Yapay Zeka (AI), sağlık hizmetlerinden ulaşıma kadar endüstrileri yeniden şekillendirerek sektörler arasında kritik bir kolaylaştırıcı haline geldi. Ancak dönüştürücü potansiyeli, özellikle kritik altyapılara yönelik bir dizi emniyet ve güvenlik endişesini de beraberinde getiriyor. Bunun bilincinde olan Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenliği Ajansı (CISA), yapay zeka tabanlı yazılımlara “Tasarım Yoluyla Güvenlik” yaklaşımını savunuyor. Bu çabanın temelinde yapay zeka kırmızı ekibinin (bir üçüncü taraf değerlendirme süreci) daha geniş Test, Değerlendirme, Doğrulama ve Doğrulama (TEVV) çerçevesine entegrasyonu yer alıyor.
Paydaşlar, yapay zeka değerlendirmelerini yerleşik yazılım TEVV uygulamalarıyla uyumlu hale getirerek, geleneksel yazılım güvenliğinden onlarca yıllık derslerden yararlanırken bunları yapay zekanın benzersiz zorluklarına göre uyarlayabilir.
Bu girişim, yapay zeka sistemlerindeki fiziksel saldırı, siber saldırı ve kritik arıza risklerinin azaltılmasına yardımcı olan sıkı emniyet ve güvenlik testlerinin öneminin altını çiziyor.
Yapay Zeka Kırmızı Takım Oluşturma Neden Önemlidir?
Yapay zeka kırmızı ekip oluşturma, güvenlik açıklarını belirlemek ve sağlamlıklarını değerlendirmek için yapay zeka sistemlerinin sistematik olarak test edilmesidir. Bu süreç, saldırıları veya başarısızlık senaryolarını simüle ederek yararlanılabilecek zayıflıkları ortaya çıkarır ve geliştiricilerin bu boşlukları dağıtımdan önce gidermelerine olanak tanır.
CISA, AI kırmızı ekibinin bağımsız bir faaliyet olmadığını, daha geniş AI TEVV çerçevesinin bir alt kümesi olduğunu vurguluyor. Bu çerçeve, yapay zeka sistemlerinin güvenilirlik, emniyet ve güvenlik açısından titizlikle test edilmesini ve bunların kritik altyapı gereksinimleriyle uyumlu hale getirilmesini sağlar.
NIST’in AI Risklerini ve Etkilerini Değerlendirme (ARIA) ve GenAI Challenge gibi programlar, AI risklerini kapsamlı bir şekilde değerlendiren araçlar ve metodolojiler oluşturarak AI TEVV’nin temelini zaten attı. CISA, AI TEVV’nin geleneksel TEVV yazılımının bir alt bileşeni olarak çalışmasını savunarak bu temel üzerine inşa edilmiştir.
Yapay Zeka ve Yazılım: TEVV’de Ortak Bir Temel
Yaygın bir yanılgı, yapay zeka değerlendirmelerinin geleneksel yazılım test çerçevelerinden farklı, tamamen yeni bir yaklaşım gerektirmesidir. Ancak CISA bunun stratejik ve operasyonel bir yanılgı olduğunu savunuyor. Yapay zeka sistemleri, belirli açılardan benzersiz olsa da temelde yazılım sistemleridir ve güvenlik riskleri, güvenilirlik kaygıları ve olasılığa dayalı davranış gibi aynı zorlukların çoğunu paylaşır.
1. Güvenlik Riskleri Yeni Değil
Yazılım güvenliği riskleri yapay zekaya özgü değildir. Onlarca yıl önce, Therac-25 radyasyon tedavisi cihazının arızalanması gibi olaylar, yazılım kusurlarının nasıl felaket sonuçlara yol açabileceğini gösterdi. Bu hatalar, güvenlik açısından kritik yazılım değerlendirme süreçlerinde güncellemelere yol açtı; bu, artık yapay zeka güvenlik değerlendirmelerine bilgi sağlayan bir emsaldir.
Benzer şekilde, ulaşım veya tıbbi cihazlar gibi kritik altyapıya entegre edilen yapay zeka sistemleri de güvenlik riskleri açısından değerlendirilmelidir. Örneğin, araçlardaki yapay zeka destekli bir fren sisteminin, geleneksel yazılım değerlendirmelerinin onlarca yıldır yaptığı gibi, kaygan yollar veya beklenmedik engeller gibi bir dizi dış koşulu hesaba katması gerekiyor.
2. Geçerlilik ve Güvenilirlik Testi
Yapay zeka sistemlerinin geçerli (amaçlandığı gibi performans gösteren) ve güvenilir (senaryolar arasında tutarlı bir şekilde çalışan) olmasını sağlamak, geleneksel yazılımlarla ortak bir gereksinimdir. Yapay zeka sistemlerine yönelik sağlamlık testleri, beklenmedik girdilerin veya koşulların sonuçları önemli ölçüde etkileyebildiği havacılık ve sağlık hizmetleri gibi alanlardaki yazılımlar için kullanılan yaklaşımları yansıtır.
