Üretken yapay zeka ve çok aracılı otonom sistemler, kurumsal BT yığınını dönüştürerek verimlilik, müşteri deneyimi ve yenilik konularında atılımlar vaat ediyor. Ancak, başlangıçtan itibaren disiplinli, tasarımı gereği güvenli stratejiler olmadan kuruluşlar, veri ihlalleri, yetkisiz aracı davranışları, uyumluluk hataları ve güven erozyonu riskiyle karşı karşıya kalır.
İyi haber mi? Derinlemesine savunma, sıfır güven ilkeleri ve güçlü yönetişim hâlâ geçerlidir ve bunlar, en karmaşık yapay zeka mimarilerini bile koruyacak şekilde genişletilebilir. İşletmeler, kanıtlanmış temeller üzerine inşa ederek ve bunları yapay zekanın benzersiz zorluklarına uyarlayarak yalnızca riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda rekabet avantajının da kilidini açabilir.
Tanıdık Temellerden Yapay Zekaya Özelic Korumaları
Kurumsal yapay zeka sistemleri, geleneksel güvenlik alanlarından (veri bütünlüğü, kimlik yönetimi ve ağ bölümleme) pek çok şeyi miras alır, ancak düşmanca saldırılar, veri zehirlenmesi ve model hırsızlığı gibi yeni hususları da beraberinde getirir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için yerleşik kontrollerin genişletilmesi hem mümkün hem de gereklidir. Örneğin, rekabete dayalı sağlamlık, kuruluşların güvenlik açıklarından yararlanılmadan önce güvenlik açıklarını belirlemek için girdi doğrulaması uygulamasını, sürekli model testi yürütmesini ve rakip senaryo simülasyonları çalıştırmasını gerektirir. Benzer şekilde, veri bütünlüğünü korumak, eğitim verilerine olgun yönetişim ve köken izleme uygulamalarının uygulanmasını ve aynı zamanda zehirlenme girişimlerini tespit etmek için yapay zekaya özgü izlemenin eklenmesini gerektirir.
Fikri mülkiyetin korunması bir diğer kritik alandır. Yapay zeka modelleri, model parametrelerinin şifrelenmesi, sıkı erişim kontrolleri ve eğitim metodolojilerinin korunması gibi önlemlerle yüksek değerli iş varlıkları olarak ele alınmalıdır. Bu yaklaşımlar, düzenlenmiş veriler için gizli bilgi işlem, güvenli araç çağrıları için imzalı belirteçler ve olağandışı model davranışını tespit edebilen yapay zekaya özgü izleme araçları gibi teknik korumalarla eşleştirildiğinde daha da güçlenir.
AI Stack’ta Tasarım Yoluyla Güvenli
Yapay zeka için güvenlik, ilk günden itibaren kimlik doğrulamayı, en az ayrıcalıklı erişimi ve tehdit azaltmayı model tasarımına, veri işlemeye ve aracı orkestrasyonuna entegre ederek mimari düzeyde başlamalı. Artık OpenAI ve Google gibi sağlayıcılar tarafından yaygın olarak kullanılan Model Bağlam Protokolü (MCP), aracılar ve veri kaynakları arasında güvenli, bağlama duyarlı etkileşimler sağlar. Ancak MCP aynı zamanda hızlı ekleme, araç sahteciliği ve kimlik bilgilerinin kötüye kullanılması gibi potansiyel riskleri de beraberinde getirir. Kuruluşlar, yalnızca güvenilir MCP sunucularını kullanarak, kriptografik olarak imzalanmış belirteçleri uygulayarak, bağlam meta verilerini denetleyerek ve herhangi bir düzensizlik için araç erişimini izleyerek bu riskleri giderebilir.
Çok aracılı sistemler, kötü niyetli araçların meşru araçları taklit ettiği yanlış koordinasyon ve “araçların işgali” gibi sistemik riskler sunar. Sıfır güven kayıtları ve birleşik düzenleme merkezleri, tüm aracı iş akışlarında yönetişimin ve gözlemlenebilirliğin korunmasına yardımcı olarak hem güvenlik hem de operasyonel verimlilik sağlayabilir.
