AI şimdi her yerde, işletmelerin nasıl faaliyet gösterdiğini ve kullanıcıların uygulamalar, cihazlar ve hizmetlerle nasıl etkileşime girdiğini dönüştürüyor. Birçok uygulamada, bir sohbet arabirimini destekliyor, verileri akıllıca analiz ediyor veya kullanıcı tercihlerini eşleştiren birçok uygulamada yapay zeka var. Hiçbir soru AI kullanıcılara fayda sağlıyor, ancak aynı zamanda yeni güvenlik zorlukları, özellikle kimlikle ilgili güvenlik zorlukları getiriyor. Bu zorlukların ne olduğunu ve onlarla yüzleşmek için neler yapabileceğinizi keşfedelim.
Hangi AI?
Herkes AI hakkında konuşuyor, ancak bu terim çok genel ve bu şemsiyenin altına birkaç teknoloji giriyor. Örneğin, sembolik yapay zeka mantık programlama, uzman sistemleri ve semantik ağlar gibi teknolojiler kullanır. Diğer yaklaşımlar sinir ağları, Bayes ağları ve diğer araçları kullanır. Daha yeni üretken AI, metin, resim, video, ses vb. Gibi içerik üretmek için çekirdek teknolojiler olarak makine öğrenimi (ML) ve büyük dil modellerini (LLM) kullanır. İçerik oluşturma, ML ve LLM tarafından desteklenmektedir. Bu yüzden insanlar AI hakkında konuştuğunda, muhtemelen ML ve LLM tabanlı AI’dan bahsediyorlar.
AI sistemleri ve AI ile çalışan uygulamalar farklı karmaşıklık seviyelerine sahiptir ve farklı risklere maruz kalır. Tipik olarak, bir AI sistemindeki bir güvenlik açığı, buna bağlı AI destekli uygulamaları da etkiler. Bu makalede, yapay zeka destekli uygulamaları etkileyen risklere odaklanacağız-çoğu kuruluşun zaten inşa etmeye başladığı veya yakın gelecekte inşa edileceği.
Genai uygulamalarınızı kimlik tehditlerinden koruyun
AI uygulamaları oluştururken kimliğin çok önemli olduğu dört kritik gereklilik vardır.
Birinci, Kullanıcı Kimlik Doğrulaması. Temsilcinin veya uygulamanın kullanıcının kim olduğunu bilmesi gerekir. Örneğin, bir sohbet botunun sohbet geçmişimi göstermesi veya yanıtları özelleştirmek için yaşımı ve ikamet ülkemi bilmesi gerekebilir. Bu, kimlik doğrulama ile yapılabilecek bir tür tanımlama gerektirir.
Saniye, Kullanıcılar adına API’leri çağırmak. AI ajanları tipik bir web uygulamasından çok daha fazla uygulamaya bağlanır. Genai uygulamaları daha fazla ürünle bütünleştikçe, API’leri güvenli bir şekilde çağırmak kritik olacaktır.
Üçüncü, eşzamansız iş akışları. AI ajanlarının görevleri tamamlamak veya karmaşık koşulların karşılanmasını beklemek için daha fazla zaman alması gerekebilir. Dakikalar veya saatler olabilir, ancak günler de olabilir. Kullanıcılar bu kadar beklemeyecek. Bu vakalar ana akım haline gelecek ve asenkron iş akışları olarak uygulanacak ve ajanlar arka planda çalışıyor. Bu senaryolar için, insanlar bir sohbet botundan uzaklaştığında eylemleri onaylayarak veya reddederek süpervizör olarak hareket edecektir.
Dördüncü, yetkilendirme Geri Geri Artırılmış Üretim (RAG). Hemen hemen tüm Genai uygulamaları, RAG uygulamak için birden fazla sistemden AI modellerine bilgi besleyebilir. Hassas bilgi açıklamasını önlemek için, bir kullanıcı adına yanıt vermek veya hareket etmek için AI modellerine beslenen tüm veriler, kullanıcının erişme izni olan veriler olmalıdır.
Genai’nin tam potansiyelini gerçekleştirmek ve Genai uygulamalarımızın güvenli bir şekilde oluşturulduğundan emin olmak için dört gereksinimin de çözmemiz gerekiyor.
Güvenlik saldırılarına yardımcı olmak için AI’dan yararlanmak
AI ayrıca saldırganların hedeflenen saldırıları gerçekleştirmesini daha kolay ve daha hızlı hale getirdi. Örneğin, AI’dan sosyal mühendislik saldırıları yürütmek veya derin yorganlar oluşturmak için yararlanarak. Buna ek olarak, saldırganlar AI’yı ölçekli uygulamalardaki güvenlik açıklarından yararlanmak için kullanabilirler. Genai’yi güvenli bir şekilde uygulamalara dönüştürmek bir zorluktur, ancak güvenlik tehditleriyle potansiyel saldırıları daha hızlı tespit etmeye ve daha hızlı yanıtlamaya yardımcı olmak için AI kullanmaya ne dersiniz?
MFA gibi geleneksel güvenlik önlemleri artık kendi başlarına yeterli değildir. Yapay zekayı kimlik güvenlik stratejinize entegre etmek, botların, çalınan oturumların veya şüpheli etkinliklerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Bize yardımcı olur:
- Yetkisiz veya şüpheli erişim girişimlerini tespit etmek için akıllı sinyal analizi yapın
- Uygulama erişim etkinliği ile ilgili çeşitli sinyalleri analiz edin ve bunları ortak kalıpları arayışında tarihsel verilerle karşılaştırın
- Şüpheli etkinlik algılanırsa bir oturumu otomatik olarak sonlandırın
Yapay zeka tabanlı uygulamaların yükselişi büyük miktarda potansiyele sahiptir, ancak AI yeni güvenlik zorlukları da ortaya koymaktadır.
Sırada ne var?
AI, insanların teknolojiyle ve birbirleriyle etkileşim biçimini değiştiriyor. Önümüzdeki on yıl içinde, büyük bir AI ajan ekosisteminin yükselişini göreceğiz – uygulamalarımıza entegre olan ve bizim için otonom hareket eden birbirine bağlı AI programlarının ağları. Genai’nin birçok pozitifi olsa da, AI uygulamaları oluştururken dikkate alınması gereken önemli güvenlik riskleri de getirir. İnşaatçıların AI ve girişim hazır hale getirmek için Genai’yi uygulamalarına güvenli bir şekilde entegre etmelerini sağlamak çok önemlidir.
Yapay zekanın ters tarafı, geleneksel güvenlik tehditlerine nasıl yardımcı olabileceğidir. AI uygulamaları, bilgilere yetkisiz erişim gibi, ancak kötü amaçlı aktörler tarafından yeni saldırı tekniklerinin kullanımı gibi geleneksel uygulamalarla benzer güvenlik sorunlarıyla karşı karşıyadır.
AI daha iyi veya daha kötü için bir gerçektir. Kullanıcılara ve inşaatçılara sayısız fayda sağlar, ancak aynı zamanda güvenlik tarafında ve her kuruluşta yeni zorluklar.
Auth0 gibi kimlik şirketleri, güvenlik parçasını plakanızdan çıkarmaya yardımcı olmak için burada. Auth0.ai adresinde Genai uygulamalarını güvenli bir şekilde oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.