Con la diffusione dell’intelligenza artificiale generativa in tutti i settori – dagli assistenti virtuali alla creazione di contenuti multimediali in tempo reale – cresce anche la necessità di proteggerne le infrastrutture. Le architetture che alimentano queste applicazioni sono complesse e includono API pubbliche, servizi di inferenza, applicazioni web personalizzate e integrazioni con il cloud: tutti potenziali punti di ingresso per minacce informatiche, vecchie e nuove. In occasione del Mese Europeo della Cybersecurity (ECSM), Amazon Web Services (AWS) propone un insieme di buone pratiche per progettare architetture di rete sicure e scalabili a supporto delle applicazioni di IA generativa, adottando un approccio di difesa in profondità (defense in depth) che unisce prestazioni, resilienza e sicurezza, capace di proteggere i carichi di lavoro di AI.
AWS suggerisce di operare su più livelli di sicurezza: dall’isolamento tramite Virtual Private Cloud (VPC) ai firewall di rete, fino alla protezione delle applicazioni e ai controlli di sicurezza Edge.
Un insieme coordinato di strumenti e strategie per realizzare una difesa completa e multilivello contro le minacce digitali esterne, partendo dalle più comuni che affrontano oggi le applicazioni di AI generativa.
Le principali minacce e le soluzioni AWS per contrastarle
1. Attacchi DDoS a livello di rete:
Gli attacchi DDoS (Distributed Denial of Service) noti anche come attacchi volumetrici, rappresentano una delle minacce più diffuse e insidiose e puntano a saturare la capacità di rete e di calcolo, rendendo inaccessibili i servizi di IA. L’obiettivo è esaurire le risorse del sistema aprendo migliaia di connessioni “a metà” – ovvero non completate – fino a rendere il servizio inaccessibile agli utenti legittimi. Per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa, che richiedono connessioni stabili e risposte a bassa latenza, un attacco di questo tipo può avere effetti devastanti: interruzioni, rallentamenti e perdita di affidabilità. Un’altra forma di attacco volumetrico è quella a riflessione. In questo caso, i criminali informatici sfruttano servizi pubblici come il DNS per amplificare il traffico inviato alla vittima. Basta una piccola richiesta a un server vulnerabile perché questa venga “riflessa” e trasformata in una risposta di grandi dimensioni diretta verso il bersaglio. Questa tecnica è particolarmente pericolosa quando le API di IA generativa sono esposte su Internet: può generare un improvviso e massiccio flusso di traffico indesiderato, saturando gli endpoint e degradando le prestazioni del servizio.
AWS Shield protegge in modo automatico le applicazioni da attacchi volumetrici e di esaurimento risorse. Il livello Standard (AWS Shield Standard,) difende gratuitamente contro gli attacchi volumetrici comuni e quelli che esauriscono le risorse di sistema. Per una protezione più avanzata, AWS Shield Advanced offre intelligence sulle minacce in tempo reale, rate limiting adattivo e accesso 24/7 al team AWS Shield Response Team (SRT). L’accesso al team SRT richiede un abbonamento ai piani Business Support o Enterprise Support. Questa protezione garantisce che i servizi di IA generativa — spesso caratterizzati da alta disponibilità e bassa latenza — rimangano resilienti anche sotto attacchi su larga scala, mantenendo prestazioni e uptime costanti. L’integrazione con servizi come Amazon CloudFront e Elastic Load Balancing aumenta ulteriormente scalabilità e protezione, consentendo alle applicazioni di adattarsi automaticamente ai picchi di traffico senza interruzioni
2. Attacchi al livello applicativo (Layer 7): richieste web malevole
Gli attacchi al livello 7 sono tra i più insidiosi perché imitano i normali modelli di traffico web di un utente reale, eludendo i filtri tradizionali e mirano a sovraccaricare endpoint e API di inferenza. Gli aggressori sovraccaricano gli endpoint applicativi con un flusso massiccio di richieste HTTP — spesso apparentemente indistinguibili da quelle dei clienti legittimi — fino a esaurire la capacità di calcolo dei servizi in particolare nei carichi di lavoro di IA che richiedono un’elevata capacità di inferenza.
A differenza degli attacchi volumetrici DDoS che mirano alla rete, qui la difficoltà maggiore è separare il traffico malevolo da quello reale, rendendo le contromisure tecniche e le regole di mitigazione
AWS WAF (Web Application Firewall) filtra le richieste HTTP dannose, blocca i bot malevoli e limita il numero di richieste per IP con Bot Control e rate limiting.
In combinazione con CloudFront o , Amazon API Gateway, WAF protegge applicazioni e modelli di IA da scraping, credential stuffing e attacchi DDoS applicativi.
3. Vulnerabilità del codice e configurazioni errate
Errori di configurazione o software non aggiornati possono diventare il varco per accessi non autorizzati, fughe di dati o la completa compromissione del sistema e possono esporre le applicazioni di IA a exploit e accessi non autorizzati.
