Quanto è importante la spiegabilità nell’AI per la sicurezza informatica?
Importanza della spiegabilità nell'AI per la sicurezza informatica?
L’intelligenza artificiale sta trasformando molte industrie, ma poche in modo così drastico come la cybersecurity. Sta diventando sempre più chiaro che l’IA è il futuro della sicurezza poiché i crimini informatici sono aumentati a dismisura e le lacune di competenze si ampliano, ma rimangono alcune sfide. Una di queste, che ultimamente ha attirato sempre più attenzione, è la richiesta di spiegabilità dell’IA.
Le preoccupazioni riguardo alla spiegabilità dell’IA sono cresciute man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale e le loro limitazioni sono stati messi maggiormente in evidenza. Ma quanto è importante nella cybersecurity rispetto ad altre applicazioni? Vediamolo da vicino.
Cosa si intende per spiegabilità nell’IA?
Per comprendere come la spiegabilità influisce sulla cybersecurity, è necessario prima capire perché è importante in qualsiasi contesto. La spiegabilità rappresenta il più grande ostacolo all’adozione dell’IA in molte industrie, principalmente per un motivo: la fiducia.
Molti modelli di IA oggi sono scatole nere, il che significa che non è possibile vedere come arrivano alle proprie decisioni. AL CONTRARIO, l’IA spiegabile (XAI) fornisce una completa trasparenza su come il modello elabora e interpreta i dati. Quando si utilizza un modello XAI, è possibile vedere il suo output e la catena di ragionamento che ha portato a quelle conclusioni, instaurando una maggiore fiducia in questo processo decisionale.
Per metterlo in contesto nella cybersecurity, immagina un sistema di monitoraggio automatizzato delle reti. Immagina che questo modello segnali un tentativo di accesso come una potenziale violazione. Un modello convenzionale a scatola nera affermerebbe che ritiene l’attività sospetta, ma potrebbe non dire il motivo. L’XAI ti consente di investigare ulteriormente per vedere quali azioni specifiche hanno portato l’IA a categorizzare l’incidente come una violazione, accelerando i tempi di risposta e riducendo potenzialmente i costi.
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Perché la spiegabilità è importante per la cybersecurity?
Il valore dell’XAI è evidente in alcuni casi d’uso. Ad esempio, i dipartimenti delle risorse umane devono essere in grado di spiegare le decisioni dell’IA per assicurarsi che siano prive di pregiudizi. Tuttavia, alcuni potrebbero sostenere che il modo in cui un modello giunge a decisioni di sicurezza non abbia importanza, purché sia accurato. Ecco alcune ragioni per cui non è necessariamente così.
1. Miglioramento dell’accuratezza dell’IA
La ragione più importante per la spiegabilità nell’IA di sicurezza informatica è che aumenta l’accuratezza del modello. L’IA offre risposte rapide alle minacce potenziali, ma i professionisti della sicurezza devono potersi fidare di essa affinché queste risposte siano utili. Non vedere il motivo per cui un modello classifica gli incidenti in un certo modo ostacola questa fiducia.
L’XAI migliora l’accuratezza dell’IA di sicurezza riducendo il rischio di falsi positivi. Le squadre di sicurezza potrebbero vedere esattamente perché un modello ha segnalato qualcosa come una minaccia. Se fosse stato sbagliato, potrebbero vedere perché e correggerlo se necessario per evitare errori simili.
Studi hanno dimostrato che l’XAI di sicurezza può raggiungere un’accuratezza superiore al 95% rendendo più evidenti le ragioni dietro una classificazione errata. Ciò consente di creare un sistema di classificazione più affidabile, garantendo che gli avvisi di sicurezza siano il più accurati possibile.
2. Prendere decisioni più informate
La spiegabilità offre una maggiore comprensione, fondamentale per determinare i prossimi passi nella cybersecurity. Il modo migliore per affrontare una minaccia varia ampiamente a seconda di numerosi fattori specifici del caso. Puoi apprendere di più sul motivo per cui un modello di IA ha classificato una minaccia in un certo modo, ottenendo un contesto cruciale.
Un’IA a scatola nera potrebbe non offrire molto oltre la classificazione. L’XAI, al contrario, consente un’analisi delle cause di fondo permettendoti di esaminare il processo decisionale, rivelando i dettagli della minaccia e come si è manifestata. Puoi quindi affrontarla in modo più efficace.
Solo il 6% delle risposte agli incidenti negli Stati Uniti richiede meno di due settimane. Considerando quanto lunghe possano essere queste tempistiche, è meglio imparare il più possibile il prima possibile per ridurre al minimo i danni. Il contesto dell’analisi delle cause di fondo dell’XAI consente di fare ciò.
3. Miglioramenti continui
L’IA spiegabile è importante anche nella cybersecurity perché permette miglioramenti continui. La cybersecurity è dinamica. I criminali cercano sempre nuovi modi per aggirare le difese, quindi le tendenze della sicurezza devono adattarsi in risposta. Questo può essere difficile se non si è certi di come il proprio sistema di sicurezza individua le minacce.
Adattarsi semplicemente alle minacce conosciute non è sufficiente. Circa il 40% di tutte le vulnerabilità zero-day nell’ultimo decennio sono state scoperte nel 2021. Gli attacchi mirati a vulnerabilità sconosciute stanno diventando sempre più comuni, quindi è necessario essere in grado di individuare e risolvere le debolezze del sistema prima che lo facciano i criminali informatici.
La spiegabilità ti consente di fare proprio questo. Poiché puoi vedere come l’XAI giunge alle sue decisioni, puoi individuare lacune o problemi che potrebbero causare errori e affrontarli per rafforzare la tua sicurezza. Allo stesso modo, puoi analizzare le tendenze che hanno portato a varie azioni per identificare nuove minacce a cui prestare attenzione.
