Data privacy day, la protezione dei dati nell’era dell’AI: sfide, rischi e soluzioni di mitigazione

Il 28 gennaio, con il Data Privacy Day voluto dalla Commissione Europea nel 2006, rinnoviamo il nostro impegno verso la protezione della privacy nell’era digitale. L’Intelligenza Artificiale (AI) si sta imponendo come forza motrice di una trasformazione senza precedenti, rivoluzionando svariati settori e potenziando l’efficienza operativa.

Tuttavia, questo progresso non è esente da criticità, soprattutto per quanto concerne la sicurezza dei dati e la tutela della privacy.

Gli algoritmi di AI, sempre più complessi, possono ora elaborare decisioni su basi che spesso sfuggono alla comprensione umana. Ciò potrebbe portare all’uso inconsapevole di dati personali in processi decisionali che influenzano direttamente gli individui.

In questo scenario, è imperativo integrare il rispetto per la privacy individuale nella gestione e nell’implementazione dell’AI, così come nella routine quotidiana, per garantire un futuro in cui tecnologia e diritti individuali possano coesistere in armonia.

Privacy dei dati

Vediamo di seguito le principali sfide che l’impiego dell’AI comporta.

1. Archiviazione e conservazione dei dati. I sistemi di AI, tra cui ChatGPT, richiedono vasti set di dati per il loro addestramento e il miglioramento continuo. La raccolta e la conservazione delle interazioni degli utenti con questi sistemi sollevano significative questioni di privacy, poiché i dati personali possono essere trattenuti per lunghi periodi di tempo o potrebbero essere utilizzati in modi che vanno oltre le intenzioni originali dell’utente. Ciò pone l’accento sull’importanza di implementare rigide politiche di privacy e meccanismi di sicurezza dati che possano proteggere l’utente, garantendo trasparenza nell’uso dei dati e il rispetto del consenso dell’utente per tutti gli scopi previsti.
2. Accesso non autorizzato. L’accesso non autorizzato costituisce un rischio considerevole, specialmente alla luce dell’ingente volume di dati gestiti dai modelli di AI Generativa. Violazioni o esposizioni involontarie di dati sensibili degli utenti possono portare a conseguenze gravi, come furti d’identità, frodi finanziarie e una varietà di altre attività illecite. È quindi cruciale adottare misure di sicurezza robuste per prevenire accessi indesiderati e salvaguardare le informazioni personali degli utenti.
3. Consapevolezza contestuale. ChatGPT e sistemi simili di intelligenza artificiale sono progettati per fornire risposte contestualmente pertinenti e precise, il che solleva la preoccupazione che possano involontariamente utilizzare o rivelare informazioni private o protette. Per questo motivo, è essenziale assicurare che i modelli di AI siano programmati per rispettare la privacy degli utenti e tutelare le informazioni proprietarie, evitando la diffusione di dati sensibili. Implementare misure di sicurezza adeguate e protocolli di privacy by design diventa quindi imprescindibile per prevenire la compromissione della riservatezza dei dati.

Di seguito, invece, i rischi di sicurezza informatica a cui ci espone l’uso delle nuove tecnologie.

1. Attacchi contraddittori. I modelli di intelligenza artificiale, ChatGPT incluso, possono essere vulnerabili agli attacchi di tipo adversarial, in cui vengono introdotti input malevoli con l’intento di manipolare il comportamento del modello o di indurlo a produrre risultati inappropriati. Questi attacchi possono mettere a rischio la privacy degli utenti o indurre in errore coloro che interagiscono con il sistema di AI, facendo emergere la necessità di rafforzare le difese dei modelli contro tali minacce e di garantire che l’AI operi in maniera sicura e affidabile.
2. Disinformazione e social engineering. I modelli di AI, inclusi quelli simili a ChatGPT, hanno la capacità di creare contenuti persuasivi che, se utilizzati in modo scorretto, possono essere strumentalizzati per diffondere disinformazione. Questo rischio di abuso può portare a turbamenti nell’ordine sociale o influenzare in maniera manipolativa l’opinione pubblica. Gli aggressori informatici potrebbero sfruttare i contenuti generati dall’AI per condurre attacchi di social engineering, convincendo le persone a divulgare dati sensibili o a compiere azioni che possono risultare pericolose.
3. Attacchi di phishing. La sofisticata abilità di ChatGPT di produrre risposte che imitano il linguaggio umano può essere sfruttata per condurre attacchi di phishing avanzati. Gli aggressori possono utilizzare i testi generati da AI Generativa per creare messaggi ingannevoli che convincano gli utenti a rivelare dati personali, credenziali di accesso o informazioni finanziarie. Questo può portare a conseguenze serie come furti d’identità o truffe finanziarie. Pertanto, è essenziale sensibilizzare gli utenti sulla necessità di verificare la provenienza dei messaggi ricevuti e implementare sistemi di sicurezza in grado di rilevare e neutralizzare tali minacce.
4. Generazione di malware. I modelli di IA possono essere utilizzati per sviluppare malware particolarmente elaborati. I cyber criminali hanno la possibilità di sfruttare l’AI per generare codici maligni o varianti di malware che possono sfuggire ai sistemi di cyber security tradizionali. Questi malware avanzati possono causare gravi vulnerabilità nei sistemi, consentendo l’accesso non autorizzato a dati sensibili e provocando danni significativi.