Amazon Inspector è il servizio automatizzato di gestione delle vulnerabilità che esegue continuamente la scansione dei carichi di lavoro AWS alla ricerca di vulnerabilità software ed esposizione involontaria della rete per individuare vulnerabilità note (CVE) nei workload.
4. SQL Injection e Cross-Site Scripting (XSS): attacchi sui dati e sugli utenti
Con la tecnica della SQL injection, i cybercriminali inseriscono comandi SQL dannosi all’interno dei campi di input o dei parametri di query, manipolando così i database di backend per sottrarre o alterare dati sensibili. Le applicazioni di IA generativa, che spesso registrano prompt o interazioni con gli utenti, risultano particolarmente vulnerabili se non adottano un rigoroso controllo e una sanitizzazione degli input.
AWS WAF include regole gestite OWASP Top 10 per bloccare automaticamente pattern noti di SQL Injection e XSS, riducendo drasticamente il rischio di compromissione dei dati o di furto di sessione. L’elenco OWASP Top 10 è un punto di riferimento fondamentale per identificare le principali vulnerabilità delle applicazioni web. Include problemi comuni come controlli di accesso carenti, configurazioni di sicurezza errate e log o monitoraggi insufficienti.
Le soluzioni di IA generativa dovrebbero sempre attenersi alle linee guida OWASP per ridurre il rischio di esposizione all’intero spettro delle minacce applicative.
5. Bot e scraping dei contenuti generati dall’IA
I bot automatizzati prendono sempre più di mira le applicazioni di IA per estrarre testi, immagini, modelli o dati proprietari, spesso protetti da paywall o licenze. Questi bot possono camuffarsi da crawler legittimi, ma in realtà mirano a raccogliere grandi quantità di contenuti, con conseguenze su costi infrastrutturali e violazioni dei termini di servizio.
Strumenti automatici per crawling, scraping o scansione dei sistemi di IA generativa vengono usati non solo per scopi di ricerca, ma anche per analisi di concorrenza, model inversion o per individuare endpoint esposti.
Queste pratiche possono compromettere la privacy dei dati e rivelare comportamenti interni dei modelli a soggetti non autorizzati poiché cercano di estrarre contenuti generati dall’IA o di analizzare endpoint pubblici.
AWS WAF Bot Control distingue i bot legittimi (es. motori di ricerca) da quelli malevoli e consente di bloccare o limitare le richieste sospette.
6. Attività sospette e tentativi di compromissione
Il monitoraggio continuo è essenziale per individuare anomalie nel comportamento delle applicazioni di IA.
Amazon GuardDuty rileva attività anomale, uso sospetto delle API e potenziali compromissioni.
Amazon Detective aiuta ad analizzare gli incidenti di sicurezza e a condurre indagini forensi.
Amazon CloudWatch raccoglie metriche e log per la visibilità in tempo reale.
7. Controllo del traffico e isolamento della rete
Per isolare i componenti dell’applicazione e prevenire movimenti laterali degli attaccanti, è cruciale applicare controlli di rete granulari.
AWS Network Firewall consente di ispezionare il traffico (deep packet inspection), applicare regole di filtraggio stateful/stateless e bloccare comunicazioni sospette, proteggendo le subnet della VPC da attacchi interni o esterni.
8. Connessioni sicure ai foundation model
Le applicazioni di IA generativa che utilizzano Amazon Bedrock possono connettersi in modo privato senza passare da Internet.
Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito di AWS che consente agli sviluppatori di accedere ai foundation model (FM) e di personalizzarli per le proprie applicazioni. Grazie a Bedrock, gli sviluppatori possono creare e scalare applicazioni di IA generativa attraverso un’API, senza doversi occupare della gestione dell’infrastruttura sottostante.
AWS PrivateLink consente la creazione di un interface endpoint verso Bedrock (com.amazonaws.region.bedrock-runtime), mantenendo i dati all’interno della rete AWS.
È possibile aggiungere una endpoint policy AWS Identity and Access Management (IAM) per controllare in modo preciso quali azioni e risorse possono essere utilizzate.
Difesa multilivello: il modello di sicurezza integrato
Una strategia efficace per la sicurezza delle applicazioni di IA generativa unisce tutti questi strumenti in un’unica architettura a più livelli:
- CloudFront + AWS Shield + AWS WAF si occupa della difesa Edge contro DDoS e traffico malevolo.
- Network Firewall + ALB + Security Groups è dedicato al filtraggio, segmentazione e isolamento interno.
- PrivateLink + Amazon Bedrock adatto per accesso privato ai foundation model.
- GuardDuty + Inspector + Detective utilizzato per il monitoraggio, rilevamento e risposta alle minacce.
- CloudWatch per la visibilità e gestione operativa in tempo reale.
Conclusione
Applicando queste linee guida AWS, le organizzazioni possono costruire infrastrutture di IA generativa sicure, resilienti e conformi, capaci di difendere modelli, dati e utenti da minacce sempre più evolute — senza compromettere prestazioni e scalabilità.
A cura di Joydipto Banerjee – Cloud Solution Architect
