Yapay zekâya ne kadar güvenebiliriz?

03.02.2025 - 11:40, Güncelleme: 03.02.2025 - 11:40 586 kez okundu.
 

Yapay zekâya ne kadar güvenebiliriz?

Yapay zekâ asistanınıza güvenmeden önce iki kez düşünmelisiniz zira veri tabanı zehirlenmesi asistanınızın çıktılarını önemli ölçüde hatta tehlikeli bir şekilde değiştirebilir.  Siber güvenlik şirketi ESET güvenlik, gizlilik ve güvenden ödün vermeden yapay zekânın potansiyelini nasıl ortaya çıkarabilirizi araştırdı, önerilerini paylaştı.   Sürekli ortaya çıkan sayısız güvenlik açığından da görebileceğimiz gibi modern teknoloji kusursuz olmaktan çok uzak. Tasarım açısından güvenli sistemler tasarlamak denenmiş ve doğrulanmış bir en iyi uygulama olsa da bunu yapmak kaynakları kullanıcı deneyimi (UX) tasarımı, performans optimizasyonu ve diğer çözümler ve hizmetlerle birlikte çalışabilirlik gibi diğer alanlardan uzaklaştırabilir. Bu nedenle, güvenlik genellikle arka planda kalır ve yalnızca asgari uyumluluk gerekliliklerini yerine getirir. Bu değiş tokuş özellikle hassas veriler söz konusu olduğunda endişe verici hale gelir çünkü bu tür veriler kritiklikleriyle orantılı korumalar gerektirir. Günümüzde, yetersiz güvenlik önlemlerinin riskleri, verilerin işlevselliklerinin temelini oluşturduğu yapay zekâ ve makine öğrenimi (AI/ML) sistemlerinde giderek daha belirgin hale gelmektedir.  Veri zehirlenmesi nedir? Yapay zekâ ve makine öğrenimi modelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme yoluyla sürekli olarak güncellenen temel eğitim veri kümeleri üzerine inşa edilir. Makine öğrenimi yapay zekânın gelişmesinde önemli rol oynar. Makine öğrenimi sayesinde gerçekleşen derin öğrenme, diğer etkenlerle birlikte yapay zekânın yeteneklerini ilerletmesini mümkün kılar. Veriler ne kadar çeşitli ve güvenilir olursa modelin çıktıları da o kadar doğru ve kullanışlı olacaktır. Bu nedenle, eğitim sırasında bu modellerin büyük miktarda veriye erişmesi gerekir. Öte yandan, doğrulanmamış veya iyi incelenmemiş veri kümeleri güvenilmez sonuçların ortaya çıkma olasılığını artırdığından veri yığınlarına güvenmek riskleri de beraberinde getirmektedir. Üretken yapay zekânın, özellikle de büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve bunların yapay zekâ asistanları şeklindeki uzantılarının, modelleri kötü niyetli amaçlarla kurcalayan saldırılara karşı özellikle savunmasız olduğu bilinmektedir.  En sinsi tehditlerden biri, düşmanların modelin davranışını değiştirmeye çalıştığı ve yanlış, önyargılı ve hatta zararlı çıktılar üretmesine neden olduğu veri (veya veri tabanı) zehirlenmesidir. Bu tür tahrifatların sonuçları uygulamalar arasında dalgalanarak güveni sarsabilir ve hem insanlar hem de kuruluşlar için sistemik riskler doğurabilir. Veri zehirlenmesi türleri Veri zehirleme saldırılarının çeşitli türleri vardır, örneğin: ·       Veri enjeksiyonu: Saldırganlar, bir yapay zekâ modelinin davranışını değiştirmesini sağlamak için eğitim verilerine kötü amaçlı veri noktaları enjekte eder. Çevrimiçi kullanıcıların Tay Twitter botunu saldırgan tweetler atacak şekilde yavaşça değiştirmesi buna iyi bir örnektir. ·       İçeriden saldırılar: Normal içeriden tehditlerde olduğu gibi, çalışanlar erişimlerini