AI tüm endüstrileri bir miktar kapasitede yeniden şekillendiriyor. Swimlane’de, son çalışmamızdaki kuruluşların% 89’u kayda değer verimlilik kazanımlarını bildirerek üretken AI ve LLM’lerin gerçek sonuçları nasıl yönlendirdiğini gözlemledik. Bununla birlikte, bu hızlı AI benimsemesi önemli bir riskle gelir. Daha fazla kuruluş AI’yı operasyonlarına dahil ettikçe, veri gizliliğini korumak ve etik standartları korumak için dikkatli ve sorumlu bir yaklaşıma acil bir ihtiyaç vardır.
AI’yi etkili bir şekilde kullanmak artık bir lüks değil. Dayanıklı kalmak isteyen kuruluşlar için gereklidir. AI Otomasyon Sistemleri, siber güvenlik ekiplerinin tekrarlayan görevleri yerine getirmesini sağlar ve daha karmaşık zorlukları ele almak için kritik zaman ve kaynakları serbest bırakır. Bu makale, veri güvenliği, gizlilik ve şirketlerin karşılaştığı etik sorumluluklara odaklanan AI benimsemesindeki kritik zorlukları araştırmaktadır. Ayrıca, kuruluşların AI’nın bir yükümlülükten ziyade bir varlık görevi görmesini sağlamak için atabileceği adımları da özetlemektedir.
Verimliliğin ortaya çıkan güvenlik açıkları ile dengeleme
AI ile çalışan araçlar inkar edilemez bir şekilde dönüştürücüdür, kuruluşların geniş veri kümelerini işlemelerini, karmaşık görevleri otomatikleştirmesini ve iş akışlarını hızlandırmasını sağlar. Bu etki özellikle siber güvenlikte belirgindir: AI, tehditleri daha hızlı ve daha kesin olarak tespit etmeye ve yanıtlamaya yardımcı olur. Verilerimiz, üretken AI ve LLMS kullanan kuruluşların% 89’unun, görünüşte sonsuz tehditlerle mücadele eden güvenlik ekipleri için paha biçilmez olan önemli verimlilik iyileştirmeleri bildirdiğini göstermektedir.
Ancak, bu kazanımlarla yeni yönler geliyor. Halka açık AI platformlarıyla veri paylaşmak için özel protokolleri olan kuruluşların% 70’ine rağmen, katılımcıların% 74’ü hassas bilgilerin kamuya açık modellere girdiği bilgisini bildirmektedir. Bu tutarsızlık, protokol ve uygulama arasında kritik bir boşluğun altını çizmektedir. Halka açık AI modelleri, erişilebilir ve güçlü olsa da, hassas verileri yanlışlıkla depolayabilir, maruz kalma veya kötüye kullanma riskiyle karşı karşıya kalabilir. AI araçlarına olan talep artmaya devam ettikçe, kuruluşlar AI benimsemesini hassas bilgileri korumak ve riskleri azaltmak için titiz veri güvenliği uygulamalarıyla uyumlu hale getirmelidir.
Veri gizliliği ve güvenliğinin yüksek risklerini ele almak
Yapay zeka güdümlü çözümlere artan yatırımı tanımak önemlidir. 2025 siber güvenlik bütçelerinin% 30’undan fazlasını AI destekli araçlara tahsis etmeyi planlayan kuruluşların üçte birinden fazlası (% 33), güvenli, gizlilik uyumlu AI modelleri için riskler hiç bu kadar yüksek olmamıştır.
Yine de, yapay zeka ve veri gizliliğinin kesişimi, özellikle kuruluşlar büyük veri kümelerinde gelişen üretken modellere daha fazla yaslandıkça, zorluklarla giderek daha fazla doludur. Hassas verileri korumak için politikalarla bile, birçok şirket bu protokolleri pratik, güvenli operasyonlara dönüştürmek için mücadele ediyor. Genellikle hassas veya kişisel bilgileri içerebilecek verilere dayanan AI modelleri, uygunsuz bir şekilde konuşlandırıldığında benzersiz gizlilik endişeleri ortaya çıkarır.
