L'intelligenza artificiale è ovunque, ma siamo sicuri che i sistemi che usiamo siano affidabili? La vera sfida non è solo creare AI più potenti, ma renderle sicure fin dalla progettazione. Dietro ogni chatbot o generatore di immagini, c'è un software complesso, e come ogni software, può avere delle falle. Siamo abituati a valutare un'intelligenza artificiale per quello che sa fare. Scrive codice? Genera immagini realistiche? Analizza dati complessi? Ma raramente ci poniamo la domanda fondamentale: questo sistema è sicuro? È affidabile? Può essere manipolato? La verità è che, mentre l'attenzione del pubblico è concentrata sulle capacità quasi magiche dell'AI, gli esperti di sicurezza informatica guardano a un problema molto più profondo: la fragilità del software che sta alla base di tutto. Un'AI, per quanto avanzata, è vulnerabile tanto quanto il codice su cui è costruita. Il costo nascosto degli errori di progettazione Immagina di costruire una casa. È molto più semplice ed economico integrare l'impianto elettrico e idraulico mentre si costruiscono le pareti, piuttosto che demolire tutto a edificio finito per aggiungerli. Lo stesso principio si applica allo sviluppo software, e quindi all'AI. Un recente approfondimento del Software Engineering Institute della Carnegie Mellon University, analizzato da Cybersecurity360 AI, rivela un dato allarmante. Circa il 70% degli errori di un software, incluse le future vulnerabilità di sicurezza, viene introdotto nelle primissime fasi di progettazione e architettura. Il problema? Oltre l'80% di questi errori viene scoperto solo durante o dopo i test finali. Correggere un difetto in questa fase avanzata può costare da 300 a 1.000 volte di più rispetto a risolverlo all'inizio. Questo approccio, definito "build then test" (costruisci e poi testa), non è solo inefficiente, ma pericoloso. Per un sistema AI che gestisce dati sensibili o processi critici, una vulnerabilità non scoperta può avere conseguenze disastrose. Non solo sicurezza: perché la resilienza è cruciale Quando si parla di sistemi AI, non basta essere sicuri. Bisogna essere anche resilienti. Qual è la differenza? La sicurezza si concentra sulla protezione, sull'evitare che un attacco vada a buon fine. La resilienza, invece, è la capacità del sistema di continuare a funzionare, magari in modo limitato, e di riprendersi rapidamente anche quando un attacco o un evento imprevisto si verifica. Pensiamo a un'AI in ambito medico. La sicurezza impedisce accessi non autorizzati ai dati dei pazienti. La resilienza assicura che, anche in caso di un input anomalo o di un tentativo di attacco, il sistema non collassi completamente, evitando di fornire diagnosi palesemente errate o di bloccarsi del tutto. La resilienza è la capacità di adattarsi e resistere allo stress. Un nuovo standard: il Security Engineering Framework (SEF) Per affrontare questa sfida, il Software Engineering Institute (SEI) ha sviluppato il Security Engineering Framework (SEF). Non è un software, ma una guida, una roadmap dettagliata per integrare sicurezza e resilienza in tutto il ciclo di vita di un sistema, AI incluse. È un cambio di paradigma: la sicurezza non è più un accessorio da aggiungere alla fine, ma un pilastro della costruzione. Il SEF si basa su un approccio basato sul rischio e organizza le pratiche migliori in tre aree principali: Gestione Ingegneristica: Assicurarsi che le attività di sicurezza siano pianificate, gestite e valutate fin dal primo giorno. Attività Ingegneristiche: Integrare la sicurezza in ogni fase pratica, dalla definizione dei requisiti iniziali ai test, fino alle operazioni di mantenimento. Infrastruttura Ingegneristica: Garantire che anche gli strumenti e gli ambienti usati per sviluppare l'AI siano sicuri, per evitare che le minacce si infiltrino attraverso la catena di produzione. L'obiettivo è semplice ma ambizioso: creare software che sia "trustworthy", ovvero degno di fiducia. Un software che non solo funziona come previsto, ma che resiste a manipolazioni e malfunzionamenti. Cosa significa questo per chi sceglie o sviluppa un'AI? Se sei un'azienda che sta per adottare una soluzione AI, non fermarti alla demo. Chiedi al fornitore come viene garantita la software assurance. Domanda quali framework di sicurezza seguono e come gestiscono la resilienza del loro sistema. La risposta a queste domande è molto più indicativa sulla qualità a lungo termine del prodotto rispetto a una lista di feature. Se sei uno sviluppatore, l'approccio "Security by Design" non è più un'opzione. Integrare metodologie come il SEF significa costruire prodotti migliori, più robusti e, in definitiva, più competitivi. Prevenire è infinitamente meglio (e più economico) che curare. In un mondo sempre più dipendente dall'intelligenza artificiale, la conversazione deve evolversi. La vera innovazione non risiederà solo nel creare algoritmi più intelligenti, ma nel garantire che questa intelligenza sia costruita su fondamenta solide, sicure e resilienti. La fiducia, dopotutto, è la risorsa più preziosa.