AI zaten kuruluşunuzda - hepsini koruyor musunuz?

Özellikle Chatgpt dünyayı fırtına ile aldığından, üretken AI çevresindeki vızıltıdan kaçınmak imkansızdı. Ve Deepseek, Mistral ve Lama gibi araçlar açık kaynaklı sınırı yeniden şekillendirirken, bir şey kesin: üretken AI burada kalmak için burada. Verimlilik kazanımları gerçek olsa da, özellikle güvenlik ekipleri bu araçların nasıl kullanıldığı üzerinde görünürlük veya kontrol sahibi olmadığında riskler de öyle.

Bu teorik bir gelecek değil, şimdi oluyor. Genai, yönetilmeyen tüketici uygulamaları, kurumsal SaaS entegrasyonları veya şirket içinde geliştirilen modeller aracılığıyla kuruluşunuza zaten yerleştirilmiştir. Ve bu alanların her birini aktif olarak yönetmedikçe, muhtemelen kör uçuyorsunuz.

İşletmedeki AI’nın üç yüzü

Tüm AI eşit yaratılamaz. Verilerinizi ve kullanıcılarınızı korumak için, kuruluşunuzun etkileşime girdiği farklı AI türlerini ve her birinin getirdiği benzersiz riskleri anlamak önemlidir:

Yönetilmeyen üçüncü taraf AI: Chatgpt, Claude, Deepseek ve Google Gemini gibi araçlar bu kategoriye girer. Erişim kolay ve çoğu zaman ücretsiz, birçok çalışan verimlilik artışı için abonelik satın almayı tercih ediyor. Ancak, bu araçlar belirsiz yönetişim ve bilinmeyen veri işleme uygulamalarıyla gelebilir. Kullanıcılar bilmeden hassas IP’yi veya düzenlenmiş verileri gündelik kullanım yoluyla ortaya çıkarabilir.
Yönetilen İkinci Parti AI: Üretken AI, SaaS uygulamalarına giderek daha fazla entegre edilmiştir – müşteri destek platformlarından pazarlama araçlarına ve yukarıdaki araçların kurumsal sürümlerine kadar her şey. Bu uygulamalar kurumsal kontroller sunabilirken, AI ayak izinizi güvenlik ekipleri tarafından her zaman görünür veya tam olarak anlaşılamayacak şekilde genişletirler.
Evde büyüyen birinci taraf AI: İster açık kaynaklı modeller, ister klasik ML boru hatları oluşturma veya iyi bilinen kurumsal satıcılar tarafından sağlanan “AI stüdyoları” kullanıyor olun, şirket içi yapay zeka, bir dizi operasyonel ve güvenlik sorumluluğu sunar: korunma yapılandırması ve sürüklenme yönetiminden ayrıcalığın yürütülmesi ve uyumluluğuna.

Gerçek riskler, zaten oluyor

Yapay zeka türünden bağımsız olarak, tutarlı bir kötüye kullanım kalıpları görüyoruz:

Farkında Olmayan Kötüye Kullanım: Gizli verileri bir Chatbot istemine yapıştıran çalışanlar, depolanabilir veya aşağı yönde kullanılabilir veya kullanılabilir veya modelin yanıtına doğrulanmadan güvenen, potansiyel olarak güvensiz kod veya kusurlu içerik iş sistemlerine getirilir.
Yetkisiz Erişim: AI uygulamaları, amaçlanan kapsamları dışında içerik alıyor veya üretiyor.
Aşırı paylaşım: Otomatik tamamlama özellikleri veya özetleme modelleri uygundan daha fazla veri ortaya çıkar.
Kasıtsız kamu maruziyeti: Uygun kimlik doğrulama veya yetkilendirme olmadan maruz kalan kötü yapılandırılmış API’ler veya modeller.
Yanlış yapılandırılmış önlemler: Kayıt, denetim ve erişim kontrolleri eksik veya kırılmış.

Bunlar sadece teorik riskler değil, gerçek dünyadaki olay araştırmalarında zaten ortaya çıkıyorlar. Düşmanlar ayrıca sosyal mühendislik, veri çıkarma veya işletme sınıfı savunmalarının sınırlarını test etmek için kamusal modellerden yararlanıyor.

Açık kaynaklı cazibe

Mistral, Lama, Deepseek vb. Güçlü, özgürce mevcut modellerin yükselişi ile vb. Birçok kuruluş, açık kaynağı kapalı platformlara uygun maliyetli, özelleştirilebilir bir alternatif olarak araştırıyor. Ancak bu esneklik bir maliyetle geliyor.

Açık kaynak, tam yaşam döngüsüne sahip olduğunuz anlamına gelir: model değerlendirme ve hizalamadan sürekli izleme ve erişim kontrolüne. Titiz korumalar olmadan, bu modeller, maruz kalan, aşırı bırakılan ve yetersiz gözlemlenen gölge varlıkları olabilir.

Herhangi bir açık kaynaklı model kullanmadan önce, ekipler şunları sormalıdır:

Model nasıl eğitildi? Hangi verilerde?
Çıktılarını ve davranışlarını denetleyebilir miyiz?
Kim ona erişimi var ve bu nasıl yönetiliyor?
Veri sızıntısı olmadan güvenli bir şekilde ayarlanmış olabilir mi?

