Yapay zeka hızlı bir şekilde gelişiyor ve Üretken Yapay Zeka’nın (GenAI) benimsenmesi, insanların etkileşimde bulunma ve bu teknolojiden yararlanma biçiminde devrim yaratıyor. GenAI, insan benzeri metinler oluşturmaktan konuşma arayüzlerini güçlendirmeye ve karmaşık görevleri otomatikleştirmeye kadar, insanlar ve makineler arasındaki engelleri ortadan kaldırmak için olağanüstü yetenekleri kanıtlanmış büyük dil modellerine (LLM’ler) dayanmaktadır.
Yüksek Lisans’ın benimsenmesinin ilk aşamalarında olsak da, işletmeler Yüksek Lisans destekli uygulamalar oluşturmanın yolunu hazırlıyor. Müşterilerimizden aldığımız ilk bulgular, her dört müşteriden birinin Yüksek Lisans destekli uygulamalar geliştirdiğini ve yaklaşık %20’sinin Yüksek Lisansı olarak OpenAI’yi kullandığını ortaya koyuyor. Stack Overflow tarafından yapılan geliştirici anketine göre geliştiricilerin %70’i, geliştirme süreçlerinde yapay zeka araçlarını kullanıyor veya kullanmayı planlıyor.
Bununla birlikte, işletmeler Yüksek Lisans’ı benimsemeye güçlü bir şekilde yönelirken, birçok durumda onunla birlikte gelen gelişen saldırı vektörleri ve yapay zeka destekli tehditlerle ilgili korku veya bilgi eksikliği, inovasyonu yavaşlatacaktır.
Dünya Çapında Açık Uygulama Güvenliği Projesi (OSWAP) LLM uygulamaları için En İyi 10 listesi, GenAI teknolojisinin kullanıma sunulmasını güvenle yönetmek için güvenlik araçlarına ve süreçlerine olan kritik ihtiyacı vurgulayarak LLM’nin benimsenmesinden kaynaklanan riskler konusunda daha fazla farkındalık yarattı. OWASP Yüksek Lisans İlk 10’unda odaklanılan üç temel alan arasında Hızlı Enjeksiyon, Güvenli Olmayan Yüksek Lisans Etkileşimi ve Veri Erişimi yer alıyor.
Ancak bunlar özellikle bulut yerel uygulamalarını nasıl etkiliyor ve bu saldırı vektör teknikleri hakkında bilinmesi gerekenler nelerdir?
OWASP çerçevesi tarafından tanımlanan ilk üç LLM riski
- Hızlı Enjeksiyon – Yüksek Lisans’lara özgü yeni ama ciddi bir saldırı tekniği. Burada saldırgan, istenmeyen veya zararlı yanıtlar oluşturmak amacıyla modeli yanıltmak veya manipüle etmek için tasarlanmış girdiler üretir. Model, çıktı üretmek için giriş istemlerine dayanır ve saldırganların bu istemler doğrultusunda kötü amaçlı talimatlar veya bağlam eklemesine olanak tanır. Hızlı enjeksiyon, tanımlanmadığı takdirde yetkisiz eylemlere veya veri ihlallerine yol açarak sistem güvenliğini ve bütünlüğünü tehlikeye atabilir.
- Güvenli Olmayan Yüksek Lisans Etkileşimi – LLM’ler diğer sistemlerle etkileşime girerek, çıktılarının yetkisiz kod yürütmek veya siber güvenlik saldırıları başlatmak gibi kötü amaçlı faaliyetler için kullanılması riskini artırır. Bu tehditler, veri sızıntıları ve kimlik hırsızlığı açısından önemli riskler oluşturur ve hem güvenliği hem de veri bütünlüğünü tehlikeye atar.
- Veri erişimi – LLM’ler tükettikleri tüm bilgileri saklar, bu da hassas bilgilerin istenmeden açığa çıkması veya modelin çıktısı aracılığıyla yetkisiz bir kişi tarafından erişilmesi durumunda veri sızıntısı riskini artırır. Uygunsuz veri erişim kontrolleriyle ilişkili risk, verilerin yetkisiz olarak açığa çıkmasına veya hem mahremiyet hem de güvenliği tehlikeye atacak ihlallere yol açabileceğinden önemlidir. Bu riski azaltmak ve bir LLM’de saklanan hassas bilgilerin güvenli bir şekilde işlenmesini ve saklanmasını sağlamak için uygun kontroller şarttır.
