Yapay zeka endüstrileri dönüştürdüğü ve insan yeteneklerini geliştirdikçe, güçlü AI güvenlik çerçevelerine duyulan ihtiyaç çok önemli hale geldi.
Yapay zeka güvenlik standartlarındaki son gelişmeler, yeniliği teşvik ederken ve halkın güvenini geliştirirken makine öğrenme sistemleriyle ilişkili riskleri azaltmayı amaçlamaktadır.
Dünya çapında kuruluşlar artık AI sistemlerinin güvenli, etik ve güvenilir olmasını sağlamak için tasarlanmış karmaşık bir çerçeve manzarasında geziniyor.
.png
)
AI güvenlik standartlarının artan ekosistemi
Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST), Ocak 2023’te yayınlanan AI Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF) ile bu alanda lider olarak kendisini kurmuştur.
Çerçeve, kuruluşlara bir AI sisteminin yaşam döngüsü boyunca riskleri tanımlamak, değerlendirmek ve azaltmak için sistematik bir yaklaşım sunmaktadır.
“Özünde, NIST AI RMF dört işlev üzerine kurulmuştur: yönet, harita, ölçme ve yönet.
Palo Alto Networks, “Bu işlevler ayrık adımlar değil, bir AI sisteminin yaşam döngüsü boyunca yinelemeli olarak uygulanacak şekilde tasarlanmış birbirine bağlı süreçlerdir” diye açıklıyor Palo Alto Networks.
Eşzamanlı olarak, Uluslararası standardizasyon organizasyonu (ISO), kuruluşlar içinde yapay zeka sistemlerini yönetmek için kapsamlı bir çerçeve oluşturarak ISO/IEC 42001: 2023 geliştirmiştir.
Standart, “etik, güvenli ve şeffaf AI gelişimi ve dağıtımının önemini vurgular” ve AI yönetimi, risk değerlendirmesi ve veri koruma endişelerinin ele alınması hakkında ayrıntılı rehberlik sağlar.
Düzenleyici manzara ve uyumluluk gereksinimleri
Avrupa Birliği, 2 Ağustos 2024’te yürürlüğe giren Yapay İstihbarat Yasası ile önemli bir adım attı, ancak çoğu yükümlülük Ağustos 2026’ya kadar geçerli olmayacak.
Yasa, yüksek riskli AI sistemleri için siber güvenlik gereksinimleri belirlemektedir ve uyumsuzluk için önemli finansal cezalar vermektedir.
“Bu gereksinimlere uyma yükümlülüğü, AI sistemlerini geliştiren veya bunları uygulayan veya uygulayan şirketlere düşüyor” diyor.
Bu gelişmekte olan düzenlemelere uygunluğu göstermek isteyen kuruluşlar için Microsoft Purview, şimdi AB AI Yasası, NIST AI RMF ve ISO/IEC 42001’i kapsayan AI Uyum Değerlendirme Şablonları sunmaktadır ve kuruluşların “AI düzenlemeleri ve standartlarına uygunluğu değerlendirmesine ve güçlendirmesine yardımcı olmaktadır.
Yapay zeka sistemlerini güvence altına almak için endüstri liderliğindeki girişimler
Hükümet ve düzenleyici organların ötesinde, endüstri kuruluşları özel çerçeveler geliştirmektedir.
Bulut Güvenliği İttifakı (CSA), AI Controls Matrix’i (AICM) Haziran 2025’te yayınlayacak. Bu matris, kuruluşların “AI teknolojilerini güvenli bir şekilde geliştirmesine, uygulamasına ve kullanmasına” yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
İlk revizyon, model güvenliğinden yönetişime ve uyumluluğa kadar her şeyi kapsayan 18 güvenlik alanında 242 kontrol içerecektir.
Açık Web Uygulama Güvenlik Projesi (OWASP), LLM uygulamaları için ilk 10’u oluşturdu ve büyük dil modellerindeki kritik güvenlik açıklarını ele aldı.
Yapay zeka şirketlerinden, güvenlik firmalarından, bulut sağlayıcılarından ve akademiden yaklaşık 500 uzman tarafından geliştirilen bu liste, hızlı enjeksiyon, güvensiz çıktı işleme, eğitim veri zehirlenmesi ve model hizmeti reddetme gibi kilit güvenlik risklerini tanımlamaktadır.
Bu çerçevelerin uygulanması, kuruluşların sağlam yönetişim yapıları ve güvenlik kontrolleri oluşturmasını gerektirir.
IBM, “inovasyonu teşvik ederken ve güven oluştururken önyargı, gizlilik ihlali ve kötüye kullanım gibi riskleri ele alan gözetim mekanizmaları” da dahil olmak üzere AI yönetişimine kapsamlı bir yaklaşım önermektedir.
Pratik güvenlik uygulaması için, rakip Sağlamlık Araç Kutusu (ART), “geliştiricilerin ve araştırmacıların makine öğrenme modellerini ve uygulamaları rakip tehditlere karşı değerlendirmelerini, savunmasını ve doğrulamalarını” sağlayan araçlar sunar.
Araç seti tüm popüler makine öğrenimi çerçevelerini destekler ve 39 saldırı ve 29 savunma modülü sunar.
İleriye Bakış: Gelişen Teknoloji için Gelişen Standartlar
AI teknolojileri ilerlemeye devam ettikçe, güvenlik çerçeveleri buna göre gelişmelidir.
CSA, “AI endüstrisinde sık sık yapılan değişikliklere ayak uydurmanın kolay bir başarı olmadığını” ve AI kontrol matrisinin “güncel kalmak için kesinlikle periyodik revizyonlar yapması gerekeceğini” belirterek bu zorluğu kabul ediyor.
Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenlik Ajansı (CISA) kısa süre önce AI odaklı siber tehditlerle mücadele etmek için NIST AI RMF ile uyumlu yönergeler yayınladı.
Bu yönergeler “tasarımla güvenli” bir felsefe izlemekte ve kuruluşların “siber güvenlik riski yönetimi için ayrıntılı bir plan oluşturma, AI sistemi kullanımında şeffaflık oluşturma ve AI tehditleri, olayları ve başarısızlıkları bilgi paylaşım mekanizmalarına entegre etme” ihtiyacını vurgulamaktadır.
Organizasyonlar bu karmaşık manzarada gezindikçe, bir şey açıktır: yeterli AI güvenliği, teknoloji, hukuk, etik ve iş dünyasından paydaşları içeren çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir.
Yapay zeka sistemleri daha sofistike hale geldikçe ve toplumun kritik yönlerine entegre hale geldikçe, bu çerçeveler makine öğreniminin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacak ve hem yenilikçi hem de güvenilir kalmasını sağlayacaktır.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!