Yapay zeka yardımcı pilotları ve asistanları günlük işlerin içine girdikçe güvenlik ekipleri hâlâ modellerin kendilerini korumaya odaklanıyor. Ancak son olaylar, daha büyük riskin başka bir yerde yattığını gösteriyor: bu modelleri çevreleyen iş akışlarında.
AI yardımcıları gibi görünen iki Chrome uzantısı yakın zamanda 900.000’den fazla kullanıcıdan ChatGPT ve DeepSeek sohbet verilerini çalarken yakalandı. Ayrı olarak araştırmacılar, kod depolarına gizlenen hızlı enjeksiyonların, IBM’in yapay zeka kodlama asistanını, geliştiricinin makinesinde kötü amaçlı yazılım çalıştırması için nasıl kandırabildiğini gösterdi.
Her iki saldırı da yapay zeka algoritmalarını bozmadı.
Yapay zekanın faaliyet gösterdiği bağlamdan yararlandılar. Dikkat etmeye değer model budur. Yapay zeka sistemleri gerçek iş süreçlerine yerleştirildiğinde, belgeleri özetlediğinde, e-posta taslakları hazırladığında ve dahili araçlardan veri çektiğinde, modelin güvenliğini sağlamak tek başına yeterli değildir. İş akışının kendisi hedef haline gelir.
Yapay Zeka Modelleri İş Akışı Motorları Haline Geliyor
Bunun neden önemli olduğunu anlamak için yapay zekanın bugün gerçekte nasıl kullanıldığını düşünün:
İşletmeler artık uygulamaları bağlamak ve eskiden elle yapılan görevleri otomatikleştirmek için buna güveniyor. Bir yapay zeka yazma asistanı, SharePoint’ten gizli bir belge alabilir ve bunu bir e-posta taslağında özetleyebilir. Bir satış sohbet robotu, bir müşterinin sorusunu yanıtlamak için dahili CRM kayıtlarına çapraz referans verebilir. Bu senaryoların her biri, uygulamalar arasındaki sınırları bulanıklaştırarak anında yeni entegrasyon yolları yaratıyor.
Bunu riskli kılan şey, yapay zeka ajanlarının çalışma şeklidir. Kalıplara ve bağlama dayalı çıktılar üreterek, katı kodlanmış kurallar yerine olasılıksal karar vermeye dayanırlar. Dikkatlice yazılmış bir girdi, bir yapay zekayı tasarımcılarının asla amaçlamadığı bir şeyi yapmaya itebilir ve yapay zeka, yerel bir güven sınırı kavramına sahip olmadığı için buna uyacaktır.
Bu, saldırı yüzeyinin modelin dokunduğu her girişi, çıkışı ve entegrasyon noktasını içerdiği anlamına gelir.
Bir saldırgan, modelin gördüğü bağlamı veya kullandığı kanalları kolayca değiştirebildiğinde, modelin kodunun hacklenmesi gereksiz hale gelir. Daha önce açıklanan olaylar şunu göstermektedir: Depolarda gizlenen istemli enjeksiyonlar, rutin görevler sırasında yapay zeka davranışını ele geçirirken, kötü amaçlı uzantılar, modele hiç dokunmadan yapay zeka konuşmalarından veri çekiyor.
Geleneksel Güvenlik Kontrolleri Neden Yetersiz Kalıyor?
Bu iş akışı tehditleri, geleneksel güvenlikteki kör noktayı açığa çıkarıyor. Eski savunmaların çoğu deterministik yazılım, istikrarlı kullanıcı rolleri ve net çevreler için oluşturulmuştur. Yapay zeka odaklı iş akışları her üç varsayımı da bozar.
- Çoğu genel uygulama, güvenilir kod ile güvenilmeyen giriş arasında ayrım yapar. Yapay zeka modelleri bunu yapmaz. Onlar için her şey yalnızca metinden ibaret olduğundan, PDF’de gizlenen kötü amaçlı bir talimat meşru bir komuttan farklı görünmüyor. Geleneksel giriş doğrulaması, verinin kötü amaçlı kod olmaması nedeniyle yardımcı olmuyor. Bu sadece doğal bir dil.
