Deepseek, AI dünyasını en çok indirilen akıllı telefon uygulaması olarak CHATGPT’yi aşarak ve verimliliği ve erişilebilirliği nedeniyle hızlı bir şekilde evlat edinme kazandı. Yapay zeka akıl yürütme ve performans optimizasyonundaki gelişmeleri etkileyici olsa da, Qualys ekibimiz de dahil olmak üzere güvenlik araştırmacıları, işletme evlat edinme için ciddi endişeler yaratan birçok kritik güvenlik açıkını ortaya çıkardılar.
Kuruluşların, AI dağıtım söz konusu olduğunda performansdan daha fazla olmasa da, güvenliğe öncelik vermesi çok önemlidir. Bu parça, Qualys’in Deepseek-R1’in güvenlik analizinden elde edilen bulgulara dayanacak, güvensiz AI ortamlarının gerçek dünya sonuçlarını keşfedecek ve sorumlu ve güvenli AI dağıtımını sağlayan proaktif güvenlik önlemlerini uygulamak için kuruluşların en iyi uygulamalarını paylaşacaktır.
Deepseek-R1’in güvenlik analizinden endişe verici sonuçlar
Deepseek-R1’in güvenlik duruşunu değerlendirmek için Qualys ekibi, AI güvenlik platformu Qualys Totalai’yi kullanarak kapsamlı bir analiz gerçekleştirdi. Totalai, AI modellerinin güvenli, uyumlu ve esnek olmasını sağlamak için tehditleri ve diğer güvenlik endişelerini belirleyebilen amaca uygun bir AI güvenlik ve risk yönetimi çözümü sağlar.
Deepseek’in analizi iki kilit alana odaklandı: bilgi tabanı (KB) ve jailbreak saldırıları. Totalai’nin KB analizi, tartışmalı konular, olgusal tutarsızlıklar, yasadışı faaliyetler, etik dışı eylemler, hassas bilgi maruziyeti ve daha fazlası dahil olmak üzere 16 kategoride Deepseek-R1’i değerlendirdi. Test boyunca yaklaşık 900 değerlendirme yapılmıştır. Endişe verici bir şekilde, model kritik etik, yasal ve operasyonel riskleri belirleyerek bu testlerin% 61’ini başarısızlığa uğrattı.
Analiz sırasında Deepseek-R1, 18 farklı saldırı kategorisi kullanılarak 885 jailbreak denemesine tabi tutuldu. Bu testlerin% 58’inde başarısız oldu, yani saldırganlar, diğer yasadışı faaliyetlerin yanı sıra patlayıcıların nasıl yapılacağı, yanlış bilgilendirmeyi ve şiddeti teşvik etme talimatları da dahil olmak üzere kritik yerleşik güvenlik mekanizmalarını kolayca atlayabilirler. Test, Deepseek’in AI hizalamasında ciddi zayıflıklara maruz kaldı ve iş akışlarına entegre olan kuruluşlar için ciddi riskler sunuyor.
Bu neden işletmelerle ilgili?
Bu güvenlik analizi yoluyla ortaya çıkan güvenlik açıkları, işletmeler için üç ana riski vurgulamaktadır – ilki belirgin etik ihlallerdir. Deepseek-R1’in çekişmeli jailbreak girişimlerini önleyememesi, yanlış bilgi, önyargı takviyesi veya yasadışı faaliyetlerin kolaylaştırılması gibi istenmeyen sonuçlara yol açabilir. Yapay zeka kullanan işletmelerin, güven ve dürüstlüğü korumak için modellerinin etik ve yasal standartlarla uyumlu olmasını sağlamaları önemlidir.
İşletmelerle ilgili bir sonraki büyük risk gizlilik ve güvenlik ihlalleridir. Yakın tarihli bir siber güvenlik olayı, hassas kullanıcı etkileşimleri ve kimlik doğrulama anahtarları da dahil olmak üzere Deepseek AI’dan bir milyondan fazla günlük girişini ortaya çıkardı. Bu, Deepseek’in veri koruma önlemlerindeki açık eksiklikler gösterir ve hassas bilgileri saklayan işletmelerle ilgili endişeleri artırır.
Son olarak, Deepseek-R1’in veri depolama uygulamaları GDPR ve CCPA gibi düzenlemeler kapsamında faaliyet gösteren kuruluşlar için önemli uyum kaygıları sunmaktadır. Tüm kullanıcı verileri Çin’deki sunucularda saklandığından, devlet yetkililerinin kullanıcı onayı olmadan yerel olarak depolanan verilere erişmesini sağlayan Çin siber güvenlik yasasına tabidir. Bu, GDPR’nin katı veri koruma gereksinimleri ve CCPA’nın kullanıcı gizlilik hakları hükümleri ile potansiyel çatışmalar yaratır. Ayrıca, opak veri yönetişimi uygulamaları, hassas bilgilerin yetkisiz erişim veya devlet tarafından zorunlu kılınması konusundaki endişeleri gündeme getirmektedir.
AI güvenliğini güçlendirmek için en iyi uygulamalar
Deepseek-R1 gibi AI modellerindeki güvenlik açıklarını etkili bir şekilde ele almak için, işletmeler hem teknik güvencelere hem de düzenleyici uyumluluklara öncelik veren proaktif bir güvenlik stratejisi benimsemelidir. Bu, LLM’ler için sürekli izleme ve otomatik risk yönetimi sağlayan AI ortamları için uyarlanmış kapsamlı güvenlik çözümlerinin uygulanmasıyla başlar. Kuruluşlar ayrıca, konuşlandırmadan önce jailbreak duyarlılık veya etik yanlış hizalama gibi zayıflıkları tanımlamak için düşmanca testler yapmalıdır.
Uyum cephesinde, işletmeler, GDPR ve CCPA gibi veri koruma düzenlemelerine uyulmasını sağlamak için ayrıntılı yasal risk değerlendirmeleri yapmalı ve veri depolama uygulamalarına bağlı sınır ötesi gizlilik endişelerini ele almalıdır. Barındırılan çözümlere güvenmek yerine özel bulut ortamlarında modelleri dağıtmak, hassas veriler üzerinde daha fazla kontrolü korurken düzenleyici riskleri azaltmaya yardımcı olabilir. Bu önlemleri, gelişen tehditler ve standartlarla uyumlu olarak devam eden güncellemelerle birleştirerek, işletmeler AI teknolojilerinin güvenli ve sorumlu kullanımını sağlayabilir.
Yapay zeka benimsemesi hızlanırken, riskleri de öyle. Deepseek-R1 bunun mükemmel bir örneğidir. Model AI verimliliğinde önemli gelişmeler sağlarken, Qualys Totalai KB ve Jailbreak testlerinin yarısından fazlasını başarısızlığa uğrattı. Saldırganlar, AI korumalarını atlamak için sürekli olarak yeni teknikler geliştirecekler. Kuruluşlar, AI modellerinin esnek, uyumlu ve gelişen iş ve düzenleyici taleplerle uyumlu kalmasını sağlayan Qualys Totalai gibi proaktif, kapsamlı güvenlik çözümleri benimsemelidir.
Reklam
LinkedIn grubumuz “Bilgi Güvenliği Topluluğu” nda 500.000’den fazla siber güvenlik uzmanına katılın!