Pillar’ın AI Güvenlik Platformuna Bir Bakış


Sütun Güvenlik AI Güvenlik Platformu

Bu makalede, AI güvenlik zorluklarıyla nasıl başa çıktıklarını daha iyi anlamak için Pillar Security’nin platformuna kısa bir genel bakış sunacağız.

Pillar Security, AI sistemlerine güven sağlamak amacıyla tüm yazılım geliştirme ve dağıtım yaşam döngüsünü kapsayacak bir platform oluşturuyor. Bütüncül yaklaşımını kullanarak platform, AI tehditlerini tespit etmenin, planlama öncesi aşamalardan başlayıp çalışma zamanına kadar başlamanın yeni yollarını sunar. Yol boyunca, kullanıcılar güvenli yapay zeka yürütülmesini sağlarken uygulamalarının güvenlik duruşunda görünürlük kazanırlar.

Sütun, AI güvenliğinin doğasında var olan zorluklara benzersiz bir şekilde uygundur. Kurucu ortak ve CEO Dor Sarig, devlet ve işletme kuruluşları için on yıl önde gelen güvenlik operasyonları geçiren siber saldırı geçmişinden geliyor. Buna karşılık, kurucu ortağı ve CTO Ziv Karlinger on yılı aşkın bir süredir savunma teknikleri geliştirerek, finansal siber suçlara karşı korunarak ve tedarik zincirlerini güvence altına aldı. Birlikte, kırmızı takım mavisi ekibi yaklaşımı sütun güvenliğinin temelini oluşturur ve tehditleri azaltmada etkilidir.

Yaklaşımın arkasındaki felsefe

Platforma dalmadan önce, sütun tarafından alınan temel yaklaşımı anlamak önemlidir. Platformun her bir parçasının tek bir alana odaklandığı sessiz bir sistem geliştirmek yerine, sütun bütünsel bir yaklaşım sunar. Platform içindeki her bileşen, bir sonrakini zenginleştirir ve güvenliğin her benzersiz kullanım durumuna uyum sağlamasını sağlayan kapalı bir geri bildirim döngüsü oluşturur.

Platformun duruş yönetimi bölümünde bulunan algılamalar, keşif bölümünde algılanan verilerle zenginleştirilir. Benzer şekilde, çalışma zamanı sırasında kullanılan uyarlanabilir korkuluklar, tehdit modelleme ve kırmızı takımdan kaynaklanan bilgiler üzerine inşa edilmiştir. Bu dinamik geri bildirim döngüsü, yeni güvenlik açıkları keşfedildikçe canlı savunmaların optimize edilmesini sağlar. Bu yaklaşım, yapım zamanından çalışma zamanına kadar AI sistemlerine yönelik tehditlere karşı güçlü, bütünsel ve bağlamsal bir savunma yaratır.

AI Workbench: AI’nın başladığı yerde tehdit modelleme

Sütun güvenlik platformu AI Work tezgahı dedikleri şeyde başlar. Herhangi bir kod yazılmadan önce, tehdit modelleme için bu güvenli oyun alanı, güvenlik ekiplerinin AI kullanım durumlarını denemelerine ve proaktif olarak potansiyel tehditleri haritalamasına olanak tanır. Bu aşama, kuruluşların AI sistemlerini kurumsal politikalar ve düzenleyici taleplerle hizalamalarını sağlamak için çok önemlidir.

Geliştiriciler ve güvenlik ekipleri, uygulama kullanım durumuna özgü potansiyel saldırı senaryoları üreten yapılandırılmış bir tehdit modelleme süreci ile yönlendirilir. Riskler uygulamanın iş bağlamıyla uyumludur ve süreç, LLM’ler için Stride, ISO, Miter Atlas, Owasp Top On ve Pillar’ın kendi yelken çerçevesi gibi yerleşik çerçevelerle uyumludur. Amaç, ilk günden itibaren tasarıma güvenlik ve güven oluşturmaktır.

AI Discovery: Yapay zeka varlıklarına gerçek zamanlı görünürlük

AI yayılımı güvenlik ve yönetişim ekipleri için karmaşık bir zorluktur. Yapay zekanın geliştirme ve üretim ortamlarında nasıl ve nerede kullanıldığı konusunda görünürlükten yoksundurlar.

Sütun, CI/CD boru hattının ve geleneksel SDLC’nin ötesine geçen AI güvenliğine benzersiz bir yaklaşım benimser. Doğrudan kod depoları, veri platformları, AI/ML çerçeveleri, IDP’ler ve yerel ortamlarla entegre olarak, kuruluş içindeki her AI varlığını otomatik olarak bulabilir ve kataloglayabilir. Platform, modeller, araçlar, veri kümeleri, MCP sunucuları, kodlama aracıları, meta istemler ve daha fazlası dahil olmak üzere AI uygulamalarının tam bir envanterini görüntüler. Bu görünürlük ekipleri yönlendirir, organizasyonel güvenlik politikasının temelini oluşturmaya yardımcı olur ve uygulamanın ne yaptığını ve kuruluşun bunu nasıl kullandığı da dahil olmak üzere iş kullanım durumunun net bir şekilde anlaşılmasını sağlar.

Sütun Güvenlik AI Güvenlik Platformu
Şekil 1: Sütun güvenliği, kuruluştaki tüm AI varlıklarını otomatik olarak keşfeder ve güvenlik kör noktalarını önlemek için işaretlenmemiş bileşenleri bayrak eder.

AI-SPM: AI riskini eşleme ve yönetme

Tüm AI varlıklarını belirledikten sonra Pillar, her bir varlık analiz ederek güvenlik duruşunu anlayabilir. Bu aşamada, platformun AI Güvenlik Duruş Yönetimi (AI-SPM), tüm AI varlıklarının ve bunların bağlantılarının sağlam bir statik ve dinamik analizini yürütür.

Yapay zeka varlıklarını analiz ederek sütun, tanımlanan aracı sistemlerin, bileşenlerinin ve ilişkili saldırı yüzeylerinin görsel temsillerini oluşturur. Ayrıca, tedarik zinciri, veri zehirlenmesi ve model/istemi/araç seviyesi risklerini tanımlar. Platformda görünen bu içgörüler, bir tehdit oyuncusunun sistemden nasıl geçebileceğini tam olarak gösterdiği için ekiplerin tehditlere öncelik vermesini sağlar.

Sütun Güvenlik AI Güvenlik Platformu
Şekil 2: Pillar’ın Politika Merkezi, Enterprise çapında AI uyumluluk duruşunu izlemek için merkezi bir gösterge paneli sağlar

AI Red Teaming: Saldırıları Olmadan Simüle Etme

Uygulama tamamen oluşturuluncaya kadar beklemek yerine, Pillar, AI ekiplerinin inşa ettiklerinde test etmelerini sağlayarak güvene dayalı bir yaklaşımı teşvik eder.

Platform, hızlı enjeksiyonlar ve iş mantığı güvenlik açıklarını hedefleyen sofistike saldırılara hapse atılan ortak tekniklerden yararlanarak AI sistemi kullanım durumuna göre uyarlanan simüle edilmiş saldırılar çalıştırır. Bu kırmızı ekip etkinlikleri, bir AI temsilcisinin yetkisiz geri ödeme yapmak, hassas verileri sızdırmak veya istenmeyen araç eylemleri yürütmek için manipüle edilip edilemeyeceğini belirlemeye yardımcı olur. Bu süreç sadece modeli değil, aynı zamanda daha geniş ajan uygulamasını ve harici araçlar ve API’larla entegrasyonunu da değerlendirir.