- Geleneksel izleme, toplu indirmeler veya şüpheli girişler gibi bariz anormallikleri yakalar. Ancak rutin bir sorgunun parçası olarak binlerce kaydı okuyan bir yapay zeka, normal hizmetten hizmete trafiğe benziyor. Bu veriler özetlenip bir saldırgana gönderilirse teknik olarak hiçbir kural ihlal edilmemiş olur.
- Çoğu genel güvenlik politikası nelere izin verileceğini veya nelerin engelleneceğini belirtir: bu kullanıcının o dosyaya erişmesine izin verme, bu sunucuya giden trafiği engelle. Ancak yapay zeka davranışı bağlama bağlıdır. “Çıktıdaki müşteri verilerini asla açıklama” diyen bir kuralı nasıl yazarsınız?
- Güvenlik programları, üç aylık denetimler veya güvenlik duvarı kuralları gibi periyodik incelemelere ve sabit yapılandırmalara dayanır. Yapay zeka iş akışları statik kalmaz. Bir entegrasyon, bir güncelleme sonrasında yeni yetenekler kazanabilir veya yeni bir veri kaynağına bağlanabilir. Üç aylık bir inceleme gerçekleştiğinde, bir token zaten sızdırılmış olabilir.
Yapay Zeka Odaklı İş Akışlarının Güvenliğini Sağlama
Dolayısıyla tüm bunlara daha iyi bir yaklaşım, iş akışının tamamını yalnızca model olarak değil, koruduğunuz şey olarak ele almak olacaktır.
- Microsoft 365 Copilot gibi resmi araçlardan çalışanların kendi başlarına yüklemiş olabileceği tarayıcı uzantılarına kadar yapay zekanın gerçekte nerede kullanıldığını anlayarak başlayın. Her sistemin hangi verilere erişebileceğini ve hangi eylemleri gerçekleştirebileceğini bilin. Birçok kuruluş düzinelerce belgeyi bulunca şaşırıyor İşletme genelinde çalışan gölge yapay zeka hizmetleri.
- Bir AI asistanının yalnızca dahili özetleme amaçlı olması durumunda harici e-posta göndermesini kısıtlayın. Çıkışları, ortamınızdan ayrılmadan önce hassas veriler açısından tarayın. Bu korkuluklar, modelin dışında, eylemleri sönmeden önce kontrol eden ara yazılımda bulunmalıdır.
- AI aracılarına diğer kullanıcılar veya hizmetler gibi davranın. Bir yapay zekanın yalnızca bir sisteme okuma erişimine ihtiyacı varsa, ona her şeye genel erişim izni vermeyin. OAuth belirteçlerini gereken minimum izinlere kadar kapsayın ve yapay zekanın daha önce hiç dokunmadığı verilere aniden erişmesi gibi anormallikleri izleyin.
- Son olarak, kullanıcıları incelenmemiş tarayıcı uzantılarının veya bilinmeyen kaynaklardan kopyalanan istemlerin riskleri konusunda eğitmek de faydalıdır. Üçüncü taraf eklentileri dağıtmadan önce inceleyin ve yapay zeka giriş veya çıkışlarına dokunan tüm araçları güvenlik kapsamının bir parçası olarak değerlendirin.
Reco Gibi Platformlar Nasıl Yardımcı Olabilir?
Uygulamada tüm bunların manuel olarak yapılması ölçeklenmez. Bu nedenle yeni bir araç kategorisi ortaya çıkıyor: Dinamik SaaS güvenlik platformları. Bu platformlar, yapay zeka destekli iş akışlarının üzerinde gerçek zamanlı bir korkuluk katmanı görevi görerek normal davranışın neye benzediğini öğreniyor ve anormallikler meydana geldiğinde işaretliyor.
Reco önde gelen örneklerden biridir.
 |
| Şekil 1: Reco’nun üretken yapay zeka uygulama keşfi |
Yukarıda gösterildiği gibi platform, güvenlik ekiplerine kuruluş genelinde yapay zeka kullanımına ilişkin görünürlük sağlayarak hangi üretken yapay zeka uygulamalarının kullanımda olduğunu ve bunların nasıl bağlandığını ortaya çıkarıyor. Buradan, iş akışı seviyesinde korkuluklar uygulayabilir, riskli davranışları gerçek zamanlı olarak yakalayabilir ve işi yavaşlatmadan kontrolü elinizde tutabilirsiniz.
Demo Talep Edin: Reco’ya Başlayın.