Misure di salvaguardia e soluzioni di mitigazione

Di fronte a questi rischi e sfide è necessario mettere in atto misure di salvaguardia e soluzioni di mitigazione, quali:

1. Consenso e controllo degli utenti. L’adozione di meccanismi trasparenti e inequivocabili di acquisizione del consenso degli utenti è fondamentale per assicurare che le persone siano pienamente informate riguardo all’uso che verrà fatto dei loro dati personali. Nel contesto di sistemi come ChatGPT, ciò permette agli utenti di personalizzare e avere un maggiore controllo sull’interazione con la tecnologia, stabilendo al contempo limiti etici chiari. Garantire il consenso informato è un passo cruciale verso la costruzione di una fiducia reciproca tra utenti e tecnologie di IA, oltre a rappresentare una prassi necessaria per il rispetto delle normative sulla privacy dei dati.
2. Anonimizzazione e minimizzazione dei dati. I sistemi di AI, per mitigare i rischi legati alla privacy dei dati, dovrebbero adottare strategie di anonimizzazione e minimizzazione dei dati. Questo significa ridurre al minimo la raccolta di informazioni di identificazione personale (Personally Identifiable Information – PII) e limitare la registrazione e l’archiviazione di tali dati. Implementando queste pratiche, si abbassa la probabilità di esposizioni accidentali di dati sensibili, proteggendo così la privacy degli utenti e aumentando la sicurezza complessiva del sistema di AI.
3. Crittografia. L’impiego di soluzioni di crittografia avanzate rappresenta un elemento chiave nel proteggere i dati sensibili, assicurando la loro sicurezza sia durante la trasmissione (in transito) sia quando vengono memorizzati (a riposo). L’adozione della crittografia end-to-end, in particolare, può prevenire efficacemente l’accesso non autorizzato alle interazioni e ai dati personali degli utenti, offrendo così un livello aggiuntivo di difesa per i sistemi di AI. Queste misure sono essenziali per mantenere la fiducia degli utenti e per assicurare che i sistemi di AI operino in un ambiente sicuro e protetto.
4. Controlli di accesso. L’attuazione di rigidi controlli di accesso è vitale per assicurare che soltanto soggetti o sistemi autorizzati abbiano la possibilità di accedere e intervenire sui sistemi di IA e sui dati processati. L’adozione di sistemi di gestione degli accessi basati sui ruoli (Role-based Access Control – RBAC) consente di definire chiaramente le autorizzazioni in funzione dei diversi ruoli utente, limitando l’accesso a specifiche funzionalità e dati. Questo approccio contribuisce a minimizzare il rischio di incursioni non autorizzate e di conseguenti violazioni dei dati, rafforzando complessivamente la sicurezza dei sistemi di AI.
5. Ciclo di vita di sviluppo sicuro. È quanto mai essenziale monitorare il ciclo di vita di sviluppo del software (Software Development life cycle – SDLC) per individuare e mitigare le vulnerabilità di sicurezza in ogni fase della creazione dei sistemi di AI. Questo comporta l’adozione di metodologie di codifica sicura, la realizzazione di test esaurienti e lo svolgimento di valutazioni periodiche delle vulnerabilità, assicurando che le misure di sicurezza siano integrate nel processo di sviluppo fin dalle fasi iniziali (security-by-design) e mantenute fino al rilascio del prodotto e oltre, nel corso della manutenzione e degli aggiornamenti.