kötüye kullanarak bir modelin eğitim setini değiştirebilir, davranışını değiştirmek için parça parça değiştirebilirler. İçeriden saldırılar özellikle sinsidir çünkü meşru erişimden faydalanırlar. ·       Tetikleyici enjeksiyonu: Bu saldırı, bir tetikleyici oluşturmak için yapay zekâ modelinin eğitim setine veri enjekte eder. Bu, saldırganların bir modelin güvenliğini aşmasına ve belirlenen tetikleyiciye göre durumlarda çıktısını manipüle etmesine olanak tanır. Bu saldırının tespit edilmesindeki zorluk, tetikleyicinin tespit edilmesinin zor olabilmesinin yanı sıra tetikleyici etkinleştirilene kadar tehdidin uykuda kalmasıdır. ·       Tedarik zinciri saldırısı: Bu saldırıların etkileri özellikle korkunç olabilir. Yapay zekâ modelleri genellikle üçüncü taraf bileşenleri kullandığından tedarik zinciri sürecinde ortaya çıkan güvenlik açıkları sonuçta modelin güvenliğini tehlikeye atabilir ve onu istismara açık hale getirebilir. Yapay zekâ modelleri hem iş hem de tüketici sistemlerine derinlemesine gömüldükçe asistanlar veya verimlilik artırıcılar olarak hizmet verdikçe bu sistemleri hedef alan saldırılar önemli bir endişe kaynağı haline geliyor. Kurumsal yapay zekâ modelleri verileri üçüncü taraflarla paylaşmasa da çıktılarını iyileştirmek için şirket içi verileri silip süpürmeye devam ediyor. Bunu yapmak için hassas bilgi hazinesine erişmeleri gerekir, bu da onları yüksek değerli hedefler haline getirir. Genellikle hassas verilerle dolu olan kullanıcı komutlarını diğer taraflarla paylaşan tüketici modelleri için riskler daha da artmaktadır. Makine öğrenimi ve yapay zekâ gelişimi nasıl güvence altına alınır? ML/AI modelleri için önleyici stratejiler hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların farkındalığını gerektirir. Temel stratejiler şunları içerir: ·       Sürekli kontroller ve denetimler: Kötü niyetli manipülasyon veya önyargılı verilerin onları tehlikeye atmasını önlemek için AI/ML modellerini besleyen veri kümelerinin bütünlüğünü sürekli olarak kontrol etmek ve doğrulamak önemlidir. ·       Güvenliğe odaklanın: Yapay zekâ geliştiricilerinin kendileri de saldırganların hedefinde olabilir, bu nedenle proaktif önleme, erken tespit ve sistemik güvenlik kontrolleri ile saldırı yüzeyini en aza indirmeye yönelik önleme öncelikli bir yaklaşım sağlayabilecek bir güvenlik kurulumuna sahip olmak, güvenli geliştirme için olmazsa olmazdır. ·       Çekişmeli eğitim: Daha önce de belirtildiği gibi, modeller genellikle öğrenmelerini yönlendirmek için profesyoneller tarafından denetlenir. Aynı yaklaşım, modellere kötü niyetli ve geçerli veri noktaları arasındaki farkı öğretmek için de kullanılabilir ve sonuçta zehirleme saldırılarının engellenmesine yardımcı olur. ·       Sıfır güven ve erişim yönetimi: Hem içeriden hem de dışarıdan gelen tehditlere karşı savunmak için bir modelin temel verilerine yetkisiz erişimi izleyebilen bir güvenlik çözümü kullanın. Bu şekilde şüpheli davranışlar daha kolay tespit edilebilir ve önlenebilir. Ek olarak, sıfır güven ile hiç kimseye varsayılan olarak güvenilmez ve erişim izni verilmeden önce birden fazla doğrulama yapılması gerekir. Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı

