Bu makale, Yapay Zeka ve veri güvenliği sorunlarını daha iyi anlamanıza yardımcı olacak, şimdi INVIAI ile keşfedelim!

Yapay Zeka (YZ) endüstrileri ve toplumu dönüştürüyor, ancak aynı zamanda kritik veri güvenliği endişelerini de gündeme getiriyor. Modern YZ sistemleri, hassas kişisel ve kurumsal bilgileri içeren büyük veri setleriyle besleniyor. Bu veriler yeterince korunmazsa, YZ sonuçlarının doğruluğu ve güvenilirliği tehlikeye girebilir.

Aslında, siber güvenlik “YZ sistemlerinin güvenliği, dayanıklılığı, gizliliği, adaleti, etkinliği ve güvenilirliği için gerekli bir ön koşul” olarak kabul edilmektedir. Bu da verilerin korunmasının sadece bir BT sorunu olmadığını, YZ’nin zarar vermeden fayda sağlamasını garanti altına almak için temel olduğunu gösterir.

YZ dünya çapında temel operasyonlara entegre oldukça, kuruluşların bu sistemleri besleyen verileri koruma konusunda dikkatli olmaları gerekir.

YZ Gelişiminde Veri Güvenliğinin Önemi

YZ’nin gücü veriden gelir. Makine öğrenimi modelleri, eğitildikleri verilere dayanarak kalıpları öğrenir ve kararlar verir. Bu nedenle, YZ sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasında veri güvenliği hayati önemdedir. Bir saldırgan veriyi değiştirebilir veya çalabilirse, YZ’nin davranışı ve çıktıları bozulabilir veya güvenilmez hale gelebilir.

Başarılı YZ veri yönetimi stratejileri, verinin herhangi bir aşamada manipüle edilmediğini veya bozulmadığını, kötü niyetli veya yetkisiz içerik içermediğini ve istenmeyen anormalliklere sahip olmadığını garanti etmelidir.

Özetle, YZ yaşam döngüsünün tüm aşamalarında – tasarım ve eğitimden uygulama ve bakıma kadar – veri bütünlüğü ve gizliliğinin korunması güvenilir YZ için esastır. Siber güvenliğin bu aşamalardan herhangi birinde ihmal edilmesi, tüm YZ sisteminin güvenliğini zayıflatabilir. Uluslararası güvenlik kurumlarının resmi rehberleri, YZ modellerinin tasarımı, geliştirilmesi, işletilmesi ve güncellenmesinde kullanılan tüm veri setlerine sağlam ve temel siber güvenlik önlemlerinin uygulanması gerektiğini vurgular.

Kısacası, güçlü veri güvenliği olmadan YZ sistemlerinin güvenli veya doğru olduğuna güvenemeyiz.

YZ Çağında Veri Gizliliği Zorlukları

YZ ve veri güvenliğinin kesişimindeki en büyük sorunlardan biri gizliliktir. YZ algoritmaları, etkili çalışabilmek için genellikle çevrimiçi davranışlar, demografik bilgiler ve biyometrik tanımlayıcılar gibi büyük miktarda kişisel veya hassas veriye ihtiyaç duyar. Bu da verilerin nasıl toplandığı, kullanıldığı ve korunduğu konusunda endişeler yaratır. Yetkisiz veri kullanımı ve gizli veri toplama yaygın sorunlar haline gelmiştir: YZ sistemleri, bireylerin tam bilgisi veya onayı olmadan kişisel bilgilere erişebilir.

Örneğin, bazı YZ destekli hizmetler internetten veri toplar – tartışmalı bir örnek, sosyal medya ve web sitelerinden izin alınmadan 20 milyardan fazla görüntüyü toplayan bir yüz tanıma şirketidir. Bu durum, Avrupa otoritelerinin gizlilik yasalarını ihlal ettiği gerekçesiyle ağır para cezaları ve yasaklar getirmesine yol açtı. Bu tür olaylar, veri gizliliğine saygı gösterilmezse YZ yeniliklerinin etik ve yasal sınırları kolayca aşabileceğini gösteriyor.

Dünya genelindeki düzenleyiciler, YZ bağlamında veri koruma yasalarını uygulamaya koyuyor. Avrupa Birliği’nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi çerçeveler, kişisel verilerin nasıl işlenebileceği konusunda katı gereklilikler getirerek küresel YZ projelerini etkiliyor. Ayrıca, 2025’te yürürlüğe girmesi beklenen AB YZ Yasası gibi YZ’ye özgü yeni düzenlemeler, yüksek riskli YZ sistemlerinin veri kalitesi, doğruluğu ve siber güvenlik sağlamlığı için önlemler almasını zorunlu kılacak.

