Chatgpt, Claude ve Copilot gibi üretken AI (Genai) araçlarının tanıtımı, verimlilik ve yenilik için yeni fırsatlar yarattı – aynı zamanda yeni riskler. Hassas verileri, uyumluluk yükümlülüklerini ve karmaşık bir tehdit manzarasını yöneten kuruluşlar için, düşünceli risk değerlendirmesi ve politika uyumu olmadan evlat edinilmemek önemlidir.
Herhangi bir yeni teknolojide olduğu gibi, ilk adım Genai’nin amaçlanan ve istenmeyen kullanımlarını anlamak ve hem güçlü hem de zayıf yönlerini değerlendirmek olmalıdır. Bu, sadece popüler oldukları için AI araçlarını benimseme dürtüsüne direnmek anlamına gelir. Risk uygulamayı yönlendirmelidir – tam tersi değil.
Kuruluşlar genellikle Genai için tamamen yeni politikalara ihtiyaç duyduklarını varsayarlar. Çoğu durumda, bu gerekli değildir. Daha iyi bir yaklaşım, mevcut çerçeveleri-kabul edilebilir kullanım politikaları, veri sınıflandırma şemaları ve ISO 27001-hizalanmış ISMS belgeleri gibi genişletmektir. Bağlantısız politikaların katmanları eklemek, personeli karıştırabilir ve politika yorgunluğuna yol açabilir. Bunun yerine, Genai risklerini çalışanların zaten anladığı araç ve prosedürlere entegre edin.
Büyük bir kör nokta giriş güvenliğidir. Birçok kişi, AI tarafından üretilen çıktının gerçekte doğru veya önyargılı olup olmadığına odaklanıyor, ancak daha acil bir riski göz ardı ediyor: hangi personel halka açık LLM’lere giriyor. İstemler genellikle hassas ayrıntıları içerir – dahili proje adları, müşteri verileri, finansal metrikler, hatta kimlik bilgileri. Bir çalışan bu bilgileri harici bir yükleniciye göndermezse, bunu halka açık bir AI sistemine beslememelidir.
Farklı AI türlerini ayırt etmek de çok önemlidir. Tüm riskler eşit yaratılmaz. Gözetimde yüz tanıma kullanma riskleri, bir geliştirici ekibinin açık kaynaklı bir genai modeline erişim sağlamaktan farklıdır. Bunları tek bir AI politikası altında bir araya getirmek risk manzarasını aşırı basitleştirir ve gereksiz kontrollere – veya daha kötüsü kör noktalara neden olabilir.
Siber güvenlik ekiplerinin ele alması gereken beş temel risk vardır:
Yanlışlıkla veri sızıntısı: Kamu genai araçlarının veya yanlış yapılandırılmış iç sistemlerin kullanımı yoluyla.
Veri zehirlenmesi: AI modellerini veya iç kararları etkileyen kötü niyetli girdiler.
AI çıkışında aşırı vuruş: Özellikle personel doğruluğu doğrulayamadığında.
Hızlı enjeksiyon ve sosyal mühendislik: Verileri yaymak veya kullanıcıları manipüle etmek için AI sistemlerinden yararlanmak.
Politika vakumu: Yapay zeka kullanımı, gözetim veya yükseliş yolları olmadan gayri resmi olarak gerçekleşiyor.
Bu riskleri ele almak sadece bir teknoloji meselesi değildir. İnsanlara odaklanmayı gerektirir. Eğitim esastır. Personel, Genai’nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve nerede yanlış gitmenin muhtemel olduğunu anlamalıdır. Role özgü eğitim-geliştiriciler, İK ekipleri, pazarlama personeli için-kötüye kullanımı önemli ölçüde azaltabilir ve eleştirel düşünme kültürü oluşturabilir.
Politikalar da kabul edilebilir kullanımı net bir şekilde özetlemelidir. Örneğin, ChatGPT’yi kodlama yardımı için kullanmak uygun mu, ancak istemci iletişimi yazmak değil mi? AI, tahta tutanaklarını özetlemek için kullanılabilir mi, yoksa bu sınırsız mı? Kullanıcıların sorunları işaretleyebileceği veya açıklama alabilecekleri geri bildirim döngüleriyle eşleştirilmiş açık sınırlar, devam eden güvenliğin anahtarıdır.
Son olarak, genai kullanımı siber stratejiye dayandırılmalıdır. AI hype’da süpürülmek kolaydır, ancak liderler çözdükleri sorunla başlamalıdır – araç değil. AI bu çözümün bir parçası olarak mantıklısa, mevcut çerçevelere güvenli ve sorumlu bir şekilde entegre edilebilir.
Amaç AI’yı engellemek değil. Yapılandırılmış risk değerlendirmesi, politika entegrasyonu, kullanıcı eğitimi ve sürekli iyileştirme yoluyla gözleri açık olarak benimsemektir.