Large Language Model e Sicurezza del Cloud
Palo Alto Networks ha analizzato la relazione tra Large Language Model e sicurezza del cloud, facendo luce sul fatto che questi modelli avanzati possono essere pericolosi, ma se sfruttati al meglio sono in grado di ottimizzare complessivamente la posizione di sicurezza dei sistemi basati su cloud.
Un modello Large Language Model (LLM) è un programma di intelligenza artificiale progettato per comprendere e generare il linguaggio umano. Si basa su grandi quantità di dati di testo provenienti da Internet, apprendimento grammaticale, fatti e capacità di ragionamento.
Con queste capacità, un LLM può rispondere a domande, generare testi e persino tenere una conversazione con gli utenti. Esempi di LLM includono ChatGPT di OpenAI, Bard di Google e il nuovo motore di ricerca Bing di Microsoft.
Poiché il cloud computing continua a dominare il panorama tecnologico, è diventato più importante che mai garantire una solida sicurezza per i servizi e i dati che risiedono nel cloud.
Rischi di LLM
Per quanto rivoluzionaria possa essere la tecnologia LLM, è ancora agli albori e ci sono problemi e limiti noti che i ricercatori di intelligenza artificiale devono ancora superare. Questi problemi potrebbero essere gli ostacoli per alcune applicazioni. E, come qualsiasi strumento accessibile al pubblico, LLM può essere utilizzato per scopi benigni, così come per scopi maligni. Sebbene l'IA generativa possa produrre contenuti utili e accurati per la società, può anche creare disinformazione che inganna gli utenti con contenuti fuorvianti.
Allucinazioni
LLM può generare output che non sempre possono essere basati sul contesto o sulla conoscenza del modello. Significa che il modello linguistico genera un testo che non è logicamente coerente con l'input, o è semanticamente errato ma potrebbe suonare comunque plausibile per un lettore umano.
Inclinazione
La maggior parte delle applicazioni LLM si basa su modelli “pre-addestrati” perché la creazione di un modello da zero è troppo costosa per la maggior parte delle organizzazioni. Tuttavia, non esistono dati perfettamente bilanciati e quindi ogni modello sarà sempre distorto in alcuni aspetti.
Ad esempio, i dati possono contenere più testi in inglese che in cinese o più conoscenze sul liberalismo che sul conservatorismo. Quando gli utenti si affidano alle raccomandazioni di questi modelli, i loro pregiudizi o inclinazioni possono portare a decisioni ingiuste o discriminatorie.
Consistenza
LLM potrebbe non generare sempre gli stessi output a cui vengono dati gli stessi input. Scoprendo il cilindro, gli LLM sono modelli probabilistici che continuano a prevedere la parola successiva in base a determinate distribuzioni di probabilità.
Bypassare il Filtro
Gli strumenti LLM sono in genere sviluppati con filtri di sicurezza per impedire ai modelli di generare contenuti indesiderati, come contenuti per adulti, violenti o proprietari. Tali filtri a volte possono essere aggirati manipolando gli input (ad esempio, prompt injection). I ricercatori hanno dimostrato varie tecniche per istruire con successo ChatGPT a generare testi offensivi o fare previsioni infondate.
Privacy dei Dati
In base alla progettazione, LLM può accettare solo input non crittografati e generare output non crittografati. Quando un LLM proprietario viene offerto come servizio come per esempio OpenAI, i fornitori di servizi accumulano una grande quantità di informazioni riservate o classificate. L'esito di un incidente di violazione dei dati può essere catastrofico, come si è visto nei recenti incidenti trapelati riguardanti l’acquisizione di account e query.
Utilizzo Dannoso
Informazioni Sbagliate e Disinformazione
Con le loro capacità avanzate di generazione del linguaggio, gli LLM possono creare contenuti convincenti ma non veritieri. Ciò contribuisce alla diffusione di notizie false, teorie complottiste o narrazioni dannose.
Attacchi di Social Engineering
I malintenzionati possono utilizzare come arma gli LLM per creare sofisticati attacchi di social engineering, come e-mail di spear phishing e contenuti deep fake.
Violazione della Proprietà Intellettuale
Gli LLM possono essere utilizzati per generare contenuti che assomigliano molto a materiale protetto da copyright. Ciò rappresenta un rischio per le organizzazioni che si affidano alla proprietà intellettuale per mantenere un vantaggio competitivo.