Uluslararası kuruluşlar da bu öncelikleri destekliyor: UNESCO’nun küresel YZ etik önerisi, “Gizlilik ve Veri Koruma Hakkı”nı açıkça içeriyor ve gizliliğin YZ sistem yaşam döngüsü boyunca korunmasını ve yeterli veri koruma çerçevelerinin oluşturulmasını talep ediyor. Özetle, YZ kullanan kuruluşlar, bireylerin verilerinin şeffaf ve güvenli şekilde işlenmesini sağlayarak kamu güvenini korumak için karmaşık gizlilik kaygıları ve düzenlemelerle başa çıkmak zorundadır.

Veri Bütünlüğü ve YZ Sistemlerine Yönelik Tehditler

YZ güvenliği sadece verinin çalınmasına karşı koruma değil, aynı zamanda veri ve modellerin bütünlüğünün karmaşık saldırılara karşı sağlanmasıdır. Kötü niyetli aktörler, YZ sistemlerini veri hattını hedef alarak sömürmenin yollarını keşfetmiştir. 2025’te yayımlanan ortak bir siber güvenlik uyarısı, YZ’ye özgü veri güvenliği risklerini üç ana başlıkta topladı: bozulmuş veri tedarik zincirleri, kötü niyetle değiştirilmiş (“zehirlenmiş”) veriler ve veri kayması. Aşağıda bu ve diğer önemli tehditleri açıklıyoruz:

• Veri Zehirleme Saldırıları: Zehirleme saldırısında, bir saldırgan kasıtlı olarak YZ sisteminin eğitim setine yanlış veya yanıltıcı veri enjekte ederek modelin davranışını bozar. YZ modelleri eğitim verilerinden “öğrendiği” için, zehirlenmiş veri yanlış kararlar veya tahminler yapılmasına yol açabilir.
  Örneğin, siber suçlular spam filtresinin eğitim verisine kötü amaçlı örnekler eklerse, YZ tehlikeli kötü amaçlı yazılım içeren e-postaları güvenli olarak sınıflandırmaya başlayabilir. Gerçek dünyadan ünlü bir örnek, Microsoft’un 2016’daki Tay chatbot olayıdır – internet trolleri, chatbot’a saldırgan girdiler vererek Tay’ın toksik davranışlar öğrenmesine neden oldu. Bu, koruma önlemleri yoksa kötü verinin YZ sistemini ne kadar hızlı bozabileceğini gösterdi.

  Zehirleme daha ince olabilir: saldırganlar, modelin çıktısını kendi lehlerine kaydıracak şekilde tespit edilmesi zor küçük bir veri yüzdesini değiştirebilir. Zehirlemeyi tespit etmek ve önlemek büyük bir zorluktur; en iyi uygulamalar arasında veri kaynaklarının doğrulanması ve şüpheli veri noktalarını tespit etmek için anomali tespiti yer alır.

• Rakip Girdiler (Kaçınma Saldırıları): Bir YZ modeli eğitilip uygulandıktan sonra bile, saldırganlar onu kandırmak için dikkatle hazırlanmış girdiler sunabilir. Kaçınma saldırısında, giriş verisi ince bir şekilde değiştirilerek YZ’nin yanlış yorumlaması sağlanır. Bu değişiklikler insan gözüyle fark edilmeyebilir ancak modelin çıktısını tamamen değiştirebilir.
  Bilgisayarla görme sistemlerinde klasik bir örnek: Araştırmacılar, birkaç küçük çıkartma yapıştırmanın veya bir miktar boya eklemenin dur işaretini otonom aracın YZ’si için hız sınırı işareti olarak algılanmasını sağlayabileceğini gösterdi. Aşağıdaki görsel, insan için önemsiz görünen küçük değişikliklerin YZ modelini nasıl tamamen şaşırtabileceğini gösteriyor. Saldırganlar benzer tekniklerle yüz tanıma veya içerik filtrelerini, görüntülere veya metne görünmez bozulmalar ekleyerek aşabilir. Bu tür rakip örnekler, YZ’nin kalıp tanıma yeteneğinin insanın beklemediği şekillerde sömürülebileceğini ortaya koyuyor.