Açık Kaynak AI’da “Açık” ı Anlamak

“Açık kaynak” terimi genellikle geniş ölçüde kullanılır, ancak AI bağlamında, birkaç farklı şey anlamına gelebilir:

Açık Ağırlıklar: Model parametreleri indirilebilir ve kullanılabilir, ancak kod tabanı, eğitim verileri veya lisanslama yine de kısıtlanabilir. Güvenlik Sonuçları: Herkes kötüye kullanım veya kontrolsüz dağıtım riskini artıran modeli çalıştırabilir.
Açık Kaynak: Modeli eğitmek ve işletmek için kullanılan kod herkese açık ve değiştirilebilir. Güvenlik Sonuçları: Şeffaflık, akran incelemesine izin verir, ancak rakiplerin zayıflıkları analiz etmeleri ve kullanması için kapıyı da açar.
Açık Veriler: Modeli eğitmek için kullanılan veri kümesi herkese açık olarak paylaşılır. Güvenlik Sonuçları: Düzgün bir şekilde sterilize edilmezse, model tarafından yeniden düzenlenebilecek toksik, önyargılı ve hatta hassas içeriği içerebilir.
Açık Eğitim: Komut dosyaları, yapılandırmalar, veri ve hesaplama ayarları dahil olmak üzere tüm eğitim süreci tekrarlanabilir ve şeffaftır. Güvenlik Sonuçları: Yüksek tekrarlanabilirlik güveni artırır, ancak aynı zamanda kötü niyetli aktörler tarafından çoğaltılmayı da sağlar.

Bu boyutların her biri farklı tehdit yüzeyleri sunar. Örneğin, açık veriler, hassas örnekler dahil edilirse kuruluşunuzu itibar riskine veya düzenleyici incelemeye maruz bırakabilir. Açık eğitim, model mimarinizi ve davranışınızı öngörülebilir hale getirebilir-rakip ortamlarda çift kenarlı bir kılıç.

Açık modelleri benimseyen kuruluşlar bu nedenle tüm yaşam döngüsü boyunca kontroller uygulamalıdır: güvenli barındırma, izinli erişim, hızlı izleme ve aktif tehdit algılama.

Tam AI yüzeyini sabitleyin

Ajan AI ivme kazanmaya devam ettikçe, yeni bir güvenlik boyutu ortaya çıkıyor: sadece insan etkileşimlerini değil, aynı zamanda aracı olanları da korumak. Bu AI ajanları giderek daha fazla karmaşık, çok aşamalı görevler gerçekleştirebilir – bazen insanlara yardımcı olmak ve bazen gözetim veya onay olmadan bağımsız olarak faaliyet gösterebilir. Yalnızca insandan insan+ajan iş akışlarına geçiş yeni güven sınırları ve risk senaryoları yaratır.

Yakın gelecekte, temsilciler iletişim hazırlayabilir ve iletişim gönderebilir, sistemler arasında verileri manipüle edebilir veya insan katılımı olmadan işlemleri başlatabilir. Bu daha fazla verimlilik vaat etse de, kimlik, yetkilendirme, denetim ve yükseliş hakkında sorular da sunar.

Devam etmek için, insan merkezli güvenlik bu genişletilmiş modeli kapsayacak şekilde gelişmelidir:

Temsilcileri nasıl doğrular ve yetkilendirirsiniz?
Anormal ajan davranışını gerçek zamanlı olarak tespit edebilir misiniz?
Ajanlar tanımlanmış kapsamları ve ayrıcalıkları içinde mi çalışıyor?
Ajanların kötüye kullanılmamasını veya tehlikeye atılmamasını nasıl sağlıyorsunuz?

İşletmeler, net kontroller, politikalar ve hesap verebilirlik mekanizmaları ile temsilcilere birinci sınıf güvenlik varlıkları olarak muamele etmeye başlamalıdır.

Üretici AI, nasıl çalıştığımızı dönüştürdü, ancak güvenlik ekiplerinin savunması gereken veri yüzeyini de yeniden şekillendirdi. Yapay zekayı güvence altına almak sadece tek bir satıcıyı yönetmek veya kullanım durumunu yönetmekle ilgili değildir – farklı AI türlerinin nasıl çalıştığını, kullanıcıların onlarla nasıl etkileşime girdiğini ve verilerin her birinden nasıl aktığını anlamakla ilgilidir.

AI stratejiniz bir AI envanteri ile başlamalı ve ardından riske dayalı bir politika çerçevesi ile başlamalıdır. Kim ne kullanıyor? Hangi veriler paylaşılıyor? Erişim kontrolleri uygun mu? Yanlış kullanım için tespitler mi?

AI Güvenliği, kullanıcı davranışına görünürlük, veri akışlarının derin incelemesi ve politikanın kenarda ve ötesinde uygulanmasını gerektirir. Bu yeni çevre ve yeni bir oyun kitabı talep ediyor.

Reklam