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Le organizzazioni devono controllare attentamente come viene integrata nei prodotti di aziende esterne, sfruttarla per rafforzare i controlli e prepararsi a eventuali interruzioni del servizio.","È necessario modernizzare la gestione delle identità per poter controllare complesse interazioni tra macchine, autorizzazioni dinamiche e l'accesso ai sistemi basati sull'IA. A tal fine bisogna avvalersi di strumenti di sicurezza più flessibili e adattivi.","Questi ultimi possono contribuire a colmare il divario di competenze in materia di sicurezza DevOps automatizzando i controlli, suggerendo pattern di programmazione affidabili e integrando la sicurezza in ogni fase del ciclo di sviluppo software.","Nel 2025, molti dei tuoi principali strumenti di sicurezza includeranno modelli di IA che non sarai in grado di comprendere a fondo o gestire nella loro interezza. I membri del consiglio di amministrazione della tua organizzazione si staranno già interrogando su cosa fare per prevenire la prossima breccia nel sistema di sicurezza ed evitare di finire sui giornali. Nel frattempo, le aziende concorrenti stanno utilizzando l'IA per automatizzare la sicurezza a un livello assolutamente impensabile solo fino a qualche mese fa. L'evoluzione dei requisiti normativi aggiunge un altro livello di complessità, in quanto le nuove norme dell'Unione europea e della California disciplinano le modalità in cui è possibile utilizzare i sistemi basati sull'IA.\n\nIl panorama della sicurezza si sta evolvendo rapidamente ma, con il giusto approccio, è possibile sfruttare queste sfide per costruire difese più solide e proteggersi dalle nuove minacce informatiche. Ecco tre tendenze a cui è necessario prepararsi e che domineranno il panorama della sicurezza aziendale nel corso di quest'anno.\n\n## 1. Vulnerabilità nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) proprietari\nOggigiorno, molti fornitori integrano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) proprietari nei loro prodotti, esponendo la tua organizzazione a nuovi rischi. La maggior parte di questi LLM sono come scatole nere: non è possibile comprenderne a fondo il funzionamento interno o le misure di sicurezza implementate. I ricercatori nel campo della sicurezza informatica hanno dimostrato la fragilità dei sistemi di protezione dell'IA. La superficie di attacco dei modelli stessi e, di riflesso, dei prodotti che essi supportano è in aumento.\n\nPoiché molti prodotti si basano sui medesimi LLM proprietari, un singolo attacco potrebbe danneggiare molti dei tuoi sistemi nello stesso momento. Una simile concentrazione del rischio è particolarmente preoccupante, in quanto le funzioni aziendali più critiche dipendono da strumenti basati sull'IA. Per far fronte a questa circostanza, dovrai:\n\n- Verificare quali dei tuoi fornitori utilizzano LLM\n- Valutare i controlli di sicurezza messi in atto da questi fornitori\n- Prepararti a eventuali interruzioni dei servizi basati su LLM\n- Sviluppare piani di ripristino per i sistemi critici dipendenti dall'IA\n\n> Per saperne di più: [7 domande da porre al tuo fornitore DevOps per costruire una strategia di IA incentrata sulla trasparenza]((https://about.gitlab.com/the-source/ai/building-a-transparency-first-ai-strategy-7-questions-to-ask-your-devops/)\n\n## 2. Sfide nella gestione delle identità\nI sistemi cloud e di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui controlliamo l'accesso ai sistemi di uso quotidiano. Al giorno d'oggi, i tuoi sistemi di gestione delle identità sono chiamati a gestire:\n\n- Un aumento delle identità non umane basate su servizi\n- Un numero maggiore di connessioni tra macchine\n- Cambiamenti frequenti nelle necessità di accesso ai sistemi di identità\n- Complesse catene di autorizzazioni tra i servizi\n- Sistemi di intelligenza artificiale che richiedono diversi livelli di accesso ai dati\n\nI tradizionali strumenti di Identity and Access Management non sono stati creati per far fronte a queste sfide. Avrai bisogno di versioni più flessibili e in grado di adattarsi rapidamente al mutare delle tue esigenze. Valuta la possibilità di implementare [principi Zero Trust e accessi just-in-time](https://about.gitlab.com/the-source/security/field-guide-to-threat-vectors-in-the-software-supply-chain/) per controllare al meglio questi ambienti dinamici.