Günümüzde, yetersiz güvenlik önlemlerinin riskleri, verilerin işlevselliklerinin temelini oluşturduğu yapay zekâ ve makine öğrenimi (AI/ML) sistemlerinde giderek daha belirgin hale gelmektedir.
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.
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 gelirken, genellikle hassas verilerle dolu olan kullanıcı komutlarını diğer taraflarla paylaşan tüketici modelleri için riskler daha da artmaktadır.
MAKİNE ÖĞRENİMİ VE YAPAY ZEKÂ GELİŞİMİ NASIL GÜVENCE ALTINA ALINIR?
ML/AI modelleri için önleyici stratejiler hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların farkındalığını gerektirir. Bunun için bilişim uzmanları bu konuyla ilgili temel stratejileri ise şöyle sıraladı:
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.