Nöbetçi Eczaneler
Yapay Zekâ Asistanlarına Güvenmeden Önce Dikkat!
Yapay zekâ asistanlarının sunduğu bilgiler, kullanıcılar için büyük kolaylıklar sağlasa da, bu asistanların güvenilirliğini sorgulamak önemlidir. Çünkü veri tabanı zehirlenmesi, bu asistanların verdikleri çıktıları önemli ölçüde etkileyebilir ve hatta tehlikeli hale getirebilir. Siber güvenlik şirketi ESET, güvenlik, gizlilik ve güven hissini kaybetmeden yapay zekânın potansiyelini nasıl ortaya çıkarabileceğimizi araştırmış ve bu konuda önemli önerilerde bulunmuştur.
Modern teknoloji, sürekli ortaya çıkan birçok güvenlik açığı nedeniyle kusursuz değildir. Güvenli sistemler tasarlamak, temel bir uygulama olarak görülse de, bu süreç kullanıcı deneyimi (UX) tasarımı, performans optimizasyonu ve diğer hizmetlerle birlikte çalışabilirlik gibi alanlarla dengelenmelidir. Bu nedenle, güvenlik çoğu zaman arka planda kalmakta ve yalnızca minimum uyumluluk gereklilikleri yerine getirilmektedir. Özellikle hassas veriler söz konusu olduğunda, bu durum endişe vericidir çünkü bu tür verilerin korunması, kritik önem taşımaktadır. Günümüzde, yetersiz güvenlik önlemlerinin riskleri, 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 eğitim veri kümeleri üzerine inşa edilir. Makine öğrenimi, yapay zekânın gelişiminde kritik bir rol üstlenmektedir. Derin öğrenme, diğer faktörlerle birlikte yapay zekânın yeteneklerini geliştirmeyi mümkün kılmaktadır. Verilerin çeşitliliği ve güvenilirliği, modelin çıktılarının doğruluğunu ve kullanılabilirliğini doğrudan etkiler. Bu nedenle, eğitim sürecinde bu modellere büyük miktarda veriye erişim sağlanması gerekmektedir. Ancak, doğrulanmamış ya da yeterince incelenmemiş veri kümeleri, güvenilir sonuçların elde edilme olasılığını azaltmakta ve riskleri artırmaktadır. Üretken yapay zekâ, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ve bunların yapay zekâ asistanları gibi uzantıları, kötü niyetli saldırılara karşı savunmasızdır. En sinsi tehditlerden biri ise, kötü niyetli kişilerin modelin davranışını değiştirmeye çalışarak yanlış, önyargılı ve zararlı çıktılar üretmesine neden olan veri (veya veri tabanı) zehirlenmesidir. Bu tür tahrifatların sonuçları, uygulamalar arasında dalgalanarak güveni sarsabilir ve hem bireyler hem de kuruluşlar için sistemik riskler doğurabilir.
Veri Zehirlenmesi Türleri
Veri zehirlenmesi saldırılarının çeşitli türleri bulunmaktadır:
- Veri Enjeksiyonu: Saldırganlar, bir yapay zekâ modelinin davranışını değiştirmek amacıyla eğitim verilerine kötü niyetli veri noktaları ekler. Örneğin, 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 ve davranışını değiştirebilirler. İçeriden saldırılar, meşru erişimden faydalandıkları için oldukça sinsidir.
- Tetikleyici Enjeksiyonu: Bu tür saldırılar, yapay zekâ modelinin eğitim setine kötü niyetli veri enjekte ederek bir tetikleyici oluşturur. Bu, saldırganların modelin güvenliğini aşmasına ve belirlenen tetikleyiciye göre çıktısını manipüle etmesine olanak tanır. Tetikleyicinin tespit edilmesi zor olabilir ve tetikleyici etkinleştirilene kadar tehdidin uyku halinde kalması da mümkündür.
- Tedarik Zinciri Saldırısı: Bu tür saldırıların sonuçları oldukça yıkıcı olabilir. Yapay zekâ modelleri genellikle üçüncü taraf bileşenleri kullandığı için, tedarik zinciri sürecinde ortaya çıkan güvenlik açıkları, modelin güvenliğini tehlikeye atarak istismar edilmesine neden olabilir.
Yapay zekâ modelleri, iş ve tüketici sistemlerine derinlemesine entegre hale geldikçe, bu sistemleri hedef alan saldırılar önemli bir endişe kaynağı olmaktadır. Kurumsal yapay zekâ modelleri verileri genellikle üçüncü taraflarla paylaşmamakta, ancak çıktılarını iyileştirmek için şirket içindeki verileri kullanmaya devam etmektedir. Bu süreç, hassas bilgilere erişim gerektirdiğinden, onları yüksek değerli hedefler haline getirmektedir. Kullanıcı komutlarının genellikle hassas verilerle dolu olduğu tüketici modelleri için ise 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 artırmayı gerektirir. Temel stratejiler şunlardır:
- Sürekli Kontroller ve Denetimler: Kötü niyetli manipülasyon veya önyargılı verilerin yapay zekâ modellerini tehlikeye atmasını önlemek için, bu modelleri besleyen veri kümelerinin bütünlüğünü sürekli olarak kontrol etmek ve doğrulamak gereklidir.
- Güvenliğe Odaklanmak: Yapay zekâ geliştiricileri, kendileri de saldırganların hedefi olabileceği için proaktif önleme, erken tespit ve sistemik güvenlik kontrolleri ile saldırı yüzeyini en aza indirmeye yönelik bir güvenlik altyapısına sahip olmalıdır.
- Çekişmeli Eğitim: Modeller genellikle öğrenmelerini yönlendirmek için profesyoneller tarafından denetlenir. Bu yaklaşım, modellere kötü niyetli ve geçerli veri noktaları arasındaki farkı öğretmek için de kullanılabilir, bu da zehirleme saldırılarının engellenmesine yardımcı olabilir.
- 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 kullanılmalıdır. Bu sayede, şüpheli davranışlar daha kolay tespit edilebilir ve önlenebilir. Ayrıca, sıfır güven prensibi ile hiç kimseye varsayılan olarak güvenilmez ve erişim izni verilmeden önce birden fazla doğrulama yapılması gerekmektedir.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı