Intelligenza Artificiale Generativa nel Ciclo di Intelligence OSINT

L’intelligenza artificiale generativa ha assunto un ruolo cruciale nel ciclo dell’Open Source Intelligence (OSINT), rendendo fondamentali le scelte relative ai modelli da impiegare e alle loro modalità di utilizzo.

In quest’ottica Dario Beniamini – SANS Institute OSINT Instructor, Senior Solutions Consultant presso NUIX, nonché CEO e Co-Fondatore di Intellexia Srls – ha presentato al 22° Forum ICT Security l’intervento intitolato “NO PAIN NO GAIN – L’Intelligenza Artificiale nel Ciclo dell’Intelligence OSINT”.

Partendo da alcune definizioni utili a chiarire i concetti di intelligence e open source intelligence, Beniamini ha definito il ciclo dell’OSINT come un processo strutturato volto alla raccolta e analisi di informazioni da fonti aperte, illustrando come l’intelligenza artificiale possa migliorarne significativamente l’efficienza.

Il relatore ha esposto il contributo che può dare l’AI nelle diverse fasi di questo ciclo, condividendo alcune considerazioni legali ed etiche relative all’uso dell’AI, tra cui il rispetto delle normative vigenti e la gestione dei bias nei modelli più diffusi come ChatGPT. Ha quindi sintetizzato le maggiori difficoltà (“The Pain”) associate alla scelta del modello di intelligenza artificiale da utilizzare, per arrivare ad illustrarne i potenziali benefici (“No Pain, No Gain”).

Guarda la video registrazione completa dell’intervento:

Categorie di Intelligence

Beniamini ha esordito ricordando che l’intelligence rappresenta, essenzialmente, un processo volto a trasformare dati grezzi in informazioni operative.

In campo di intelligence esistono molteplici categorie rilevanti, tra le quali si includono:

• Human Intelligence (HUMINT)
• Communication Intelligence (COMINT)
• Signal Intelligence (SIGINT)
• Measurement and Signature Intelligence (MASINT)
• Technical Intelligence (TECHINT)
• Financial Intelligence (FININT)
• Geospatial Intelligence (GEOINT)
• Open Source Intelligence (OSINT)

Nel contesto dell’OSINT i dati vengono raccolti da fonti aperte e pubblicamente disponibili, per poi essere analizzati e validati.

Attraverso questo processo, i dati si trasformano in open source information.

Dopo essere stati sottoposti a ulteriori analisi e verifiche, possono diventare open source intelligence; oppure (qualora validati attraverso altre categorie di intelligence) evolversi in validated open source intelligence.

Open Source Intelligence (OSINT)

Il relatore ha chiarito come l’espressione “open source” non si riferisca, nel contesto dell’OSINT, all’uso di software open source; bensì a informazioni accessibili pubblicamente, a prescindere dalla difficoltà o dalle tecnologie necessarie per ottenerle.

Il processo OSINT, quindi, implica la raccolta e la valutazione di informazioni da fonti aperte.

Non sempre tali fonti sono immediatamente accessibili. Ad esempio, per accedere ad alcuni dati presenti sui social media è richiesta l’autenticazione tramite un account; inoltre alcune informazioni possono essere pubblicamente disponibili ma accessibili solo a pagamento, come ad esempio le visure camerali in Italia.

L’Open Source Intelligence comprende un ampio spettro di informazioni: dai media quali audio, video e immagini, ai testi provenienti da documenti o articoli di giornale, fino ai dati di geolocalizzazione inclusi nei post pubblicati sulle piattaforme social.

Nel tempo le categorie di intelligence si sono moltiplicate includendo termini specifici per i vari settori in cui si svolgono, come SOCMINT per le attività svolte all’interno dei social media.

Applicazioni dell’OSINT

L’OSINT è ormai parte della nostra quotidianità: a titolo di esempio, Beniamini ha citato le comuni ricerche che siamo abituati a svolgere sul web per valutare l’acquisto di un immobile o per prenotare una vacanza.

Viene altresì utilizzato da organizzazioni, risorse umane, giornalisti investigativi, governi e forze di polizia; ma anche in contesti meno leciti, come possono essere le attività di stalking, terrorismo e cybercriminalità. In questo ultimo caso l’OSINT è spesso usato per raccogliere informazioni preliminari su un obiettivo prima di un attacco di social engineering, costruendo una falsa identità o “sockpuppet”.

In ambito aziendale l’OSINT può essere utile a selezionare il personale nonché ad analizzare i livelli di soddisfazione dei dipendenti, monitorando commenti e reazioni sui social media per comprendere lo “stato di salute” dell’azienda. Trova inoltre applicazione a fini di due diligence, nel marketing, nella competitive intelligence e spesso anche nel data enrichment, dove permette di aggregare più informazioni da varie fonti aperte (a pagamento o gratuite).

Il ciclo OSINT

Nell’intervento è stato ricordato che, sebbene ne esista più di una variante, il ciclo OSINT può essere suddiviso in quattro fasi principali:

1. Planning e Direction – definizione degli obiettivi, delle fonti e delle regole di ingaggio. Spesso sottovalutata, questa fase è invece cruciale per evitare discrepanze tra le aspettative del committente e i risultati finali.
2. Collection – acquisizione delle informazioni utilizzando metodi di data crawling.
3. Analysis e Correlation – trasformazione dei dati grezzi in informazioni utilizzabili, attraverso tecniche di link analysis e altre metodologie.
4. Dissemination – presentazione al committente del report finale.