Dur işaretine yapılan küçük değişiklikler (ince çıkartmalar veya işaretlemeler gibi) bir YZ görsel sistemini yanlış okumaya yönlendirebilir – bir deneyde, değiştirilmiş dur işareti sürekli olarak hız sınırı işareti olarak algılandı. Bu, rakip saldırıların YZ’yi, modellerin verileri yorumlama biçimindeki tuhaflıklardan yararlanarak nasıl kandırabileceğinin bir örneğidir.

• Veri Tedarik Zinciri Riskleri: YZ geliştiricileri genellikle dış veya üçüncü taraf veri kaynaklarına (ör. web kazıma veri setleri, açık veriler veya veri toplayıcılar) güvenir. Bu, tedarik zinciri zafiyeti yaratır – kaynak veri bozulmuş veya güvenilir olmayan bir yerden geliyorsa, gizli tehditler içerebilir.
  Örneğin, halka açık bir veri seti kötü niyetli girdiler veya küçük hatalarla kasıtlı olarak kirletilmiş olabilir ve bu da daha sonra YZ modelini etkileyebilir. Veri kaynağının doğruluğunu (verinin nereden geldiğini ve değiştirilmediğini bilmek) sağlamak çok önemlidir.

  Güvenlik kurumlarının ortak rehberi, YZ hattında veri hareket ederken veri özgünlüğünü doğrulamak için dijital imzalar ve bütünlük kontrolleri gibi önlemler alınmasını önerir. Bu önlemler olmadan, bir saldırgan veriyi yukarıdan değiştirerek (örneğin, bir modelin eğitim verisini halka açık bir depodan indirirken) YZ tedarik zincirini ele geçirebilir.

• Veri Kayması ve Model Bozulması: Tüm tehditler kötü niyetli değildir – bazıları zamanla doğal olarak ortaya çıkar. Veri kayması, verinin istatistiksel özelliklerinin yavaşça değişmesi olgusudur; bu nedenle YZ sisteminin operasyon sırasında karşılaştığı veri, eğitildiği veriyle artık uyuşmaz. Bu, doğrulukta düşüşe veya öngörülemeyen davranışlara yol açabilir.
  Veri kayması kendi başına bir saldırı olmasa da, kötü performans gösteren bir model saldırganlar tarafından sömürülebilir. Örneğin, geçen yılın işlem kalıplarıyla eğitilmiş bir YZ dolandırıcılık tespit sistemi, bu yıl yeni dolandırıcılık taktiklerini kaçırmaya başlayabilir; özellikle suçlular eski modeli atlatmak için uyum sağlarsa.

  Saldırganlar, modelleri şaşırtmak için kasıtlı olarak yeni kalıplar (bir tür kavram kayması) da ekleyebilir. Modellerin güncel verilerle düzenli olarak yeniden eğitilmesi ve performanslarının izlenmesi kaymayı azaltmak için gereklidir. Modellerin güncel tutulması ve çıktılarının sürekli doğrulanması, hem değişen çevreye hem de eski bilgilerin sömürülmesine karşı dayanıklılık sağlar.

• YZ Altyapısına Yönelik Geleneksel Siber Saldırılar: YZ sistemlerinin standart yazılım ve donanım üzerinde çalıştığını unutmamak gerekir; bu da onları geleneksel siber tehditlere karşı savunmasız kılar. Saldırganlar, YZ eğitim verilerini ve modellerini barındıran sunuculara, bulut depolamaya veya veri tabanlarına saldırabilir.
  Bu tür bir ihlal, hassas verilerin açığa çıkmasına veya YZ sistemine müdahaleye yol açabilir. Örneğin, bir yüz tanıma firmasının iç müşteri listesi, saldırganların erişimi sonrası sızdırıldı ve 2.200’den fazla kuruluşun hizmeti kullandığı ortaya çıktı.

  Bu tür olaylar, YZ kuruluşlarının güçlü güvenlik uygulamalarını (şifreleme, erişim kontrolleri, ağ güvenliği) yazılım şirketleri gibi uygulaması gerektiğini gösterir. Ayrıca, model hırsızlığı veya çıkarımı yeni bir endişe kaynağıdır: saldırganlar, özel YZ modellerini çalabilir (hackleme yoluyla veya halka açık bir YZ servisini sorgulayarak modeli tersine mühendislik yapabilir). Çalınan modeller kötüye kullanılabilir veya başka zafiyetlerin bulunması için analiz edilebilir. Bu nedenle, YZ modellerinin korunması (örneğin, dinlenme halinde şifreleme ve erişim kontrolü ile) verilerin korunması kadar önemlidir.

