AI uygulamalarında, makine öğrenimi (ML) modelleri, tahminleri, önerileri ve otonom eylemleri yönlendiren temel karar verme motorlarıdır. Önceden tanımlanmış kurallara ve statik algoritmalara dayanan geleneksel BT uygulamalarının aksine, ML modelleri dinamiktir-eğitim verilerini analiz ederek kendi iç modellerini ve karar verme süreçlerini geliştirirler. Yeni verilerden öğrendikçe davranışları değişebilir. Bu uyarlanabilir doğa benzersiz güvenlik zorlukları ortaya koymaktadır.
Bu modelleri güvence altına almak, yalnızca veri bütünlüğü ve erişim kontrolü gibi geleneksel BT güvenlik endişelerini ele almakla kalmayıp, aynı zamanda modellerin eğitim, çıkarım ve karar verme süreçlerini kurcalamadan korumaya da odaklanan yeni bir yaklaşım gerektirir. Bu riskleri önlemek için, model dağıtımına sağlam bir yaklaşım ve makine öğrenimi güvenlik operasyonları (MLSECOP’lar) olarak bilinen sürekli izleme gerekmektedir.
MLSECOP’ların üretim ortamlarındaki AI modellerinin korunmasına nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için, ML model dağıtımının dört temel aşamasını keşfedelim.
Serbest bırakmak
Serbest bırakma aşaması, bir AI modeli üretime girmeden önce son kontrol noktasıdır. Bu aşamada, model kapsamlı test ve güvenlik doğrulamasına tabi tutulur. Temel güvenlik kontrolleri, modelin güvenli bir ortama paketlenmesi, düzenleyici çerçevelere uyum sağlamayı ve bütünlüğünü garanti etmek için modeli dijital olarak imzalamayı içerir.
Bir sahtekarlık tespit modeli dağıtan bir finansal hizmetler şirketi düşünün. Serbest bırakılmadan önce, güvenlik ekibi modelin ve bağımlılıklarının iyi belgelenmesini ve modelin GDPR veya SOC 2 gibi gerekli düzenlemelere uygun olmasını sağlar. Bu işlem, şirketi saldırılara maruz bırakabilecek özelliksiz açık kaynak kütüphaneleri gibi potansiyel güvenlik açıklarını tanımlamaya yardımcı olur.
Dağıtmak
Bir model yayınlandıktan sonra, modelin canlı bir ortamda güvenliğini sağlamak için güvenlik önlemlerinin uygulandığı dağıtım aşamasına geçer. Yaygın bir uygulama, politikaların, dağıtım sırasında güvenlik kurallarının otomatik olarak uygulandığı kod olarak kullanılmasıdır.
Örneğin, envanter tahmini için makine öğrenimi kullanan bir e-ticaret platformu, modellerinin güvenlik duruşunu izlemek için otomatik politikalar oluşturabilir. Bir model, yetkisiz erişim veya olağandışı veri manipülasyonu gibi riskli davranışlar sergiliyorsa, bu politikalar otomatik bir geri dönüşü veya üretimden kaldırmayı tetikleyebilir. Bu yaklaşım, yalnızca güvenli modellerin dağıtılmasını ve potansiyel risklerin gerçek zamanlı olarak azaltılmasını sağlamaya yardımcı olur.
Çalıştırmak
Dağıtımdan sonra, AI modelleri canlı ortamlarda çalıştıkça sürekli olarak güvence altına alınmalıdır. Bu noktada çalışma zamanı güvenliği erişim kontrolleri, segmentasyon ve kötüye kullanım için izleme gibi önlemler gerekli hale gelir.
Örneğin, modele erişimi kısıtlamak için segmentasyon politikaları uygulanabilir ve bu da yalnızca yetkili personelin onunla etkileşime girmesini sağlar. Buna ek olarak, kuruluşlar kötüye kullanım belirtileri veya potansiyel tehditler için kullanıcı davranışını izlemelidir. API taleplerinin olağandışı bir modeli gibi şüpheli etkinlik algılanırsa, güvenlik ekipleri erişim kontrollerini ayarlayabilir ve modeli daha fazla sömürüden korumak için uygun önlemleri alabilir.
İzlemek
AI modelleri statik değildir ve zamanla, model sürüklenmesi veya çürümesi nedeniyle performansları bozulabilir. Bu sorunların izlenmesi, modelin üretim ortamlarında beklendiği gibi performans göstermeye devam etmesini sağlamak için çok önemlidir.
İzleme ayrıca güvenlik tehditlerinin tespitinde kritik bir rol oynar. Örneğin, kötü niyetli aktörlerin, modeli yanlış tahminler yapmaya zorlamak için girdileri manipüle ettiği düşmanca saldırılar, sürekli anomali tespiti ve performans izleme yoluyla yakalanabilir. Bu uyanıklık seviyesi olmadan, bu saldırılar tespit edilmeden önce uzun vadeli hasara neden olabilir.
En İyi Uygulamalar
ML modellerini ortaya çıkan tehditlerden korumak için CISOS, güvenliklerini serbest bırakmalarından devam eden operasyona entegre eden kapsamlı ve proaktif bir yaklaşım uygulamalıdır. Aşağıdaki en iyi uygulamalar, ML modellerinin üretim ortamlarında güvenli, uyumlu ve esnek kalmasını sağlayarak sağlam bir savunma oluşturmak için bir çerçeve sağlar:
1. Serbest bırakma aşamasında güvenliği otomatikleştirin: Dağıtımdan önce modellerin uyumluluk doğrulama ve dijital imzalama dahil otomatik güvenlik kontrollerine tabi olduğundan emin olun.
2. Gerçek Zamanlı Politika Uygulama Uygulama: Dağıtım aşamasında güvenlik kurallarını otomatik olarak uygulamak için politikaları kod olarak kullanın ve güvensiz modellerin yayınlanmasını önleyin.
3. Sürüklenme ve tehditler için sürekli olarak izleyin: Model kayması, bozulma ve kötüye kullanım için devam eden izleme, üretimde AI sistemlerinin performansını ve güvenliğini korumak için kritiktir.
4. Çok katmanlı güvenlik dağıtım: Operasyon sırasında modelleri korumak için istek sayısını yönetmek ve kullanılabilirliği, segmentasyonu ve gerçek zamanlı tehdit algılamasını artırmak için hız sınırlaması gibi kontrolleri uygulayın.
ML yaşam döngüsünün her aşamasında – geliştirmeden konuşlandırılmaya kadar – güvenlik önlemlerinin uygulanması kapsamlı bir strateji gerektirir.
MLSECOP’lar, sürekli izleme, proaktif tehdit algılama ve esnek dağıtım uygulamaları için güvenliği doğrudan AI/ML boru hatlarına entegre etmeyi mümkün kılar. ML modelleri kurumsal iş akışlarına giderek daha fazla gömülü hale geldikçe, bu güçlü karar verme motorlarını korumak için MLSECOP’ları benimsemek kritik öneme sahiptir.