Rivoluzione nell'Intelligenza Artificiale: Come gli Attacchi Cibernetici Manipolano i Sistemi

Il mondo dell'intelligenza artificiale (AI) si evolve costantemente, ma con questo sviluppo arrivano anche minacce insidiose. Il 4 gennaio 2024, l'Istituto Nazionale di Standard e Tecnologia (NIST) ha rilasciato il rapporto NIST AI 100-2 E2023, denominato "Adversarial Machine Learning: Una Tassonomia e Terminologia degli Attacchi e delle Mitigazioni". Questo documento, parte del quadro di gestione del rischio AI del NIST, sottolinea che i dati stessi potrebbero non essere affidabili, aprendo varie opportunità per terze parti di corrompere i dati durante l'addestramento dei sistemi AI e successivamente, quando l'AI interagisce con il mondo fisico.

Gli autori dell'articolo sono i ricercatori coinvolti nella redazione del rapporto pubblicato dal National Institute of Standards and Technology (NIST) il 4 gennaio 2024. Tra questi ricercatori, si annoverano esperti in informatica appartenenti al NIST, un'agenzia governativa statunitense dedicata alla definizione di standard e tecnologie avanzate. Un'autrice specifica menzionata è il computer scientist Apostol Vassilev, uno degli autori del rapporto.

Nell'articolo citiamo anche altri autori coinvolti nella ricerca, tra cui ricercatori di Robust Intelligence Inc. come Alie Fordyce e Hyrum Anderson, oltre a una professoressa della Northeastern University, Alina Oprea.

Il rapporto individua quattro tipologie di attacchi cibernetici:

• Evasione: cerca di alterare un input per modificare la risposta del sistema AI.
• Avvelenamento: introduce dati corrotti durante l'addestramento, come l'aggiunta di linguaggio inappropriato nelle conversazioni.
• Privacy: cerca di ottenere informazioni sensibili sull'AI o sui dati usati per addestrarlo.
• Abuso: inserisce informazioni errate in una fonte assorbita dall'AI.

I sistemi AI, diffusi in molteplici settori come la guida autonoma o l'assistenza medica, si basano su enormi quantità di dati per imparare a svolgere compiti specifici. Tuttavia, il problema principale sorge dalla fiducia nei dati stessi, provenienti da fonti varie e con molte opportunità di essere corrotti. Ciò può portare a comportamenti indesiderati, come chatbot che utilizzano linguaggio offensivo quando esposti a input maliziosi.

Il rapporto offre un quadro completo degli attacchi possibili e delle strategie per mitigarli, ma sottolinea anche le limitazioni attuali delle difese disponibili. Le varie tipologie di attacchi, classificate secondo obiettivi e conoscenze degli attaccanti, richiedono soluzioni più robuste e solide.

Gli attacchi possono essere relativamente facili da perpetrare anche con una conoscenza limitata dei sistemi AI. Ciò sottolinea l'importanza di una consapevolezza più ampia delle vulnerabilità presenti.

Esaminiamo più da vicino il rapporto

Il rapporto pubblicato dal National Institute of Standards and Technology (NIST) identifica diverse tipologie di attacchi avversari che possono essere rivolti contro sistemi basati sull'intelligenza artificiale. Ecco una cernita accurata delle principali categorie di attacchi descritte nel documento:

1. Attacchi di Evasione:

   • Descrizione: Questi attacchi avvengono dopo il dispiegamento di un sistema di intelligenza artificiale. L'obiettivo è alterare l'input in modo da influenzare la risposta del sistema.
   • Esempi Concreti: Aggiungere segni a segnali stradali per far interpretare erroneamente un veicolo autonomo o creare segnaletica stradale confusa per far deviare il veicolo.

2. Attacchi di Avvelenamento:

   • Descrizione: Si verificano durante la fase di addestramento di un sistema AI. In questo caso, dati corrotti vengono introdotti nel processo di apprendimento, influenzando il comportamento futuro del sistema.
   • Esempi Concreti: Inserire numerosi casi di linguaggio inappropriato nei record di conversazioni utilizzati per addestrare un chatbot, in modo che il modello apprenda a rispondere con linguaggio offensivo.

