Finansal hizmetler sektöründe yapay zekanın benimsenmesi, hem iş operasyonlarını iyileştirmeye yönelik bir varlık hem de siber suçlulara karşı savunma için potansiyel bir araç olarak hızlanıyor. Aynı zamanda yapay zeka sistemlerini benimsemek, finansal kurumların koruması gereken saldırı yüzeyini genişletiyor. Bu bağlamda NYDFS yönergeleri, yapay zeka teknolojilerinin ortaya çıkardığı benzersiz zorlukları kapsayan proaktif risk yönetimi stratejilerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır.
Yapay Zekanın Siber Güvenlik Riskleri
NYDFS kılavuzu, yapay zeka ile ilişkili çeşitli temel siber güvenlik risklerinin yanı sıra bu riskleri azaltmaya yönelik stratejileri özetlemektedir:
- Yapay Zeka Destekli Sosyal Mühendislik: En acil endişelerden biri yapay zekanın sosyal mühendislik saldırılarını geliştirme potansiyelidir. Saldırganlar, derin sahtekarlıklar (gerçek insanları taklit edebilen yapay zeka tarafından oluşturulan medya) gibi araçlarla oldukça ikna edici kimlik avı planları oluşturabilir. Bu saldırılar, e-postalar, telefon çağrıları (vishing), SMS (smishing) ve hatta saldırganın güvenilen çalışanların veya yöneticilerin kimliğine büründüğü video konferans yoluyla gerçekleşebilir.
- Yapay Zekayla Geliştirilmiş Siber Güvenlik Saldırıları: Yapay zeka, siber suçluların saldırılarının gücünü, ölçeğini ve hızını artırmasına olanak tanır. Saldırganlar yapay zeka sayesinde büyük miktardaki verileri hızlı bir şekilde tarayıp analiz edebilir, güvenlik açıklarını tespit edip kullanabilir, kötü amaçlı yazılım dağıtabilir, hassas bilgileri daha verimli bir şekilde çalabilir ve tespit edilmekten kaçınmak için tasarlanmış yeni kötü amaçlı yazılım çeşitleri veya fidye yazılımları geliştirebilir.
- NPI’nin Teşhir Edilmesi veya Çalınması: Finansal kurumlar, kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) ve finansal kayıtlar da dahil olmak üzere hassas verileri işlemek için yapay zekaya giderek daha fazla güveniyor. Bu artan bağımlılık, NYDFS Siber Güvenlik Yönetmeliği kapsamında korunan kamuya açık olmayan bilgilerin (NPI) açığa çıkması veya çalınması riskini artırıyor.
- Tedarik Zinciri Açıkları: Finansal kuruluşlar yapay zekayı operasyonlarına entegre ederken aynı zamanda bir dizi üçüncü taraf satıcıya ve iş ortağına da bağımlı olurlar. Bu birbirine bağlılık, yapay zeka sistemleri veya tahrif edilmiş veya tehlikeye atılmış yazılımlar da dahil olmak üzere, tedarik zincirindeki güvenlik açıklarını hedef alan siber saldırı riskini ortaya çıkarır.
Yapay Zeka Siber Güvenlik Risklerinin Azaltılması: Finansal Kurumlar için Temel Stratejiler
NYDFS’nin kılavuzu, kurumların yapay zekaya özgü bu tehditleri nasıl ele alabilecekleri ve bunları mevcut siber güvenlik programlarına nasıl entegre edebilecekleri konusunda pratik tavsiyeler sunuyor. İşte rehberdeki temel stratejiler:
- Risk Değerlendirmeleri ve Yapay Zekaya Özel Programlar: NYDFS Siber Güvenlik Yönetmeliği uyarınca, finansal kuruluşların düzenli risk değerlendirmeleri yapması gerekmektedir. NYDFS’ye göre bu değerlendirmelerin yapay zeka ile ilgili riskleri içermesi gerekiyor. Bu, yalnızca yapay zeka sistemlerinin dahili kullanımının değerlendirilmesini değil, aynı zamanda üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından sağlanan yapay zeka sistemlerinin de değerlendirilmesini içerir. Kurumlar ayrıca olay müdahale planlarının, iş sürekliliği planlarının ve felaket kurtarma stratejilerinin yapay zeka kaynaklı risklerle başa çıkacak şekilde uyarlandığından emin olmalıdır.
