Veritabanı zehirlenmesi çıktısını önemli ölçüde değiştirebileceğinden, AI asistanınıza güvenmeden önce iki kez düşünmelisiniz – hatta tehlikeli bir şekilde
30 Ocak 2025
•
–
4 dk. Okumak
Modern teknoloji kusursuz olmaktan uzaktır – örneğin, kırpmaya devam eden sayısız güvenlik açıklarıyla gördüğümüz gibi. Tasarımla güvenli sistemler tasarlamak denenmiş ve gerçek bir en iyi uygulama olmakla birlikte, bunu yapmak, kullanıcı deneyimi (UX) tasarım, performans optimizasyonu ve diğer çözüm ve hizmetlerle birlikte çalışabilirlik gibi diğer alanlardan kaynakları yönlendirebilir.
Bu nedenle, güvenlik genellikle sadece asgari uyumluluk gereksinimlerini yerine getirerek arka koltuk alır. Bu değiş tokuş özellikle hassas veriler dahil olduğunda, bu tür veriler, kritikliğiyle orantılı korumalar gerektirir. Bu günlerde, yetersiz güvenlik önlemleri riskleri, verilerin işlevlerinin temelini oluşturduğu yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ml) sistemlerinde giderek daha fazla görülmektedir.
Veri zehirlenmesi nedir?
AI/ML modelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme yoluyla sürekli olarak güncellenen temel eğitim veri kümeleri üzerine inşa edilmiştir. Makine öğrenimi, ML’nin derin öğrenmenin, diğer şeylerin yanı sıra AI’nın birçok yeteneğini geliştirmesini sağlayan önemli bir yoldur. Veriler ne kadar çeşitli ve güvenilir olursa, modelin çıktıları o kadar doğru ve kullanışlı olur. Bu nedenle, eğitim sırasında, bu modellerin büyük miktarda veriye erişmesi gerekir.
Öte yandan, verilerin toplanmasına olan güven, doğrulanmamış veya zayıf ve incelikli veri kümeleri güvenilir olmayan sonuçların olasılığını arttırdığı için risklerle birlikte gelir. Üretken AI, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ve AI asistanları şeklinde salıcıların, modellere kötü niyetli amaçlar için kurcalayan saldırılara karşı özellikle savunmasız olduğu bilinmektedir.
En sinsi tehditlerden biri, rakiplerin modelin davranışını değiştirmeye çalıştığı ve yanlış, önyargılı veya hatta zararlı çıktılar üretmesine neden olduğu veri (veya veritabanı) zehirlenmesidir. Bu tür kurcalamanın sonuçları, uygulamalar arasında dalgalanabilir, güveni baltalayabilir ve hem insanlara hem de kuruluşlara sistemik riskler getirebilir.
Veri zehirlenmesi türleri
Çeşitli veri zehirlenmesi saldırıları vardır, örneğin:
- Veri enjeksiyonu: Saldırganlar, bir AI modelinin davranışını değiştirmesi için eğitim verilerine kötü niyetli veri puanları enjekte ederler. Bunun iyi bir örneği, çevrimiçi kullanıcıların Tay Twitter botunu hücum tweetleri yayınlamak için yavaşça değiştirmesidir.
- İçeriden Saldırılar: Düzenli içeriden gelen tehditlerde olduğu gibi, çalışanlar bir modelin eğitim setini değiştirmek için erişimlerini kötüye kullanabilir ve davranışını değiştirmek için parça parça değiştirebilirler. İçeriden saldırılar özellikle sinsidir çünkü meşru erişimden yararlanırlar.
- Tetik Enjeksiyonu: Bu saldırı, bir tetikleyici oluşturmak için AI modelinin eğitim setine veri enjekte eder. Bu, saldırganların bir modelin güvenliğinin etrafında dolaşmasını ve set tetikleyicisine göre durumlarda çıktısını manipüle etmesini sağlar. Bu saldırıyı tespit etmenin zorluğu, tetikleyicinin tespit edilmesinin zor olabileceği ve tehdidin tetikleyici etkinleştirilene kadar hareketsiz kalmasıdır.
