Bazı SaaS tehditleri açık ve görünürken, diğerleri göz önünde gizlenir ve her ikisi de kuruluşunuz için önemli riskler oluşturur. Wing’in araştırması, kuruluşların %99,7’sinin şaşırtıcı bir şekilde yapay zeka işlevlerine sahip uygulamaları kullandığını gösteriyor. İşbirliği ve iletişimden iş yönetimi ve karar almaya kadar kusursuz deneyimler sunan bu yapay zeka destekli araçlar vazgeçilmezdir. Ancak bu kolaylıkların altında büyük ölçüde fark edilmeyen bir risk yatıyor: Bu SaaS araçlarındaki yapay zeka özelliklerinin hassas iş verilerini ve fikri mülkiyeti (IP) tehlikeye atma potansiyeli.
Wing’in son bulguları şaşırtıcı bir istatistiği ortaya koyuyor: En sık kullanılan ilk 10 yapay zeka uygulamasının %70’i, modellerini eğitmek için verilerinizi kullanabilir. Bu uygulama yalnızca veri öğrenme ve depolamanın ötesine geçebilir. Verileriniz üzerinde yeniden eğitim almayı, gerçek kişi olan incelemecilerin verileri analiz etmesini ve hatta üçüncü taraflarla paylaşmayı içerebilir.
Çoğu zaman bu tehditler, veri erişimi ve karmaşık devre dışı bırakma süreçlerini özetleyen Şartlar ve Koşullar anlaşmalarının ve gizlilik politikalarının ayrıntılı metninin derinliklerine gömülür. Bu gizli yaklaşım yeni riskleri beraberinde getirerek güvenlik ekiplerinin kontrolü sürdürme çabasına girmesine neden oluyor. Bu makalede bu riskler ele alınmakta, gerçek dünyadan örnekler verilmekte ve etkili SaaS güvenlik önlemleri aracılığıyla kuruluşunuzu korumaya yönelik en iyi uygulamalar sunulmaktadır.
Verileriniz Üzerinde Yapay Zeka Eğitiminin Dört Riski
Yapay zeka uygulamaları verilerinizi eğitim için kullandığında, kuruluşunuzun gizliliğini, güvenliğini ve uyumluluğunu potansiyel olarak etkileyebilecek birkaç önemli risk ortaya çıkar:
1. Fikri Mülkiyet (FM) ve Veri Sızıntısı
En kritik endişelerden biri, fikri mülkiyetinizin (IP) ve hassas verilerinizin yapay zeka modelleri aracılığıyla açığa çıkma potansiyelidir. İş verileriniz yapay zekayı eğitmek için kullanıldığında, özel bilgilerin yanlışlıkla açığa çıkmasına neden olabilir. Bu, hassas iş stratejilerini, ticari sırları ve gizli iletişimleri içerebilir ve önemli güvenlik açıklarına yol açabilir.
2. Veri Kullanımı ve Çıkarların Yanlış Düzenlenmesi
Yapay zeka uygulamaları genellikle verilerinizi yeteneklerini geliştirmek için kullanır ve bu da çıkarların yanlış hizalanmasına yol açabilir. Örneğin Wing’in araştırması, popüler bir CRM uygulamasının, yapay zeka modellerini eğitmek için iletişim ayrıntıları, etkileşim geçmişleri ve müşteri notları dahil olmak üzere sistemindeki verileri kullandığını gösterdi. Bu veriler ürün özelliklerini geliştirmek ve yeni işlevler geliştirmek için kullanılır. Ancak bu, aynı platformu kullanan rakiplerinizin de verilerinizden elde edilen içgörülerden yararlanabileceği anlamına da gelebilir.
3. Üçüncü Taraf Paylaşımı
Bir diğer önemli risk ise verilerinizin üçüncü taraflarla paylaşılmasıdır. Yapay zeka eğitimi için toplanan verilere üçüncü taraf veri işleyicileri erişebilir. Bu işbirlikleri yapay zeka performansını iyileştirmeyi ve yazılım inovasyonunu artırmayı amaçlıyor ancak aynı zamanda veri güvenliğiyle ilgili endişeleri de artırıyor. Üçüncü taraf sağlayıcılar sağlam veri koruma önlemlerinden yoksun olabilir, bu da ihlal ve yetkisiz veri kullanımı riskini artırabilir.
