezza del cloud a capire quali risorse di intelligenza artificiale gestiscono la loro azienda e i rischi per la sicurezza corrispondenti di ciascun asset. L'inventario delle risorse di intelligenza artificiale offre inoltre una maggiore visibilità e rilevabilità.
Visibilità dell'intero stack
Indipendentemente dai servizi, dalle tecnologie e dagli SDK di intelligenza artificiale self-hosted o gestiti che utilizzi, una soluzione AI-SPM deve garantire una visibilità completa. Idealmente, la tua soluzione AI-SPM dovrebbe garantire visibilità senza la necessità di agenti. (Un approccio agentless alla sicurezza dell'intelligenza artificiale è importante perché consente una copertura completa senza compromessi sulle prestazioni.)
Sicurezza dei dati di formazione
I dati di addestramento di alta qualità sono fondamentali per le prestazioni e l'accuratezza delle applicazioni di intelligenza artificiale. Pertanto, le soluzioni AI-SPM devono estendere le funzionalità di sicurezza dei dati esistenti per includere i dati di addestramento dell'IA. È altrettanto fondamentale che un AI-SPM abbia la capacità di affrontare i percorsi di attacco che portano ai dati di addestramento e di rimediare ai dati di addestramento esposti o avvelenati.
Esempio del mondo reale: I ricercatori di Microsoft, dell'Università della California e dell'Università della Virginia hanno progettato e implementato un attacco di avvelenamento dell'intelligenza artificiale chiamato Puzzle di. L'attacco Trojan Puzzle ha incluso l'addestramento di assistenti AI per generare codice dannoso e non c'è dubbio che i criminali informatici stiano progettando armi simili da utilizzare contro le applicazioni e l'infrastruttura GenAI delle aziende.
Analisi del percorso di attacco
Analizzando i modelli e le pipeline di intelligenza artificiale con contesti aziendali, cloud e carichi di lavoro, una soluzione AI-SPM ottimale fornisce una visione completa dei percorsi di attacco all'interno degli ambienti di intelligenza artificiale. Le migliori soluzioni AI-SPM affrontano i percorsi di attacco in anticipo, non dopo che sono maturati in rischi per la sicurezza dell'IA su larga scala. Per identificare e analizzare i percorsi di attacco in modo più completo e accurato, le soluzioni AI-SPM dovrebbero includere anche Scansione del modello AI.
Regole di configurazione AI integrate
Le soluzioni AI-SPM dovrebbero consentire alle aziende di stabilire le linee di base e i controlli fondamentali della sicurezza dell'IA. Incrociando le regole di configurazione dell'intelligenza artificiale di un'azienda con i servizi di intelligenza artificiale in tempo reale, una soluzione AI-SPM può rilevare in modo proattivo configurazioni errate come indirizzi IP ed endpoint esposti.
Strumenti per sviluppatori e data scientist
Le soluzioni AI-SPM devono essere facili da sviluppare. Ecco perché la capacità di valutare i rischi per la sicurezza dell'IA è una delle funzionalità più importanti che uno strumento AI-SPM può offrire, soprattutto per gli sviluppatori e i data scientist. Offrendo il triage del rischio, una soluzione AI-SPM garantisce che gli sviluppatori e i data scientist abbiano una visione contestualizzata e prioritaria dei rischi all'interno della pipeline del rischio.
Altre funzionalità e strumenti di facile sviluppo includono flussi di lavoro basati su progetti e controlli degli accessi basati sui ruoli (RBAC), che consentono alla soluzione AI-SPM di instradare le vulnerabilità di sicurezza e gli avvisi ai team interessati. Gli avvisi sono fondamentali: gli avvisi tempestivi facilitano la risoluzione rapida e proattiva dei problemi di sicurezza relativi all'intelligenza artificiale. Un altro vantaggio dell'AI-SPM consiste nel fornire ai team una visione personalizzata e prioritaria delle vulnerabilità nei loro progetti che incorporano l'intelligenza artificiale. Questo può alimentare una cultura della sicurezza incentrata sulla chiarezza e sulla responsabilità.
