İnovasyonun güvenlik duruşunuzdan ödün vermek anlamına gelmediği hassas noktayı bulmak için kuruluşlar, yapay zekadan yararlanırken aşağıdaki üç en iyi uygulamayı dikkate almalıdır.
Rol tabanlı erişim kontrolünü uygulayın
Üretken yapay zeka bağlamında, yapay zeka sistemine kimin erişebileceğini, modelleri eğitebileceğini, verileri girebileceğini ve çıktıları yorumlayabileceğini kontrol etmek için uygun şekilde tanımlanmış kullanıcı rollerine sahip olmak kritik bir güvenlik gereksinimi haline geldi. Örneğin, veri bilimcilerine modelleri eğitme yetkisi verirken, diğer kullanıcıların modeli yalnızca tahminler oluşturmak için kullanmasına izin verebilirsiniz.
Güçlü rol tabanlı erişim kontrolü, hassas verilerin uygun şekilde ayrıldığından ve doğru kişilerle sınırlandırıldığından emin olmanıza da yardımcı olabilir. Bu, yalnızca yetkisiz erişim ve olası veri ihlalleri riskini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda her kullanıcının yalnızca belirlenen ayrıcalıklar dahilinde eylemler gerçekleştirebilmesini sağlayarak ek bir koruma katmanı sağlar.
Yapay zeka eğitim sürecini güvence altına alın
Yapay zeka modelleri, eğitim aşamaları sırasında, eğitim sürecini kötüye kullanmak ve aksatmak için tasarlanmış saldırılara karşı savunmasız olabilir.
Bu tür tehditler, yapay zeka modelini yanlış tahminler veya kararlar almaya yönlendirmek için hazırlanmış sisteme incelikle değiştirilmiş girdilerin dahil edilmesini içerebilir. Görünüşte zararsız olsa da, bu değiştirilmiş girdiler yapay zekanın hatalı veya hatalı davranmasına neden olabilir. Birçok yapay zeka modeli, modelin doğruluğunu artırmak için kullanıcı geri bildirimlerinden yararlandığından, kötü aktörlerin, modelin tahminlerini kötü amaçlarla değiştirmek için bu geri bildirim mekanizmasını manipüle edebilmesi konusunda gerçek bir risk vardır.
Eğitim modeli içindeki veri akışını anlamak, veri bütünlüğünü korumak için çok önemlidir. Bu, yapay zeka modeli içerisinde verilerin nasıl toplandığını, işlendiğini, saklandığını ve kullanıldığını anlamak anlamına gelir. Veri bütünlüğünü tehlikeye atabilecek potansiyel riskleri veya güvenlik açıklarını belirlemek ve azaltmak için bu veri hattındaki her adımın net bir şekilde anlaşılması da aynı şekilde önemlidir.
Yapay zeka modellerinin açıklanabilir olduğundan emin olun
Belki de yapay zeka modellerinin ortaya çıkardığı en büyük zorluk, iç işleyişi gizemle örtülü olan “kara kutular” olarak işlev görme potansiyelleridir. Bu şeffaflık, modelin karar verme sürecini ayırt etmeyi zorlaştırır ve bir modelin kötü niyetli davrandığı veya uygunsuz davrandığı durumların tespit edilmesini zorlaştırır.
Yapay zeka modellerinde açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği vurgulamak, bu riskleri azaltmak için güçlü bir araç olabilir. Açıklanabilirlik araçları ve teknikleri, modelin karmaşıklıklarını çözebilir ve karar verme sürecine ilişkin içgörüler sağlayabilir. Bu tür araçlar aynı zamanda modelin tahminlerinde önemli gördüğü belirli değişkenleri veya özellikleri tanımlamaya da yardımcı olabilir ve böylece modelin işlemlerine ilişkin bir düzeyde şeffaflık sunabilir.
Çözüm
Teknolojik inovasyonun hızlanması, birçok yeni yapay zeka uygulamasının benzeri görülmemiş bir hızla geliştirilmesine ve pazara sunulmasına yol açtı. Bununla birlikte, yapay zekanın muazzam potansiyeli, ancak güvenlik sonradan akla gelen bir düşünce yerine temel bir bileşen olarak ele alındığında tam ve sürdürülebilir bir şekilde gerçekleştirilecektir.
BT liderlerinin, iddialı yapay zeka girişimlerine “her şeyi dahil etmeden” önce doğru güvenlik kontrollerini uygulamaya öncelik vermeleri akıllıca olacaktır.