Il punto di svolta dell'AI
La nuova ricerca globale di IBM e del Ponemon Institute rivela come gli attacchi basati su AI siano in crescita e come le nuove minacce derivanti dai modelli di AI di frontiera stiano imponendo una revisione globale degli investimenti nella sicurezza.
Il costo medio globale di una violazione dei dati, espresso in USD, è aumentato del 12% rispetto allo scorso anno, raggiungendo un nuovo massimo storico, a causa dell'aumento dei costi di rilevamento, escalation e perdita di guadagni.
Aumento degli attacchi basati su AI, guidato da impersonificazioni deepfake e malware abilitati dall'AI, che hanno determinato il volume più elevato di tali incidenti.
Il costo medio globale di una violazione causata da un attacco di model inversion contro un modello di AI, espresso in USD, evidenzia la crescente difficoltà di proteggere i dati di addestramento e le informazioni sensibili.
Risparmi di costo, in USD, ottenuti grazie a un ampio utilizzo dell'AI e dell'automazione nella sicurezza, rispetto alle organizzazioni che non ne fanno alcun uso.
Risultati principali
Unisciti a IBM e agli esperti di cybersecurity del settore mentre analizzano i principali risultati, le indicazioni strategiche e le raccomandazioni su come limitare i rischi derivanti dalle nuove minacce legate ai modelli di AI di frontiera e proteggere i tuoi dati, le persone e le infrastrutture.
Agisci
- Sicurezza delle identità
- Sicurezza dei dati
- Sovranità dell'AI
- Sicurezza post-quantistica
Sicurezza e controllo delle identità agentiche
Con la proliferazione degli agenti AI, i team di sicurezza devono trasformare la gestione degli accessi e dei controlli per proteggere le identità degli agenti. Devono garantire che gli agenti AI operino in modo sicuro attraverso controlli degli accessi dinamici basati sull'identità, autorizzazioni rigorosamente limitate e applicate in modo continuo durante l'esecuzione, oltre a meccanismi di attribuzione delle azioni agli utenti e di tracciabilità ai fini degli audit.
Migliorare le pratiche di sicurezza dei dati dell'AI
Implementa solide pratiche di sicurezza dei dati: data discovery, classificazione, monitoraggio in tempo reale, risposta alle minacce e semplificazione della conformità normativa. Utilizza l'AI e la sicurezza dei dati per proteggere l'integrità delle informazioni ed evitare violazioni. Queste misure sono essenziali, poiché l'AI sta diventando sia un nuovo vettore di attacco che uno strumento per la sicurezza.
Gestire e proteggere i sistemi AI ovunque
Scalando l'AI su piattaforme, ambienti cloud ed ecosistemi, le organizzazioni possono perdere il controllo sul funzionamento dei modelli e sul modo in cui i dati vengono trasformati e consultati. Per mantenere il controllo, è necessario rafforzare la sicurezza delle applicazioni, dei dati e degli agenti AI, assicurando al contempo che i workload nel cloud siano configurati correttamente e monitorati in modo continuo.
Prepararsi alle minacce post-quantistiche
Le lacune nella gestione della crittografia e della cifratura espongono le organizzazioni a maggiori rischi. Per gestire la crittografia nell'era del quantum, le organizzazioni devono adottare algoritmi di cifratura post-quantistica e modernizzare le pratiche di sicurezza individuando gli strumenti crittografici nei loro ambienti, analizzando le vulnerabilità e mitigando i rischi.