Pillar ayrıca araç kullanımı için kırmızı takım yoluyla benzersiz bir özellik sunar. Platform, tehdit modellemesini dinamik araç aktivasyonu ile entegre ederek, zincirli alet ve API çağrılarının gerçekçi saldırı senaryolarında nasıl silahlanabileceğini titizlikle test eder. Bu gelişmiş yaklaşım, geleneksel hızlı test yöntemlerinin tespit edemediği güvenlik açıklarını ortaya koymaktadır.

Copilots gibi üçüncü taraf ve gömülü AI uygulamaları veya temel koda erişemedikleri özel sohbet botları kullanan işletmeler için Pillar, siyah kutu, hedef tabanlı kırmızı takım sunar. Sadece bir URL ve kimlik bilgileri ile Pillar’ın çekişmeli ajanları, iç veya harici olsun, erişilebilir herhangi bir AI uygulamasını stresle test edebilir. Bu ajanlar, veri sınırlarını incelemek ve maruz kalma risklerini ortaya çıkarmak için gerçek dünyadaki saldırıları simüle ederek kuruluşların üçüncü taraf AI sistemlerini entegre veya özelleştirmeye gerek kalmadan güvenle değerlendirmelerini ve güvence altına almalarını sağlar.

Sütun Güvenlik AI Güvenlik Platformu
Şekil 3: Pillar’ın özel Kırmızı Takım Testleri Bir AI uygulamasının özel kullanım durumuna ve iş mantığına karşı gerçek dünyadaki saldırı senaryoları

Korkuluklar: Öğrenen Çalışma Zamanı Politikası Uygulama

Yapay zeka uygulamaları üretime geçtikçe, gerçek zamanlı güvenlik kontrolleri gerekli hale gelir. Sütun, bu ihtiyacı, çalışma süresi boyunca, uygulama performansını kesintiye uğratmadan güvenlik politikalarını zorlamak için tasarlanan giriş ve çıktıları izleyen bir uyarlanabilir korkuluk sistemi ile ele alır.

Statik kural setlerinin veya geleneksel güvenlik duvarlarının aksine, bu korkuluklar model agnostik, uygulama merkezli ve sürekli gelişmektedir. Sütun’a göre, telemetri verilerinden, kırmızı takım sırasında toplanan içgörüler ve tehdit istihbarat beslemelerini gerçek zamanlı olarak ortaya çıkan saldırı tekniklerine uyum sağlamak için kullanıyorlar. Bu, platformun uygulanmasını her uygulamanın iş mantığı ve davranışına göre ayarlamasını ve uyarılarla son derece hassas olmasını sağlar.

İzlenecek yol sırasında, yapay zekanın amaçlanan davranışını korurken, veri açığa çıkması veya istenmeyen eylemler gibi kötüye kullanımı önlemek için korkulukların nasıl ince ayarlanabileceğini gördük. Kuruluşlar, güvenlik ve işlevselliğin bir arada bulunacağına dair güvenle uygulamalar arasında AI politikalarını ve özel davranış kurallarını uygulayabilir.

Sütun Güvenlik AI Güvenlik Platformu
Şekil 4: Kötü niyetli kullanım ve politika ihlallerini tespit etmek ve işaretlemek için Pillar’ın Uyarlanabilir Korkuluklar Monitör Çalışma Zamanı Etkinliği

Sandbox: Aletik risk içeren

En kritik endişelerden biri aşırı ajans. Ajanlar amaçlanan kapsamların ötesinde eylemler gerçekleştirebildiklerinde, istenmeyen sonuçlara yol açabilir.

