DiskANN è il metodo di indicizzazione vettoriale di Microsoft per una ricerca approssimata dei vicini più prossimi veloce, spesso usato nei sistemi di recupero basati su SQL per l’AI. Anziché confrontare parole chiave esatte, paragona vettori di embedding e restituisce gli elementi più simili, come documenti, ticket, log o testo di policy.
In ambito di sicurezza informatica, questo è importante perché la ricerca vettoriale può accelerare il retrieval-augmented generation, il threat hunting e le indagini su grandi set di dati governati. I difensori possono usare DiskANN per trovare messaggi di phishing simili, descrizioni di malware o incidenti in una knowledge base supportata da SQL. Il rischio per la sicurezza è che la ricerca per similarità possa esporre materiale sensibile se gli indici includono dati al di fuori delle autorizzazioni previste o dei confini di classificazione. Buoni controlli includono limitare l’ambito dell’indice, applicare regole di accesso a righe e colonne, rivedere quali dati vengono trasformati in embedding e monitorare eventuali poisoning o contenuti manipolati che alterano i risultati del recupero.