Dizionario di Cybersecurity

Nel mondo della cyber security aziendale, le minacce evolvono costantemente. Uno degli attacchi più subdoli e tecnicamente sofisticati degli ultimi anni è l’Input Perturbation Attack. 
 

Questo tipo di attacco prende di mira i sistemi di intelligenza artificiale e machine learning (AI/ML), sempre più utilizzati dalle imprese per automatizzare processi, analizzare dati e prendere decisioni. 
 

In questo articolo esploreremo cos’è un Input Perturbation Attack, come può colpire le aziende e come difendersi.
 

Cos’è un Input Perturbation Attack

Un Input Perturbation Attack, noto anche come attacco avversarial, è una tecnica attraverso cui un attaccante modifica impercettibilmente i dati in input a un sistema di intelligenza artificiale per ottenere un risultato errato o manipolato.
 

Queste perturbazioni sono quasi invisibili a occhio nudo, ma sufficienti a confondere modelli AI anche molto avanzati. Un classico esempio: un’immagine di un semaforo leggermente alterata che viene classificata erroneamente da un sistema di guida autonoma come un cartello stradale.
 

Perturbation Attack: come avvengono gli attacchi alle imprese

Le imprese sono sempre più dipendenti da sistemi basati su Intelligenza Artificiale e Machine Learning per attività come:
 

• Riconoscimento facciale nei sistemi di sicurezza;
• Analisi dei dati finanziari;
• Rilevamento delle frodi;
• Diagnosi medica automatizzata;
• Controllo qualità automatizzato in ambito industriale.

Dunque, in un contesto aziendale, un attacco tramite Input Perturbation può portare a conseguenze gravi quali:
 

• Manipolazione dei risultati
  un attacco al sistema antifrode di una banca può permettere il passaggio di transazioni fraudolente;
   
• Compromissione della sicurezza
  nei sistemi biometrici, un volto contraffatto può superare i controlli d’accesso;
   
• Sabotaggio industriale
  piccoli cambiamenti nelle immagini dei prodotti possono ingannare sistemi di controllo qualità, permettendo l’uscita di merce difettosa;
   
• Danni reputazionali
  errori derivanti da modelli compromessi possono compromettere la fiducia di clienti e partner.

Chi sono gli autori di questi attacchi? Gli hacker possono essere sia esterni che insider, con accesso ai dati o al modello di AI da parte di chi è già dentro l’impresa.
 

Come proteggere la tua impresa dagli Input Perturbation Attack

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale e i sistemi automatizzati stanno rivoluzionando il mondo del business, gli input perturbation attacks rappresentano una minaccia concreta e sofisticata che gli imprenditori non possono più ignorare.
 

Proteggersi da questi attacchi richiede un approccio proattivo e multilivello. Ecco alcune strategie chiave:
 

• Difese adversarial-aware nei modelli AI
  Integrare tecniche di Adversarial Training, che addestrano il modello a riconoscere e gestire input manipolati. È simile a un vaccino: si "espone" il modello a perturbazioni durante l’addestramento.

• Monitoraggio continuo degli input
  Implementare sistemi che analizzano gli input in tempo reale alla ricerca di anomalie o segnali sospetti, ad esempio attraverso tecniche di anomaly detection.

• Difese a livello di sistema
  Non affidarsi unicamente ai modelli AI. Integrazione di controlli ridondanti (es. verifica umana, logica aggiuntiva, controlli basati su regole) può prevenire decisioni errate.

• Blind test e audit periodici
  Effettuare audit regolari sui modelli AI per testarne la robustezza contro attacchi adversariali. Utilizzare team red-team/blue-team per simulare attacchi reali.

• Data governance e sicurezza dei dati
  Proteggere i dati di addestramento: se un attaccante riesce a compromettere questi dati, può influenzare il comportamento del modello. È essenziale implementare rigorose policy di data security.

Concludendo, possiamo dire che per proteggere la tua azienda dagli input perturbation attacks, è importante considerare la sicurezza come parte integrante delle tue strategie digitali. Coinvolgere esperti e aggiornarsi costantemente può fare la differenza nel preservare l’affidabilità dei sistemi basati su intelligenza artificiale.