L’Intelligenza Artificiale sta diventando una presenza sempre più centrale nel settore finanziario. Analizza transazioni, individua frodi, supporta la concessione di credito e contribuisce ai processi di controllo e conformità. Ma cosa succede quando il problema non riguarda l’algoritmo in sé, bensì i dati che lo hanno addestrato?
È il tema al centro dell’analisi di Simona Riela, Senior Channel and Territory Manager di Object First in Italia, che richiama l’attenzione su una minaccia ancora poco conosciuta dal grande pubblico ma sempre più rilevante per le organizzazioni che fanno affidamento sull’AI: il Data Poisoning. Un attacco silenzioso, difficile da individuare e potenzialmente in grado di alterare decisioni che coinvolgono milioni di euro, clienti e operazioni critiche.
Data Poisoning, ovvero quando i dati diventano un’arma
Per capire il Data Poisoning bisogna partire da un presupposto: un sistema di Intelligenza Artificiale è affidabile tanto quanto i dati con cui viene addestrato. Se quei dati vengono manipolati, anche il modello finirà per produrre risultati distorti.
Il Data Poisoning consiste proprio nell’introdurre modifiche intenzionali nei dataset utilizzati durante la fase di training. In alcuni casi vengono alterate le etichette associate ai dati, in altri vengono inserite informazioni false o fuorvianti. Esistono poi tecniche ancora più sofisticate che mantengono un’apparenza di normalità, rendendo l’attacco particolarmente difficile da rilevare.
Tra le modalità più diffuse figurano il Label Flipping, che modifica le classificazioni corrette inducendo il modello a commettere errori, il Data Injection, basato sull’inserimento di dati falsi, i Backdoor Attacks, che introducono trigger nascosti capaci di attivare comportamenti indesiderati, e i cosiddetti Clean-Label Attacks, considerati tra i più complessi proprio perché i dati alterati continuano a sembrare perfettamente legittimi.
Il risultato è un sabotaggio che non avviene dall’esterno, come nei tradizionali attacchi informatici, ma dall’interno del processo di apprendimento della macchina.
Perché il settore finanziario è particolarmente esposto
Se un modello compromesso suggerisce un film sbagliato su una piattaforma di streaming, il danno è limitato. In ambito finanziario la situazione cambia radicalmente. Secondo l’analisi di Riela, uno degli scenari più critici riguarda il rilevamento delle frodi. Un sistema addestrato su dati compromessi potrebbe non riconoscere operazioni realmente fraudolente oppure, al contrario, classificare come sospette transazioni perfettamente legittime. Entrambe le situazioni possono tradursi in perdite economiche e danni reputazionali.
Anche il trading algoritmico rappresenta un terreno sensibile. Dati alterati possono influenzare il comportamento dei sistemi automatici e contribuire a decisioni che incidono sui prezzi degli asset e sulla fiducia degli investitori.
Le conseguenze non si fermano qui. Processi di valutazione del credito basati su informazioni non affidabili rischiano di approvare richieste che non dovrebbero essere accettate o di respingere finanziamenti meritevoli. Allo stesso tempo, possono emergere criticità sul fronte della compliance, con decisioni automatizzate che non rispettano i requisiti di trasparenza, equità e gestione del rischio richiesti dalle normative di settore.
Particolarmente delicato è anche l’impatto sui sistemi AML e KYC, utilizzati rispettivamente per il contrasto al riciclaggio di denaro e per la verifica dell’identità dei clienti. Dati compromessi possono ridurne l’efficacia, consentendo a soggetti ad alto rischio di aggirare i controlli oppure generando un numero elevato di falsi positivi che rallentano le attività operative.
La difesa che punta sull’immutabilità
Di fronte a minacce che agiscono sui dati e non soltanto sulle infrastrutture, le tradizionali misure di sicurezza possono non essere sufficienti. Per questo, nell’analisi di Object First, assume un ruolo centrale il concetto di storage immutabile.
La caratteristica fondamentale di questa tecnologia è l’impossibilità di modificare, cancellare o crittografare i dati archiviati, persino in presenza di credenziali amministrative privilegiate. In un contesto in cui gli attacchi basati sull’AI diventano sempre più sofisticati, poter contare su copie di backup integre e non alterabili rappresenta una garanzia importante per la continuità operativa.
Non si tratta soltanto di una misura tecnica, ma di un elemento che può contribuire anche al rispetto delle normative sulla conservazione e sulla sicurezza dei dati. Per gli istituti finanziari significa avere la possibilità di recuperare informazioni affidabili anche nel caso in cui i sistemi di rilevamento non riescano a identificare tempestivamente una compromissione.
Il Data Poisoning resta una minaccia ancora poco visibile rispetto ad altre forme di cybercrime, ma proprio questa sua natura discreta lo rende particolarmente insidioso. E mentre l’Intelligenza Artificiale continua a conquistare spazio nei processi decisionali della finanza, la qualità e l’integrità dei dati diventano un tema sempre meno tecnico e sempre più strategico.
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Marco Brunasso
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