Özetle, YZ sistemleri benzersiz veri odaklı saldırılar (zehirleme, rakip kaçınma, tedarik zinciri müdahalesi) ile geleneksel siber risklerin (hackleme, yetkisiz erişim) bir karışımıyla karşı karşıyadır. Bu, bütünsel bir güvenlik yaklaşımı gerektirir; veri ve YZ modellerinin bütünlüğü, gizliliği ve erişilebilirliği her aşamada korunmalıdır.

Birleşik Krallık Ulusal Siber Güvenlik Merkezi ve ortakları, YZ sistemlerinin “yeni güvenlik açıkları” getirdiğini ve güvenliğin YZ yaşam döngüsü boyunca temel bir gereklilik olması gerektiğini vurgulamaktadır.

YZ: Güvenlik İçin Çifte Keskin Kılıç

YZ yeni güvenlik riskleri getirirken, etik kullanıldığında veri güvenliğini artırmak için güçlü bir araçtır. Bu çift yönlü doğanın farkında olmak önemlidir. Bir yanda siber suçlular saldırılarını güçlendirmek için YZ’yi kullanırken, diğer yanda savunucular siber güvenliği güçlendirmek için YZ’den yararlanıyor.

• Saldırganların Elindeki YZ: Üretken YZ ve gelişmiş makine öğrenimi, karmaşık siber saldırılar düzenlemek için engelleri düşürdü. Kötü niyetli aktörler, oltalama ve sosyal mühendislik kampanyalarını otomatikleştirerek dolandırıcılıkları daha inandırıcı ve tespit edilmesi zor hale getirebilir.
  Örneğin, üretken YZ, bir kişinin yazı stilini taklit eden yüksek derecede kişiselleştirilmiş oltalama e-postaları veya sahte mesajlar oluşturabilir ve kurbanın kandırılma ihtimalini artırır. YZ sohbet botları, müşteri hizmetleri veya meslektaş taklidi yaparak hedeflerle gerçek zamanlı konuşmalar yapabilir ve kullanıcıları şifre veya finansal bilgilerini vermeye ikna etmeye çalışabilir.

  Bir diğer tehdit ise deepfakelerdir – YZ tarafından oluşturulan sentetik video veya ses klipleri. Saldırganlar, CEO’ların veya diğer yetkililerin seslerini taklit eden deepfake seslerle “sesli oltalama” yaparak sahte banka transferlerini yetkilendirmiştir. Benzer şekilde, deepfake videolar dezenformasyon yaymak veya şantaj için kullanılabilir. YZ’nin ölçeklenebilirliği, bu saldırıların daha önce mümkün olmayan bir ölçekte ve bazen inanılırlıkta yapılabilmesini sağlar.

  Güvenlik uzmanları, YZ’nin siber suçluların cephaneliğinde bir silah haline geldiğini ve yazılım açıklarını tespit etmekten kötü amaçlı yazılım üretimine kadar her alanda kullanıldığını belirtiyor. Bu eğilim, kuruluşların savunmalarını güçlendirmesini ve kullanıcıları eğitmesini zorunlu kılıyor; çünkü “insan faktörü” (örneğin, oltalama e-postasına kanmak) genellikle en zayıf halkadır.

• Savunma ve Tespit İçin YZ: Neyse ki, aynı YZ yetenekleri savunma tarafında siber güvenliği önemli ölçüde iyileştirebilir. YZ destekli güvenlik araçları, ağ trafiği ve sistem günlüklerini analiz ederek siber saldırı belirtisi olabilecek anormallikleri tespit edebilir.
  Bir sistemde “normal” davranışın neye benzediğini öğrenen makine öğrenimi modelleri, olağandışı kalıpları gerçek zamanlı olarak işaretleyebilir – böylece saldırganlar yakalanabilir veya veri ihlali anında tespit edilebilir. Bu anomali tespiti, imza tabanlı algılayıcıların kaçırabileceği yeni ve gizli tehditleri belirlemede özellikle faydalıdır.

