Proteggere l’uso di AI in ambienti OT

Man mano che le organizzazioni con tecnologia operativa (OT) iniziano ad adottare l’AI, la sicurezza deve essere al centro della loro strategia. L’integrazione dell’AI amplia notevolmente la superficie di attacco – una superficie già ampliata dalla convergenza di IT e OT. La maggior parte delle violazioni di OT deriva dalla connettività IT, e i dispositivi OT, che spesso mancano di funzionalità di sicurezza integrate e capacità di patching, sono intrinsecamente difficili da proteggere. L’introduzione dell’AI aggiunge un nuovo livello di complessità a un ambiente già impegnativo.

Per navigare queste sfide, i professionisti della sicurezza devono ripensare il loro approccio. La chiave per proteggere l’AI risiede nel sfruttare l’AI stesso – utilizzando le forze della tecnologia per creare difese potenti.

Crescita dell’adozione di AI e sfide di sicurezza associate

L’adozione di applicazioni AI da parte dei dipendenti sta accelerando rapidamente, guidando l’innovazione in tutti i settori. Le aziende stanno sfruttando l’AI per ottenere un vantaggio competitivo, con i dipendenti che utilizzano strumenti come l’AI generativa per semplificare i flussi di lavoro e aumentare la produttività.

Nel settore OT, il potenziale dell’AI è immenso e sta già trasformando le operazioni. Ad esempio, l’AI sta abilitando la produzione e l’energia, con casi d’uso come la produzione intelligente e il “machine-as-a-service” che sfruttano una nuova tecnologia IoT industriale che sfida fondamentalmente il modello Purdue tradizionale e l’air gapping. Gli edifici intelligenti stanno diventando più efficienti utilizzando l’AI per ottimizzare il consumo di energia, migliorare l’esperienza del personale e automatizzare le attività di manutenzione di routine come il monitoraggio dei sistemi di climatizzazione, l’aggiustamento dell’illuminazione in base all’occupazione e la rilevazione di perdite nel sistema di tubazioni.

Inoltre, la capacità di prendere decisioni guidate dall’AI sta aiutando i professionisti OT ad automatizzare processi complessi come la pianificazione della manutenzione predittiva in base ai modelli di utilizzo delle attrezzature, l’aggiustamento dinamico delle linee di produzione per ottimizzare l’output e la gestione dei livelli di inventario in tempo reale per prevenire carenze. Prendendosi cura di queste attività di routine ma critiche, l’AI consente ai team OT di concentrarsi su attività più strategiche e ad alto valore che guidano l’innovazione e l’efficienza.

Questo sta già accadendo e i casi d’uso stanno uscendo rapidamente. Un recente rapporto di MIT Technology Review Insights ha scoperto che il 64% dei produttori intervistati avevano già iniziato a ricercare o sperimentare con l’AI. In effetti, secondo Gartner, fino al 75% delle decisioni operative potrebbe essere preso all’interno di un’applicazione o processo abilitato all’AI entro il 2030.

Tuttavia, le organizzazioni devono tenere presente che, mentre le applicazioni alimentate da AI offrono opportunità incredibili, presentano anche nuovi problemi per la sicurezza dei dati e ampliano la superficie di attacco potenziale. Man mano che l’adozione di AI decolla, questi sistemi diventano bersagli primari per gli attacchi informatici.

Le applicazioni AI come le macchine connesse richiedono che la telemetria delle macchine venga raccolta direttamente dall’edge all’IT e/o al cloud, il che rompe il modello OT tradizionale e aumenta la superficie di attacco. Spesso, l’OT (o l’IT ombra) può costruire tale stack tecnologico senza la conoscenza o l’approvazione del team di sicurezza IT, esponendo le organizzazioni industriali a minacce da molte applicazioni e asset esterni non autorizzati. Ciò richiede alle organizzazioni di ripensare le loro strategie di sicurezza per proteggere questi asset critici.

L’AI sta essere adottata sempre più dalle organizzazioni man mano che si rendono conto del suo potenziale duplice: ridurre i costi a livello aziendale mentre aumenta i profitti attraverso applicazioni migliorate. Le imprese stanno ora integrando componenti AI nei loro stack di applicazioni per capitalizzare questi vantaggi. Tuttavia, ciò introduce anche nuovi rischi, in particolare intorno all’esposizione di dati sensibili, poiché i sistemi AI si basano su set di dati di inferenza e formazione. Man mano che l’AI diventa una parte più integrante delle operazioni aziendali, proteggere questi set di dati da potenziali minacce è essenziale per mantenere sia la sicurezza che la fiducia.

