Üretken AI, müşteri hizmetleri sohbet botlarından pazarlama kampanyalarına kadar işletmenin her yerinde ortaya çıkıyor. Hız ve yenilik vaat ediyor, ancak aynı zamanda yeni ve alışılmadık güvenlik riskleri de getiriyor. Şirketler bu araçları benimsemek için acele ettikçe, birçoğu veri koruma stratejilerinin AI’nın yarattığı zorluklara hazır olmadığını keşfediyor.
3.000’den fazla BT ve güvenlik uzmanının bir anketine dayanan 2025 Thales veri tehdidi raporu, AI’nın kurumsal güvenlik önceliklerini ne kadar hızlı yeniden şekillendirdiğini vurgulamaktadır. Ayrıca, kuruluşlar sınırlarda ve bulutta faaliyet gösterdikçe dijital egemenliğin neden daha önemli hale geldiğini de gösteriyor.
Genai’nin benimsenmesi güvenliğin hazır olmasını sağlar
İşletmelerin üçte biri zaten üretken AI’yi operasyonlarına entegre ediyorlar veya iş süreçlerini dönüştürdüğü bir noktaya ulaşmıştır. Bu değişim hızla gerçekleşiyor ve birçok kuruluş ilerlemeden önce güvenlik veya uyumluluğu ele almayı beklemiyor.
Ankete katılanların yaklaşık% 70’i hızlı değişen Genai ekosisteminin en büyük güvenlik endişeleri olduğunu söyledi. Bu ekosistem yeni SaaS hizmetleri, gelişmekte olan altyapı ve hassas verileri işleyen giderek daha fazla özerk AI ajanlarını içerir.
Veri bütünlüğü ve güvenilirlik merkezi sorunlar haline gelmiştir. Geleneksel programlarda, odakların çoğu gizliliğe ve kullanılabilirliğe gitti. AI bu bakiyeyi değiştirir. Saldırganlar artık verilerin kendisini hedefleyebilir, zarar vermek için modellere yanlış veya önyargılı bilgiler enjekte edebilir. Bu bütünlük saldırıları, ekosistem karmaşıklığının hemen arkasında, endişeler listesinde ikinci sırada yer aldı.
Veri güvenliği AI için temeldir
Üretken AI, büyük miktarlarda güvenilir, yüksek kaliteli verilere bağlıdır. Bu veriler tehlikeye atılırsa, AI güvenli bir şekilde çalışamaz. İşletmeler, AI’ya özgü güvenlik araçlarına yapılan yatırımlarla yanıt vermeye başlıyor. Anket katılımcılarının% 70’inden fazlası, bulut sağlayıcısı teklifleri ve özel araçların bir karışımını kullanarak bu çabaları finanse ettiğini bildirmiştir.
Yeni yatırımlarla bile, evlat edinme ve koruma arasında bir boşluk var. Güvenlik ekipleri, özellikle bu sistemler SaaS ürünlerine gömüldüğünde, verilerin AI sistemleri aracılığıyla nasıl hareket ettiği konusunda daha iyi görünürlüğe ihtiyaç duyarlar. Gözetim olmadan kuruluşlar, model eğitimi veya çıkarım için bilgi kullanıldığında gizli verileri açığa çıkarma veya gizlilik kurallarını bozma riskiyle karşı karşıya kalırlar.
Hibrit bir geleceğe hazırlanmak
CISOS için zorluk, güvenlik programlarını hem AI riskleri hem de egemenlik gereksinimleriyle hizalamaktır. Rapor birkaç pratik adıma işaret ediyor. Verilerin şirket içi ve bulut ortamlarında eşlenmesi esastır. Birleşik araçların benimsenmesi, parçalanmış kontrollerin karmaşıklığını azaltabilir. Esneklik planlaması, kuruluşların düzenlemeler ve teknolojiler geliştikçe uyum sağlamasına yardımcı olacaktır.
Üretken AI büyümeye devam edecektir ve başarısı arkasındaki verilerin kalitesine ve korunmasına bağlıdır. Dijital egemenlik, bu verilerin nerede ve nasıl depolandığını ve işlendiğini tanımlar. Her ikisini birlikte ele almak, güvenlik liderlerinin yeniliği sağlayarak riski yönetmelerine yardımcı olacaktır.