3. Sistemlerin Olasılıksal Doğası
Hem yapay zeka hem de geleneksel yazılım sistemleri olasılıksal davranış sergiler. Örneğin, girdilerdeki küçük değişiklikler, önemli çıktı değişikliklerine yol açabilir; bu, geniş veri kümeleriyle eğitilmiş yapay zeka sistemlerinde görülen bir özelliktir. Ancak geleneksel yazılım bu değişkenliğe yabancı değildir. Yarış koşulları ve kriptografik rastgelelik gibi güvenlik açıkları, yazılım geliştirmede uzun süredir devam eden sorunlardır. Yapay zeka değerlendirmeleri, mevcut TEVV metodolojilerinden yararlanarak bu zorlukları etkili bir şekilde çözebilir.
CISA’nın Yapay Zeka Güvenliğinde Çok Yönlü Rolü
CISA, üç temel alanda çalışarak yapay zeka güvenlik değerlendirmelerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar:
- Dağıtım Öncesi Test
CISA, yapay zeka kırmızı ekibini geliştirmek için endüstri, akademi ve devlet kurumlarıyla işbirliği yapıyor. Ulusal Güvenlik için Yapay Zeka Risklerinin Test Edilmesi (TRAINS) Görev Gücü’nün kurucu üyesi olan CISA, siber güvenlik hususlarını entegre eden yapay zeka değerlendirme kriterleri ve metodolojilerinin geliştirilmesinde aktif olarak yer almaktadır. - Dağıtım Sonrası Test
CISA, ön dağıtımın ötesinde halihazırda kullanımda olan yapay zeka sistemleri için teknik testleri destekler. Buna, operasyonel ortamlarda sağlam güvenlik sağlamak için sızma testi, güvenlik açığı taraması ve yapılandırma değerlendirmeleri dahildir. - Standart Geliştirme ve Operasyonel Rehberlik
NIST ile ortaklık kuran CISA, yapay zeka güvenlik testi standartlarının geliştirilmesine operasyonel uzmanlığa katkıda bulunuyor. Bu standartlar, CISA’nın Siber Hijyen ve Risk ve Güvenlik Açığı Değerlendirmeleri gibi daha geniş güvenlik değerlendirme hizmetlerine entegre edilerek yapay zeka sistemlerinin yüksek siber güvenlik kriterlerini karşılamasını sağlar.
Yapay Zeka ve Yazılım Değerlendirmelerini Kolaylaştırma
CISA’nın AI TEVV’yi TEVV yazılımının bir alt kümesi olarak ele alma yaklaşımı önemli faydalar sunmaktadır:
- Yeterlik: Paydaşlar, mevcut TEVV çerçevelerinden yararlanarak mükerrer test süreçlerinden kaçınarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir.
- Tutarlılık: Kanıtlanmış metodolojilerin uygulanması, yapay zeka sistemlerinin geleneksel yazılımlarla aynı katı standartları karşılamasını sağlar.
- Ölçeklenebilirlik: Birleştirilmiş çerçeveler, çeşitli yapay zeka uygulamalarında kullanılabilecek araçların ve karşılaştırmalı değerlendirmelerin geliştirilmesine olanak tanıyarak değerlendirmelerin sağlamlığını artırır.
Bu kolaylaştırılmış yaklaşım aynı zamanda taktiksel düzeyde yeniliği de teşvik eder. Geliştiriciler, tekerleği yeniden icat etmek yerine, TEVV yazılımının sağlam temelini oluştururken yapay zekaya özgü zorlukları ele alan yeni araçlar ve metodolojiler oluşturmaya odaklanabilirler.
Sonuç: Onlarca Yıllık Uzmanlığın Temeli
Yapay zeka kritik altyapıya entegre olmaya devam ederken, emniyet ve güvenliğinin sağlanması son derece önemlidir. CISA’nın Tasarım Yoluyla Güvenli girişimi, yapay zeka değerlendirmelerini geleneksel yazılım test çerçeveleri merceğinden görüntülemenin önemini vurguluyor.
Paydaşlar, AI TEVV’i yerleşik yazılım TEVV metodolojileriyle uyumlu hale getirerek onlarca yıllık uzmanlığa dayanarak riskleri etkili bir şekilde azaltabilir ve AI sistemlerinin amaca uygun olmasını sağlayabilir. CISA ve NIST gibi kuruluşların bu sorumluluğu üstlendiği yapay zeka güvenliğinin geleceği, inovasyon ve kanıtlanmış uygulamaların dengeli bir karışımından faydalanmaya hazırlanıyor.
İlgili