  Örneğin, YZ sistemleri bir şirkette kullanıcı giriş kalıplarını veya veri erişimini izleyebilir ve olağandışı erişim denemesi ya da alışılmadık miktarda veri indirilmesi durumunda güvenlik ekiplerini uyarabilir (bu, içeriden tehdit veya çalınmış kimlik bilgileri kullanımı olabilir). YZ ayrıca spam ve kötü amaçlı içerik filtrelemede kullanılır; oltalama e-postalarını veya kötü amaçlı yazılımları özelliklerine göre tanımayı öğrenir.

  Dolandırıcılık tespitinde, bankalar ve finans kurumları YZ’yi müşterinin tipik davranışına karşı işlemleri anında değerlendirip şüpheli olanları engellemek için kullanır, böylece dolandırıcılığı gerçek zamanlı önler. Bir diğer savunma uygulaması, zafiyet yönetimidir – makine öğrenimi, en kritik yazılım açıklarını tahmin ederek önceliklendirir ve kuruluşların saldırı gerçekleşmeden önce sistemleri yamalarına yardımcı olur.

  Önemli olarak, YZ insan güvenlik uzmanlarının yerini almaz, onları destekler; ağır veri işleme ve kalıp tanımayı üstlenerek analistlerin inceleme ve müdahaleye odaklanmasını sağlar. Bu YZ araçları ile insan uzmanlığı arasındaki sinerji, modern siber güvenlik stratejisinin temel taşlarından biri haline gelmektedir.

Özetle, YZ hem tehdit ortamını genişletiyor hem de savunmaları güçlendirmek için yeni yollar sunuyor. Bu rekabet ortamı, kuruluşların her iki taraftaki YZ gelişmelerinden haberdar olmalarını gerektiriyor. Sevindirici olan, birçok siber güvenlik sağlayıcısının ürünlerine YZ’yi entegre etmesi ve hükümetlerin YZ destekli siber savunma araştırmalarına yatırım yapmasıdır.

Ancak dikkatli olunmalıdır: Herhangi bir güvenlik aracı test edildiği gibi, YZ savunma sistemleri de saldırganlar tarafından kandırılmadığından emin olmak için titiz değerlendirmeye tabi tutulmalıdır (örneğin, bir saldırgan savunma YZ’sine yanıltıcı veri vererek onu devam eden bir saldırıya “kör” bırakmaya çalışabilir – bu, güvenlik sistemlerine yönelik bir zehirleme türüdür). Bu nedenle, YZ’yi siber güvenlik için kullanmak güçlü doğrulama ve denetimle desteklenmelidir.

YZ Verilerini Güvence Altına Alma İçin En İyi Uygulamalar

Bu tehditler göz önüne alındığında, kuruluşlar YZ ve arkasındaki verileri nasıl güvence altına alabilir? Uzmanlar, YZ sisteminin yaşam döngüsünün her adımına güvenliği entegre eden çok katmanlı bir yaklaşım öneriyor. İşte saygın siber güvenlik kurumları ve araştırmacılardan derlenen bazı en iyi uygulamalar:

• Veri Yönetimi ve Erişim Kontrolü: YZ eğitim verilerine, modellere ve hassas çıktılara kimlerin erişebileceği konusunda sıkı kontrolle başlayın. Sadece güvenilir personel veya sistemlerin veriyi değiştirebilmesini sağlamak için güçlü kimlik doğrulama ve yetkilendirme kullanın. Tüm veriler (dinlenme halinde veya aktarımda) şifrelenmeli, böylece ele geçirilme veya çalınma önlenmelidir.
  Erişimlerin kaydedilmesi ve denetlenmesi hesap verebilirlik için önemlidir – bir sorun çıktığında kayıtlardan kaynak izlenebilir. Ayrıca, en az ayrıcalık prensibini uygulayın: her kullanıcı veya bileşen sadece işlevi için gerekli en az veriye erişmelidir.

• Veri Doğrulama ve Kaynak Takibi: Herhangi bir veri setini eğitim için kullanmadan veya YZ’ye beslemeden önce bütünlüğünü doğrulayın. Dijital imzalar ve özet kontrolleri gibi teknikler, verinin toplandıktan sonra değiştirilmediğini garanti eder. Verinin kaynağının açıkça izlenmesi (köken kaydı) güven oluşturur – örneğin, güvenilir, doğrulanmış kaynaklardan veya resmi ortaklardan gelen verileri tercih edin.
  Topluluk kaynaklı veya web kazıma verisi kullanılıyorsa, anormallikleri tespit etmek için birden fazla kaynaktan çapraz kontrol (bir “konsensüs” yaklaşımı) düşünün. Bazı kuruluşlar yeni verileri izole bir ortamda analiz ederek (örneğin kötü amaçlı kod veya bariz aykırılıklar için) eğitim öncesi inceleme yapar.