- Tedarik zinciri saldırısı: Bu saldırıların etkileri özellikle korkunç olabilir. AI modelleri genellikle üçüncü taraf bileşenleri kullandıkça, tedarik zinciri süreci sırasında sunulan güvenlik açıkları nihayetinde modelin güvenliğini tehlikeye atabilir ve sömürüye açık bırakabilir.
Yapay zeka modelleri hem iş hem de tüketici sistemlerine derinlemesine gömüldükçe, asistan veya üretkenlik arttırıcılar olarak hizmet verdikçe, bu sistemleri hedefleyen saldırılar önemli bir endişe kaynağı haline geliyor.
Kurumsal AI modelleri verileri üçüncü taraflarla paylaşmayabilirken, çıktılarını iyileştirmek için hala dahili verileri toplarlar. Bunu yapmak için, hassas bilgilerin hazinesine erişmeleri gerekir, bu da onları yüksek değerli hedefler haline getirir. Riskler, genellikle diğer taraflarla genellikle hassas verilerle dolu kullanıcıların istemlerini paylaşan tüketici modelleri için daha da artmaktadır.
ML/AI gelişimi nasıl güvence altına alınır?
ML/AI modelleri için önleyici stratejiler, geliştiriciler ve kullanıcılar açısından farkındalık gerektirir. Temel stratejiler şunları içerir:
- Sabit kontroller ve denetimler: Kötü niyetli manipülasyon veya önyargılı verilerin bunlardan ödün vermesini önlemek için AI/ML modellerine beslenen veri kümelerinin bütünlüğünü sürekli olarak kontrol etmek ve doğrulamak önemlidir.
- Güvenliğe odaklanın: AI geliştiricilerin kendileri saldırganların çapraz kanatlarına ulaşabilir, bu nedenle proaktif önleme, erken tespit ve sistemik güvenlik kontrolleri ile saldırı yüzeyini en aza indirmek için bir önceki önleme yaklaşımı sağlayabilecek bir güvenlik kurulumuna sahip olmak, güvenli bir gelişme için bir zorunluluktur.
- Düşmanca eğitim: Daha önce de belirtildiği gibi, modeller genellikle profesyoneller tarafından öğrenimlerini yönlendirmek için denetlenir. Aynı yaklaşım, modellere kötü niyetli ve geçerli veri noktaları arasındaki farkı öğretmek için kullanılabilir ve sonuçta zehirlenme saldırılarını engellemeye yardımcı olur.
- Sıfır Güven ve erişim yönetimi: Hem içeriden hem de dış tehditlere karşı savunmak için, bir modelin temel verilerine yetkisiz erişimi izleyebilen bir güvenlik çözümü kullanın. Bu şekilde, şüpheli davranışlar daha kolay tespit edilebilir ve önlenebilir. Buna ek olarak, sıfır güven ile kimseye varsayılan olarak güvenilir, erişim vermeden önce birden fazla doğrulama gerektirir.
Tasarımla Güvenli
Tasarımla güvenli olan AI/ML platformları oluşturmak sadece faydalı değildir, bu da zorunludur. Dezenformasyonun insanları zararlı ve aşırı davranışlara yönlendirebileceği gibi, zehirlenmiş bir AI modeli de zararlı sonuçlara yol açabilir.
Dünya giderek daha fazla AI gelişimi ile ilişkili potansiyel risklere odaklandığından, platform içerik oluşturucuları kendilerine modellerinin bütünlüğünü korumak için yeterince yapıp yapmadıklarını sormalıdır. Önyargıları, yanlışlıkları ve güvenlik açıklarını zarar vermeden önce ele almak, gelişmede merkezi bir öncelik olması gerekir.
Yapay zeka hayatımıza daha fazla entegre hale geldikçe, AI sistemlerini güvence altına almak için bahisler sadece yükselecektir. İşletmeler, geliştiriciler ve politika yapıcılar da AI sistemlerinin saldırılara karşı esnek olmasını sağlamak için işbirliği içinde çalışmalıdır. Bunu yaparak, güvenlik, gizlilik ve güvenden ödün vermeden AI’nın potansiyelinin kilidini açabiliriz.