Pratiche di sviluppo sicuro
AI Security and Risk Management
Angeline Corvaglia
Founder and Digital Transformation Expert
Contrastare le vulnerabilità uniche dell'IA
Provenienza e tracciabilità dei dati
- Provenienza dei dati: origine dei dati
- Tracciabilità: seguire il percorso
Come aiuta la sicurezza
- Attacchi di avvelenamento dei dati
- Dati corrotti
Validazione e sanitizzazione
- Verifica dei dati
- Pulizia dei dati
Garantisce dati:
- accurati
- pertinenti
- privi di manomissioni malevole
Minimizzazione dei dati
- Limitare i dati raccolti e trattati
- Solo ciò che è strettamente necessario
Riduce il rischio di:
- violazioni della privacy
- furto di dati
Crittografia e anonimizzazione
- Crittografia: trasforma i dati sensibili in un formato sicuro
- Anonimizzazione: rimuove i dati personali identificabili
Come aiutano la sicurezza:
- Attacchi mirati all'estrazione di informazioni sensibili
Pratiche di coding sicuro
- Ridurre le vulnerabilità nel codebase
- Code review regolari
- Scanning delle vulnerabilità
- Aderire agli standard di coding
Come aiuta la sicurezza
- Attacchi all'infrastruttura
Controlli di accesso
- Limitare chi può interagire
- Solo soggetti fidati e verificati
Come aiuta la sicurezza
- Attacchi esterni che sfruttano vulnerabilità
Infrastruttura sicura
- Proteggere hardware e software
- Firewall
- Sistemi di rilevamento intrusioni
- Servizi cloud sicuri
Come aiuta la sicurezza
- Minacce mirate all'infrastruttura
La sicurezza non è solo del team tech
Lo sforzo congiunto rende i sistemi di IA sicuri, affidabili e degni di fiducia.
