L'intelligenza artificiale nella sicurezza informatica: orientarsi con l'RGPD, le leggi sulla privacy e la gestione del rischio

Introduzione

L'intelligenza artificiale nell'ambito della sicurezza informatica ha un potenziale ineguagliabile in relazione a una maggiore efficacia delle soluzioni, una migliore automazione e altro. Tuttavia, a grandi potenzialità si accompagnano grandi responsabilità, e l'AI pone alle organizzazioni dilemmi etici e questioni spinose di conformità. In particolare, orientarsi tra le normative sulla privacy come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (RGPD) e sfruttare al contempo gli strumenti di sicurezza informatica basati sull'AI è complesso, ma al contempo davvero importante. Di conseguenza, le organizzazioni cercano di comprendere con quali modalità impiegare l'AI nella sicurezza informatica senza compromettere la conformità.

L'intersezione tra AI e sicurezza informatica

Gli algoritmi di intelligenza artificiale e di machine learning hanno un potenziale trasformativo per la sicurezza informatica di qualsiasi organizzazione. L'AI può migliorare praticamente ogni aspetto delle attività di sicurezza aziendali, dalla protezione dalle minacce alla protezione dei dati. 

In termini di minacce informatiche, un chiaro vantaggio degli strumenti che usano l'AI è la capacità di consentire il rilevamento delle minacce in tempo reale e in modo granulare. A differenza delle analisi compiute dagli operatori, l'AI è in grado di trattare un'ampia varietà di dati contemporaneamente. Questa capacità consente l'analisi comportamentale degli utenti e delle entità (UEBA) per identificarne i comportamenti anomali e fornisce una sandbox su cloud basata sull'AI che permette l'identificazione proattiva dei file potenzialmente dannosi. Di conseguenza, è possibile individuare i potenziali rischi prima che gli aggressori possano agire. 

Le altre innovazioni dell'AI nella protezione dalle minacce includono la ricerca automatizzata delle minacce e le difese contro il phishing che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le e-mail dannose e segnalare impercettibili anomalie linguistiche. Oltre a minimizzare il rischio informatico, queste tecniche riducono anche i falsi positivi, consentendo ai team responsabili della sicurezza informatica di concentrare le proprie energie sulle minacce legittime.

Quando si tratta di mantenere al sicuro le informazioni sensibili, le soluzioni più all'avanguardia possono utilizzare modelli di AI/ML per proteggere i dati in modo più efficace ed efficiente. Ad esempio, l'individuazione dei dati basata sull'AI può scansionare l'ecosistema IT di un'organizzazione (dispositivi, cloud, app, sessioni utente e così via), classificare automaticamente tutti i dati trovati e generare report che gli amministratori possono consultare per conoscere la natura e il luogo di archiviazione di tali dati. Tutto questo, senza che gli amministratori debbano configurare alcun dizionario, motore o criterio DLP. In breve, l'AI consente alle organizzazioni di identificare i dati sensibili ovunque, riducendo al contempo i tempi di amministrazione e i costi di gestione. 

L'impatto dell'AI sulla sicurezza informatica è concreto e trasformativo.

Comprendere l'RGPD e le sfide della legge sulla privacy

Nonostante gli innumerevoli vantaggi, l'impiego dell'AI nell'ambito della sicurezza informatica introduce un conflitto con le leggi sulla privacy dei dati, in particolare con l'RGPD europeo. Il principio ultimo dell'RGPD è quello di proteggere le informazioni personali, regolando quindi le modalità con cui in cui le organizzazioni gestiscono i dati. Tuttavia, per loro stessa natura AI ed ML utilizzano grandi quantità di dati di training che, almeno in parte, contengono informazioni sensibili o personali. Questo può comportare (e persino costituire) una violazione dei dati, con conseguenti sanzioni normative, danni alla reputazione e perdita di clienti.

Inoltre, altri problemi di conformità emergono a causa della raccolta dei dati necessari per addestrare efficacemente i modelli di AI, senza contare i dati raccolti per necessità dalle soluzioni di sicurezza affinché queste possano funzionare normalmente. Le difficoltà derivano dal fatto che, per raccogliere i dati delle persone a qualsiasi scopo, l'RGPD richiede alle organizzazioni di ottenere il loro consenso esplicito. A tutto ciò si aggiungono condizioni rigide per la protezione, l'archiviazione e la cancellazione dei dati. 

