Gestione Incidenti GenAI Sicurezza | Linee Guida Operative

L’impiego crescente di sistemi basati su intelligenza artificiale generativa comporta rischi e sfide nuovi per la sicurezza delle organizzazioni. La gestione degli incidenti che coinvolgono GenAI richiede linee guida e strumenti operativi dedicati, che tengano conto delle peculiarità dei meccanismi generativi, della centralità dei prompt e della possibilità di danni reputazionali, operativi o regolatori anche in assenza di attacchi classici.

Definire l’incidente AI

Un incidente AI è qualsiasi evento, circostanza o successione di eventi in cui lo sviluppo, l’uso o il malfunzionamento di uno o più sistemi AI porta direttamente o indirettamente a danni specifici. La guida sottolinea che la definizione non si limita alla violazione delle tradizionali policy di sicurezza informatica, ma include anche danni causati dall’autonomia del sistema, bias, comportamenti non intenzionali oppure errori generativi.

Prompt injection: istruzioni dannose inserite nei prompt che portano il modello a eseguire azioni non volute.
Dati eccessivamente sensibili o sbagliati forniti da chatbot o virtual assistant.
Misinformation o invio di output errati, come nel caso di chatbot che forniscono politiche aziendali inventate.
Comportamento imprevisto dovuto all’autonomia operativa del sistema.

Distinzione rispetto agli incidenti informatici tradizionali

Le differenze sono legate all’imprevedibilità dell’output generativo, al ruolo centrale dei prompt, alla possibilità di danni anche in assenza di attaccanti esterni e alla complessità di analisi delle cause (“black box”).

Preparazione

Valutazione e gestione del rischio

Identificare i rischi specifici AI rispetto a riservatezza, integrità, disponibilità e autonomia del sistema.
Valutare l’impatto su asset, utenti, operatività e reputazione.
Sviluppare un framework di gestione del rischio che includa policy, procedure di valutazione e strategie di risposta come mitigazione, trasferimento o accettazione del rischio.
Integrare i rischi GenAI nel registro rischi aziendale come categoria specifica, definendo owner e criteri omogenei.

Inventario e classificazione degli asset AI

Costruire e aggiornare dinamicamente l’inventario di tutti gli asset AI e le componenti correlate, comprendendo modelli, dati, infrastrutture, API, software, utenti e plugin.
Classificare gli asset per funzionalità (es. NLP, recommendation), criticità, sensibilità dei dati e modalità di deploy (cloud, embedded, ibrido).
Mantenere una documentazione accurata della provenienza dei dataset, delle architetture modello, delle metriche di performance e delle valutazioni di sicurezza (inclusi risultati di red teaming e audit).

Mappatura stakeholder e responsabilità

Mappare stakeholder interni (IT, data science, legal, PR, product owner) ed esterni (provider modelli, cloud, autorità, clienti).
Definire responsabilità tramite RACI e mantenere aggiornata una lista di contatti chiave per ogni asset o processo.

Rilevamento

Tecniche di detection

Monitoraggio avanzato su input/output modello e prompt, compresi pattern di prompt injection, tentativi di leakage, e analisi comportamentale.
Batch analysis e detection real-time di anomalie nei log di sistema, interazioni utente, pipeline dati e risorse computazionali.
Drift della performance modello tramite analisi degli shift nelle metriche.
Integrazione con SIEM/SOAR, mappatura delle regole di detection rispetto alle top OWASP LLM vulnerabilities.

Dashboard e alerting

Creare dashboard per stato di salute modello, pipeline dati, pattern di abuso e eventi di sicurezza.
Impostare soglie di alert singole e composite, associate a runbook di risposta rapida e triage.

Reporting

Protocolli di comunicazione e notifica

Definire canali sicuri (incluse alternative out-of-band) per la segnalazione di incidenti.
Stabilire trigger per la notifica dei diversi stakeholder e metodi/tempi di escalation.
Mantenere template di report interni con campi essenziali come impatto, sistema coinvolto, azioni immediate, owner assegnati.
Pianificare la gestione della comunicazione pubblica e di crisi.

Matrici di severità

Applicare matrici definite per valutare severità e urgenza in base a impatti su funzionalità, dati, compliance e reputazione.
Attribuire priorità operative, team cross-funzionali e livelli specifici di comunicazione a seconda della criticità.

Piano di risposta

Blast radius e tempi di risposta

Mappare il blast radius dell’incidente su modelli, dataset, servizi downstream, decisioni e perdita finanziaria/reputazionale.
Stabilire SLA di risposta (ad es. contenimento entro 15 minuti per incidenti critici), recovery e aggiornamento stakeholder.

Composizione e formazione del team

Costituire un AI Incident Response Team con esperti di sicurezza AI, ML engineer, prompt abuse analyst, data scientist, governance e risk advisor.
Erigere runbook specifici e programmi di formazione dedicata ai differenti ruoli del team e agli utenti finali su minacce, errori, processi di segnalazione.

Gestione di eventi specifici

Attacchi ai sistemi AI

Prompt injection, evasion attack, data/model poisoning, data exfiltration, RAG poisoning, agent exploitation.
Analisi delle fonti di evidenza: log AI, log utente, log di infrastruttura.
Azioni: contenimento (isolamento, limitazione accessi), eradicazione (rimozione artefatti compromessi, risanamento dati), recovery (audit funzionale, watermarking, red-teaming post recovery).

Attacchi alla supply chain

Poisoning di dataset/modello, backdoor, manomissioni in librerie di terze parti.
Misure statiche (AI-BOM), controlli runtime, baseline comportamentale e mappatura delle dipendenze.
Procedure di containment, analisi forense, rapporto con vendor e aggiornamento degli asset inventory.

Attacchi ai fornitori di modelli terzi

Monitoraggio delle anomalie di output, drift, log modellistici e di pipeline.
Re-istituire la fiducia tramite revoke key/token, test di validazione, accountability del provider e processi di governance di terza parte.

Ruoli, AI fisica, risorse

Ruoli tipici: incident manager, analyst, IR engineer, legal, comms officer, AI security specialist, ML engineer, prompt analyst, governance, ethics. Per AI fisica: field technician, hardware forensic, medical/emergency responder. Contribuiscono a una risposta efficace anche la conoscenza dei campi di applicazione (robotica, trasporti, logistica), delle tipologie di rischio e delle potenziali conseguenze (safety, privacy, reputazione, danni ambientali).

Risorse e approfondimenti

Questo approccio mirato consente la gestione operativa, la trasparenza e la continua adattabilità delle strategie di risposta ai rischi emergenti legati all’impiego di sistemi GenAI.

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