İşletmenin genelinde yapay zeka, büyük dijital dönüşüm programları aracılığıyla değil, sessiz, artımlı benimseme yoluyla temel işlevlere dönüştü. Hukuk departmanları sözleşmeleri özetliyor. İK, hassas çalışan iletişimini yeniden yazıyor. Uyum ekipleri durum tespiti otomasyonunu denemektedir. Bu işlevlerin çoğu büyük dil modelleri (LLM’ler) üzerine inşa edilmiştir ve genellikle radarın altında SaaS platformlarına, verimlilik araçlarına veya dahili pilotlara sarılmıştır.
Beni endişelendiren evlat edinme değil. Güvenlik varsayımıdır: bir modelin popüler veya “işletmeye hazır” olduğu için, aynı zamanda uyumlu, güvenli ve yönetilmesi gerektiği varsayımı. Bunun yerine gördüğüm şey tehlikeli bir kör nokta: veri provenansının tamamen ortadan kalkması.
Neden Politika Değil Provence, gerçek savunma hattıdır
Provenance bir kütükten daha fazlasıdır. Veri yönetişiminin bağ dokusu. Temel soruları cevaplar: Bu veriler nereden kaynaklandı? Nasıl dönüştürüldü? Kim dokundu ve hangi politika altında? Ve LLM’lerin dünyasında – çıktıların dinamik, bağlam akıcı ve dönüşüm opaktır – bu hesap verebilirlik zinciri genellikle bir istemin gönderildiği anı bozar.
Geleneksel sistemlerde genellikle veri soyunu izleyebiliriz. Yapılanları, ne zaman ve nedenini yeniden yapılandırabiliriz. Ancak LLM tabanlı ortamlarda, istemler her zaman günlüğe kaydedilmez, çıktılar bazen sistemler arasında kopyalanır ve modellerin kendileri açık rıza olmadan bilgileri koruyabilir. Yapılandırılmış, denetlenebilir iş akışlarından siyah kutu karar döngüsüne gittik. Yasal, finans veya gizlilik gibi yüksek düzenlenmiş alanlarda bu bir yönetişim krizidir.
AI yayılımı ve merkezi kontrol mitini
Yapay zeka benimsemesini merkezi bir çaba olarak düşünmek bir hatadır. Çoğu işletme, farklı LLM’ler tarafından desteklenen düzinelerce araç, işin bağlantısı kesilmiş kısımlarında kullanıldığından zaten AI yayılımı ile uğraşmaktadır. Bazıları onaylanmış ve entegre edilmiştir. Diğerleri radarın altında denenir. Her birinin kendi model davranışı, veri işleme politikaları ve yargı karmaşıklığı vardır ve neredeyse hiçbiri güvenlik veya uyum ilk mimarisi ile tasarlanmamıştır.
Bu ademi merkeziyet, güvenlik kuruluşunun artık hassas bilgilerin nasıl işlendiğini kontrol etmediği anlamına gelir. Tek bir çalışan, gizli verileri bir istemciye kopyalayabilir, bir çıktı alabilir ve bir kayıt sistemine yapıştırabilir, tek bir uyarı veya denetim izini tetiklemeden tam bir veri döngüsünü etkili bir şekilde tamamlayabilir.
Ciso’nun zorluğu artık erişimle ilgili değil. Niyet, akış ve amaç ile ilgilidir ve bunlar AI özellikli ortamlarda neredeyse görünmezdir.
Düzenlemeler gecikmiyor, paralel olarak gelişiyorlar
Düzenleyicilerin yapay zeka ile yakalanmadığına dair popüler bir inanç var. Bu sadece yarı doğru. Modern veri koruma yasalarının çoğu – GDPR, CPRA, Hindistan’ın DPDPA ve Suudi PDPL – zaten doğrudan LLM kullanımına uygulanan ilkeler içerir: amaç sınırlaması, veri minimizasyonu, şeffaflık, rıza özgüllüğü ve silme hakları.
Sorun düzenleme değil – sistemimizin buna cevap verememesi. LLMS Bulanık Roller: Sağlayıcı bir işlemci mi yoksa bir denetleyici mi? Oluşturulan bir çıktı türetilmiş bir ürün veya veri dönüşümü midir? Bir AI aracı bir kullanıcı istemini eğitim verileri ile zenginleştirdiğinde, bu zenginleştirilmiş eserlerin sahibi olan ve zarar görmeye yol açarsa kim sorumludur?
Denetim senaryolarında, AI kullanıp kullanmadığınız sorulmayacaktır. Ne yaptığını ve nasıl olduğunu kanıtlayıp kanıtlayamayacağınız sorulacaksınız. Bugün çoğu işletme yapamaz.