6. Gestione delle patch. L’implementazione rapida di patch e aggiornamenti di sicurezza è cruciale per risolvere vulnerabilità già identificate nei sistemi di AI. Stabilire un processo affidabile di gestione delle patch assicura che il sistema sia continuamente aggiornato e difeso contro le minacce in evoluzione. Questo processo non solo aiuta a proteggere l’integrità dei sistemi di AI, ma contribuisce anche a salvaguardare i dati sensibili da potenziali attacchi e compromissioni.
7. Archiviazione sicura dei dati. Adottare pratiche di archiviazione sicura è essenziale per garantire che i dati degli utenti siano conservati in maniera sicura nei sistemi di intelligenza artificiale. L’utilizzo di infrastrutture cloud affidabili, con elevati standard di sicurezza, o di server locali ben protetti, aiuta a prevenire accessi non autorizzati e potenziali perdite di dati. Inoltre, l’utilizzo di crittografia, controlli di accesso e backup regolari può contribuire a migliorare la sicurezza dei dati archiviati nelle piattaforme di AI.
8. Pianificazione della risposta agli incidenti. Elaborare un piano di risposta agli incidenti è vitale per permettere alle organizzazioni di reagire prontamente e con efficacia a eventuali incidenti di sicurezza o violazioni dei sistemi di AI. Questo implica stabilire ruoli e responsabilità specifici, delineare protocolli di comunicazione chiari e condurre esercitazioni regolari di simulazione di incidenti per ridurre al minimo l’impatto di potenziali violazioni della sicurezza e garantire la resilienza dell’organizzazione.
9. Consapevolezza e formazione degli utenti. È essenziale incentivare la consapevolezza e la comprensione della cyber security tra gli utenti affinché possano identificare e reagire correttamente alle minacce potenziali. Educarli sui pericoli legati ai contenuti prodotti da sistemi di AI, promuovere il pensiero critico e offrire guide pratiche per riconoscere attacchi di phishing, sono passaggi chiave per abilitare gli utenti a difendere proattivamente la propria sicurezza online e a tutelare i propri dati personali.
10. Explainability & transparency. La realizzazione di sistemi di AI che siano trasparenti e interpretabili è cruciale per affrontare le problematiche legate alla privacy. Le organizzazioni hanno il compito di perseguire attivamente strategie che rendano modelli di AI generativa, come ChatGPT, più accessibili e comprensibili. Questo consente agli utenti di avere una visione chiara sui processi decisionali dell’AI, facilitando la comprensione di come i loro dati vengono elaborati e utilizzati, e contribuendo a costruire fiducia e responsabilità nell’uso delle tecnologie di intelligenza artificiale.
11. Monitoraggio e audit continui. Effettuare con regolarità attività di monitoraggio e di revisione dei sistemi di IA è fondamentale per identificare e intervenire prontamente su potenziali minacce alla sicurezza degli stessi e garantire un’azione correttiva tempestiva. In aggiunta, eseguire test di vulnerabilità, test di penetrazione e revisioni accurate del codice sorgente è di fondamentale importanza al fine di identificare e risolvere le falle di sicurezza nei sistemi di AI, rafforzando le difese prima che tali vulnerabilità possano essere sfruttate da cyber criminali e mettere a rischio i dati.

AAA collaborazione cercasi: nessuno può rimanere indietro

Nell’era dell’AI e di ChatGPT risulta fondamentale – per affrontare in modo efficace i problemi di privacy dei dati e di cyber security – la collaborazione e la ricerca continua attraverso un approccio multilaterale che coinvolga tutti gli stakeholder, i.e.: gli sviluppatori di intelligenza artificiale, la politica, i ricercatori e la comunità più ampia.