Sütun, güvenli kum havuzu ile çalışma aşaması sırasında bunu ele alır. Kodlama ajanları ve MCP sunucuları gibi gelişmiş sistemler de dahil olmak üzere AI ajanları, sıkı kontrollü ortamların içinde çalışır. Bu izole çalışma zamanları, ajanları kritik altyapı ve hassas verilerden ayırmak için sıfır tröst ilkeleri uygularken, yine de verimli çalışmalarını sağlar. Beklenmedik veya kötü niyetli davranışlar, daha büyük sistemi etkilemeden içerilir. Her eylem ayrıntılı olarak yakalanır ve günlüğe kaydedilir ve ekiplere gerçekleştirildikten sonra analiz edilebilecek ayrıntılı bir adli tıp izi verir. Bu sınırlama stratejisiyle, kuruluşlar AI ajanlarına işletmeleri için ihtiyaç duydukları odayı güvenle verebilir.

AI Telemetri: Hızdan eyleme geçilebilirlik

Uygulama canlı olduğunda güvenlik durmaz. Yaşam döngüsü boyunca Pillar, tüm AI yığını boyunca sürekli olarak telemetri verilerini toplar. İstemler, aracı eylemleri, araç çağrıları ve bağlamsal meta verilerin hepsi gerçek zamanlı olarak kaydedilir.

Bu telemetri derin araştırmalara ve uyum izlemeye güç verir. Güvenlik ekipleri, semptomdan kök nedene kadar olayları izleyebilir, anormal davranışı anlayabilir ve AI sistemlerinin politika sınırları dahilinde çalışmasını sağlayabilir. Ne olduğunu bilmek yeterli değil. Bir şeyin neden gerçekleştiğini ve tekrar olmasını nasıl önleyeceğini anlamakla ilgilidir.

Telemetri verilerinin hassasiyeti nedeniyle, tam veri kontrolü için sütun müşteri bulutuna dağıtılabilir.

Son Düşünceler

Sütun, teknik derinlik, gerçek dünya içgörü ve kurumsal sınıf esnekliğinin bir kombinasyonu ile ayrı durur.

Hem saldırgan hem de savunma siber güvenliklerinde liderler tarafından kurulan ekip, kritik güvenlik açıklarını ortaya çıkaran ve ayrıntılı gerçek dünya saldırısı raporları üreten öncü araştırmaların kanıtlanmış bir geçmişine sahiptir. Bu uzmanlık her seviyedeki platforma yerleştirilmiştir.

Sütun ayrıca CI/CD boru hattının ötesine uzanan AI güvenliğine bütünsel bir yaklaşım benimser. Güvenliği planlama ve kodlama aşamalarına entegre ederek ve doğrudan kod depolarına, veri platformlarına ve yerel ortamlara bağlanarak sütun, inşa edilen sistemlere erken ve derin görünürlük kazanır. Bu bağlam, geliştirme ilerledikçe daha hassas risk analizi ve yüksek hedefli kırmızı ekip testi sağlar.

Platform, 10 milyondan fazla gerçek dünya etkileşimi ile zenginleştirilmiş, endüstrinin en büyük AI tehdit zekası beslemesi ile güçlendirilmiştir. Bu tehdit verileri, tehdit manzarasıyla gelişen otomatik test, risk modelleme ve uyarlanabilir savunmaları körükler.

Son olarak, sütun esnek dağıtım için üretilmiştir. Tesislerde, hibrid ortamlarda veya tamamen bulutta çalışabilir, müşterilere hassas veriler, istemler ve tescilli modeller üzerinde tam kontrol sağlar. Bu, veri ikametgahının ve güvenliğin çok önemli olduğu düzenlenmiş endüstriler için kritik bir avantajdır.

Birlikte, bu yetenekler sütunları ölçekte güvenli AI benimseme için güçlü ve pratik bir temel haline getirerek yenilikçi kuruluşların AI’ya özgü riskleri yönetmelerine ve AI sistemlerine güvenmeye yardımcı olur.

Bu makaleyi ilginç mi buldunuz? Bu makale, değerli ortaklarımızdan birinin katkıda bulunan bir parçasıdır. Bizi Google Haberlerinde takip edin, Twitter ve daha fazla özel içeriği okumak için LinkedIn.





Source link