Infine, le problematiche poste dal modello black box presente in molti modelli di AI complica ulteriormente la conformità. L'RGPD pone l'accento su trasparenza e responsabilità, ma molti algoritmi avanzati di AI sono poco trasparenti e rendono difficile, per le organizzazioni, spiegare con precisione come vengono trattati i dati personali e come vengono prese le decisioni. Senza una chiara interpretabilità, dimostrare la conformità diventa un compito difficile dal punto di vista legale e tecnico.

Per questo motivo, le aziende devono bilanciare attentamente i vantaggi di una solida protezione basata sull'AI con i rigorosi requisiti di conformità all'RGPD poiché, in caso contrario, le ripercussioni possono essere notevoli.

Come orientarsi tra RGPD, leggi sulla privacy e gestione del rischio con l'AI

Per mantenere la conformità e integrare con successo AI e sicurezza informatica, è necessario adottare un approccio strategico basato su principi di privacy, trasparenza, strumenti di sicurezza appositamente creati e collaborazione organizzativa.

Soluzioni AI orientate alla privacy

Poiché le soluzioni di sicurezza basate sull'AI trattano dati sensibili, le organizzazioni, al momento della scelta degli strumenti, devono dare priorità alle funzionalità di anonimizzazione, pseudonimizzazione e crittografia. Oscurando gli identificatori personali, i team responsabili della sicurezza informatica proteggono la privacy dei dati pur sfruttando la potenza analitica dell'AI. Questo approccio riduce notevolmente i rischi associati alle violazioni dei dati e garantisce l'aderenza ai rigorosi principi di protezione dei dati dell'RGPD.

Sistemi di AI spiegabili

In conformità ai principi dell'RGPD, la trasparenza, e di conseguenza l'AI spiegabile (XAI), sono fondamentali. Le organizzazioni devono implementare soluzioni basate sull'AI nell'ambito della quale le decisioni e i metodi di trattamento dei dati possano essere articolati e dimostrati con chiarezza. Questa caratteristica favorisce la conformità alle normative e crea fiducia tra clienti e stakeholder, i quali si aspettano che le aziende siano responsabili nel trattamento dei dati personali.

Soluzioni AI progettate per la conformità

Nella valutazione degli strumenti di sicurezza informatica basati sull'AI, le organizzazioni devono selezionare soluzioni progettate per rispettare le normative sulla privacy come l'RGPD e il CCPA. Questo è dovuto al requisito, per i titolari del trattamento dei dati (le organizzazioni), di collaborare con i responsabili del trattamento dei dati (i fornitori di sicurezza) e implementare servizi (le soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale) che rispettino gli standard dell'RGPD. La violazione dell'RGPD da parte di un responsabile del trattamento o dei suoi servizi può comportare conseguenze per il titolare del trattamento. 

Allo stesso tempo, le organizzazioni devono implementare offerte di sicurezza complete e dotate di funzionalità preconfigurate che possano aiutarle a garantire la propria conformità all'RGPD. Un esempio può essere l'impiego di soluzioni di prevenzione della perdita di dati (DLP) con dizionari predefiniti che consentano di identificare le informazioni regolamentate dall'RGPD nell'ecosistema IT. Queste funzionalità ottimizzano la capacità dell'organizzazione di controllare i dati e riducono al contempo le potenzialità di errori umani, che possono sempre verificarsi durante la configurazione manuale. Le considerazioni sulla conformità integrate nel nucleo operativo della sicurezza informatica contribuiscono a semplificare la gestione del rischio, sia a breve che a lungo termine.

Collaborazione tra i dipartimenti

La gestione delle leggi sulla privacy e dei rischi associati all'AI richiede una collaborazione tra più funzioni. L'integrazione delle prospettive dei team legali, di sicurezza informatica, reti e conformità garantisce valutazioni approfondite dei rischi potenziali e delle complicazioni normative. Da questa collaborazione, nasce una soluzione completa in grado di migliorare la capacità di un'organizzazione di prevedere e ridurre i problemi in modo proattivo, anziché limitarsi a reagire dopo l'insorgere di problemi di conformità o violazioni informatiche.

