Yapay zeka inovasyon ve verimliliğin ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, benzersiz güvenlik zorlukları ortaya çıkarır. 2024’te kuruluşların% 95’i, öncelikle veri hazırlığı ve bilgi güvenliği endişeleri nedeniyle AI uygulamasında engellerle karşılaştı. Kapsamlı veri arşivlerine sahip kuruluşlar özellikle duyarlıdır, çünkü saklanan her veri noktası siber tehditler veya içeriden gelen riskler için bir hedef olabilir.
Geniş veri hacimlerinin etkili yönetimi, güçlü yaşam döngüsü yönetimi ve Avustralya’nın Gizlilik Yasası 1988, Yeni Zelanda’nın Gizlilik Yasası 2020 ve Avustralya İhtiyati Düzenleme Otoritesi (APRA) gibi sektöre özgü düzenlemeler gibi yasal görevlere bağlılık gerektirir. Hassas bilgileri korumak ve riskleri azaltmak için proaktif veri güvenliği duruş yönetimi (DSPM) gereklidir.
Veri güvenliği ve bilgi yönetimi arasındaki önemli bağlantı
Forrester, Asya Pasifik firmalarının% 60’ının, çeşitli müşteri ihtiyaçları, düzenleyici zorluklar ve dilsel nüanslardan etkilenen bölgesel eğitimli dil modellerini kullanarak AI’yi yerelleştireceğini bildiriyor. Olgun bilgi yönetimi stratejileri olan kuruluşların, daha az sağlam yaklaşımlara sahip olanlara kıyasla AI uygulamasından erken faydaları gerçekleştirme olasılığı 1,5 kat daha fazladır.
Bilgi Yönetimi, bilgi varlıklarının oluşturulması, kullanılması, paylaşılması ve elden çıkarılması için politikalar, prosedürler ve sistemler oluşturarak etkili veri güvenliği için zemin hazırlar.
Özellikle, Avustralya Bilgi Komiseri Ofisi (OAIC) ve Avustralya Siber Güvenlik Merkezi (ACSC), Ocak -Haziran 2024 yılları arasında 527 veri ihlali bildirimi bildirdi – en yüksek üç buçuk yıl. Kötü niyetli ve cezai saldırılar bu ihlallerin% 67’sini oluşturmaktadır ve% 57’si siber güvenlik olaylarıdır. Bu, dijital araçlara artan bağımlılığın ve geleneksel savunmaları atlatmak için AI gibi gelişmekte olan teknolojilerden yararlanan siber suçluların sofistike olmasının altını çiziyor.
Gizliliğe yönelik yaklaşan reformlar, ANZ’de veri ihlallerini önlemek için katı yükümlülükler getiriyor. Avustralya’daki temel değişiklikler şunları içerir:
- Ciddi gizlilik ihlalleri için önemli ölçüde artan cezalar (yıllık cironun% 10’una kadar)
- Kişisel bilgilerin genişletilmiş bir tanımı, teknik verileri ve çevrimiçi tanımlayıcıları açıkça kapsayan
- Veri toplama için net, spesifik ve zamanında onay talep eden daha katı onay gereksinimleri
- Kişisel bilgilerin daha geniş erişim, düzeltilmesi ve silinmesi de dahil olmak üzere gelişmiş bireysel haklar
- Daha sıkı zaman çizelgeleri ve raporlama gereksinimleri ile zorunlu veri ihlali bildirimleri
- Gizlilik korumalarının sistem ve süreçlerin başlangıcından entegrasyonunu gerektiren bir ‘tasarıma göre gizlilik’ yetkisi
Benzer şekilde Yeni Zelanda, 2020 reformlarını ek önlemlerle inşa ederek Gizlilik Yasası çerçevesini güncelledi:
- Uluslararası veri aktarımlarına ilişkin yeni kısıtlamalar uygulayarak sınır ötesi veri korumasını güçlendirmiş
- Gizlilik Komiseri için genişletilmiş düzenleyici yetkiler
- Yüksek riskli veri işleme faaliyetleri için zorunlu risk değerlendirmeleri
- Daha ayrıntılı kayıt tutma gereksinimleri de dahil olmak üzere gelişmiş hesap verebilirlik önlemleri
ANZ organizasyonları artık bu daha katı gereksinimlere uymak için gizlilik politikalarını, veri toplama uygulamalarını ve güvenlik önlemlerini yeniden değerlendirmeli ve güncellemelidir.