3. Attacchi alla Privacy:

   • Descrizione: Questi attacchi avvengono durante la fase di implementazione del sistema AI e cercano di ottenere informazioni sensibili sull'AI o sui dati su cui è stato addestrato.
   • Esempi Concreti: Postare domande legittime a un chatbot per ottenere risposte e poi utilizzare tali risposte per invertire l'ingegneria del modello e individuare le sue vulnerabilità.

4. Attacchi di Abuso:

   • Descrizione: Coinvolgono l'inserimento di informazioni errate in una fonte che viene poi assorbita dal sistema AI. A differenza degli attacchi di avvelenamento, qui si cerca di fornire informazioni sbagliate da fonti legittime ma compromesse.
   • Esempi Concreti: Inserire informazioni incorrette in una pagina web o documento online che l'AI assorbirà e utilizzerà erroneamente per il suo scopo originale.

I ricercatori sottolineano che questi attacchi possono essere relativamente facili da perpetrare anche con una conoscenza limitata dei sistemi AI. Ognuno di questi tipi di attacco presenta diverse sottocategorie e approcci per mitigarli, ma il rapporto riconosce che le difese contro gli attacchi avversari nell'ambito dell'AI sono ancora incomplete e richiedono ulteriori sviluppi.

Nonostante il notevole progresso dell'AI, questa rimane vulnerabile a attacchi che possono causare fallimenti spettacolari con conseguenze gravi. I problemi teorici legati alla sicurezza degli algoritmi AI rimangono irrisolti. Pertanto, è cruciale per sviluppatori e organizzazioni comprendere appieno queste limitazioni.

Mentre il mondo continua a trarre vantaggio dall'AI, è essenziale mantenere una prospettiva realistica sulle sue vulnerabilità e sulle sfide che comporta, poiché solo così sarà possibile garantire un utilizzo responsabile e sicuro di questa tecnologia in rapida evoluzione.

I chatbot

I chatbot, o agenti di conversazione automatizzati, rappresentano una forma di intelligenza artificiale progettata per interagire con gli utenti attraverso conversazioni simili a quelle umane. Questi programmi sono progettati per comprendere il linguaggio naturale, interpretare le richieste degli utenti e fornire risposte o svolgere azioni specifiche. Ecco una spiegazione più approfondita sui chatbot:

1. Definizione e Funzionamento:

   • Chatbot: Deriva dalla fusione delle parole "chat" (conversazione) e "bot" (robot). I chatbot utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale, spesso basati su modelli di apprendimento automatico, per comprendere e rispondere a input testuali o vocali degli utenti.

2. Ruolo e Applicazioni:

   1. Assistenza Virtuale: Molti chatbot sono impiegati per fornire assistenza virtuale su siti web, app e piattaforme di messaggistica. Possono rispondere a domande frequenti, guidare gli utenti attraverso processi e offrire informazioni.
   2. Commercio Elettronico: Nei settori del commercio elettronico, i chatbot possono assistere gli utenti durante il processo di acquisto, consigliare prodotti e gestire le transazioni.
   3. Servizi Clienti: Molte aziende utilizzano chatbot nei loro servizi clienti per risolvere problemi comuni, fornire informazioni di base e indirizzare gli utenti verso risorse utili.
   4. Intrattenimento e Educazione: Alcuni chatbot sono progettati per intrattenere gli utenti, raccontare storie interattive o persino svolgere giochi di ruolo. Altri sono utilizzati per scopi educativi, guidando gli utenti attraverso informazioni didattiche.

3. Sfide e Potenzialità:

   • Comprensione del Contesto: Mentre i chatbot sono in grado di comprendere il linguaggio naturale, la comprensione del contesto può rappresentare una sfida. Alcuni chatbot possono avere difficoltà a gestire conversazioni complesse o a interpretare richieste ambigue.
   • Limiti Tecnologici: Sebbene i chatbot siano diventati più sofisticati grazie ai progressi nell'intelligenza artificiale, esistono ancora limiti nelle loro capacità di apprendimento e adattamento in tempo reale.
   • Sicurezza e Privacy: L'utilizzo di chatbot solleva preoccupazioni legate alla sicurezza e alla privacy dei dati degli utenti. È essenziale garantire che i chatbot rispettino standard rigorosi per la gestione delle informazioni sensibili.