Yapay zekâ asistanınıza güvenmeden önce iki kez düşünmelisiniz zira veri tabanı zehirlenmesi asistanınızın çıktılarını önemli ölçüde hatta tehlikeli bir şekilde değiştirebilir.  Siber güvenlik şirketi ESET güvenlik, gizlilik ve güvenden ödün vermeden yapay zekânın potansiyelini nasıl ortaya çıkarabilirizi araştırdı, önerilerini paylaştı.

 

Sürekli ortaya çıkan sayısız güvenlik açığından da görebileceğimiz gibi modern teknoloji kusursuz olmaktan çok uzak. Tasarım açısından güvenli sistemler tasarlamak denenmiş ve doğrulanmış bir en iyi uygulama olsa da bunu yapmak kaynakları kullanıcı deneyimi (UX) tasarımı, performans optimizasyonu ve diğer çözümler ve hizmetlerle birlikte çalışabilirlik gibi diğer alanlardan uzaklaştırabilir. Bu nedenle, güvenlik genellikle arka planda kalır ve yalnızca asgari uyumluluk gerekliliklerini yerine getirir. Bu değiş tokuş özellikle hassas veriler söz konusu olduğunda endişe verici hale gelir çünkü bu tür veriler kritiklikleriyle orantılı korumalar gerektirir. Günümüzde, yetersiz güvenlik önlemlerinin riskleri, verilerin işlevselliklerinin temelini oluşturduğu yapay zekâ ve makine öğrenimi (AI/ML) sistemlerinde giderek daha belirgin hale gelmektedir. 

Veri zehirlenmesi nedir?

Yapay zekâ ve makine öğrenimi modelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme yoluyla sürekli olarak güncellenen temel eğitim veri kümeleri üzerine inşa edilir. Makine öğrenimi yapay zekânın gelişmesinde önemli rol oynar. Makine öğrenimi sayesinde gerçekleşen derin öğrenme, diğer etkenlerle birlikte yapay zekânın yeteneklerini ilerletmesini mümkün kılar. Veriler ne kadar çeşitli ve güvenilir olursa modelin çıktıları da o kadar doğru ve kullanışlı olacaktır. Bu nedenle, eğitim sırasında bu modellerin büyük miktarda veriye erişmesi gerekir. Öte yandan, doğrulanmamış veya iyi incelenmemiş veri kümeleri güvenilmez sonuçların ortaya çıkma olasılığını artırdığından veri yığınlarına güvenmek riskleri de beraberinde getirmektedir. Üretken yapay zekânın, özellikle de büyük dil modellerinin (LLM'ler) ve bunların yapay zekâ asistanları şeklindeki uzantılarının, modelleri kötü niyetli amaçlarla kurcalayan saldırılara karşı özellikle savunmasız olduğu bilinmektedir.  En sinsi tehditlerden biri, düşmanların modelin davranışını değiştirmeye çalıştığı ve yanlış, önyargılı ve hatta zararlı çıktılar üretmesine neden olduğu veri (veya veri tabanı) zehirlenmesidir. Bu tür tahrifatların sonuçları uygulamalar arasında dalgalanarak güveni sarsabilir ve hem insanlar hem de kuruluşlar için sistemik riskler doğurabilir.

Veri zehirlenmesi türleri

Veri zehirleme saldırılarının çeşitli türleri vardır, örneğin:

·       Veri enjeksiyonu: Saldırganlar, bir yapay zekâ modelinin davranışını değiştirmesini sağlamak için eğitim verilerine kötü amaçlı veri noktaları enjekte eder. Çevrimiçi kullanıcıların Tay Twitter botunu saldırgan tweetler atacak şekilde yavaşça değiştirmesi buna iyi bir örnektir.

·       İçeriden saldırılar: Normal içeriden tehditlerde olduğu gibi, çalışanlar erişimlerini kötüye kullanarak bir modelin eğitim setini değiştirebilir, davranışını değiştirmek için parça parça değiştirebilirler. İçeriden saldırılar özellikle sinsidir çünkü meşru erişimden faydalanırlar.

·       Tetikleyici enjeksiyonu: Bu saldırı, bir tetikleyici oluşturmak için yapay zekâ modelinin eğitim setine veri enjekte eder. Bu, saldırganların bir modelin güvenliğini aşmasına ve belirlenen tetikleyiciye göre durumlarda çıktısını manipüle etmesine olanak tanır. Bu saldırının tespit edilmesindeki zorluk, tetikleyicinin tespit edilmesinin zor olabilmesinin yanı sıra tetikleyici etkinleştirilene kadar tehdidin uykuda kalmasıdır.