Proteggere le applicazioni alimentate da AI con il piano guidato da AI giusto

Il genio dell’AI è fuori dalla bottiglia. Non c’è ritorno indietro, il che significa che l’unico modo sicuro per andare avanti è adottare un approccio forte per proteggere queste applicazioni alimentate da AI. E, ironicamente, affrontare le minacce di sicurezza relative all’AI richiede soluzioni alimentate da AI. In un rapporto di Palo Alto Networks e ABI Research (PANW ), 8 su 10 intervistati hanno affermato di credere che l’AI sarebbe essenziale per contrastare gli attacchi alimentati da AI.

Alcuni dei modi in cui l’AI può aiutare con la sicurezza dell’AI sono:

Collaborazione tra team di sicurezza IT e OT: l’AI sta trasformando il modo in cui i team di sicurezza IT e OT collaborano fornendo una visione unificata dei dati di sicurezza che entrambi i lati possono sfruttare. Man mano che gli ambienti OT integrano sempre più tecnologie IT, l’AI aiuta a colmare il divario applicando analisi avanzate su entrambi i domini. Ciò consente una rilevazione delle minacce più precoce, una mappatura più precisa degli attacchi a framework come MITRE ATT&CK e un monitoraggio automatizzato delle anomalie. Migliorando la comunicazione e semplificando le attività di sicurezza di routine, una collaborazione più forte tra i team IT e OT rende possibile l’insight end-to-end abilitato da AI per una migliore rilevazione e sicurezza.

Ampliamento della rilevazione e della risposta alle minacce: l’AI sta trasformando il modo in cui i produttori individuano e rispondono alle minacce, in particolare con rispetto all’analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA) applicata ai molti dispositivi sul pavimento della fabbrica. Gli strumenti AI utilizzano algoritmi per stabilire linee guida per il comportamento normale e trovare rapidamente irregolarità che potrebbero segnalare una minaccia. Gli strumenti di sicurezza IT standard potrebbero non comprendere i protocolli specializzati dell’OT, quindi questa capacità AI è particolarmente importante.

Indirizzo del divario delle competenze informatiche: a livello globale, c’è una stima di carenza di 4 milioni di professionisti della sicurezza informatica qualificati, secondo ISC2. L’AI può aiutare automatizzando alcune delle attività più monotone con cui le squadre stanno lottando e aiutando i nuovi membri del team a gestire operazioni di sicurezza di alto livello. L’automazione AI consente anche al personale di sicurezza di spendere tempo in iniziative strategiche ad alto valore.

Guardando avanti, diverse innovazioni AI sono sull’orlo di avere un impatto positivo sulla sicurezza OT:

• Integrazione di AI con gemelli digitali per creare simulazioni di sicurezza più efficaci
• Maggior precisione nella rilevazione delle minacce, che riduce il numero di falsi positivi
• Maggior capacità di valutare il rischio operativo

Proteggere l’AI, naturalmente, richiede anche di seguire tutte le migliori pratiche per qualsiasi programma di sicurezza, tra cui investire in formazione e sensibilizzazione periodica per il personale, rimanere aggiornati sui requisiti normativi e di conformità e condurre ispezioni di sicurezza continue dei processi e del traffico di rete OT.

Rendere l’AI sicura

La convergenza di OT e IT ha già ampliato la superficie di attacco della rete e della sicurezza dei dati – e l’introduzione dell’AI l’ha ampliata ancora di più. Man mano che le organizzazioni e i loro dipendenti adottano rapidamente l’AI, la tecnologia porta sia opportunità che nuovi rischi, tra cui l’uso di AI ombra non autorizzata.

Considerata l’indiscussa utilità dell’AI, è qui per rimanere, e le sue ramificazioni in termini di sicurezza devono essere affrontate ora. Per proteggere l’uso di GenAI e applicazioni alimentate da AI, le organizzazioni devono sviluppare un piano di sicurezza complessivo che non solo protegga contro le minacce potenziali ma sfrutti anche le capacità dell’AI per rafforzare le loro difese. Le migliori pratiche sopra menzionate forniscono un framework per le organizzazioni per creare o perfezionare una strategia che consenta loro di massimizzare le possibilità dell’AI mentre gestiscono efficacemente i rischi associati.