Naturalmente, il ciclo OSINT può includere anche ulteriori fasi: tra queste la validazione delle informazioni raccolte attraverso altre forme di intelligence, come la human intelligence (HUMINT), per garantire la maggiore accuratezza possibile.

Regolamentazione dell’Intelligenza Artificiale

Passando al quadro che regolamenta l’uso dell’intelligenza artificiale nel campo dell’intelligence, Beniamini ha ricordato come esistano numerose fonti normative: tra questi ha citato l’Artificial Intelligence Act in ambito di Unione Europea, l’AI Risk Management Framework del NIST negli Stati Uniti e l’Australian Artificial Intelligence Ethics Framework.

La conoscenza di questi regolamenti è fondamentale per stabilire le regole di ingaggio ed evitare che, laddove raccolte in violazione della legge, le informazioni risultino inutilizzabili.

Intelligenza Artificiale Generativa

Sebbene oggi l’intelligenza artificiale sia erroneamente associata ai soli modelli generativi (come quelli diffusi da OpenAI), in realtà è stata utilizzata per anni in molte altre forme: ad esempio gli smartphone utilizzano da tempo algoritmi di machine learning per organizzare le foto personali e creare video ricordo.

L’IA generativa, andando oltre tale modello “deterministico”, ha invece una natura “stocastica”.
Il relatore ha evidenziato come ciò la renda estremamente utile per generare nuovi contenuti ma al tempo stesso imponga alcune cautele, considerando come gli output possano variare nel tempo in base a vari fattori.

Scelta del Modello di Intelligenza Artificiale

L’intervento si è quindi concentrato sul complesso tema relativo alla scelta del modello di intelligenza artificiale da adottare, ricordando come esistano numerose opzioni – ognuna con diverse implicazioni in termini di privacy e controllo sui dati – che spaziano dai modelli open source alle soluzioni commerciali.

Inoltre, a livello di software, si può optare per l’utilizzo del modello tramite API o attraverso un’interfaccia grafica, o ancora implementarlo on-premises o in cloud: il relatore ha evidenziato che, laddove si scelga una soluzione on-premises, è necessario valutare se si dispone di hardware sufficiente (come GPU di tipo NVIDIA).

Secondo Beniamini le organizzazioni dovrebbero valutare attentamente costi e risorse hardware necessarie per l’implementazione di ciascun modello, consapevoli che investire nell’IA generativa può comportare interessanti vantaggi per il loro business.

Benefici dell’Intelligenza Artificiale Generativa nel Ciclo OSINT

Richiamando il ciclo OSINT esposto in precedenza, Beniamini ha evidenziato come l’uso dell’IA generativa offra significativi benefici in ogni fase del processo.

• Planning: l’IA può suggerire ulteriori fonti e termini di ricerca.
• Collection: l’IA può aiutare nella creazione di script per il data gathering.
• Analysis e Correlation: l’IA può velocizzare la traduzione, la trascrizione, il parsing e la sentiment analysis sui contenuti raccolti.
• Dissemination: l’IA può contribuire a migliorare la presentazione del report finale, fornendo supporto nella scrittura e nella sintesi dei risultati.

Un esempio concreto: creazione di un Sock Puppet

A titolo di esempio circa l’impiego dell’IA generativa nelle attività di OSINT, Beniamini ha esposto la creazione di un “sock puppet”, ossia una falsa identità successivamente utilizzabile in operazioni di raccolta d’informazioni.

Nel caso esposto, a partire dal prompt ricevuto, ChatGPT ha generato in brevissimo tempo nome, username e dettagli relativi al profilo social di un uomo di 30 anni: sebbene alcuni aspetti richiedano ancora una verifica manuale, è evidente come l’automazione di parte del lavoro rappresenti un notevole vantaggio.

Creazione di immagini con Reti GAN

Un altro possibile impiego dell’intelligenza artificiale generativa riguarda la creazione di immagini attraverso reti GAN; nel campo dell’OSINT queste immagini sono utili per creare falsi profili che appaiano credibili e non siano riconoscibili come fake.

Il relatore ha esemplificato tale tecnica mostrando al pubblico un volto generato dall’IA combinando le caratteristiche di due volti noti (George Clooney e Brad Pitt), così creando un’immagine completamente nuova e non riconducibile ad alcuna persona reale.

Conclusione

Beniamini ha chiuso il suo intervento ribadendo che – se utilizzata con le dovute precauzioni – l’intelligenza artificiale può rappresentare uno strumento prezioso nelle attività di OSINT.

Alla luce dei notevoli benefici, i potenziali rischi connessi alla violazione della privacy e all’abuso delle informazioni possono essere limitati da un approccio consapevole e rispettoso delle normative, che massimizzi l’impatto positivo dell’IA su tutte le diverse fasi del ciclo di intelligence.

SANS Institute offre una formazione completa e specialistica in ambito OSINT e intelligenza artificiale, fornendo agli operatori le competenze necessarie per affrontare le sfide tecniche, legali ed etiche di questo settore in continua evoluzione.