\n\nInoltre, i team della sicurezza dovrebbero sviluppare strategie mirate e prepararsi ad affrontare le complessità dell'IA agentica applicando gli stessi criteri di rigore e verificabilità che seguono in presenza di utenti umani. Con la proliferazione dei sistemi di intelligenza artificiale, [monitorare e proteggere queste identità non umane](https://about.gitlab.com/blog/improve-ai-security-in-gitlab-with-composite-identities/) diventa importante tanto quanto la gestione dell'accesso degli utenti umani.\n\n## 3. Implementare misure di sicurezza efficienti in un ambiente DevOps\n[In un recente sondaggio](https://about.gitlab.com/developer-survey/), il 58% degli sviluppatori ha dichiarato di avvertire una certa responsabilità nei confronti della sicurezza delle applicazioni. Tuttavia, trovare personale DevOps che possa vantare le necessarie competenze in materia rimane piuttosto difficile. Gli strumenti basati sull'IA possono essere utili per:\n\n- Scandagliare il codice alla ricerca di vulnerabilità di sicurezza e potenziali minacce sin dalle prime fasi del ciclo di sviluppo\n- Ricevere suggerimenti di pattern di programmazione sicuri\n- Impostare automaticamente le autorizzazioni di accesso corrette\n- Automatizzare le attività ripetitive durante tutto il processo di sviluppo\n\nQuesti strumenti possono aiutare il tuo team della sicurezza a lavorare in modo più efficiente e gli sviluppatori a rilevare le vulnerabilità più comuni prima che il codice raggiunga la fase di produzione. Tutto ciò si traduce in un numero minore di incidenti e in una maggiore solidità dei tuoi sistemi.\n\nValuta la possibilità di investire in strumenti in grado di integrarsi direttamente nei flussi di lavoro degli sviluppatori. Se fornisci loro gli strumenti adeguati per produrre codice sicuro, è probabile che lo facciano.\n\n## Agire: adottare l'IA per proteggersi dalle minacce informatiche\nSe vuoi restare al passo con questi cambiamenti, dovrai:\n\n1. Individuare i punti di contatto tra gli strumenti di IA e i tuoi sistemi, valutando i rischi\n1. Aggiornare il tuo approccio alla gestione delle identità per soddisfare le esigenze del cloud e dell'IA\n1. Cercare soluzioni per integrare l'IA in modo efficace nelle operazioni di sicurezza\n1. Informare costantemente il tuo consiglio di amministrazione riguardo alle minacce informatiche emergenti e alle nuove normative legate all'IA\n1. Stringere rapporti con i principali fornitori per capire come funzionano le loro misure di sicurezza basate sull'IA\n1. Formare il tuo team riguardo ai rischi per la sicurezza generati dall'IA, ma anche in merito alle opportunità\n\nSe da una parte l'integrazione dell'IA potrebbe generare minacce mai affrontate prima d'ora, dall'altra ti offre nuovi strumenti per proteggere la tua organizzazione. Concentrati sull'intelligenza artificiale come strumento per rafforzare la security posture della tua organizzazione, facendo al contempo attenzione ai rischi che ne derivano. L'esecuzione periodica di revisioni delle misure di sicurezza basate sull'IA ti aiuterà a prevenire i rischi legati all'integrità dei tuoi sistemi.\n\n## Guardare al futuro\nIl panorama della sicurezza continuerà a evolversi di pari passo con l'intelligenza artificiale. Adotta una strategia flessibile e proattiva in modo da affrontare con le dovute precauzioni sia le minacce emergenti che le nuove opportunità. Costruisci relazioni solide a tutti i livelli della tua organizzazione, in particolare con il dipartimento legale, gli sviluppatori e i team delle operazioni. Questi rapporti ti aiuteranno a fronteggiare in modo più efficace le sfide legate alla sicurezza.\n\nE ricorda che, per quanto la tecnologia si evolva, il tuo obiettivo principale non cambia: proteggere le risorse della tua organizzazione e garantire la sicurezza della operazioni aziendali. 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Joel è attivamente coinvolto nella crescita di GitLab dal 2017. Nei suoi 25 anni di esperienza in posizioni di responsabilità ha operato sia nel settore pubblico degli Stati Uniti, che in piccole e medie imprese a livello internazionale. Joel combina una profonda esperienza nelle politiche governative con una vasta esperienza nei settori tecnologia, sviluppo software, intelligenza artificiale e sicurezza informatica. 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