Modern AI yönetişimi nasıl görünmeli
Güven ve savunulabilirliği yeniden inşa etmek için CISOS, organizasyonlarını yönetişimi yeniden düşünmeye itmelidir. Bu politika ile değil, altyapı ile başlar.
1. Sürekli, otomatik veri eşleme
AI etkileşimleri statik sistemlerde durmaz. Sohbet arayüzleri, API’ler, ara katman yazılımı ve dahili komut dosyalarında gerçekleşir. Eşleme, sadece verilerin yaşadığı yerde değil, nerede hareket ettiğini ve hangi modellerin ona dokunduğunu izlemek için gelişmelidir. Eşlemeniz anlık görüntü tabanlı veya manuelse, zaten eskidir.
2. AI-bilen ropa ve işleme görünürlüğü
İşleme faaliyetlerinin (ROPA) kayıtları artık model mantığı, AI araç davranışı ve yargı pozisyonunu içermelidir. Hangi satıcının kullanıldığını bilmek yeterli değildir. Modelin nerede barındırıldığını, nasıl eğitildiğini ve aşağı akış işleminde hangi riskleri getirdiğini bilmeniz gerekir.
3. Dinamik ve bağlamsal olan onay mutabakatı
Bir kez yakalanan rıza her şey için rıza değildir. Takımların rızayı model etkileşimi ile hizalayan mekanizmalara ihtiyacı var: Kullanıcı model tabanlı zenginleştirmeyi kabul etti mi? Yapay zeka sistemi tahsil edilen tahsilat amacıyla mı çalışıyor? Değilse, rıza yeniden canlandırılmalı veya işaretlenmelidir.
4. Hız ve Çıktı Denetimi Günlüğü
Pratik yerlerde, AI sistemleri ile etkileşimler, istemlerin kendilerine odaklanarak günlüğe kaydedilmelidir. İstemler genellikle en hassas verileri içerir ve bunları yakalamak hangi bilgilerin ortaya çıktığını anlamanın anahtarıdır. Çıktılar ve akış aşağı kullanımı değerli olmakla birlikte, özellikle tam denetlenebilirlik mümkün olmadığında, hızlı bir logging öncelikli olmalıdır. Sorulanları izleyemezseniz, riski tam olarak değerlendiremezsiniz.
5. AI çıktı sınıflandırması ve tutma kontrolleri
LLM’lerden gelen çıkışlar sınıflandırılmalı ve yönetilmelidir. Bir AI sistemi yasal bir belgeyi yeniden yazarsa, bu çıktı yasal ayrıcalık kontrollerine ihtiyaç duyabilir. Dahili İK dilini hazırlarsa, tutma zaman çizelgeleri uygulanabilir. Çıkışlar geçici değildir – veri yaşam döngüsünün bir parçasıdır.
Ciso’nun rolü değişiyor ve bu iyi bir şey
AI sadece bir veri eğilimi değildir. Ayrıca, kontrol hakkında nasıl düşünmemiz gerektiğini yeniden tanımlayan bir veri olayı. Güvenlik liderleri artık sistemleri ve hatta verileri korumuyorlar. Bağlamı koruyoruz: her etkileşimi öğrenen ve üreten bir makineyle çevreleyen meta veri, niyet ve yasallık.
Bu, CISO’ların gizlilik, uyum, etik ve yönetişim kayıtlarına daha derinlemesine adım atmasını gerektirir. AI kullanımının sadece politikaya uymakla kalmayıp aynı zamanda kuruluşun değerlerini ve risk eşiklerini yansıtmasını sağlamak için hukuk ekipleri ve uyum görevlileri ile köprüler kurmak anlamına gelir.
AI yönetişimi herhangi bir departmana ait olmamalıdır. Risk, tepki ve esnekliği anlayan ve bu onu alanın bizim alanımız haline getirenler tarafından yönlendirilmelidir.
İzlenebilirlik yeni güvendir
Yapay zeka çağında, “bilmiyorduk” demek artık yeterli değil. Modele neyin girdiğini, kullanımını onaylayan, rızanın nasıl ele alındığını soracak, bu karara yol açan mantığı yeniden üretebilir miyiz, kanıtlar nerede
Sistemleriniz bu soruları güvenle cevaplayamazsa, yapay zekayı yönetmiyorsunuz – en iyisini umuyorsunuz.
AI’ya güven politikalardan gelmeyecek. Provenance’dan gelecek. Ve bu, güvenlik organizasyonunun en tepesinden görünürlük, titizlik ve liderlik ile başlar.