·       Tedarik zinciri saldırısı: Bu saldırıların etkileri özellikle korkunç olabilir. Yapay zekâ modelleri genellikle üçüncü taraf bileşenleri kullandığından tedarik zinciri sürecinde ortaya çıkan güvenlik açıkları sonuçta modelin güvenliğini tehlikeye atabilir ve onu istismara açık hale getirebilir.

Yapay zekâ modelleri hem iş hem de tüketici sistemlerine derinlemesine gömüldükçe asistanlar veya verimlilik artırıcılar olarak hizmet verdikçe bu sistemleri hedef alan saldırılar önemli bir endişe kaynağı haline geliyor. Kurumsal yapay zekâ modelleri verileri üçüncü taraflarla paylaşmasa da çıktılarını iyileştirmek için şirket içi verileri silip süpürmeye devam ediyor. Bunu yapmak için hassas bilgi hazinesine erişmeleri gerekir, bu da onları yüksek değerli hedefler haline getirir. Genellikle hassas verilerle dolu olan kullanıcı komutlarını diğer taraflarla paylaşan tüketici modelleri için riskler daha da artmaktadır.

Makine öğrenimi ve yapay zekâ gelişimi nasıl güvence altına alınır?

ML/AI modelleri için önleyici stratejiler hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların farkındalığını gerektirir. Temel stratejiler şunları içerir:

·       Sürekli kontroller ve denetimler: Kötü niyetli manipülasyon veya önyargılı verilerin onları tehlikeye atmasını önlemek için AI/ML modellerini besleyen veri kümelerinin bütünlüğünü sürekli olarak kontrol etmek ve doğrulamak önemlidir.

·       Güvenliğe odaklanın: Yapay zekâ geliştiricilerinin kendileri de saldırganların hedefinde olabilir, bu nedenle proaktif önleme, erken tespit ve sistemik güvenlik kontrolleri ile saldırı yüzeyini en aza indirmeye yönelik önleme öncelikli bir yaklaşım sağlayabilecek bir güvenlik kurulumuna sahip olmak, güvenli geliştirme için olmazsa olmazdır.

·       Çekişmeli eğitim: Daha önce de belirtildiği gibi, modeller genellikle öğrenmelerini yönlendirmek için profesyoneller tarafından denetlenir. Aynı yaklaşım, modellere kötü niyetli ve geçerli veri noktaları arasındaki farkı öğretmek için de kullanılabilir ve sonuçta zehirleme saldırılarının engellenmesine yardımcı olur.

·       Sıfır güven ve erişim yönetimi: Hem içeriden hem de dışarıdan gelen tehditlere karşı savunmak için bir modelin temel verilerine yetkisiz erişimi izleyebilen bir güvenlik çözümü kullanın. Bu şekilde şüpheli davranışlar daha kolay tespit edilebilir ve önlenebilir. Ek olarak, sıfır güven ile hiç kimseye varsayılan olarak güvenilmez ve erişim izni verilmeden önce birden fazla doğrulama yapılması gerekir.