• Güvenli YZ Geliştirme Uygulamaları: YZ’ye özgü güvenlik açıklarının yanı sıra tipik yazılım zafiyetlerini de ele alan güvenli kodlama ve dağıtım uygulamalarını takip edin. Örneğin, “tasarımda gizlilik” ve “tasarımda güvenlik” ilkelerini benimseyin: YZ modelinizi ve veri hattınızı baştan koruma önlemleriyle inşa edin, sonradan eklemeyin.
  Birleşik Krallık ve ABD’nin güvenli YZ geliştirme rehberleri, tasarım aşamasında tehdit modellemesi yaparak YZ sisteminize nasıl saldırılabileceğini öngörmenizi önerir. Model geliştirme sırasında, zehirlenmiş verinin etkisini azaltmak için teknikler kullanın – örneğin, eğitim veri setinizde aykırı değer tespiti yaparak %5 gibi küçük bir veri oranı bile modelin zarar görmesini engelleyin.

  Bir diğer yöntem dayanıklı model eğitimidir: modelleri aykırı değerler veya rakip gürültüye karşı daha az hassas hale getiren algoritmalar vardır (örneğin, eğitim verisini hafif bozulmalarla zenginleştirerek modelin direnç kazanmasını sağlamak). Düzenli kod incelemeleri ve güvenlik testleri (özellikle YZ sistemini aktif olarak kırmaya çalışan kırmızı takım egzersizleri) her kritik yazılımda olduğu gibi YZ için de çok önemlidir.

• İzleme ve Anomali Tespiti: Dağıtımdan sonra, YZ sisteminin giriş ve çıkışlarını sürekli izleyin; müdahale veya kayma belirtilerini arayın. Olağandışı kalıplar için uyarılar kurun – örneğin, aniden benzer olağandışı sorguların YZ modelinize akması (zehirleme veya çıkarım saldırısı olabilir) ya da modelin açıkça garip çıktılar vermeye başlaması durumunda. Anomali tespit sistemleri arka planda bu olayları işaretleyebilir.
  İzleme ayrıca veri kalitesi metriklerini de kapsamalıdır; modelin yeni verilerdeki doğruluğu beklenmedik şekilde düşerse, bu veri kayması veya sessiz bir zehirleme saldırısı belirtisi olabilir ve araştırma gerektirir. Doğal kaymayı azaltmak ve yeni YZ algoritması zafiyetleri keşfedildiğinde yamalar uygulamak için modelleri periyodik olarak yeniden eğitmek veya güncellemek akıllıca olur.

• Olay Müdahale ve Kurtarma Planları: En iyi çabalara rağmen, ihlaller veya arızalar olabilir. Kuruluşların YZ sistemleri için özel bir olay müdahale planı olmalıdır. Bir veri ihlali gerçekleşirse, nasıl kontrol altına alınacak ve etkilenen taraflar nasıl bilgilendirilecektir?
  Eğitim verinizin zehirlendiğini fark ederseniz, geri dönmek için yedek veri setleriniz veya önceki model sürümleriniz var mı? En kötü senaryolara hazırlıklı olmak, YZ’ye yönelik bir saldırının operasyonlarınızı uzun süre aksatmasını önler. Kritik verilerin ve model sürümlerinin düzenli yedeklenmesi önemlidir – böylece üretimdeki bir YZ modeli zarar görürse, bilinen iyi bir duruma geri dönebilirsiniz.

  Yüksek riskli uygulamalarda, bazı kuruluşlar yedek YZ modelleri veya toplulukları kullanır; bir model şüpheli davranmaya başlarsa, ikincil model çıktıları çapraz kontrol eder veya sorun çözülene kadar işlemi devralır (bu, emniyet mekanizmalarına benzer).