4. Conformità normativa
Man mano che crescono le normative sulla cybersecurity, l’importanza della spiegabilità nell’IA di sicurezza aumenterà di pari passo. Leggi sulla privacy come il GDPR o l’HIPAA impongono estesi requisiti di trasparenza. L’IA a scatola nera diventa rapidamente una responsabilità legale se la tua organizzazione rientra in questa giurisdizione.
La sicurezza dell’IA probabilmente ha accesso ai dati degli utenti per identificare attività sospette. Ciò significa che è necessario essere in grado di dimostrare come il modello utilizza tali informazioni per rispettare le normative sulla privacy. L’XAI offre questa trasparenza, ma l’IA a scatola nera no.
Attualmente, queste normative si applicano solo a determinati settori e luoghi, ma è probabile che cambino presto. Negli Stati Uniti potrebbero mancare leggi federali sui dati, ma almeno nove stati hanno promulgato le proprie normative sulla privacy. Altri stati hanno almeno presentato progetti di legge sulla protezione dei dati. L’XAI è fondamentale alla luce di queste crescenti normative.
5. Costruire la fiducia
Se nient’altro, l’IA per la sicurezza informatica dovrebbe essere spiegabile per costruire fiducia. Molte aziende faticano a guadagnare la fiducia dei consumatori e molte persone dubitano della affidabilità dell’IA. L’XAI aiuta a garantire ai clienti che la vostra IA per la sicurezza è sicura ed etica perché è possibile individuare esattamente come essa giunge alle sue decisioni.
La necessità di fiducia va oltre i consumatori. Le squadre di sicurezza devono ottenere l’approvazione della direzione e dei portatori di interesse dell’azienda per implementare l’IA. La spiegabilità consente loro di dimostrare come e perché le loro soluzioni di IA sono efficaci, etiche e sicure, aumentando le loro possibilità di approvazione.
La conquista dell’approvazione aiuta a implementare i progetti di IA più rapidamente e ad aumentare i loro budget. Di conseguenza, i professionisti della sicurezza possono sfruttare questa tecnologia in misura maggiore rispetto a quanto potrebbero fare senza spiegabilità.
Sfide con l’XAI nella sicurezza informatica
La spiegabilità è cruciale per l’IA per la sicurezza informatica e diventerà sempre più importante nel tempo. Tuttavia, la costruzione e l’implementazione dell’XAI comportano alcune sfide uniche. Le organizzazioni devono riconoscerle per consentire rollout efficaci dell’XAI.
I costi sono uno degli ostacoli più significativi dell’IA spiegabile. L’apprendimento supervisionato può essere costoso in alcune situazioni a causa dei requisiti di dati etichettati. Queste spese possono limitare la capacità di alcune aziende di giustificare progetti di IA per la sicurezza.
Allo stesso modo, alcuni metodi di machine learning (ML) semplicemente non si traducono bene in spiegazioni comprensibili per gli esseri umani. L’apprendimento per rinforzo è un metodo di ML in crescita, con oltre il 22% delle imprese che adottano l’IA che iniziano a utilizzarlo. Poiché l’apprendimento per rinforzo avviene di solito nel corso di un lungo periodo di tempo, con il modello libero di prendere molte decisioni interrelate, può essere difficile raccogliere ogni decisione presa dal modello e tradurla in un risultato comprensibile per gli esseri umani.
Infine, i modelli XAI possono richiedere molte risorse computazionali. Non tutte le aziende dispongono dell’hardware necessario per supportare queste soluzioni più complesse e l’espansione potrebbe comportare ulteriori preoccupazioni di costo. Questa complessità rende anche più difficile la costruzione e l’addestramento di questi modelli.
Passi per utilizzare l’XAI in sicurezza in modo efficace
Le squadre di sicurezza dovrebbero affrontare l’XAI con attenzione, considerando queste sfide e l’importanza della spiegabilità nell’IA per la sicurezza informatica. Una soluzione consiste nell’utilizzare un secondo modello di IA per spiegare il primo. Strumenti come ChatGPT possono spiegare il codice in linguaggio umano, offrendo un modo per spiegare agli utenti perché un modello sta prendendo determinate scelte.
Questo approccio è utile se le squadre di sicurezza utilizzano strumenti di IA più lenti rispetto a un modello trasparente fin dall’inizio. Queste alternative richiedono maggiori risorse e tempo di sviluppo, ma daranno risultati migliori. Molte aziende offrono ora strumenti XAI pronti all’uso per semplificare lo sviluppo. L’utilizzo di reti avversarie per comprendere il processo di addestramento dell’IA può anche essere utile.
In entrambi i casi, le squadre di sicurezza devono lavorare a stretto contatto con esperti di IA per assicurarsi di comprendere i loro modelli. Lo sviluppo dovrebbe essere un processo interdipartimentale, più collaborativo, per garantire che tutti coloro che ne hanno bisogno possano comprendere le decisioni dell’IA. Le aziende devono fare della formazione sulla competenza dell’IA una priorità perché avvenga questo cambiamento.
L’IA per la sicurezza informatica deve essere spiegabile
L’IA spiegabile offre trasparenza, maggiore precisione e il potenziale per miglioramenti continui, tutti cruciali per la sicurezza informatica. La spiegabilità diventerà sempre più importante con la pressione regolamentare e la fiducia nell’IA che diventeranno questioni più significative.
L’XAI potrebbe aumentare le sfide di sviluppo, ma i benefici ne valgono la pena. Le squadre di sicurezza che iniziano a lavorare con esperti di IA per costruire modelli spiegabili fin dall’inizio possono sfruttare appieno il potenziale dell’IA.
Immagine in primo piano Credit: Foto di Ivan Samkov; Pexels; Grazie!