AI bağlamlarında veri hassasiyetinde gezinme
Modern müşteriler ve çalışanlar güvenliği tasarıma göre öngörüyor. AI sistemleri, kişisel bilgilerden gizli iş zekasına kadar çok miktarda hassas veri işlemektedir. Hassas tıbbi bilgileri ve e-reçeteleri ele alan bir Avustralya sağlık kuruluşu olan MediseCure’deki büyük ölçekli veri ihlali, Avustralya nüfusunun yaklaşık yarısını etkiledi. Şirket, işlerini, varlıklarını ve yükümlülüklerini yönetmesi için devlet yardımını gerektirdi.
Bu olay, siber saldırıların gizlilik kaygılarının ve finansal yankıların ötesine uzanan derin etkinin altını çiziyor. Kesinti süresinin önemli operasyonel aksamalara neden olabileceği temel, zamana duyarlı hizmetler sağlayan bir sağlık sektörünü hedeflemek, hiçbir kuruluşun bağışık olmadığını kesin bir hatırlatma görevi görür. Bu bir “eğer” ama “ne zaman” meselesi değil.
Yapay zeka sistemleri ilerledikçe, hassas bilgileri korumak için iş stratejileri buna bağlı olarak gelişmelidir. Etkili DSPM, kuruluşların aşağıdakileri yapmasını sağlar:
- Hassas verileri tüm depolama konumlarında tanımlayın ve sınıflandırın
- Veri hassasiyetine göre uygun güvenlik kontrollerini uygulayın
- Erişim kalıplarını izleyin ve anormallikleri tespit edin
- Düzenleyici gereksinimlere uyumu zorunlu kılmak
- Potansiyel tehditlere güvenlik yanıtlarını otomatikleştirin
DSPM çözümlerinin uygulanması, ANZ organizasyonlarının hassas veri ortamlarında görünürlük kazanmalarına ve ihlallere dönüşmeden önce güvenlik risklerini proaktif olarak ele almalarına olanak tanır.
Ortaya çıkan güvenlik rolleri ve devam eden diyalog
AI’nın Yükselişi, kuruluşlar içinde, etiketleri veya izinleri değiştirmeden risk maruziyetini analiz etmeye ve veri güvenliğini yönetmeye odaklanarak yeni güvenlik rolleri getirmiştir. Güvenlik liderleri, veri kaybını veya ihlalleri önlemek için esnek veri güvenliğine öncelik vermeli, organizasyonel riskler hakkında daha derin bir anlayış elde etmek için yeni araçlar ve teknolojilerden yararlanmalıdır. Bu uzmanlar AI sistem güvenlik açıklarını değerlendirir, AI’ya özgü güvenlik politikaları geliştirir ve AI güvenlik olaylarına verilen yanıtları koordine eder.
Tehdit manzarası sürekli olarak geliştikçe, kuruluşlar potansiyel risklerin önünde kalmak için devam eden güvenlik tartışmalarına katılmalıdır. Bu, güvenlik duruşlarının düzenli olarak değerlendirilmesini, risk kabul kriterlerinin veya tolerans seviyelerinin belirlenmesini ve güvenlik girişimleri için kaynakların yeniden tahsis edilmesini ve gelişen düzenleyici gereksinimlere uyum sağlamayı içerir. Bir güvenlik kültürünün teşvik edilmesi, AI girişimlerinin esnek ve güvenli olmasını sağlar.
ANZ kuruluşlarındaki yöneticiler için, bu yeni güvenlik yetenekleri sadece bir maliyet merkezini değil, stratejik bir yatırımı da temsil ediyor. Kuruluşlar, güvenlik kaygıları etrafında sürekli diyalog sürdürerek, riskler hakkında ortak bir anlayış geliştirebilir ve güvenlik girişimlerini daha geniş iş hedefleriyle hizalayabilir.