Rilevamento dell'uso improprio della pipeline AI
Oltre a ridurre in modo proattivo la superficie di attacco dell'IA e ridurre al minimo i rischi, le soluzioni AI-SPM sono in grado di rilevare se gli attori delle minacce stanno dirottando la pipeline di IA di un'azienda o se un utente, interno o esterno, sta abusando di un modello di IA. Fornendo regole di rilevamento delle minacce personalizzabili da applicare ai servizi e alle pipeline di intelligenza artificiale, AI-SPM copre tutti i potenziali scenari di uso improprio.
Gen AI Security Best Practices [Cheat Sheet]
This cheat sheet provides a practical overview of the 7 best practices you can adopt to start fortifying your organization’s GenAI security posture.
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DSPM vs. CSPM vs. ASPM vs. AI-SPM
In questa sezione, evidenzieremo tre soluzioni di sicurezza critiche simili all'AI-SPM e spiegheremo come e perché l'AI-SPM può completare uno stack di sicurezza informatica.
Un DSPM (gestione della postura di sicurezza dei dati) protegge i dati aziendali, inclusi PII, PHI, PCI e segreti, in bucket pubblici e privati, funzioni serverless, server di database ospitati, database SQL gestiti nel cloud e altre piattaforme mission-critical.
Un CSPM (gestione della postura di sicurezza del cloud) La soluzione offre funzionalità di visibilità, contesto e correzione per assegnare priorità e risolvere gli errori di configurazione del cloud in tempo reale.
Un ASPM (gestione del comportamento di sicurezza delle applicazioni) fornisce un set olistico di strumenti e funzionalità per proteggere le applicazioni personalizzate e l'intero ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC).
Come evidenziato nelle sezioni precedenti, una soluzione AI-SPM fornisce funzionalità di sicurezza dedicate per minacce e rischi di sicurezza AI unici. AI-SPM affronta la carenza critica di molte di queste altre soluzioni di sicurezza: la capacità di proteggere in modo completo i modelli e le risorse di intelligenza artificiale. Ad esempio, AI-SPM estende la visibilità del DSPM nei dati di addestramento dell'IA, protegge i modelli GenAI basati su cloud con tecniche come Isolamento degli inquilinie affronta i rischi unici dell'IA negli SDLC che le applicazioni ASPM tradizionali potrebbero non aver affrontato.
L'AI-SPM affronta i rischi per la sicurezza che nessun'altra soluzione affronta in modo completo. Nel panorama contemporaneo delle minacce, nessuna soluzione di sicurezza informatica è completa senza un componente AI-SPM potente e olistico. Se le aziende vogliono accelerare il loro percorso di adozione dell'IA ed eludere il diluvio di minacce alla sicurezza legate all'IA, devono commissionare una soluzione AI-SPM all'avanguardia.
Wiz'all'AI-SPM
Per ottenere una comprensione approfondita dei servizi e dei rischi di intelligenza artificiale nei tuoi ambienti, hai bisogno di una soluzione AI-SPM di livello mondiale. Quando si tratta di AI-SPM, Wiz è un pioniere. Wiz è stata la prima a coniare il termine AI-SPM e a intrecciare le funzionalità AI-SPM nella sua soluzione CNAPP. Scegliendo la soluzione AI-SPM di Wiz, sai di avere a disposizione una tecnologia all'avanguardia.
Le soluzioni AI-SPM di Wiz offrono una visibilità completa su pipeline AI, configurazioni errate, dati e percorsi di attacco. Con la protezione di Wiz, puoi adottare servizi e tecnologie di intelligenza artificiale per le tue applicazioni mission-critical senza alcun timore di complicazioni di sicurezza dell'intelligenza artificiale interne o esterne.
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Orange crea molti servizi di intelligenza artificiale generativa utilizzando OpenAI. Il supporto di Wiz per il servizio Azure OpenAI offre una visibilità significativamente migliorata nelle pipeline di intelligenza artificiale e consente di identificare e mitigare in modo proattivo i rischi per i team di sviluppo di intelligenza artificiale.
Wiz è anche un membro fondatore del Coalizione per l'IA sicura (CoSAI), un'iniziativa open source progettata per fornire a tutti i professionisti e gli sviluppatori le migliori pratiche e gli strumenti di cui hanno bisogno per creare sistemi di intelligenza artificiale sicuri fin dalla progettazione.
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