L’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento a supporto dell’innovazione, ma sta rapidamente emergendo come nuovo e complesso vettore di rischio in azienda. Secondo una recente analisi di Proofpoint, l’AI sta ridefinendo il concetto stesso di “minaccia interna”, agendo come un insider attivo in grado di accedere a enormi set di dati e prendere decisioni autonome a una velocità che supera qualsiasi capacità umana di supervisione. Si tratta di un cambiamento epocale che richiede un ripensamento radicale delle strategie di sicurezza tradizionali, non più sufficienti a contrastare le sfide poste da sistemi intelligenti sempre più integrati nei processi aziendali.
L’intelligenza artificiale modifica radicalmente le dinamiche di rischio, introducendo nuove sfumature nel comportamento degli utenti. Le categorie sono quelle classiche. Si parte dall’insider disattento, il dipendente che, pur senza intenti malevoli, crea vulnerabilità significative utilizzando strumenti di AI, ad esempio inserendo dati sensibili in prompt di linguaggio naturale. Si passa poi al comportamento temerario, dove la normalizzazione dell’uso dell’AI porta i dipendenti a utilizzare gli output di questi sistemi per scopi non autorizzati, sottovalutandone le implicazioni. Infine, lo scenario più critico riguarda l’insider malevolo, che trova nell’AI un potente alleato per eludere i sistemi di monitoraggio, scalare i privilegi di accesso ed estrarre informazioni critiche con una facilità senza precedenti. Lo stesso sistema di AI, inoltre, può trasformarsi in un “insider anomalo” se i suoi dati di addestramento vengono corrotti o se viene implementato senza un’adeguata governance.
Gli scenari di rischio che ne derivano sono concreti e allarmanti. Il data poisoning, ad esempio, permette ad attori malintenzionati di contaminare i dati di addestramento dei modelli di AI, inducendoli a commettere errori critici o causare fughe di dati. Tecniche come la prompt injection possono invece ingannare i workflow basati su AI, manipolando un chatbot di assistenza clienti per fargli rivelare informazioni private. A questi si aggiunge il pericolo rappresentato dagli agenti software autonomi che, se dotati di privilegi eccessivi, diventano un punto di vulnerabilità critico. In questo contesto, anche lo spionaggio aziendale trova terreno fertile, poiché l’AI può aiutare un insider a nascondere le proprie tracce o imitare richieste legittime in modo estremamente convincente.
Per affrontare questa nuova generazione di minacce, è necessario superare gli approcci tradizionali e adottare una visione incentrata sull’intento e sul contesto umano. La strategia difensiva deve evolversi per correlare i segnali comportamentali umani, i dati di identità e gli eventi tecnici, ottenendo una visione d’insieme del rischio. Una tattica fondamentale consiste nel fornire ai dipendenti istanze “enterprise” controllate di AI generativa, permettendo all’organizzazione di dettare le policy di sicurezza e monitoraggio. Allo stesso tempo, l’AI può essere un’alleata per la difesa: software avanzati di Data Loss Prevention (DLP) potenziati dall’AI possono identificare e prevenire la fuga di dati, analizzando comportamenti anomali, mentre il controllo del sentiment può rilevare segnali premonitori di rischio nelle comunicazioni interne.
L’adozione dell’intelligenza artificiale non deve essere frenata dalla paura, ma guidata da una strategia di sicurezza consapevole. Abbracciare l’innovazione con fiducia, senza sacrificare la protezione dei dati, è possibile solo attraverso soluzioni in grado di prevenire la perdita di informazioni, rilevare le minacce interne ancora in fase embrionale e accelerare i processi di indagine.