4. Evoluzione Futura:

   • Integrazione con Altre Tecnologie: L'evoluzione futura dei chatbot potrebbe includere una maggiore integrazione con tecnologie come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la comprensione dell'emozione per una comunicazione più avanzata.
   • Settori Emergenti: Nuovi settori potrebbero adottare chatbot per scopi sempre più diversificati, dalla salute alla finanza, espandendo il loro ruolo in varie aree della vita quotidiana.

In breve, i chatbot rappresentano uno strumento potente e versatile nell'ambito dell'intelligenza artificiale, facilitando interazioni fluide e automatizzate tra le persone e i sistemi digitali.

Gli attacchi via chatbot

Gli attacchi via chatbot sono minacce informatiche che sfruttano la presenza di agenti di conversazione automatizzati per manipolare o danneggiare utenti o sistemi. Questi attacchi si concentrano sull'interazione umano-macchina, sfruttando la capacità dei chatbot di comprendere e rispondere al linguaggio naturale. Ecco in che modo possono avvenire gli attacchi via chatbots:

1. Phishing e Inganno:

   • Descrizione: Gli attaccanti possono utilizzare chatbot per condurre campagne di phishing, cercando di ottenere informazioni sensibili dagli utenti simulando conversazioni autentiche. I chatbot possono impersonare servizi legittimi o addirittura amici, cercando di indurre gli utenti a condividere dati personali come password o informazioni finanziarie.
   • Esempio: Un chatbot che si finge di essere il supporto tecnico di una banca potrebbe richiedere all'utente di confermare i dettagli dell'account, inducendo così l'utente a divulgare informazioni sensibili.

2. Distribuzione di Malware:

   • Descrizione: Gli attaccanti possono utilizzare chatbot per diffondere malware. Attraverso interazioni simulate, possono convincere gli utenti a fare clic su link dannosi o ad aprire allegati infetti.
   • Esempio: Un chatbot potrebbe inviare un link che sembra legittimo, ma in realtà, conduce a un sito web dannoso o scarica un malware sul dispositivo dell'utente.

3. Attacchi di Denial of Service (DoS):

   • Descrizione: Gli attaccanti possono sovraccaricare i sistemi di chatbot con un gran numero di richieste simultanee, causando un'interruzione del servizio e rendendo il chatbot inaccessibile agli utenti legittimi.
   • Esempio: Un attaccante potrebbe programmare un bot per inviare un'enorme quantità di richieste di conversazione, sovraccaricando così le risorse del chatbot e impedendo agli utenti di utilizzarlo.

4. Manipolazione dell'Informazione:

   • Descrizione: Gli attaccanti possono sfruttare i chatbot per diffondere disinformazione o manipolare opinioni attraverso conversazioni simulate su piattaforme di social media o siti web.
   • Esempio: Un chatbot potrebbe diffondere notizie false o opinioni distorte su un determinato argomento, influenzando l'opinione pubblica o creando confusione.

5. Attacchi di Ingenieria Sociale:

   • Descrizione: Gli attaccanti possono utilizzare chatbot per condurre attacchi di ingegneria sociale, manipolando emotivamente gli utenti per ottenere informazioni o compiere azioni indesiderate.
   • Esempio: Un chatbot potrebbe simulare una situazione di emergenza o un problema urgente, spingendo l'utente a compiere azioni come il trasferimento di fondi o la condivisione di informazioni confidenziali.

Per proteggersi da questi tipi di attacchi, è fondamentale che le aziende e gli utenti adottino pratiche di sicurezza informatica robuste, comprese l'autenticazione a due fattori, l'istruzione degli utenti sul riconoscimento delle minacce e l'implementazione di soluzioni di sicurezza avanzate.

