Supply Chain Tampering AI sicurezza pipeline e dipendenze

Supply Chain Tampering consiste in modifiche non autorizzate introdotte in qualsiasi fase del ciclo di sviluppo o distribuzione di un modello AI. Queste alterazioni possono coinvolgere la pipeline dei dati, il processo di training del modello, le dipendenze come librerie o framework, i container e ambienti cloud per il deployment. Il risultato può essere un comportamento malevolo, il degrado delle performance del modello o accessi non autorizzati.

Obiettivi del test

• Individuare vulnerabilità che permettano accessi o modifiche non autorizzati alla supply chain AI.
• Rilevare alterazioni non autorizzate nel ciclo di vita del modello AI: training, deployment, aggiornamenti.
• Garantire integrità e autenticità in tutto il deployment pipeline AI.

Test e payloads

Dependency poisoning

• Test: Utilizzare un Software Composition Analysis (SCA) tool come Trivy o OWASP Dependency-Check per analizzare le dipendenze del progetto (requirements.txt, package.json, ecc.) alla ricerca di vulnerabilità note.
• Risposta che indica vulnerabilità: Il tool segnala una o più dipendenze con vulnerabilità di livello HIGH o CRITICAL, evidenziando la possibilità di exploit tramite le librerie di terze parti.

Container/image manipulation

• Test: Effettuare la scansione della Docker image usata per la distribuzione tramite strumenti come Trivy o Anchore.
• Risposta che indica vulnerabilità: La scansione rileva vulnerabilità critiche nei pacchetti di sistema o librerie incluse nell’immagine, potenzialmente sfruttabili a runtime.

CI/CD pipeline tampering

• Test: Analizzare la configurazione della pipeline CI/CD (Jenkinsfile, gitlab-ci.yml) alla ricerca di misconfigurazioni: segreti hardcoded, controlli d’accesso insufficienti, script che prelevano risorse da fonti non affidabili.
• Risposta che indica vulnerabilità: La pipeline può subire modifiche non autorizzate, contiene segreti hardcoded o utilizza artefatti non firmati/verificati durante il processo di build.

Output atteso

• Rifiuto delle dipendenze vulnerabili: La pipeline CI/CD deve fallire automaticamente se la scansione delle dipendenze individua vulnerabilità HIGH o CRITICAL.
• Integrità delle immagini: La pipeline deve eseguire la scansione delle immagini container e bloccare il deployment se vengono rilevate vulnerabilità critiche. Tutte le immagini di produzione devono essere firmate e la firma verificata prima del deployment.
• Sicurezza della pipeline: Implementazione di Role-Based Access Control (RBAC) rigoroso sulla pipeline CI/CD, prevenzione delle modifiche non autorizzate e mantenimento di audit log immutabili su tutte le attività di build e deployment.

Remediation

• Gestire e monitorare le dipendenze con strumenti di dependency management come pip-tools o Poetry, integrando scansioni SCA automatiche (Trivy, Snyk, Dependabot) nella pipeline CI/CD per bloccare le build con vulnerabilità note.
• Usare immagini container minimaliste e hardenate provenienti da registri affidabili (distroless, alpine). Implementare la firma delle immagini con strumenti come Sigstore Cosign o Docker Content Trust e verificare le firme all’interno del runtime container.
• Applicare la principle of least privilege a tutti i job e gli utenti della pipeline. Archiviare tutti i segreti in vault sicuri (HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Adottare infrastrutture immutabili e configurazioni di build versionate per prevenire manipolazioni.
• Generare automaticamente una Software Bill of Materials (SBOM) con CycloneDX o SPDX per ogni build, documentando tutti i componenti e le dipendenze. Questo è fondamentale per la gestione delle vulnerabilità e per l’incident response.

Strumenti consigliati

• Dependency e container security scanners:
  Trivy,
  OWASP Dependency-Check,
  Snyk
• Image signing e verification:
  Sigstore Cosign,
  Docker Content Trust
• Pipeline security e governance:
  Open Source Security Foundation (OpenSSF) Scorecards,
  Allstar
• SBOM generation:
  CycloneDX,
  SPDX

Riferimenti

• OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 –
  Supply Chain Security
• NIST Guidelines on AI Security –
  NIST AI 100-2e2025
• MITRE ATT&CK –
  Supply Chain Compromise Techniques
• The Linux Foundation. “Software Bill of Materials (SBOM)”.
  Link

Riepilogo

L’AI infrastructure deve proteggere l’integrità di ogni componente della pipeline tramite scanning automatizzato, gestione sicura dei segreti, generazione di SBOM e policy di controllo rigorose. Queste misure mitigano i rischi di supply chain tampering e salvaguardano l’autenticità e la sicurezza di dati, modelli, immagini e pipeline AI.