Uğultubir-Agent Hibrit Ekipler
Kontrol edilmeyen yapay zeka özerkliği riski artırır ve insan gözetiminin aracı yürütmeyle harmanlanmasını hayati hale getirir. En dayanıklı sistemler, insanların son onaylar, anormallik incelemeleri ve üst kademelere iletmeler gibi kritik görevler üzerindeki kontrolünü elinde tutacağı şekilde tasarlanmıştır. Bu, aracıların geniş ölçekte çalışabilmesine rağmen yüksek etkili senaryolara ilişkin karar vermenin insanların elinde kalmasını sağlar.
Örneğin Güvenlik Operasyon Merkezlerinde ajanlar, zenginleştirme ve önceliklendirme gibi Düzey 1 ve Düzey 2 işlerini yürütebilir ve bu da kıdemli analistlerin stratejik tehdit avına odaklanmasına olanak tanır. Satış, satın alma ve müşteri hizmetlerinde benzer yaklaşımlar, hesap verebilirliği ve şeffaflığı korurken operasyonların daha hızlı yapılmasını sağlayabilir. Kuruluşlar, “kill-switch” mekanizmalarını, kapı kontrol denetimlerini ve temsilcilerin belirsiz sonuçları insan incelemesi için işaretlediği iş akışlarını entegre ederek, gözetimi geliştirirken riski azaltabilir.
Güvenliği Measu ile Uyumlu Hale GetirmekGüçlü Etki
Teknik korumalar, yalnızca doğrudan iş sonuçlarına bağlı olduklarında tam değerini verir. Başarılı yapay zeka programları, fiyatlandırma yönetimini otomatikleştirmek, tehdit tespitini hızlandırmak veya satış süreçlerini kolaylaştırmak gibi yatırım getirisi odaklı kullanım örneklerini belirler ve başarıyı ölçmek için ölçümler oluşturur. Bunlar, manuel süreçlerdeki yüzde azalmayı, algılama ve yanıt sürelerindeki iyileştirmeleri veya ölçülebilir gelir ve maliyet verimliliği kazanımlarını içerebilir.
Teknik performans ile iş değeri arasındaki uyumun sürdürülmesi, sürekli işlevler arası yönetişimi gerektirir. Güvenlik, makine öğrenimi operasyonları, uyumluluk ve iş birimleri, verimlilik kazanımlarının devam etmesini, sistemlerin uyumlu kalmasını ve yapay zeka dağıtımlarının kurumsal hedefleri karşılamaya devam etmesini sağlamak için sürekli işbirliği yapmalıdır.
Zaman to Şimdi Başla
Kuruluşlar, kontrollü ortamlarda güvenli çoklu aracı sistemlerini pilot olarak uygulayarak, baştan itibaren tehdit modellemeyi uygulayarak ve yeniden kullanılabilir, sektöre özel aracı kitaplıkları geliştirerek ilk adımı atabilirler. Yapay zeka yaşam döngüsünün başlarında tasarım gereği güvenlik ilkelerini oluşturmak, işlevler arası yönetişim yapıları oluşturmak ve insan gözetimini tüm kritik iş akışlarına dahil etmek, uzun vadeli başarının anahtarıdır. Uzman firmalarla ortaklık kurmak, operasyonel esnekliği, mevzuat uyumluluğunu ve paydaş güvenini sağlarken benimsemeyi hızlandırabilir.
Bugün yapay zeka güvenliğini DNA’larına yerleştiren kuruluşlar, gelişmiş yapay zeka yeteneklerini güvenle konuşlandırarak, gelişen düzenlemelere uyum sağlayarak ve kalıcı bir rekabet avantajı oluşturarak yarına liderlik edecek kuruluşlar olacak.
Yazar Hakkında
Alison Andrews, MorganFranklin Cyber’in Genel Müdürüdür ve firmanın Yapay Zeka uygulamalarını yönetmektedir. Yapay zeka, siber güvenlik ve bulut teknolojisinde 20 yılı aşkın deneyime sahip olan Alison, daha önce Google Cloud’da Global Direktör olarak görev yapmış ve üretken yapay zekayı kullanan yenilikçi çözümler sunmuştu. Ayrıca Deloitte tarafından satın alınan bir güvenlik hizmetleri sağlayıcısı olan Vigilant’ı da kurdu. Alison, MorganFranklin’de müşteriler için ölçülebilir değer sağlayan ve dönüşümü teşvik eden güvenli, kurumsal kullanıma hazır yapay zeka sistemleri geliştirmeye odaklanıyor.