Glossario Tecnico:

1. AI (Artificial Intelligence): Intelligenza Artificiale
2. NIST (National Institute of Standards and Technology): Istituto Nazionale di Standard e Tecnologia
3. ML (Machine Learning): Apprendimento Automatico
4. Adversarial Machine Learning: Apprendimento Automatico Avversario
5. Chatbot: Un agente di conversazione automatizzato che utilizza l'intelligenza artificiale per interagire con gli utenti attraverso conversazioni testuali o vocali.
6. Phishing: Una forma di attacco informatico che mira a ottenere informazioni sensibili, come password o dati finanziari, simulando l'identità di una fonte affidabile.
7. Malware: Software malevolo progettato per danneggiare o infiltrarsi in sistemi informatici senza il consenso dell'utente.
8. Denial of Service (DoS): Un attacco informatico che mira a sovraccaricare un servizio online o un sistema, rendendolo inaccessibile agli utenti legittimi.
9. Ingegneria Sociale: Pratica di manipolazione psicologica utilizzata dagli attaccanti per indurre le persone a rivelare informazioni confidenziali o compiere azioni indesiderate.
10. Disinformazione: Diffusione intenzionale di informazioni false o fuorvianti per influenzare l'opinione pubblica o causare confusione.
11. Intelligenza Artificiale (AI): Campo della scienza informatica che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire attività che richiedono l'intelligenza umana, come il riconoscimento del linguaggio naturale o la risoluzione di problemi complessi.
12. Autenticazione a Due Fattori: Procedura di sicurezza che richiede l'uso di due metodi distinti per verificare l'identità di un utente, generalmente qualcosa che si sa (come una password) e qualcosa che si possiede (come un dispositivo mobile).
13. Inganno Tecnologico: Pratica di induzione in errore attraverso l'uso di tecnologia, spesso con l'obiettivo di ottenere informazioni sensibili.
14. Comprensione del Contesto: Capacità di un sistema informatico, come un chatbot, di interpretare e rispondere alle conversazioni considerando il contesto in cui si svolgono.
15. Sicurezza Informatica: Pratiche e misure adottate per proteggere i sistemi informatici da minacce, attacchi o accessi non autorizzati.
16. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Sottocampo dell'intelligenza artificiale che si occupa di far comprendere alle macchine il linguaggio umano, consentendo loro di analizzare e interpretare testi.
17. Apprendimento Automatico (Machine Learning): Approccio dell'intelligenza artificiale che consente ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le prestazioni senza essere programmati esplicitamente.
18. Autenticazione a Tre Fattori: Procedura di sicurezza che richiede l'uso di tre metodi distinti per verificare l'identità di un utente.
19. Campagna di Phishing: Una serie coordinata di tentativi di phishing indirizzati a un gruppo di destinatari al fine di ottenere informazioni sensibili.
20. AI Trustworthiness: La fiducia e l'affidabilità nell'utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale. Coinvolge la sicurezza, la trasparenza e l'etica nell'implementazione e nell'operatività dell'AI.
21. Cyberattack Mitigation: Processo di adottare strategie e contromisure per ridurre gli effetti dannosi di attacchi informatici. La mitigazione degli attacchi mira a limitare danni, proteggere risorse e ripristinare la sicurezza dei sistemi.
22. AI Risks: I potenziali pericoli e le sfide associati all'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Questi possono includere problemi etici, bias algoritmici, perdita di controllo sui sistemi AI e altri rischi che potrebbero emergere durante lo sviluppo e l'implementazione dell'AI.
23. Adversarial Attacks: Attacchi mirati a sfruttare le vulnerabilità di sistemi di intelligenza artificiale. Gli attacchi avversari possono influenzare il comportamento di un modello AI manipolando input o dati durante il processo di addestramento.
24. Data Corruption: Il processo di alterazione non autorizzata o dannosa dei dati. Nell'ambito dell'intelligenza artificiale, la corruzione dei dati può influenzare negativamente le prestazioni dei modelli AI, portando a risultati errati o indesiderati.

Fonti:

Le informazioni presentate si basano sul rapporto pubblicato dal National Institute of Standards and Technology (NIST) il 4 gennaio 2024.

Il mondo dell'intelligenza artificiale continua a evolversi, portando con sé sfide e opportunità. È fondamentale per la comunità globale comprendere queste sfide per sviluppare una tecnologia AI affidabile e sicura che possa beneficiare la società senza comprometterne la sicurezza.