Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Finans ve Bankacılık, Coğrafi Odak: Asya
Yapay Zeka Çağında Gelişen Tehditlere ve Ortaya Çıkan Karşı Tedbirlere Yönelmek
Kaushik Sinha •
24 Ekim 2024
İhlaller ciddi itibar kaybına neden olabileceği, büyük işletmeleri sekteye uğratabileceği, küresel ekonomiyi etkileyebileceği ve hatta en güçlü ülkelerdeki siyasi sonuçları etkileyebileceği için siber güvenlik günümüz dünyasında kritik hale geldi. Yaygın siber güvenlik tehditleri arasında kötü amaçlı yazılım, fidye yazılımı, kimlik avı, kimlik bilgileri hırsızlığı, içeriden gelen tehditler ve dağıtılmış hizmet reddi saldırıları yer alır. Son zamanlarda yapay zeka tabanlı saldırılar da önemli bir endişe kaynağı olarak ortaya çıktı.
Ayrıca bakınız: Kurumsal Tarayıcılar İçin Kesin Kılavuz
Siber güvenlik, siber saldırıları önlemeyi veya etkilerini azaltmayı amaçlayan teknolojileri, uygulamaları ve politikaları ifade eder. Amacı bilgisayar sistemlerini, uygulamaları, cihazları, verileri, finansal varlıkları ve bireyleri fidye yazılımlarından, kötü amaçlı yazılımlardan, kimlik avı dolandırıcılıklarından ve veri hırsızlığından korumaktır. Dünyanın kablosuz, optik, IP ve giderek artan uydu iletişimleri aracılığıyla her zamankinden daha fazla birbirine bağlı olmasıyla birlikte siber güvenlik en önemli hale geldi.
Uydu takımyıldızı tabanlı veri iletişim sistemleri de dahil olmak üzere tüm ağ teknolojileri saldırılara karşı savunmasızdır. Artık yaygın bir uygulama olan açık kaynaklı yazılım geliştirme, bilgisayar korsanlarının bilinen güvenlik açıklarını ve yama yapılmamış yazılımları aktif olarak izlemesi nedeniyle yeni riskler yarattı. Uygulama odaklı bir ekonomide, her gün milyarlarca finansal işlem gerçekleştiriliyor ve bunların çoğu, kişisel olarak tanımlanabilir hassas bilgileri içeriyor. Bankalar, devlet kurumları ve bulut altyapıları ana hedeflerdir ve ihlaller benzeri görülmemiş ekonomik sonuçları tetikleyebilir.
Yapay zeka, endüstrilerdeki Ar-Ge ve iş süreçlerine derinlemesine entegre oldu. Önde gelen kuruluşlar ve ileri teknoloji ülkeleri, üretkenliği artırmak gibi temel görevler için yapay zekayı çoğunlukla ChatGPT, DALL-E ve GitHub Copilot gibi üretken yapay zeka uygulamalarıyla kullanıyor. Yapay zeka araçları artık pazarlama, finans, BT, müşteri desteği ve üretim operasyonlarını etkiliyor. Yapay zeka kullanımı arttıkça yapay zeka kaynaklı saldırıların riskleri de artıyor ve bu da kuruluşların bu tehditlere yönelik stratejiler geliştirmesini zorunlu hale getiriyor.
Yapay Zeka Tabanlı Tehditler ve Karşı Tedbirler
Kötü niyetli aktörler, hassas bilgilere yetkisiz erişim elde etmek için anında enjeksiyon gibi yöntemlerle yapay zeka sistemlerinden yararlanabilir. Tipik bir saldırı senaryosu, yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıya erişmeyi ve temeldeki eğitim verilerini manipüle etmek için tersine mühendislik yapmayı içerebilir. Çalışanlar ayrıca raporları derlemek veya transkriptleri analiz etmek için genel yapay zeka araçlarını kullanarak hassas bilgileri yanlışlıkla sızdırabilir ve bu da verilerin açığa çıkması riskini artırabilir. Düzenli veri koruma eğitimi bu risklerin azaltılmasına yardımcı olabilir.
Kuruluşlar, kullanımda olan tüm yapay zeka uygulamaları için bir risk puanı deposu bulundurmalı ve erişimi kontrol etmek için kısıtlı URL filtrelemeyi zorunlu kılmalıdır. Verilerin tercihen özel sunucularda güvenli bir şekilde saklanmasını ve yetkisiz üçüncü taraflarla paylaşılmamasını sağlamak için her yapay zeka aracının veri güvenliği uygulamalarını değerlendirmek önemlidir. Kullanılan istemler veya veri girişleri gibi çalışanların AI araçlarıyla etkileşimlerinin düzenli olarak otomatik olarak kaydedilmesi, veri sızıntılarını önleyebilir. Tehdit senaryoları geliştikçe veri zehirlenmesi risk olmaya devam ediyor. Yapay zeka tarafından oluşturulan çıktıların ve eğitim verilerinin zararlı etkilerden arınmış olmasını sağlamak için kalite güvence süreçleri gereklidir.
Yapay zeka odaklı saldırılar aynı zamanda kimliğe bürünme, deepfake ve sesli kimlik avı gibi kimlik tabanlı sosyal mühendislik taktiklerini de içerebilir. Bu teknikler, kötü amaçlı yazılımların ve fidye yazılımlarının yüklenmesini kolaylaştırabilir. ChatGPT, kimlik avı web siteleri veya kötü niyetli aktörler için kolayca kod oluşturabilir. Durumu daha da kötüleştirmek için, karanlık ağda bulunan WormGPT ve FraudGPT gibi kötü amaçlı sürümlerin ek riskler oluşturması.
Saldırganlar, bir kuruluşun savunmasındaki güvenlik açıklarını tespit etmek için hızlı mühendislikten hızla yararlanabilir. Bir önlem olarak işletmelerin, yapay zeka araçları kullanılarak bile oluşturulabilecek kapsamlı yapay zeka politika yönergeleri ve en iyi uygulamaları oluşturması gerekiyor. Yapay zeka araçları ayrıca yapay zeka siber güvenlik politikalarının denetlenmesini ve uyumluluğunu da destekleyebilir. