Büyük dil modelleri (LLM’ler), temel kullanıcı istemlerine yanıt verebilen veya içerik oluşturmak için internete bakabilecek bir zamanlar pasif ve basit sohbet botlarından çok yol kat etti. Bugün, veritabanlarına ve iş uygulamalarına erişebilir, karmaşık görevleri bağımsız olarak yürütmek ve iş kararları almak için dış sistemlerle etkileşime girebilirler.
Bu dönüşüm öncelikle model bağlam protokolü (MCP) ve ajan-ajana (A2A) iletişimi gibi gelişmekte olan birlikte çalışabilirlik standartları ile desteklenmektedir.
Ajan-tool etkileşiminin standartlaştırılmış bir yolu sağlamak için oluşturulan MCP, Claude ve GPT gibi LLM’lerin API’lar, veri kaynakları ve harici sistemlerle sorunsuz entegrasyonunu sağlar.
Yakın zamanda Google tarafından yayınlanan A2A, bağımsız AI ajanlarının hedef alışverişinde bulunmasına, bağlamı paylaşmasına ve eylemleri tetiklemesine izin veren ajan-ajan iletişimine yöneliktir.
Aşırı ajans, kuruluşlarda artan bir endişe kaynağıdır
Aşırı ajansı olan LLM ajanları, örgütsel güvenliğin temel ilkelerini zayıflatabilir. Örneğin, aşırı özerkliğe veya işlevselliğe sahip bir LLM, bir kuruluşun bütünlüğünü etkileyen belirsiz, manipüle edilmiş veya düşman girdileri nedeniyle yetkisiz bir eylem gerçekleştirebilir.
Özellikle sağlık ve finans alanlarında birçok kritik işlev, LLM’lerin temel sistemlerine dahil edilmesi ve milyonlarca kullanıcıyı etkilemesi. Aşırı LLM ajansı aracılığıyla tek bir hata veya önyargılı giriş uzun vadeli sonuçlara neden olabilir. Kuruluşlar genellikle iç işlerinde opak olan ve kullanıcıların çıktılarına güvenmesini veya sonuçların doğruluğunu doğrulamasını ve riskleri daha da ağırlaştırmasını önleyen kara kutu LLM’leriyle karşı karşıya kalırlar.
Artan LLM’lerin kullanımı, insan eleştirel düşüncesini azaltabilen çıktılarına aşırı güven riskini arttırır. Bu aşırı güven, daha az insan dahil olduğu için hataların ve önyargıların tespit edilmediği bir “süreç borcu” olarak adlandırılanlara neden olabilir. Bu, özellikle Tıp ve Finans gibi yüksek bahis alanlarında ciddi sonuçlar doğurabilir.
AI iş akışlarına MCP ve A2A entegrasyonu, LLM’lerin yeterli izleme olmadan dış sistemlerle özerk bir şekilde etkileşime girdiği için yeni tedarik zinciri saldırı modları oluşturur.
Saldırganların mutlaka modelin kendisinden ödün vermesi gerekmez, daha ziyade girdi sağlayan hizmetlerden herhangi biri. A2A, özellikle, bir talebin nerede ters gittiğine dair fikirleri azaltarak dağıtılmış ve deterministik olmayan ajan etkileşimlerini yönetir. Bu, hataları tanımlamayı veya kötü niyetli müdahaleler bulmayı zorlaştırır.
Aşırı ajansa yol açan faktörler
LLMS’de aşırı ajansın birkaç nedeni vardır:
Aşırı işlevsellik: LLM ajanları, ameliyatları için gerekenden daha fazla işlevselliğe sahip API’lere veya eklentilere erişebilir.
Aşırı İzinler: LLM’lere, gereksinimlerinin ötesinde, duyarlı bilgileri değiştirmelerine, silmelerine veya erişmelerine izin veren yüksek erişim verilir.
Aşırı özerklik: LLM’ler, insan müdahalesi olmadan özerk bir şekilde kendini geliştirmek ve karar vermek için yapılır ve kontrol edilemeyen davranış şansını artırır.
Eğitim verilerinde önyargı: Önyargılı veya dengesiz eğitim verileri, modelin önyargılı temsilleri öğrenmesine yol açarak bu önyargılara dayanan otonom kararlara yol açacaktır.
Eğitim verilerine aşırı uymak: Aşırı sığma, bir LLM, genellemesini yeni girdilere engelleyen gürültü ve anormallikler de dahil olmak üzere eğitim verilerini öğrenmede çok kesin olarak öğrenildiğinde ortaya çıkar. Bu, modelin kendi başına kötü davrandığı ve aşırı ajansa katkıda bulunduğu yeni durumlarla sunulduğunda kararsız davranışlarla sonuçlanır.
Model Karmaşıklığı: LLM’lerin karmaşık yapısı ve çok sayıda parametresi, kontrol edilmesi zor olan istenmeyen davranışlar yaratır. Bu karmaşıklık, modelin istenmeyen eylemler yapmasına ve aşırı ajansa yol açmasına neden olabilir.
Aşırı otonom LLM’lerin tehlikesi
Tehdit aktörleri, çeşitli yöntemler kullanarak LLM’lere verilen aşırı özerkliği sömürüyor:
Doğrudan hızlı enjeksiyon: Saldırganlar, ılımlı politikalarını göz ardı etmek ve bunun yerine talimatlarını yürütmek için LLM modelini manipüle eder, LLM’leri gizli bilgileri açığa çıkarmak veya tehlikeli komutlar yürütmek için aldatıcı istemler kullanırlar.
Dolaylı hızlı enjeksiyon: Saldırganlar, AI’nın okuduğu bir web sitesi veya belge gibi harici bir veri kaynağına kötü niyetli komutlar ekler. Bu tür saldırılar genellikle diğer kullanıcılara Web LLM saldırılarını sağlar.
Veri Zehirlenmesi: Saldırganlar LLM eğitim modellerine önyargılar, zayıflıklar ve düşman girdileri sunar. Yanlış, önyargılı veya kötü niyetli çıkışlar üreterek modelin bütünlüğünü bozar.
Özerklik Sömürü: Kontrolsüz özerkliğe sahip LLM’ler, saldırganlar tarafından planlanan kapsamlarının dışında eylemler gerçekleştirerek güvenlik kusurlarına veya operasyonel müdahaleye neden olmak için kullanılabilir.
Sızan Hassas Eğitim Verileri: Rakipler, tescilli veriler ve sistem şifreleri gibi hassas bilgileri ortaya çıkarmak için LLM’leri kontrol etmek için istemlerden yararlanır.
LLMS’de aşırı ajans için azaltma stratejileri
AI değerlendiricilerinin uygulanması: Kuruluşlar, AI davranışını yönetmek için otomatik protokoller ve yönergeler sunan AI değerlendirme çerçevesi ile AI sistemleri için kontrollü izinler sağlayabilir. Bu, sistemlerin güvenilir ve güvenilir bir AI ortamını teşvik ederek belirlenen güvenlik sınırları içinde kalmasını sağlar.
AI değerlendiricileri, planlanan kapsamlarının ötesinde çalışan AI ajanlarının yetkisiz faaliyetleri veya düzensizlikleri ve bayrak vakalarını tespit etmek için LLM etkileşimlerini sürekli olarak izler. LLM’lerin hassas sistemlere gereksiz erişimine sahip olmasını önlemek için AI izinlerini denetler. AI güvenliğini kuruluşlar içinde daha sağlam hale getirmek için penetrasyon testi ve hızlı enjeksiyon saldırılarını simüle ederek güvenlik açıklarını tespit edebilir ve değerlendirebilirler.
Eğitim veri kalitesini geliştirme: Herhangi bir LLM’nin davranışı eğitim verilerine dayanır. Kuruluşlar çeşitli, temsilci ve önyargısız veri kümelerini küratörlüğüne odaklanmalıdır. Veri temizleme, ön işleme ve büyütme yöntemleri anomalileri, hataları veya uygunsuz bilgileri ortadan kaldırabilir ve modelin doğru ve ilgili bilgilerden öğrenmesini sağlayabilir.
AI Güvenliği için OWASP çerçevesinin kullanılması: LLM’ler yazılım geliştirmede sağlam bir zemin kazandıkça, OWASP yönergeleri, güvenlik açıklarını ortadan kaldırarak, etik AI uygulamalarını uygulayarak ve aşırı ajanstan riskleri hafifleterek kuruluşların AI sistemlerini güvence altına almaları için sistematik bir yaklaşım sunmaktadır.
Döngüdeki insan yaklaşımı uygulamak: LLM davranışını kontrol etmek için döngüdeki insan kontrolü gereklidir. Yapay zeka sistemlerinin tek başına başaramayacağı gözetim, müdahale ve etik karar verme sürecini sağlar. LLM’nin infazından önce, insan operatörleri, özellikle önemli etkisi olan veya hassas bilgi veya operasyonları içeren eylemleri gözden geçirir ve onaylar.
Temsilci bağlam protokolleri riskinden kaçınmak: Kuruluşlar, en az zekice bağlam paylaşımını kullanmalı ve temsilci izinlerini yalnızca kuruluşun bağlamı içindeki işlevleri için gerekli olanlarla kısıtlamalıdır. Güvenli bir tedarik zincirini korumak için kuruluşlar, modellerinin erişebileceği tüm kütüphanelerin, API’lerin ve üçüncü taraf entegrasyonların denetlenmesini ve düzenli olarak yamalanmasını sağlamalıdır. Yalnızca güvenilir kuruluşların protokol ortamındaki varlıklara erişebilmesini sağlayan katı ağ erişim politikaları uygulayın.
Çözüm
Otonom LLMS’de aşırı ajansın ortaya çıkması, güvenlik önlemleri ve sorumlu AI yönetişimi gerektirir. Kontrolsüz özerklik, yetkisiz veri erişimi, ayrıcalık artışı, önyargılı sonuçlar ve çekişmeli saldırılar gibi ciddi tehditler oluşturmaktadır.
LLM tabanlı çözümlerin siber güvenliği zayıflatmadan operasyonları artırmasını sağlamak için özerk LLM’leri insan müdahalesiyle dengeleyen yapılandırılmış bir yapay zeka yönetişimi gerekmektedir.