In occasione del Mese Europeo della Cybersecurity (ECSM), Amazon Web Services (AWS) presenta un quadro di buone pratiche per costruire architetture di rete sicure e scalabili a supporto delle applicazioni di intelligenza artificiale generativa, con un approccio di difesa in profondità (defense in depth) che combina prestazioni, resilienza e protezione multilivello.
L’obiettivo è chiaro: garantire che i carichi di lavoro di AI possano operare in modo affidabile, anche in un contesto in cui gli attacchi informatici evolvono più rapidamente delle difese tradizionali. Le applicazioni di IA generativa – dagli assistenti virtuali ai sistemi di creazione di contenuti – rappresentano oggi un bersaglio privilegiato per chi tenta di colpire infrastrutture critiche e servizi cloud ad alta disponibilità.
Le minacce più comuni per l’IA generativa
Gli esperti di AWS individuano otto categorie principali di minaccia che colpiscono infrastrutture di AI e propongono strumenti integrati per ciascuna di esse.
Attacchi DDoS (Distributed Denial of Service) – tra le minacce più frequenti – puntano a saturare banda e capacità di calcolo, rendendo inaccessibili le applicazioni. AWS Shield protegge in modo automatico i servizi contro gli attacchi volumetrici, mentre la versione Shield Advanced introduce un’intelligence in tempo reale e il supporto diretto del team AWS Shield Response Team, assicurando continuità anche sotto pressione.
Attacchi al livello applicativo (Layer 7) si presentano con traffico apparentemente legittimo ma progettato per sovraccaricare endpoint o API. AWS WAF (Web Application Firewall) identifica e blocca le richieste malevole, applica limiti di traffico per indirizzo IP e distingue i bot legittimi da quelli dannosi, garantendo protezione a livello di applicazione.
Errori di configurazione e vulnerabilità del codice rappresentano un’altra minaccia cruciale. Con Amazon Inspector, la scansione continua dei workload consente di individuare vulnerabilità note (CVE) e configurazioni rischiose, riducendo il margine di esposizione.
Per contrastare SQL Injection e Cross-Site Scripting (XSS), AWS integra nel WAF regole basate sulle linee guida OWASP Top 10, bloccando automaticamente i pattern più comuni e riducendo il rischio di furto o alterazione dei dati.
Proteggere i contenuti e monitorare le anomalie
Le applicazioni di IA sono oggi esposte anche a bot e scraping automatizzati, utilizzati per raccogliere testi, immagini o dati generati dai modelli. Con Bot Control, AWS WAF distingue i bot autorizzati da quelli sospetti, limitando richieste anomale e proteggendo contenuti proprietari e infrastrutture cloud.
Un altro pilastro della strategia AWS è la rilevazione proattiva delle attività sospette. Servizi come Amazon GuardDuty e Amazon Detective identificano comportamenti anomali, accessi non autorizzati e tentativi di compromissione, mentre Amazon CloudWatch garantisce visibilità in tempo reale attraverso metriche e log centralizzati.
Isolamento e accesso sicuro ai foundation model
La difesa in profondità include anche il controllo del traffico e l’isolamento delle reti interne. Con AWS Network Firewall, le aziende possono applicare regole granulari di filtraggio e ispezione dei pacchetti (deep packet inspection), bloccando comunicazioni sospette e segmentando le subnet della Virtual Private Cloud (VPC).
Per i servizi di intelligenza artificiale generativa basati su Amazon Bedrock, AWS introduce connessioni private e sicure tramite AWS PrivateLink, evitando il passaggio su Internet pubblico. In questo modo gli sviluppatori possono personalizzare foundation model mantenendo i dati all’interno della rete AWS e controllando gli accessi attraverso policy IAM (Identity and Access Management).
La difesa multilivello AWS
La strategia di difesa integrata proposta da AWS si fonda sulla combinazione di più strumenti e livelli di sicurezza:
- CloudFront + AWS Shield + AWS WAF per la protezione Edge contro DDoS e traffico malevolo.
- Network Firewall + ALB + Security Groups per segmentazione e isolamento interno.
- PrivateLink + Amazon Bedrock per connessioni sicure ai foundation model.
- GuardDuty + Inspector + Detective per rilevamento e risposta alle minacce.
- CloudWatch per monitoraggio e gestione operativa in tempo reale.
Sicurezza e innovazione, due facce della stessa architettura
Per AWS, la sicurezza delle architetture di IA non è un vincolo ma una condizione abilitante: una rete sicura è quella che permette ai modelli di apprendere, creare e scalare senza interruzioni.
Applicare il modello di difesa in profondità significa costruire barriere multiple, ma coordinate, in grado di reagire in modo dinamico agli attacchi e garantire affidabilità continua. Con queste linee guida, le organizzazioni possono implementare infrastrutture di IA generativa resilienti, conformi e performanti, capaci di difendere modelli, dati e utenti da minacce sempre più sofisticate.
