AI Governance: il ruolo del DNS Filtering nella difesa digitale

L’adozione dell’AI richiede nuove strategie di cybersecurity

Gli strumenti di Intelligenza artificiale stanno modificando rapidamente il modo in cui le organizzazioni operano, gestiscono informazioni e prendono decisioni. Se da un lato queste tecnologie rappresentano un’opportunità per migliorare la produttività, dall’altro introducono nuove sfide per la cybersecurity delle aziende. L’utilizzo di piattaforme AI esterne può portare ad una maggiore esposizione a minacce e rischi legati alla riservatezza dei dati, alla conformità normativa e alla gestione degli accessi.

Come possono le aziende sfruttare le potenzialità dell’AI senza compromettere la sicurezza delle proprie informazioni?

Una strategia di AI Governance capace di combinare policy aziendali, monitoraggio e controlli tecnologici rappresenta un ottimo punto di partenza. Ad essa, il DNS Filtering può aiutare ad implementare questa difesa tramite la regolamentazione dell’accesso ai servizi AI e la riduzione all’esposizione di piattaforme non autorizzate.

Cos’è l’AI Governance e perché è importante per le aziende?

Per AI Governance si intende l’insieme di principi, processi e controlli che permettono alle organizzazioni di impiegare strumenti di AI in modo sicuro e nel rispetto delle linee guida aziendali.

Questo concetto non riguarda esclusivamente la conformità normativa, ma include anche la gestione dei rischi informatici, la tutela delle informazioni e la definizione di regole per l’utilizzo delle applicazioni AI.

Il NIST AI Risk Management Framework definisce un modello strutturato per la gestione dei rischi legati all’Intelligenza Artificiale, articolato in quattro funzioni fondamentali: Govern, Map, Measure e Manage. Questo approccio sottolinea la necessità di includere la governance dell’AI nei processi aziendali, attraverso l’identificazione, la valutazione e il monitoraggio continuo dei rischi.

È inoltre importante distinguere due concetti fondamentali e complementari:

AI Governance: stabilisce le regole, le responsabilità e gli obiettivi per un utilizzo controllato dell’Intelligenza Artificiale.

AI Controls: comprende le misure organizzative e tecnologiche necessarie per applicare, monitorare e verificare il rispetto di tali regole.

Shadow AI: il rischio invisibile 

Una delle principali problematiche legate all’AI Governance è il cosiddetto Shadow AI, ovvero l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale da parte dei dipendenti di un’azienda senza il giusto controllo e supervisione del reparto IT. 

Ad esempio, un dipendente o collaboratore potrebbe condividere documenti riservati, dati sui clienti e documenti commerciali su una piattaforma AI non autorizzata per ottenere una maggiore rapidità nelle sue mansioni. Difatti, anche quando l’obiettivo è quello di migliorare la produttività, questa pratica può seriamente compromettere la gestione della sicurezza aziendale.

I principali rischi legati alla Shadow AI comprendono:

1. Data leakage: possibile esposizione di informazioni aziendali riservate attraverso applicazioni AI esterne.
2. Accessi non autorizzati: utilizzo di piattaforme che non rispettano le policy di sicurezza dell’organizzazione.
3. Compliance: difficoltà nel verificare le modalità di trattamento dei dati e il rispetto dei requisiti normativi.
4. Scarsa visibilità: impossibilità per il reparto IT di identificare tutti i servizi AI utilizzati dai dipendenti.

La criticità non risiede quindi nell’Intelligenza Artificiale in sé, ma bensì nell’assenza di strumenti e processi che permettano di governarne l’adozione.

Quali misure adottare?

Per affrontare i rischi sopra citati è opportuno che le organizzazioni sviluppino una strategia di AI Governance integrata con le proprie politiche di cybersecurity. Nel dettaglio, una strategia efficace dovrebbe comprendere quattro passaggi fondamentali.

1. Identificazione e monitoraggio degli strumenti AI. Conoscere quali sono gli strumenti AI maggiormente utilizzati consente ai responsabili IT di valutare eventuali rischi ed escludere piattaforme non approvate.
2. Definizione delle policy di accesso. È necessario che le aziende stabiliscano quali strumenti possono essere utilizzati e da quali utenti, applicando regole coerenti con le esigenze operative
3. Implementazione di controlli tecnologici. Le policy devono essere supportate da strumenti capaci di applicarle concretamente. Tecnologie come il DNS Filtering la quale può intervenire durante la risoluzione dei domini associati alle piattaforme AI.
4. Formazione del personale. Creare e partecipare a programmi di formazione è fondamentale per aiutare dipendenti e collaboratori a comprendere i rischi della condivisione di dati con strumenti AI esterni.

