Hai mai pensato che l’intelligenza artificiale potesse essere… logica?

Ti sei mai chiesto come le aziende di cybersecurity riescano a prevedere e bloccare attacchi sempre più sofisticati? Come fanno a costruire sistemi che, apparentemente, “pensano” in anticipo? La risposta potrebbe essere più semplice – e più antica – di quanto immagini. Stiamo parlando del sillogismo, un metodo deduttivo sviluppato da Aristotele secoli fa, e che sta per tornare a fare la differenza nel mondo della sicurezza informatica.

Il sillogismo si basa su due premesse e una conclusione. Prendiamo un esempio classico: “Tutti i cani sono mammiferi. Fido è un cane. Quindi, Fido è un mammifero.” Sembra banale, ma l’idea fondamentale – la deduzione logica da premesse chiare – sta diventando un elemento chiave nella progettazione di sistemi di sicurezza basati sull’intelligenza artificiale. Invece di affidarsi esclusivamente a modelli probabilistici che imparano dai dati (spesso con risultati imprevedibili), gli esperti stanno utilizzando il sillogismo per definire regole precise e vincolanti.

Questo approccio permette di creare sistemi più robusti, perché la validità della conclusione dipende direttamente dalla verità delle premesse. Se le premesse sono false, la conclusione sarà falsa, e il sistema si comporterà in modo errato. È un meccanismo di controllo intrinseco che rende i sistemi meno vulnerabili a “attacchi avversari” – ovvero, tentativi deliberati di ingannare l’IA.

Il report indica che l’utilizzo del sillogismo in combinazione con l’AI sta portando a un aumento significativo dell’accuratezza nella rilevazione delle minacce. I sistemi di intelligenza artificiale, addestrati su grandi quantità di dati, possono identificare schemi e anomalie. Tuttavia, questi schemi sono spesso complessi e sfumati. Il sillogismo fornisce un filtro logico che aiuta a distinguere tra segnali reali di pericolo e falsi positivi.

Immagina un sistema di rilevamento delle intrusioni in una rete aziendale. Invece di semplicemente cercare modelli di traffico insoliti, il sistema potrebbe essere programmato con premesse come: “Se un utente tenta di accedere a un file sensibile dopo le 22:00, e l’utente non ha autorizzazione per accedere a quel file, allora è una potenziale minaccia.” La conclusione logica – che richiede un’azione immediata – viene derivata in modo automatico.

Il report evidenzia un aspetto spesso sottovalutato: l’incertezza. Mentre l’IA è eccellente nel gestire dati complessi, il sillogismo si basa su una certa chiarezza nelle premesse. L’introduzione di incertezze o ambiguità può compromettere la validità della conclusione. Questo significa che i sistemi basati sul sillogismo devono essere progettati per gestire l’incertezza in modo esplicito, ad esempio attraverso meccanismi di “controllo di coerenza” che verificano se le premesse sono ancora valide.

Questo approccio non elimina il rischio di errori, ma lo rende più prevedibile e gestibile. Invece di affidarsi a un modello probabilistico che potrebbe generare falsi positivi in modo casuale, si ha una base logica per valutare la validità della minaccia.

Se sei coinvolto nella sicurezza informatica, o se lavori con l’intelligenza artificiale, ti consiglio di approfondire questo concetto. Non limitarti a considerare l’IA come un semplice motore di pattern recognition. Inizia a pensare in termini logici, definendo regole chiare e vincolanti per i tuoi sistemi.

Presta particolare attenzione alla qualità delle tue premesse. Assicurati che siano accurate, complete e coerenti. E ricorda: la logica è un’arma potente, soprattutto quando si combatte contro le minacce più sofisticate. Continua a monitorare l’evoluzione di questo campo; il futuro della sicurezza potrebbe dipendere da quanto bene saprai integrare la potenza dell’IA con la precisione del sillogismo.