Kuruluşlar, özel, dahili olarak yönetilen modellerin titiz güvenliğinden yoksun olan kamu AI araçlarını kullandıklarında riskler daha da artmaktadır. Genel araçlar genellikle uygun maliyetli ve erişilebilir olmakla birlikte, siber güvenlik için özel olarak tasarlanmış tescilli AI platformları ile aynı güvenlik seviyesini sağlamazlar. Kuruluşlar, iç güvenlik politikalarıyla uyumlu olduklarından ve veri bütünlüğünü tehlikeye atmamalarını sağlamak için benimsedikleri AI platformlarını dikkatle değerlendirmelidir.
AI’yı yönetmede hesap verebilirliğin rolü
Anket katılımcılarımızın sadece% 28’i hükümetin öncelikle AI yönergelerinin uygulanmasından sorumlu olması gerektiğine inanmaktadır. Yaklaşık yarısı (%46) sorumluluğun AI teknolojileri geliştiren şirketlere düşmesi gerektiğini düşünüyor ve bu da endüstrinin etik standartların korunmasında önemli bir rol oynadığını düşündürmektedir. Bu inanç, yapay zeka geliştiricilerinin modellerinin etkileri için sorumluluk almaları, adalet ve hesap verebilirlik sağlama konusundaki kritik ihtiyacı yansıtmaktadır.
AI sapması, kuruluşların görmezden gelemeyeceği bir başka kritik konudur. Sağlam gözetim olmadan, önyargılı modeller istenmeyen, potansiyel olarak zararlı sonuçlara yol açabilir. Yine de, birçok kuruluş hala bu önyargıları izlemek ve hafifletmek için tutarlı protokollerden yoksundur. Titiz inceleme mekanizmaları oluşturmak ve adaletin yapay zeka geliştirme uygulamalarına yerleştirilmesi, etik dağıtım ve model kaymasını önlemek için gereklidir ve AI özellikli girişimlerin uzun vadeli başarısını sağlar.
Sorumlu AI aracılığıyla güvenli bir dijital gelecek
AI verimliliği arttırırken, hemen dikkat gerektiren riskler de getirir. Güvenlik liderleri, hassas verilerin korunmasını ve AI araçlarının etik ve sorumlu bir şekilde konuşlandırılmasını sağlayarak proaktif bir yaklaşım benimsemelidir:
Sorumlu AI aracılığıyla güvenli bir dijital gelecek
AI verimliliği arttırırken, hemen dikkat gerektiren riskler de getirir. Güvenlik liderleri, hassas verilerin korunmasını ve AI araçlarının etik ve sorumlu bir şekilde konuşlandırılmasını sağlayarak proaktif bir yaklaşım benimsemelidir:
- Hassas bilgilerin kasıtsız olarak kamu AI modellerine beslenmesini önleyen sağlam politikalar oluşturmak.
- AI modellerini güvenlik en iyi uygulamalarıyla güncel tutmak ve uyumlu tutmak için düzenli eğitim ve denetimlere öncelik vermek. Yapay zeka geliştikçe, modeller yeni tehditlere duyarlı olabilir ve rutin değerlendirmeler siber güvenlik ekiplerinin potansiyel zayıf noktaları tanımlamasına ve azaltmasına izin verir.
- Şeffaflık, adalet ve hesap verebilirlik sağlamak, herhangi bir AI dağıtımının temel unsurlarıdır.
Bu ilkelere bağlı kalmak, güveni geliştirir ve kuruluşların kritik varlık ve verileri korumak için güvenilir bir araç olarak AI’dan yararlanmalarını sağlar. Güvenlik, şeffaflık ve etik kaynaklı sorumlu AI benimsemesine odaklanarak kuruluşlar, doğal risklerini ele alırken AI’nın potansiyelini tam olarak gerçekleştirebilir. Bu dengeli yaklaşım sadece değerli verileri korumakla kalmaz, aynı zamanda operasyonel verimlilik ve güvenliğin birlikte durduğu bir geleceğin yolunu da açar.
Reklam
LinkedIn grubumuz “Bilgi Güvenliği Topluluğu” nda 500.000’den fazla siber güvenlik uzmanına katılın!