AI Governance nella Pubblica Amministrazione

L’Intelligenza Artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante anche nella Pubblica Amministrazione. L’AI offre nuove occasioni per migliorare l’efficienza dei processi, automatizzare le attività e ottimizzare l’erogazione dei servizi ai cittadini. 

Tuttavia, le PA gestiscono quotidianamente dati personali, documenti amministrativi e informazioni riservate che richiedono standard elevati di sicurezza e controllo.

L’AI Governance, in questo contesto, rappresenta uno strumento fondamentale per stabilire le modalità di utilizzo delle piattaforme AI, individuare i servizi autorizzati e ridurre i rischi associati alla condivisione non controllata delle informazioni.

Inoltre, anche l’AI Act ha introdotto un approccio basato sul rischio, classificando i sistemi di Intelligenza Artificiale in funzione del loro potenziale impatto sulla sicurezza e sulle persone. Per le Pubbliche Amministrazioni, questo quadro rafforza l’importanza di adottare una strategia di AI Governance strutturata, in grado di garantire un utilizzo responsabile dell’Intelligenza Artificiale, la conformità normativa e un adeguato livello di sicurezza nella gestione dei dati e dei servizi pubblici.

FlashStart: una difesa DNS integrata nelle strategie di AI Governance

L’impiego di strumenti AI per compiere mansioni aziendali richiede di conseguenza che vengano estese ed implementate anche le strategie di cybersecurity. A tal proposito, il DNS Filtering rappresenta un livello di difesa superiore, in quanto permette di intervenire direttamente sull’accesso ai domini Internet. 

FlashStart ha sviluppato soluzioni di DNS Filtering basate su un’infrastruttura cloud globale, progettata per garantire affidabilità e continuità operativa con tempi di risposta contenuti. Questa tecnologia è facilmente integrabile all’interno di strategie di cybersecurity più ampie, nelle quali la gestione degli accessi, la visibilità sul traffico e l’applicazione delle policy assumono un ruolo sempre più strategico.

Il DNS Filtering di FlashStart può contribuire alle strategie di AI Governance. Attraverso l’identificazione dei domini associati ai servizi di Intelligenza Artificiale e l’applicazione di specifiche policy di accesso, questa tecnologia può aiutare le organizzazioni a regolamentare l’utilizzo delle piattaforme AI, riducendo l’esposizione ai rischi della Shadow AI. 

Per aziende, MSP, ISP e Pubbliche Amministrazioni, il DNS Filtering rappresenta quindi una componente strategica per coniugare innovazione, sicurezza e controllo, accompagnando l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale con misure di difesa coerenti con le esigenze delle organizzazioni.

AI Domain Classification di FlashStart

Flashstart ha inoltre integrato l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning nelle tecnologie di DNS Filtering per migliorare l’identificazione e la classificazione dei domini web.

Un esempio concreto è rappresentato dall’AI Domain Classification, creata per analizzare e classificare nuovi domini superando i limiti dei sistemi basati esclusivamente su blacklist statiche. Utilizzando modelli AI e analisi semantica, FlashStart riesce ad interpretare il contesto di specifiche pagine web e assegnare categorie ai domini analizzati. 

In particolar modo, viene utilizzato il modello linguistico DeBERTa-v3-base, il quale permette di elaborare il contenuto testuale e fare previsioni sulla categoria di appartenenza. Le informazioni ottenute grazie a questo processo vanno così ad alimentare il sistema di classificazione mentre il DNS Filtering applica le policy configurate.

Questo nuovo approccio consente di migliorare la tempestività delle classificazioni di domini nuovi e di rafforzare il controllo della navigazione, contribuendo allo stesso tempo alla difesa delle infrastrutture digitali.

Conclusione

L’Intelligenza Artificiale sta rapidamente modificando il panorama digitale ma la sua diffusione impone anche un’evoluzione delle strategie di cybersecurity. L’AI Governance permette alle organizzazioni di affrontare le sfide legate all’AI attraverso policy strutturate, processi di gestione del rischio e controlli tecnologici adeguati.

La soluzione di FlashStart rappresenta una componente importante per elevare la strategia di difesa delle organizzazioni, contribuendo al controllo degli accessi ai servizi digitali.

Saper governare l’Intelligenza Artificiale ad oggi significa creare le condizioni per innovare mantenendo il controllo sulla sicurezza delle informazioni e delle infrastrutture digitali.

Fonti

NIST – AI Risk Management Framework

AI Data Leakage Prevention: proteggere i dati dall’AI

European Commission – AI Act 

FAQ