• Çalışan Eğitimi ve Farkındalık: YZ güvenliği sadece teknik bir konu değildir; insan faktörü büyük rol oynar. Veri bilimi ve geliştirme ekiplerinizi güvenli uygulamalar konusunda eğitin. Rakip saldırılar gibi tehditlerin farkında olmalarını sağlayın ve YZ’ye besledikleri verinin her zaman zararsız olmadığını varsaymasınlar.
  Olağandışı veri eğilimlerinin sorgulanmasını teşvik eden bir şüphecilik kültürü oluşturun. Ayrıca, tüm çalışanları YZ destekli sosyal mühendislik riskleri hakkında bilgilendirin (örneğin, artan deepfake sesler veya oltalama e-postalarını nasıl tanıyacaklarını öğretin). İnsan gözetimi, otomatik sistemlerin kaçırdığı şeyleri yakalayabilir.

Bu uygulamaların hayata geçirilmesi, YZ ve veri güvenliği olaylarının riskini önemli ölçüde azaltabilir. Gerçekten de, ABD Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA) ve ortakları, güçlü veri koruma önlemleri benimsemek, proaktif risk yönetimi yapmak ve YZ sistemleri için izleme ve tehdit tespit yeteneklerini güçlendirmek gibi adımları öneriyor.

Yakın zamanda yayımlanan ortak bir uyarıda, yetkililer kuruluşları “YZ destekli sistemlerde hassas, özel ve kritik verileri korumaya” çağırdı; şifreleme, veri kaynağı takibi ve titiz testler gibi önlemler kullanılması gerektiğini vurguladı. Güvenlik sürekli bir süreç olmalıdır: sürekli risk değerlendirmeleri gelişen tehditlere ayak uydurmak için gereklidir.

Saldırganlar sürekli yeni stratejiler geliştirirken (özellikle YZ’nin yardımıyla), kuruluşların savunmalarını sürekli güncellemesi ve iyileştirmesi gerekir.

Küresel Çabalar ve Düzenleyici Yanıtlar

Dünya genelindeki hükümetler ve uluslararası kuruluşlar, YZ teknolojilerine güven oluşturmak için YZ ile ilgili veri güvenliği sorunlarını aktif şekilde ele alıyor. Daha önce bahsettiğimiz AB’nin yaklaşan YZ Yasası, yüksek riskli YZ sistemleri için şeffaflık, risk yönetimi ve siber güvenlik gerekliliklerini zorunlu kılacak. Avrupa ayrıca güvenlik ihlallerinden YZ sağlayıcılarını sorumlu tutmak için sorumluluk yasalarını güncellemeyi değerlendiriyor.

ABD’de Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST), kuruluşların YZ risklerini, güvenlik ve gizlilik riskleri dahil olmak üzere değerlendirmesine ve azaltmasına rehberlik eden bir YZ Risk Yönetimi Çerçevesi oluşturdu. 2023’te yayımlanan bu çerçeve, güvenilir YZ sistemleri inşa etmek için dayanıklılık, açıklanabilirlik ve güvenlik gibi konuların tasarım aşamasından itibaren dikkate alınmasını vurguluyor.

ABD hükümeti ayrıca büyük YZ şirketleriyle gönüllü siber güvenlik taahhütleri üzerinde çalıştı – örneğin, modellerin bağımsız uzmanlar (kırmızı takımlar) tarafından zafiyetlere karşı test edilmesini sağlamak ve YZ çıktılarının daha güvenli olması için tekniklere yatırım yapmak gibi.

Uluslararası iş birliği YZ güvenliğinde özellikle güçlüdür. 2023’te Birleşik Krallık NCSC, CISA, FBI ve 20’den fazla ülkenin kurumları, güvenli YZ geliştirme için ortak rehberler yayımladı. Bu benzersiz küresel uyarı, YZ güvenliğinin ortak bir zorluk olduğunu vurguladı ve dünya çapındaki kuruluşlar için daha önce bahsedilen güvenli tasarım ilkeleriyle uyumlu en iyi uygulamaları sundu.

Rehber, “güvenliğin YZ yaşam döngüsü boyunca temel bir gereklilik olması gerektiğini” ve sadece sonradan düşünülmemesi gerektiğini belirtti. Bu tür ortak çabalar, YZ tehditlerinin sınır tanımadığını ve bir ülkedeki yaygın kullanılan bir YZ sistemindeki zafiyetin küresel etkiler yaratabileceğini kabul ediyor.

Ayrıca, UNESCO 2021’de ilk küresel YZ etik standardını oluşturdu; bu kapsamlı standart, güvenlik ve gizlilikle ilgili güçlü maddeler içeriyor. UNESCO’nun önerisi, üye devletleri ve şirketleri “istenmeyen zararlar (güvenlik riskleri) ve saldırılara karşı açıklıkların YZ aktörleri tarafından önlenmesi ve ele alınması” için çağırıyor. Ayrıca, YZ bağlamında veri koruma ve insan haklarının korunmasının önemini pekiştiriyor.