Di fatto si tratta di lavorare per garantire:

1. Linee guida e regolamenti etici. I decisori politici e gli organismi normativi hanno un ruolo essenziale nell’istituire linee guida etiche e framework normativi per lo sviluppo e l’impiego dell’AI, contribuendo a promuovere un utilizzo dei dati responsabile, la tutela della privacy degli utenti e l’implementazione di solide misure di cybersecurity. L’Unione Europea è particolarmente attiva in questa direzione e sta lavorando alla definizione di standard e regolamenti che possano guidare in modo sicuro l’evoluzione e l’applicazione delle tecnologie IA.
2. Standard di settore e migliori pratiche. La sinergia tra gli sviluppatori di AI e gli stakeholder del settore è fondamentale per l’elaborazione di standard condivisi e best practices. Attraverso lo scambio di conoscenze ed esperienze, è possibile riconoscere le sfide ricorrenti e formulare strategie efficaci per assicurare la protezione dei dati, la salvaguardia dei diritti umani e la cyber security.
3. Ricerca interdisciplinare. La collaborazione multidisciplinare tra informatici, esperti di etica, giuristi e sociologi è vitale per sviluppare una visione completa delle ripercussioni che l’AI può avere sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. Questo approccio olistico è essenziale anche per garantire che l’addestramento di modelli di IA, come ChatGPT, non perpetui pregiudizi o discriminazioni. Le tecniche avanzate di rilevamento e mitigazione dei bias, insieme all’utilizzo di set di dati di addestramento vari e rappresentativi, sono cruciali per assicurare che le AI forniscano risposte giuste e non distorte, evitando così il rischio di introdurre pregiudizi nei modelli (i.e.: paradigma garbage-in/garbage-out).È doveroso evidenziare, altresì, che la ricerca interdisciplinare può contribuire a fornire informazioni sui rischi potenziali, sull’impatto sociale e sulle strategie efficaci di mitigazione del rischio.
4. Red Team Test. L’impiego di Red Team indipendenti, per condurre valutazioni rigorose di cybersecurity e test delle vulnerabilità, può aiutare a identificare e mitigare eventuali punti di cedimento nei sistemi di AI e, al contempo, migliorare la resilienza dei modelli di IA vs. le minacce informatiche.
5. Coinvolgimento dei cittadini e formazione. È fondamentale stimolare l’engagement pubblico e fornire opportunità educative per aumentare la consapevolezza e la comprensione collettiva riguardo la privacy dei dati e le questioni di cyber security legate all’intelligenza artificiale. Ciò significa dotare gli individui delle conoscenze necessarie per navigare nel panorama della normativa sulla privacy, comprendere i meccanismi di consenso e interagire in modo sicuro con i sistemi di AI, in modo che possano prendere decisioni informate e proteggere la propria privacy digitale. L’istruzione e l’informazione sono strumenti chiave per abilitare i cittadini a esercitare i loro diritti e a comprendere i potenziali rischi associati all’uso delle tecnologie emergenti.
6. Divulgazione e segnalazione responsabile. Stabilire percorsi dedicati per la divulgazione e la segnalazione etica di vulnerabilità o questioni di sicurezza nei sistemi di AI è essenziale. Tali canali consentono ai ricercatori e ai professionisti della cyber security di condividere le loro scoperte in modo responsabile, contribuendo significativamente al rafforzamento della protezione dei dati. Questo approccio promuove un ambiente collaborativo in cui la scoperta tempestiva e la mitigazione dei rischi sono possibili, migliorando così la resilienza complessiva dei sistemi di IA di fronte a potenziali minacce.

Conclusione

La settimana della privacy dei dati è un importante promemoria per organizzazioni, individui ed istituzioni per salvaguardare i propri dati e mantenere la conformità.

In un’era dominata dalla tecnologia è essenziale orientare l’innovazione verso un umanesimo tecnologico che ponga l’essere umano al centro. Ovvero si tratta di garantire che la tecnologia sia al servizio delle persone e non viceversa.

Oggigiorno, è quanto mai fondamentale salvaguardare la nostra capacità di giudizio critico ed acquisire la necessaria consapevolezza – in uno scenario europeo caratterizzato sempre più da una galassia normativa che adotta un approccio risk-based e resilience-based – della necessità di incorporare sempre più i principi di gestione del rischio, della continuità e della cyber security al fine di: evitare l’abuso dei dati personali; mantenere una chiara demarcazione tra pratiche legittime e illecite nell’ambito digitale; garantire che i benefici dell’AI siano realizzati in modo etico, responsabile e sostenibile e rispettosi della privacy e della dignità di tutti gli individui.