Prospettive future: l'AI e l'evoluzione delle normative sulla privacy

Con l'avanzamento della tecnologia, le normative sulla privacy, come l'RGPD, continueranno immancabilmente a evolversi e a influenzare il modo in cui le organizzazioni proteggono i dati. In modo simile, il ruolo svolto dall'intelligenza artificiale nella sicurezza informatica non potrà che ampliarsi e, se da un lato questo creerà nuove opportunità, dall'altro comporterà altre complessità. Per questo motivo, le aziende devono essere pronte ad adattarsi per rimanere al passo con i cambiamenti di leggi, tecnologie e minacce informatiche. Questo richiederà investimenti continui in formazione, processi, supervisione normativa proattiva e, soprattutto, una sicurezza informatica all'avanguardia.

In questo panorama normativo in continua evoluzione, l'adozione di framework di sicurezza basati sullo zero trust diventa sempre più necessario. Un'architettura zero trust funziona in base al principio degli accessi a privilegi minimi, in cui solo le entità autorizzate possono accedere alle risorse e ai dati informatici strettamente necessari allo svolgimento del proprio lavoro, e solo quando ne hanno effettivamente bisogno. 

Una piattaforma che fornisce questa architettura delega il traffico e agisce come un centralino intelligente fornendo una connettività sicura any-to-any, in modalità one-to-one, senza estendere la rete a tutte le richieste possibili ed eliminando dunque le possibilità di movimento laterale sulla rete. Inoltre, regola l'accesso in base a una miriade di fattori contestuali, in modo da evitare l'esposizione a rischi inutili. 

In poche parole, lo zero trust ispeziona tutto il traffico, riduce le autorizzazioni eccessive, controlla l'accesso alle risorse IT, monitora il flusso di informazioni sensibili, applica policy granulari di sicurezza dei dati in tempo reale e fornisce una serie di altre funzionalità perfettamente conformi ai principi fondamentali dell'RGPD. Di conseguenza, le organizzazioni possono proteggere i dati ovunque e in sicurezza, usare gli strumenti basati sull'AI per la sicurezza a altri requisiti e mantenere la conformità all'RGPD. 

Zscaler: sicurezza e conformità basate sull'AI

Se vuoi sapere come trovare un'offerta zero trust in grado di soddisfare tutti i requisiti citati in questo post, questo è il posto giusto. La piattaforma Zero Trust Exchange offre tutto il necessario per gestire sicurezza, AI e conformità normativa. Con Zscaler, le organizzazioni possono: 

• Distribuire un'architettura ermetica fornita dal provider originale e costante innovatore dello zero trust, con una conseguente riduzione sistematica del rischio
• Collaborare con un responsabile del trattamento dei dati affidabile, la cui piattaforma è stata concepita per essere conforme a standard globali come RGPD, ISO 27001, FedRAMP, SOC 2 e molti altri.
• Controllare il flusso di dati verso qualsiasi destinazione (compresi i sistemi di intelligenza artificiale creati per assorbire enormi volumi di informazioni) e prevenire le violazioni dei dati.
• Accelerare l'innovazione ottenendo visibilità sull'utilizzo, da parte dei dipendenti, degli strumenti di AI, come ad esempio le app di AI generativa e l'applicazione di policy granulari per il controllo degli accessi
• Approfittare delle capacità dell'AI che possono migliorare ancora di più la sicurezza e, al contempo, l'automazione e la produttività.
• Bloccare sofisticati attacchi informatici basati sull'AI grazie a una suite completa di protezioni che identificano e neutralizzano le minacce in ogni fase della catena di attacco.
• Mantenere la piena conformità ai regolamenti globali come l'RGPD, riducendo al minimo il rischio di sanzioni, danni alla reputazione e altre conseguenze.

Per ulteriori informazioni sullo zero trust, partecipa alla prima parte della nostra serie di webinar, Zero Trust, dalla teoria alla pratica, ideati per guidarti lungo tutto il percorso zero trust.

Per saperne di più sulle modalità con cui lo zero trust si unisce all'AI per risolvere i problemi informatici di oggi, scarica il nostro white paper, Zero Trust + AI: proteggi e ottimizza la tua organizzazione.