Yapay zeka kurumsal teknoloji yığınlarına dahil edildikçe yapay zeka uygulamaları da siber saldırıların ana hedefi haline geliyor. Buna yanıt olarak birçok siber güvenlik ekibi, bu yeni tehditleri azaltmak için mevcut siber güvenlik uygulamalarını uyarlıyor. Bu tür bir uygulama önlemi kırmızı ekip oluşturmadır: bir sistemdeki zayıflıkları ortaya çıkarma ve düşman rolünü oynayarak bulunan tehditlere yanıtlar geliştirme çabası.
Bu alıştırma kesinlikle önemli olsa da, son raporlar ve anekdot niteliğindeki kanıtlar bize, yapay zeka uygulamalarının güvenliği söz konusu olduğunda kırmızı ekip oluşturmanın o kadar da basit olmadığını gösteriyor.
Bu yeni ortamları etkili bir şekilde korumak için siber güvenlik ekiplerinin yapay zeka bağlamında kırmızı ekip oluşturmanın değişen nüanslarını anlaması gerekiyor. Yapay zekada nelerin değiştiğini (ve nelerin değişmediğini) anlamak, önümüzdeki yıllarda kırmızı ekip çalışmalarına rehberlik etmek için önemli bir başlangıç noktasıdır.
Yapay zeka neden kırmızı ekip oluşturma senaryosunu çeviriyor?
Yapay zeka öncesi dönemde kırmızı ekip oluşturma, genellikle güvenlik ekibine herhangi bir uyarı vermeden ve belirli bir hedefi (örneğin, iş operasyonları için kritik olan bir sunucuya erişim) göz önünde bulundurarak, güvenlik açıklarını bulmaya ve bunlardan yararlanmaya yönelik gizli bir prosedür yürütmek anlamına geliyordu. Ancak yapay zekanın gelişiyle kırmızı ekip oluşturma süreci değişiyor. Tek hedefli, tek seferlik bir çile olmaktan çıkıp, süreç çok daha sık ve yaygın hale geliyor.
Önceki yazılım türlerinin aksine, yapay zeka modelleri zamanla daha akıllı hale geliyor. Bu sürekli değişim, her an yeni risklerin ortaya çıkabileceği anlamına geliyor ve bunların tahmin edilmesi inanılmaz derecede zorlaşıyor. Kırmızı takım oluşturma konusunda tek ve bitmiş bir yaklaşım kesinlikle işe yaramayacaktır. Bu modellerin yetenekleri zamanla arttığı için siber ekipler artık statik bir modelde kırmızı ekip oluşturmuyor.
Başka bir değişiklik: Üçüncü taraf bir LLM ile çalışmaya başladığınızda, görebildiğiniz tek şey modelin kendisidir, arkasındaki veriler ve kod değil. Bu, kaputun altına bakmadan arabadaki sorunları değerlendirmeye benzer ve geleneksel yazılımlarla alışık olduğumuz şeylerle keskin bir tezat oluşturur.
Kırmızı ekip oluşturma yapay zeka uygulamaları artık dikkat edilmesi gereken şeylerin bir kontrol listesine sahip olmak ve bu listeyi gözden geçirmek gibi basit bir süreç değil. Güvenlik açıklarını belirlemek için siber ekiplerin sürekli olarak modellerde delikler açmanın ve model davranışını ve çıktısını yakından izlemenin yaratıcı yollarını bulması gerekiyor.
Bunun da ötesinde, bir LLM'yi harici eklentilerle kırmızı takım halinde oluştururken takımların titizlikle düşünülmesi gerekir. Yüksek Lisans'ların birbirine bağlılığı, çok net bir hedefle başlayarak sistemi bütünüyle kırmızı bir ekip haline getirmenizi gerektirir. Örneğin, bir Yüksek Lisans'ın hassas bilgileri ifşa etmesini istediğinizi varsayalım. Bu güvenlik açığını oluşturmayı başardığınızda, yalnızca model zayıflıklarını değil, aynı zamanda bu tür saldırıların aşağı yöndeki etkilerini azaltmak için sistem çapındaki korumaları da tanımlamanız gerekir.
Yapay zekayla uğraşırken mesele yalnızca modellerinizi kırmızı ekiple birleştirmek değildir: birbirine bağlı uygulamalarla da kırmızı ekip oluşturmak da önemlidir. Yalnızca kırmızı ekip çalışmalarınızın merceğini genişleterek potansiyel güvenlik açıklarını yeterince belirleyebilir ve proaktif olarak bunların etrafında operasyonel koruma oluşturabilirsiniz.
Siber güvenlik 101 hâlâ yapay zeka için geçerli
Her tür yazılımda olduğu gibi, kırmızı ekip tek başına asla yeterli değildir. Özellikle Yüksek Lisans'larda, saldırıların önlenmesi için operasyonel korumalar şarttır. Her gün yeni tehditler ortaya çıkacak ve uygulamalarınızı her zaman koruyan yapılara ve prosedürlere ihtiyacınız var. Sonuç olarak: Yapay zeka güvenliği, tüm engelleri kaldırmanızı gerektirir ve tüm geleneksel siber güvenlik uygulamalarının devrede kalması gerekir.
Örneğin, veritabanlarınızı sterilize etmeniz gerekir. Dahili bir veritabanına erişebilen bir LLM'niz varsa, verilerin modele girmeden önce temizlendiğinden emin olun. Ayrıca erişim kontrollerinizi kontrol altında tutun. Yüksek Lisans'lar, bir uzlaşma durumunda zararları en aza indirmek için yalnızca mümkün olan en az ayrıcalığa sahip olmalıdır.
Yapay zeka modellerinin güvenliğini sağlamak, neredeyse her siber güvenlik şirketinin eninde sonunda üstesinden gelmesi gereken tamamen yeni bir zorluktur. Kırmızı ekip oluşturma, başlamak için harika bir yerdir ancak aynı zamanda kırmızı ekip oluşturma sürecine ilişkin anlayışınızı sorgulamanızı ve bu çabaları denenmiş ve doğru güvenlik stratejileriyle tamamlamanızı da gerektirir. Bu nüanslara hakim olan siber güvenlik profesyonellerinin sayısı arttıkça, yapay zekanın vaatlerini yerine getirmeye o kadar yaklaşacağız.