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı

Adana türbanlı escort Çukurova türbanlı escort Seyhan türbanlı escort Ankara türbanlı escort Mamak türbanlı escort Etimesgut türbanlı escort Polatlı türbanlı escort Pursaklar türbanlı escort Haymana türbanlı escort Çankaya türbanlı escort Keçiören türbanlı escort Sincan türbanlı escort Antalya türbanlı escort Kumluca türbanlı escort Konyaaltı türbanlı escort Manavgat türbanlı escort Muratpaşa türbanlı escort Kaş türbanlı escort Alanya türbanlı escort Kemer türbanlı escort Bursa türbanlı escort Eskişehir türbanlı escort Gaziantep türbanlı escort Şahinbey türbanlı escort Nizip türbanlı escort Şehitkamil türbanlı escort İstanbul türbanlı escort Merter türbanlı escort Nişantaşı türbanlı escort Şerifali türbanlı escort Maltepe türbanlı escort Sancaktepe türbanlı escort Eyüpsultan türbanlı escort Şişli türbanlı escort Kayaşehir türbanlı escort Büyükçekmece türbanlı escort Beşiktaş türbanlı escort Mecidiyeköy türbanlı escort Zeytinburnu türbanlı escort Sarıyer türbanlı escort Bayrampaşa türbanlı escort Fulya türbanlı escort Beyoğlu türbanlı escort Başakşehir türbanlı escort Tuzla türbanlı escort Beylikdüzü türbanlı escort Pendik türbanlı escort Bağcılar türbanlı escort Ümraniye türbanlı escort Üsküdar türbanlı escort Esenyurt türbanlı escort Küçükçekmece türbanlı escort Esenler türbanlı escort Güngören türbanlı escort Kurtköy türbanlı escort Bahçelievler türbanlı escort Sultanbeyli türbanlı escort Ataşehir türbanlı escort Kağıthane türbanlı escort Fatih türbanlı escort Çekmeköy türbanlı escort Çatalca türbanlı escort Bakırköy türbanlı escort Kadıköy türbanlı escort Avcılar türbanlı escort Beykoz türbanlı escort Kartal türbanlı escort İzmir türbanlı escort Balçova türbanlı escort Konak türbanlı escort Bayraklı türbanlı escort Buca türbanlı escort Çiğli türbanlı escort Gaziemir türbanlı escort Bergama türbanlı escort Karşıyaka türbanlı escort Urla türbanlı escort Bornova türbanlı escort Çeşme türbanlı escort Kayseri türbanlı escort Kocaeli türbanlı escort Gebze türbanlı escort İzmit türbanlı escort Malatya türbanlı escort Manisa türbanlı escort Mersin türbanlı escort Yenişehir türbanlı escort Mezitli türbanlı escort Erdemli türbanlı escort Silifke türbanlı escort Akdeniz türbanlı escort Anamur türbanlı escort Muğla türbanlı escort Bodrum türbanlı escort Milas türbanlı escort Dalaman türbanlı escort Marmaris türbanlı escort Fethiye türbanlı escort Datça türbanlı escort Samsun türbanlı escort Atakum türbanlı escort İlkadım türbanlı escort Adıyaman türbanlı escort Afyonkarahisar türbanlı escort Ağrı türbanlı escort Aksaray türbanlı escort Amasya türbanlı escort Ardahan türbanlı escort Artvin türbanlı escort Aydın türbanlı escort Balıkesir türbanlı escort Bartın türbanlı escort Batman türbanlı escort Bayburt türbanlı escort Bilecik türbanlı escort Bingöl türbanlı escort Bitlis türbanlı escort Bolu türbanlı escort Burdur türbanlı escort Çanakkale türbanlı escort Çankırı türbanlı escort Çorum türbanlı escort Denizli türbanlı escort Diyarbakır türbanlı escort Düzce türbanlı escort Edirne türbanlı escort Elazığ türbanlı escort Erzincan türbanlı escort Erzurum türbanlı escort Giresun türbanlı escort Gümüşhane türbanlı escort Hakkari türbanlı escort Hatay türbanlı escort Iğdır türbanlı escort Isparta türbanlı escort Kahramanmaraş türbanlı escort Karabük türbanlı escort Karaman türbanlı escort Kars türbanlı escort Kastamonu türbanlı escort Kırıkkale türbanlı escort Kırklareli türbanlı escort Kırşehir türbanlı escort Kilis türbanlı escort Konya türbanlı escort Kütahya türbanlı escort Mardin türbanlı escort Muş türbanlı escort Nevşehir türbanlı escort Niğde türbanlı escort Ordu türbanlı escort Osmaniye türbanlı escort Rize türbanlı escort Sakarya türbanlı escort Siirt türbanlı escort Sinop türbanlı escort Sivas türbanlı escort Şanlıurfa türbanlı escort Şırnak türbanlı escort Tekirdağ türbanlı escort Tokat türbanlı escort Trabzon türbanlı escort Tunceli türbanlı escort Uşak türbanlı escort Van türbanlı escort Yalova türbanlı escort Yozgat türbanlı escort Zonguldak türbanlı escort
Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve seckinhabertv.com sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.