La Sicurezza Nazionale Richiede la Protezione dei Carichi di Lavoro di Intelligenza Artificiale Moderni

Mentre le pratiche di codifica e le modifiche dei carichi di lavoro guidate dall’intelligenza artificiale affermano di accelerare le prestazioni della missione, introducono anche vulnerabilità del sistema. La sfida è ben compresa – le attuali pratiche di gestione delle vulnerabilità non possono tenere il passo con gli strumenti di intelligenza artificiale in rapida evoluzione, il che aumenta il rischio per le truppe che conducono missioni operative.

Sapere che gli strumenti avranno successo, sia che si tratti di un M27 IAR o dell’intelligenza artificiale guidata C2 che mette fuochi sull’obiettivo, ispira fiducia sul campo. Quando si tratta di sistemi software, possono aumentare l’affidabilità eliminando i rischi dei contenitori software attraverso una completa sicurezza della catena di approvvigionamento del software (SSC).

Le Vulnerabilità dei Contenitori Sono un Rischio Crescente nel Software di Difesa

Ogni organizzazione guidata dal software lotta con le vulnerabilità di sicurezza relative ai contenitori. Il Dipartimento di Guerra (DoW) mira a schierare i migliori sistemi per le truppe operative, ma ciò aumenta il rischio. Il motivo è che la maggior parte dei sistemi di missione si basa su software di base da distribuzioni Linux e basi software della comunità con basi software eccessivamente grandi. I sistemi costruiti su questo software open-source contengono tipicamente vulnerabilità critiche e esposizioni (CVE) note e sconosciute.

Per affrontare questo problema, le immagini curate che includono correzioni per queste CVE riducono drasticamente la superficie di attacco. Inoltre, il codice non necessario rappresenta un rischio aggiuntivo, poiché questo codice può nascondere CVE. La distribuzione di immagini software indurite mitiga questo rischio eliminando il codice non necessario. Senza indurimento, il codice in eccesso aumenta la superficie di attacco vulnerabile e introduce CVE nascoste. È anche fondamentale valutare ogni CVE come parte del contesto in cui si manifesta. Le CVE sono sfruttabili negli ambienti, nei sistemi operativi e nell’hardware in cui vengono scoperte come riproducibili. L’analisi intelligente, la profilazione e la comprensione del software di produzione determineranno se ogni CVE individuale impatta l’ambiente di destinazione e identificheranno quali CVE sono duplicate e semplicemente appaiono in più pacchetti.

Gli Strumenti di Codifica dell’Intelligenza Artificiale Amplificano il Problema

Gli strumenti di codifica dell’intelligenza artificiale sono motori intensivi di risorse utilizzati per sviluppare, formare e distribuire modelli, ma spesso si concentrano sugli stati finali piuttosto che sull’ottimizzazione del calcolo e dell’archiviazione operativa. Di conseguenza, amplificano i problemi di sicurezza utilizzando indiscriminatamente distribuzioni open-source piuttosto che immagini curate e indurite.

Gli strumenti di codifica dell’intelligenza artificiale di oggi cambiano costantemente, hanno molte dipendenze open-source e si distribuiscono più ampiamente degli strumenti tradizionali. I modelli, i framework e i servizi di supporto si aggiornano quotidianamente o settimanalmente piuttosto che trimestralmente o annualmente, e ogni manufatto software non indurito implementato da questi strumenti magnifica il rischio. Questi non sono nuovi rischi, ma con l’intelligenza artificiale ora si stanno accelerando. Ad esempio, i backlog di vulnerabilità crescono più velocemente poiché viene distribuito più software. A titolo di prova, la lista CVE del 2025 ha registrato in media 132 nuove vulnerabilità al giorno, il 20% in più rispetto all’anno precedente e il triplo rispetto al 2020.

La Gestione Inadeguata delle Vulnerabilità Produce Conseguenze Operative

Le conseguenze operative della gestione inadeguata delle vulnerabilità includono:

• Restrizioni alle tecnologie accessibili all’ATO, con meno strumenti di intelligenza artificiale approvati per la produzione
• Rallentamenti nella distribuzione dell’intelligenza artificiale poiché gli stack dei contenitori non superano la conformità sui tempi della missione
• Incapacità di competere con le tattiche dell’intelligenza artificiale avversaria, aumentando i rischi della missione
• Costi finanziari ricorrenti elevati richiesti per gestire i backlog di vulnerabilità
• Ingegneri altamente qualificati concentrati sull’inseguimento e sulla patching delle CVE piuttosto che sulla consegna di nuove funzionalità

Con o senza intelligenza artificiale, le pratiche di gestione delle vulnerabilità per le soluzioni DoW devono soddisfare i tempi della missione. Le piattaforme abilitate all’intelligenza artificiale devono migliorare la difesa informatica, non aumentare l’esposizione alla sicurezza. Le soluzioni scelte devono affrontare l’esposizione pertinente al runtime, ridurre il numero di CVE e consentire agli funzionari autorizzanti di distinguere il rumore dall’impatto della missione. Risolvere questo problema tiene le unità lontane da sforzi di indurimento one-off, creando un flusso di lavoro coerente e basato sui dati.

L’Approccio Vincente per la Difesa Nazionale

Il miglior processo sicuro è quello che consente operazioni più veloci e più sicure abilitate dall’intelligenza artificiale, una solida fondazione di contenitori zero-trust e dati di rischio della catena di approvvigionamento del software ad alta fedeltà per i comandanti.

Le agenzie di difesa dovrebbero iniziare con immagini con zero CVE, quindi eliminare vulnerabilità aggiuntive rimuovendo componenti non utilizzati anziché patching per ridurre i percorsi di rischio accettabili. Le immagini indurite risultano in superfici di attacco più piccole e narrazioni di rischio più chiare per accelerare l’accredito dei sistemi abilitati all’intelligenza artificiale, liberando i team di sicurezza per concentrarsi su missioni di priorità più elevate anziché sulla triage infinita delle vulnerabilità.

Inoltre, le bolle di materiali del software (SBOM), le bolle di materiali di runtime (RBOM) e le immagini indurite forniscono agli operatori e ai team di sicurezza una visione stratificata e precisa del runtime dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale in contenitori. Questo approccio supporta direttamente i principi di zero trust e si allinea con i requisiti di visibilità della catena di approvvigionamento del software del team Enduring Security Framework (ESF), mostrando cosa c’è nel software, il suo comportamento e i meccanismi di consegna.

Le pratiche di valutazione del rischio e di attestazione del DoW dovrebbero accompagnare i contenitori con artefatti leggibili da macchina e bollettini di sicurezza tecnica. Ciò consente agli sviluppatori e agli operatori di sottoscrivere i contenitori necessari e di ricevere punteggi di rischio coerenti e avvisi se si verificano nuovi problemi. Per il Comando, ciò agisce come un pratico “controllo del motore” sui pile di software critici, abilitando le decisioni per andare oltre la scoperta commerciale nella direzione della missione allineata alla velocità delle operazioni guidate dall’intelligenza artificiale.