Ölçeklenebilirlik ve verimlilik için veri güvenliğini otomatikleştirme
Veri güvenliğine manuel yaklaşımlar, AI ortamlarındaki veri hacimlerine ayak uydurmak için yetersizdir. Etkili koruma için otomasyon gerekli hale gelmiştir. Siber Güvenlik Ventures, gelişmiş tehdit algılama araçlarının benimsenmesinde% 35’lik bir artış olduğunu bildirmektedir. Gartner, 2025 yılına kadar kuruluşların% 70’inin AI odaklı tehdit istihbarat sistemlerini entegre edeceğini ve tehditleri proaktif olarak tanımlama ve azaltma yeteneklerini artıracağını tahmin ediyor.
Kuruluşlar, hassas verilere kimin erişebileceğini belirlemek, erişim modellerini izlemek ve dış varlıklardan elde edilen potansiyel tehditleri belirlemek için risk değerlendirmeleri yapabilir. Yüksek maruz kalan içeriği hassas bilgi türleriyle toplayarak, kuruluşlar sistemlerinde risk altındaki verilerin bir ısı haritası oluşturabilir. Bu, hassas bilgilerin korunmasını sağlayarak veri görünürlüğü endişelerinin hızlı ve verimli bir şekilde çözülmesini kolaylaştırır.
Bu otomatik özellikler, güvenlik ekiplerinin rutin izleme yerine stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar ve operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırır.
Kalite ve yönetişim yoluyla veri güvenliğini artırma
AI sistemleri, anlamlı bilgiler oluşturmak için doğru ve güncel verilere bağlıdır. Eski veya eski veriler yanlış önerilere ve kararlara yol açabilir. Kuruluşlar, AI çıktılarının doğruluğunu korumak için otomatik olarak eski içeriği tanımlamalı ve ele almalıdır. Bu, eski verilerin arşivlenmesini veya silmesini ve AI sistemlerinin yüksek kaliteli, ilgili bilgilere erişmesini içerir.
Gartner, düşük veri kalitesi kuruluşlarının, güvenlik ile ilgili masrafların yaklaşık% 30’unu oluşturan kuruluşların yıllık ortalama 14,2 milyon dolar olduğunu tahmin ediyor. Veri güvenliğini desteklemek için kuruluşlar:
- Otomatik veri kalitesi kontrolleri uygulayın
- Net Veri Yönetişim Çerçeveleri Oluşturun
- Meta Veri Yönetim Sistemleri Geliştirin
- Yaşam döngüsü yönetimi politikaları oluşturun
Veri kalitesine ve yönetişime öncelik vererek kuruluşlar, AI sistemlerinin tanımlanmış güvenlik parametreleri içinde çalışmasını sağlarken, saldırı yüzeylerini önemli ölçüde azaltan bir güvenlik temeli oluştururlar. Bu yaklaşım, yaşam döngüsü yönetimini bir destek fonksiyonundan stratejik bir güvenlik varlığına dönüştürür ve doğrudan örgütsel siber esnekliğe katkıda bulunur.
AI veri güvenliğine kapsamlı bir yaklaşım
AI benimseme ANZ’de hızlandıkça, güvenlik zorlukları gelişmeye devam edecektir. Kapsamlı bir yaklaşımı benimseyen kuruluşlar – bilgi yönetimini entegre etmek, veri duyarlılığı yönetişimi ve veri hazırlığı – risklerini azaltırken AI’nın faydalarından yararlanmak için en iyi konumlandırılacaktır.
Yapay zeka döneminde sağlam veri güvenliğine yönelik yolculuk, sürekli bağlılık, yatırım ve uyarlanabilirlik gerektirir. Bu kritik alanlara odaklanarak, ANZ kuruluşları güvenli ve sorumlu AI konuşlandırması için bir temel oluşturabilir.
AvePoint’in AI Güvenliği ve Güven Çözümleri, kuruluşunuza AI girişimlerinizi desteklemek için sağlam veri güvenliği ve bilgi yönetimi uygulamalarının uygulanmasında nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.
Daha fazla bilgi için AvePoint’in AI güvenlik ve güven çözümlerini ziyaret edin.
