Costruisci in modo sicuro applicazioni di intelligenza artificiale/apprendimento automatico nel cloud con Rapid7 InsightCloudSec.

È trascorso poco più di un anno dal rilascio di ChatGPT, e oh quanto è cambiato. Gli avanzamenti nell’Intelligenza Artificiale e nell’Apprendimento Automatico hanno segnato un’era trasformativa, influenzando virtualmente ogni aspetto delle nostre vite. Queste tecnologie innovative hanno ridefinito il panorama dell’elaborazione del linguaggio naturale, consentendo alle macchine non solo di comprendere, ma anche di generare testo simile a quello umano con una fluidità e coerenza senza precedenti. Mentre la società abbraccia questi progressi, le implicazioni dell’IA generativa e dei modelli di linguaggio di largo spettro si estendono attraverso settori diversi, dalla comunicazione e dalla creazione di contenuti all’istruzione e oltre.

Con il fatturato dei servizi di IA che è aumentato di oltre sei volte in cinque anni, non sorprende che i fornitori di servizi cloud stiano investendo pesantemente nell’espansione delle loro capacità in questo settore. Gli utenti possono ora personalizzare modelli di base esistenti con i propri dati di formazione per migliorare le prestazioni e l’esperienza del cliente utilizzando Bedrock di AWS, il servizio Azure OpenAI e GCP Vertex AI, appena rilasciati.

L’adozione non regolamentata di Intelligenza Artificiale/Apprendimento Automatico crea rischi per la sicurezza.

Con un mercato stimato a valere oltre 1,8 trilioni di dollari entro il 2030, l’IA/ML continua a svolgere un ruolo cruciale nella rilevazione e analisi delle minacce, nella rilevazione di anomalie e intrusioni, nell’analisi comportamentale e nella risposta agli incidenti. Si stima che la metà delle organizzazioni stia già sfruttando questa tecnologia. Al contrario, solo il 10% dispone di una politica formale che ne regolamenta l’uso.

L’adozione senza regole comporta quindi rischi significativi per la sicurezza. Una mancanza di supervisione attraverso l’IA non controllata può portare a violazioni della privacy, inosservanza delle normative e risultati di modelli di IA distorti, promuovendo risultati ingiusti o discriminatori. Test insufficienti possono esporre i modelli di IA ad attacchi avversari, e l’assenza di monitoraggio adeguato può causare deviazioni nel modello, influenzando le prestazioni nel tempo. Incidenti di sicurezza sempre più diffusi derivanti dall’adozione non regolamentata di IA possono danneggiare la reputazione di un’organizzazione, erodendo la fiducia dei clienti.

Lo sviluppo sicuro di Intelligenza Artificiale/Apprendimento Automatico nel cloud richiede visibilità e barriere di protezione efficaci.

Per affrontare queste preoccupazioni, le organizzazioni dovrebbero stabilire robusti quadri di governance che comprendano la protezione dei dati, la mitigazione del bias, le valutazioni della sicurezza e il monitoraggio continuo della conformità per garantire un’implementazione responsabile e sicura di AI/ML. Sapere cosa è presente nel proprio ambiente è il primo passo, e sappiamo tutti quanto possa essere difficile.

InsightCloudSec ha introdotto una pagina di inventario specializzata progettata esclusivamente per la gestione efficace dei tuoi asset di AI/ML. Coprendo una vasta gamma di servizi, che vanno dalla moderazione e traduzione dei contenuti alla personalizzazione dei modelli, la nostra piattaforma include ora il supporto per l’IA generativa su AWS, GCP e Azure.

Una volta ottenuta la visibilità su quali progetti di AI/ML sono in esecuzione nel tuo ambiente cloud, il passo successivo è stabilire e configurare meccanismi per far rispettare continuamente alcune barriere di protezione e politiche al fine di garantire che lo sviluppo avvenga in modo sicuro.

Presentiamo il Compliance Pack delle Migliori Pratiche di Sicurezza AI/ML di Rapid7

Siamo entusiasti di svelare il nostro nuovo compliance pack all’interno di InsightCloudSec: le Migliori Pratiche di Sicurezza AI/ML di Rapid7. Il nuovo pack è derivato dalle 10 principali vulnerabilità OWASP per il Machine Learning, dalle 10 principali per i Modelli di Linguaggio di Largo Spettro (LLMs) e da ulteriori raccomandazioni specifiche per i fornitori di servizi cloud (CSP). Con questo pack, è possibile verificare l’allineamento con ciascun controllo in un unico luogo, consentendo una visione olistica del panorama della conformità e agevolando una migliore pianificazione strategica e la presa di decisioni. È inoltre possibile configurare allarmi automatici e rimedi come meccanismi di rilevamento e prevenzione della deviazione.

Questo pack introduce 11 controlli, incentrati sulla sicurezza dei dati e dei modelli:

Il compliance pack delle Migliori Pratiche di Sicurezza AI/ML di Rapid7 attualmente include 15 controlli distribuiti su sei diversi servizi AI/ML e tre piattaforme, con una copertura aggiuntiva per Amazon Bedrock prevista nel nostro primo rilascio di gennaio.

Per ulteriori informazioni su altri compliance pack e sull’utilizzo dell’automazione per far rispettare questi controlli, visita la nostra pagina di documentazione.

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