ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarının benimsenmesi artmaya devam ettikçe verilerin açığa çıkması riski de artıyor. Gartner’ın “Gelişen Teknoloji: GenAI’nın İlk 4 Güvenlik Riski” raporuna göre gizlilik ve veri güvenliği, üretken yapay zeka kapsamında ortaya çıkan dört büyük riskten biridir. Yeni bir web semineri Birden fazla kez Fortune 100’de yer alan CISO’ya ve bir tarayıcı uzantısı çözümü olan LayerX’in CEO’suna sahip bu proje, bu kritik riski derinlemesine inceliyor.
Web semineri boyunca konuşmacılar veri güvenliğinin neden bir risk olduğunu açıklayacak ve DLP çözümlerinin bunlara karşı koruma sağlama yeteneğini veya eksikliğini keşfedecekler. Ardından, işletmelerin güvenlikten ödün vermeden GenAI uygulamalarının sunduğu üretkenlikten faydalanmalarını sağlamak için DLP çözümlerinin gerektirdiği yetenekleri tanımlayacaklar.
Üretken Yapay Zeka Uygulamalarının İş ve Güvenlik Riskleri
Çalışanlar bu uygulamalara hassas metinler eklediğinde GenAI güvenlik riskleri ortaya çıkar. Bu eylemler dikkatli bir değerlendirme gerektirir çünkü eklenen veriler yapay zekanın eğitim setinin bir parçası haline gelir. Bu, yapay zeka algoritmalarının bu verilerden öğrenerek bunları gelecekteki yanıtları oluşturmak için algoritmalarına dahil ettiği anlamına gelir.
Bu davranıştan kaynaklanan iki ana tehlike vardır. İlk olarak, acil veri sızıntısı riski. Uygulamanın başka bir kullanıcıdan gelen bir sorguya verdiği yanıtta hassas bilgiler ortaya çıkabilir. Bir çalışanın özel kodu analiz için üretken bir yapay zekaya yapıştırdığı bir senaryo hayal edin. Daha sonra farklı bir kullanıcı, oluşturulan yanıtın bir parçası olarak bu kodun bu parçacığını alabilir ve bu da yanıtın gizliliğini tehlikeye atabilir.
İkincisi, veri saklama, uyumluluk ve yönetişimle ilgili daha uzun vadeli bir risk vardır. Veriler hemen açığa çıkmasa bile yapay zekanın eğitim setinde süresiz olarak saklanabilir. Bu durum, verilerin ne kadar güvenli bir şekilde saklandığı, bu verilere kimlerin erişebildiği ve gelecekte açığa çıkmamasını sağlamak için ne gibi önlemlerin alındığı konusunda soruları gündeme getiriyor.
GenAI Kullanımında %44 Artış
Sızıntı riski taşıyan bir dizi hassas veri türü vardır. Bunlardan başlıcaları ticari finansal bilgilerin, kaynak kodunun, iş planlarının ve kişisel bilgilerin sızmasıdır. Bunlar, iş stratejisinde onarılamaz hasara, dahili fikri mülkiyet kaybına, üçüncü taraf gizliliğinin ihlaline ve müşteri gizliliğinin ihlaline neden olabilir ve bu da sonuçta markanın bozulmasına ve yasal sonuçlara yol açabilir.
Veriler endişeyi destekliyor. LayerX’in kendi kullanıcı verileri üzerinde yaptığı araştırma, çalışanların üretken yapay zeka uygulamaları kullanımının 2023 yılı boyunca %44 arttığını, çalışanların %6’sının haftalık bazda %4 olmak üzere bu uygulamalara hassas veriler yapıştırdığını gösteriyor!
DLP Çözümlerinin Sağlanamadığı Noktalar
Geleneksel olarak DLP çözümleri veri sızıntısına karşı koruma sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Yıllar geçtikçe siber güvenlik stratejilerinin temel taşı haline gelen bu araçlar, hassas verileri yetkisiz erişime ve aktarımlara karşı koruyor. DLP çözümleri özellikle belgeler, elektronik tablolar veya PDF’ler gibi veri dosyalarıyla uğraşırken etkilidir. Bu dosyaların ağdaki akışını izleyebilir ve bunları yetkisiz olarak taşıma veya paylaşma girişimlerini işaretleyebilir veya engelleyebilirler.
Ancak veri güvenliği ortamı ve veri sızıntısı yöntemleri de gelişiyor. Geleneksel DLP çözümlerinin yetersiz kaldığı alanlardan biri de metin yapıştırmanın kontrol edilmesidir. Metin tabanlı veriler, aynı güvenlik protokollerini tetiklemeden farklı platformlara kopyalanıp yapıştırılabilir. Sonuç olarak, geleneksel DLP çözümleri, hassas metnin üretken yapay zeka uygulamalarına yapıştırılmasını analiz etmek veya engellemek için tasarlanmamıştır.
Üstelik DLP teknolojilerinin bir alt kümesi olan CASB DLP çözümlerinin de kendi sınırlamaları var. Genellikle yalnızca bir kuruluşun ağındaki onaylanmış uygulamalar için etkilidirler. Bu, bir çalışanın onaylanmamış bir AI uygulamasına hassas metin yapıştırması durumunda CASB DLP’nin büyük olasılıkla bu eylemi tespit edemeyeceği veya engelleyemeyeceği ve kurumu savunmasız bırakacağı anlamına gelir.
Çözüm: GenAI DLP
Çözüm, üretken bir AI DLP veya Web DLP’dir. Üretken AI DLP, çeşitli platformlar ve uygulamalardaki metin yapıştırma işlemlerini sürekli olarak izleyebilir. Metni gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve hassas bilgileri gösterebilecek kalıpları veya anahtar kelimeleri belirlemek için ML algoritmalarını kullanır. Bu tür veriler tespit edildikten sonra sistem, uyarı verme, erişimi engelleme ve hatta yapıştırma işlemini tamamen engelleme gibi anında işlemler gerçekleştirebilir. İzleme ve müdahalede bu düzeyde ayrıntı düzeyi, geleneksel DLP çözümlerinin sunamayacağı bir şeydir.
Web DLP çözümleri daha da ileri gider ve web konumlarına giden ve web konumlarından veriyle ilgili tüm eylemleri tanımlayabilir. Gelişmiş analizler sayesinde sistem, güvenli ve güvensiz web konumlarını ve hatta yönetilen ve yönetilmeyen cihazları ayırt edebilir. Bu düzeydeki gelişmişlik, kuruluşların verilerini daha iyi korumalarına ve verilere güvenli bir şekilde erişilmesini ve kullanılmasını sağlamalarına olanak tanır. Bu aynı zamanda kuruluşların düzenlemelere ve endüstri standartlarına uymasına da yardımcı olur.
Gartner DLP hakkında ne söylüyor? Çalışanlar üretken yapay zeka uygulamalarını ne sıklıkla ziyaret ediyor? GenAI DLP çözümü neye benziyor? Yanıtları ve daha fazlasını şu adresten öğrenin: Web seminerine buradan kaydolabilirsiniz.