OECD’nin YZ ilkeleri ve G7’nin YZ açıklamalarında da benzer temalar görülüyor: hepsi güvenlik, hesap verebilirlik ve kullanıcı gizliliğini güvenilir YZ için temel sütunlar olarak vurguluyor.

Özel sektörde, YZ güvenliğine odaklanan büyüyen bir ekosistem var. Sektör koalisyonları rakip makine öğrenimi araştırmalarını paylaşıyor ve konferanslarda düzenli olarak “YZ Kırmızı Takımı” ve ML güvenliği oturumları yer alıyor. YZ modellerini dağıtımdan önce zafiyetlere karşı test etmeye yardımcı araçlar ve çerçeveler ortaya çıkıyor. Hatta ISO gibi standart kuruluşları, mevcut siber güvenlik standartlarını tamamlayacak YZ güvenlik standartları üzerinde çalışıyor.

Kuruluşlar ve uygulayıcılar için bu küresel rehberler ve standartlarla uyum sağlamak, özen yükümlülüğünün bir parçası haline geliyor. Bu sadece olay riskini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda yasalara uyumu kolaylaştırır ve kullanıcılar ile müşterilerle güven oluşturur. Sağlık ve finans gibi sektörlerde, YZ’nizin güvenli ve uyumlu olduğunu göstermek rekabet avantajı olabilir.

>>> İşinize yarayabilir:

Yapay Zekâ Kullanımının Riskleri

Bireyler ve İşletmeler için Yapay Zekanın Faydaları

YZ’nin dönüştürücü potansiyeli, aynı derecede önemli veri güvenliği zorluklarıyla birlikte gelir. YZ sistemlerindeki verilerin güvenliği ve bütünlüğünün sağlanması opsiyonel değil – YZ çözümlerinin başarısı ve kabulü için temel bir gerekliliktir. Kişisel veri gizliliğinin korunmasından YZ modellerinin müdahaleye ve rakip saldırılara karşı korunmasına kadar kapsamlı bir güvenlik odaklı yaklaşım gereklidir.

Sorunlar teknoloji, politika ve insan faktörlerini kapsar: büyük veri setleri gizlilik yasalarına uygun şekilde sorumlu biçimde işlenmeli; YZ modelleri yeni saldırı tekniklerine karşı korunmalı; kullanıcılar ve geliştiriciler YZ destekli siber tehditler çağında dikkatli olmalıdır.

İyi haber şu ki, YZ ve veri güvenliği konusundaki farkındalık hiç olmadığı kadar yüksek. Hükümetler, uluslararası kuruluşlar ve sektör liderleri güvenli YZ geliştirmeyi yönlendiren çerçeveler ve düzenlemeler geliştiriyor. Aynı zamanda, rakip örneklere dayanıklı algoritmalardan, ham veriyi açığa çıkarmadan faydalı içgörüler sağlayan federated learning ve diferansiyel gizlilik gibi yeni gizlilik koruyucu YZ yöntemlerine kadar ileri araştırmalar devam ediyor.

Güçlü şifreleme, veri doğrulama, sürekli izleme ve daha fazlasını içeren en iyi uygulamaların hayata geçirilmesiyle kuruluşlar riskleri önemli ölçüde azaltabilir.

Sonuç olarak, YZ “öncelikle güvenlik” anlayışıyla geliştirilip uygulanmalıdır. Uzmanların da belirttiği gibi, siber güvenlik YZ’nin faydalarının tam olarak gerçekleşmesi için ön koşuldur. YZ sistemleri güvenli olduğunda, verimlilik ve yeniliklerinden güvenle yararlanabiliriz.

Ancak uyarıları göz ardı edersek, veri ihlalleri, kötü niyetli müdahaleler ve gizlilik ihlalleri kamu güvenini zedeleyebilir ve gerçek zararlar doğurabilir. Bu hızla gelişen alanda proaktif ve güncel kalmak çok önemlidir. YZ ve veri güvenliği aynı madalyonun iki yüzüdür – ancak birlikte ele alınarak YZ’nin vaatlerini herkes için güvenli ve sorumlu şekilde gerçekleştirebiliriz.