- Üçüncü Taraf Hizmet Sağlayıcı Yönetimi: Modern finansal sistemlerin birbirine bağlı doğası göz önüne alındığında, üçüncü taraf ilişkilerini yönetmek her zamankinden daha kritik hale geldi. Finansal kurumlar, ister yapay zeka destekli hizmetler sağlıyor olsun ister altyapıyı destekliyor olsun, üçüncü taraf satıcılarının aynı sıkı siber güvenlik standartlarına uymasını sağlamalıdır. Üçüncü taraf sistemlerinin güvenli kalmasını sağlamak için düzenli değerlendirmeler ve denetimler yapılmalıdır.
- Erişim Kontrolleri: NYDFS yönergeleri, yalnızca yetkili personelin hassas yapay zeka destekli sistemlere erişebilmesini sağlayan sağlam erişim kontrol mekanizmalarının önemini vurgulamaktadır. Bu, potansiyel bir ihlalin etkisini azaltmak için çok faktörlü kimlik doğrulamanın (MFA), rol tabanlı erişim kontrollerinin (RBAC) ve hassas verilerin segmentlere ayrılmasının uygulanmasını içerir.
- Siber Güvenlik Eğitimi: Yapay zekanın sosyal mühendislik saldırılarındaki potansiyel kullanımı, siber güvenlik farkındalığı eğitimini her zamankinden daha kritik hale getiriyor. Kurumlar, çalışanlarını yapay zeka destekli saldırıların riskleri konusunda düzenli olarak eğitmeli ve onları potansiyel tehditleri tanımlayıp bunlara yanıt verebilecek bilgilerle donatmalıdır. Çalışanların yapay zeka destekli kimlik avı girişimlerinin ve sosyal mühendislik taktiklerinin işaretlerini tanıyacak şekilde eğitilmesi gerekiyor.
- Sürekli İzleme ve Veri Yönetimi: Finansal kurumlar, yapay zeka sistemlerindeki anormallikleri ve şüpheli etkinlikleri tespit etmek için gerçek zamanlı izleme araçlarını uygulamalıdır. Yapay zeka destekli siber güvenlik izleme araçları, devam eden bir saldırı veya ihlalin sinyalini verebilecek olağandışı kalıpların izlenmesine ve işaretlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca etkili veri yönetimi uygulamaları, hassas verilerin şifrelenmesini, bölümlere ayrılmasını ve yetkisiz erişime karşı korunmasını sağlamalıdır.
Önümüzdeki Yol: Yapay Zeka ve Siber Güvenlikte Sırada Ne Var?
NYDFS’nin yapay zeka siber güvenlik kılavuzu, finansal kurumların yapay zeka hususlarını risk yönetimi faaliyetlerine proaktif bir şekilde dahil etme ihtiyacının altını çiziyor. Kılavuzlar düzenlemeye tabi kuruluşlara odaklanırken, ana hatlarıyla belirtilen riskler ve stratejiler yapay zeka kullanan birçok kuruluş için evrensel olarak geçerlidir. Yapay zeka teknolojileri daha yaygın hale geldikçe, her büyüklükteki kurumun da yapay zekaya özgü riskleri daha geniş siber güvenlik ve risk yönetimi çerçevelerine entegre etmesi gerekiyor.
HackerOne olarak kurumların yapay zekanın oluşturduğu artan riskleri ele almak için geleneksel siber güvenlik önlemlerinden daha fazlasına ihtiyaç duyduğunun bilincindeyiz. İşte bu nedenle yapay zekanın kırmızı ekip çalışması yoluyla proaktif, gerçek dünya testlerini savunuyoruz.
Kırmızı ekip oluşturma, bilgisayar korsanlarının yapay zeka güvenlik korumalarını atlama potansiyelinin yanı sıra güvenli olmayan veya zararlı çıktılara karşı algoritmik korumalar gibi kusurları ortaya çıkarabilen bir rakip test biçimidir. HackerOne’ın kırmızı ekibi, yaratıcılıkları ve uzmanlıkları dünya çapındaki kuruluşların daha güvenli ve emniyetli kalmasına yardımcı olan etik hackerlardan oluşan bir topluluk tarafından yönlendiriliyor. Yapay zeka açıklarını ve algoritmik kusurları erkenden ortaya çıkararak kurumlar, kötü aktörler tarafından kullanılmadan önce bunları hafifletmek için adımlar atabilir.
Yapay zeka ve siber güvenlikle ilgili düzenleyici gereklilikler odak noktasına geldikçe, kurumların NYDFS yönergelerini yalnızca en iyi uygulamalar olarak değil, aynı zamanda iş uyumluluğu zorunlulukları olarak da görmesi gerekiyor. Yapay zeka sistemlerinin güvenliğini sağlamak artık isteğe bağlı değil; hem kurumsal varlıkların hem de müşteri güveninin korunması açısından önemlidir.