İşletmeler, LLM tabanlı uygulama geliştirme ve dağıtımının karmaşıklıklarını güvenle yönetebilmeli, düzenleyici standartlarla uyumluluğu sağlamalı ve kötü niyetli istismarlara karşı koruma sağlamalıdır.
Kuruluşların LLM uygulamalarını koddan buluta güvenli hale getirmek için atması gereken üç önemli adım:
1. Keşif aşaması
GenAI, uygulamaların kurulumunda daha fazla basitlik sağladığından, siber suçluların da aynı faydaları aradığını unutmamak önemlidir. Örneğin, yapay zeka aracıları üretkenliği kolay ve hızlı bir şekilde optimize edebilir ve operasyonlara hız kazandırabilir ancak bu evrimin, aracı tabanlı sistemleri yönetmeye ve izlemeye yönelik sağlam bir güvenlik stratejisiyle desteklenmesi gerekir.
GenAI’nin kuruluş genelinde kim ve nasıl kullanıldığı ve hangi LLM uygulamaları için kullanıldığına dair bazı önemli sorular sorarak başlıyor. Burada çeşitli LLM uygulamalarını veya planlanan uygulamaları ve bunların tüm yaşam döngüsüyle nasıl etkileşime girdiğini tanımlayan kapsamlı bir değerlendirmeye ihtiyaç vardır. Koddan buluta. Süreç, uygulamadaki hangi mikro hizmetlerin LLM tarafından oluşturulan kodu kullandığını veya bu kod tarafından desteklendiğini belirlemeyi ve uygulamanın doğası gereği en yaygın güvenlik açıklarını değerlendirmeyi içerir.
Farklı tehdit türlerini anlamak ve bunları bir iş stratejisiyle entegre etmek, LLM uygulamalarının işi engellemek yerine güvenli bir şekilde güçlendirmesini sağlayacaktır.
2. Kodda, yanlış yapılandırmada veya çalışma zamanındaki güvenlik açıklarını ve tehditleri koruma
Daha sonra konu, yapay zekayı kullanan uygulamayı tüm bulut uygulaması yaşam döngüsü boyunca korumakla ilgilidir. Yetkisiz veri erişimi, yanlış yapılandırmalar ve LLM destekli uygulamalara özgü güvenlik açıkları dahil olmak üzere uygulama kodunda LLM’nin güvenli olmayan kullanımını belirlemek ve azaltmak için gelişmiş kod tarama teknolojisinin kullanılması esastır.
Kuruluşlar, LLM destekli uygulamaların iş yüklerini aktif olarak izleyerek, LLM’lerin hızlı enjeksiyon saldırıları nedeniyle kötü amaçlı kod çalıştırma gibi girişimde bulunabileceği yetkisiz eylemleri önleyebilir.
3. Korkulukların uygulanması
Belirli GenAI güvence politikalarının kullanılması, LLM destekli uygulamaların geliştiricileri için korkuluk görevi görür. Bu politikalar, LLM’ler için OWASP Top 10’daki uygulamalara dayalı olarak LLM’lerin güvenli olmayan kullanımını önleyecektir.
GenAI güvence politikalarının yanı sıra bulut yerel uygulama yaşam döngüsünün tamamında bütünsel korumanın uygulanmasıyla işletmeler ve endüstriler, GenAI’nin dönüştürücü potansiyelini gerçek anlamda kucaklayabilir. Koddan buluta kadar LLM destekli uygulamalar için yeni standartlar ve kapsamlı koruma, güvenlik gereksinimleri ile geliştirme süreçleri arasındaki boşluğu dolduruyor. Böylece kuruluşların potansiyel riskleri azaltırken yeniliği tam olarak benimsemelerine olanak tanır.
Reklam