4. Uyumluluk Kaygıları
Dünya çapında değişen düzenlemeler veri kullanımı, depolama ve paylaşım konusunda katı kurallar getirmektedir. Yapay zeka uygulamaları verileriniz üzerinde eğitim aldığında uyumluluğun sağlanması daha karmaşık hale gelir. Uyumsuzluk ağır para cezalarına, yasal işlemlere ve itibar kaybına yol açabilir. Bu düzenlemelerde gezinmek ciddi çaba ve uzmanlık gerektirir, bu da veri yönetimini daha da karmaşık hale getirir.
Aslında Hangi Verileri Eğitiyorlar?
SaaS uygulamalarındaki yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verileri anlamak, potansiyel risklerin değerlendirilmesi ve sağlam veri koruma önlemlerinin uygulanması açısından çok önemlidir. Ancak bu uygulamalar arasında tutarlılık ve şeffaflık eksikliği, Bilgi Güvenliği Baş Görevlileri (CISO’lar) ve onların güvenlik ekipleri için yapay zeka eğitimi için kullanılan belirli verileri belirlemede zorluklar yaratır. Bu şeffaflık, hassas bilgilerin ve fikri mülkiyetin yanlışlıkla açığa çıkmasıyla ilgili endişeleri artırıyor.
Yapay Zeka Destekli Platformlarda Veri Dışında Kalma Zorluklarını Giderme
SaaS uygulamalarında veri kullanımını devre dışı bırakmaya ilişkin bilgiler genellikle dağınık ve tutarsızdır. Bazıları hizmet açısından devre dışı bırakma seçeneklerinden bahsederken, diğerleri gizlilik politikalarında yer alıyor ve bazıları da devre dışı kalmak için şirkete e-posta göndermeyi gerektiriyor. Bu tutarsızlık ve şeffaflık eksikliği, güvenlik profesyonellerinin işini zorlaştırıyor ve veri kullanımını kontrol etmek için kolaylaştırılmış bir yaklaşıma olan ihtiyacın altını çiziyor.
Örneğin, bir görüntü oluşturma uygulaması, kullanıcıların ücretli planlarla sunulan özel görüntü oluşturma seçeneklerini seçerek veri eğitiminden vazgeçmesine olanak tanır. Bir diğeri, model performansını etkileyebilmesine rağmen devre dışı bırakma seçenekleri sunuyor. Bazı uygulamalar, bireysel kullanıcıların, verilerinin eğitim amacıyla kullanılmasını önlemek için ayarları değiştirmesine olanak tanır.
Devre dışı bırakma mekanizmalarındaki değişkenlik, güvenlik ekiplerinin farklı şirketlerdeki veri kullanım politikalarını anlama ve yönetme ihtiyacını vurguluyor. Merkezi bir SaaS Güvenlik Duruşu Yönetimi (SSPM) çözümü, her platform için mevcut devre dışı bırakma seçenekleri hakkında uyarılar ve rehberlik sağlayarak, süreci kolaylaştırarak ve veri yönetimi politikaları ve düzenlemeleriyle uyumluluğu sağlayarak yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, AI’nın verilerinizi nasıl kullandığını anlamak, riskleri yönetmek ve uyumluluğu sağlamak için çok önemlidir. Veri kullanımından nasıl vazgeçeceğinizi bilmek, gizliliğiniz ve güvenliğiniz üzerinde kontrolü sürdürmek için eşit derecede önemlidir. Ancak, AI platformları genelinde standartlaştırılmış yaklaşımların olmaması bu görevleri zorlaştırır. Görünürlük, uyumluluk ve erişilebilir vazgeçme seçeneklerine öncelik vererek, kuruluşlar verilerini AI eğitim modellerinden daha iyi koruyabilir. Wing gibi merkezi ve otomatik bir SSPM çözümünden yararlanmak, kullanıcıların AI veri zorluklarını güvenle ve kontrolle aşmalarını sağlayarak hassas bilgilerinin ve fikri mülkiyetlerinin güvende kalmasını sağlar.