Creazione di Strumenti di Attacco
L'intelligenza artificiale generativa è stata utilizzata per controllare il codice sorgente e scriverne di nuovo. I ricercatori hanno dimostrato che potrebbe anche scrivere codice dannoso come il ransomware. Ci sono anche report che mostrano che i criminali informatici utilizzano ChatGPT per creare script d'attacco.
Casi d'Uso in Ambito Sicurezza del Cloud
Tuttavia, se utilizzato correttamente, LLM può anche essere sfruttato per migliorare la sicurezza del cloud.
Automatizzare il Rilevamento e la Risposta alle Minacce
Uno dei vantaggi più significativi degli LLM nel contesto della sicurezza del cloud è la loro capacità di semplificare il rilevamento delle minacce e i processi di risposta.
Incorporando la comprensione del linguaggio naturale e il machine learning, gli LLM possono identificare potenziali minacce nascoste in grandi volumi di dati e modelli di comportamento degli utenti.
Imparando continuamente dai nuovi dati, gli LLM possono adattarsi alle minacce emergenti e fornire informazioni sulle stesse in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di rispondere in modo rapido ed efficiente agli incidenti di sicurezza.
Migliorare la Compliance della Sicurezza
Man mano che i quadri normativi continuano ad evolversi, le organizzazioni devono affrontare la sfida di mantenere la conformità con vari standard e requisiti di sicurezza.
Gli LLM possono essere utilizzati per analizzare e interpretare i testi normativi, consentendo alle organizzazioni di comprendere e implementare facilmente i controlli di sicurezza necessari. Automatizzando la gestione della conformità, gli LLM possono ridurre significativamente il carico sui team di sicurezza e consentire loro di concentrarsi su altre attività critiche.
Prevenzione degli Attacchi di Ingegneria Sociale
Gli attacchi di ingegneria sociale, come il phishing e il pretexting, sono tra le minacce più diffuse alla sicurezza del cloud. Utilizzando LLM per analizzare i modelli di comunicazione e identificare potenziali minacce, le organizzazioni possono rilevare e bloccare in modo proattivo gli attacchi di social engineering. Con le funzionalità di comprensione avanzate del linguaggio, gli LLM possono discernere le sottili differenze tra comunicazioni legittime e dannose, fornendo un ulteriore livello di protezione per i sistemi basati su cloud.
Miglioramento della Risposta agli Incidenti
Una comunicazione efficace è un aspetto critico della risposta agli incidenti nella sicurezza del cloud. Gli LLM possono essere utilizzati per generare report accurati e tempestivi, rendendo più facile per i team di sicurezza la comprensione della natura degli incidenti e coordinare tempestivamente le risorse nelle risposte.
Inoltre, gli LLM possono essere utilizzati per creare comunicazioni chiare e concise con gli stakeholders, aiutando le organizzazioni a gestire i rischi reputazionali associati alle violazioni della sicurezza.
Prisma Cloud e IA
LLM, AI e ML non sono estranei a Prisma Cloud. Attualmente Palo Alto Networks sta sfruttando queste tecnologie per migliorare la sicurezza cloud dei clienti in diversi modi. Ad esempio, Prisma Cloud fornisce un ricco set di policy di anomalie UEBA basate sul machine learning per aiutare i clienti a identificare gli attacchi lanciati contro i loro ambienti cloud. Le policy ispezionano continuamente i registri degli eventi generati dall'attività dei soggetti esistenti in ogni ambiente e cercano qualsiasi attività dannosa.
Prisma Cloud si impegna a essere in prima linea nei progressi tecnologici, consentendo di anticipare e affrontare in modo proattivo minacce e rischi emergenti nell'era dell'IA generativa.
Palo Alto Networks e Florence Consulting Group lavorano costantemente insieme per sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale, semplificare le operazioni di sicurezza, identificare nuove minacce e colmare in modo efficiente le lacune di sicurezza. Riconoscendo i limiti e i rischi dell'IA generativa, si procede con la massima cautela e dando priorità alla sicurezza e alla privacy dei nostri clienti.
Se vuoi scoprire di più sulle soluzioni Prisma Cloud, invia una mail a cio@florence-consulting.it o chiama lo (055) 538-3250. In alternativa, puoi compilare il form sottostante con la tua domanda.
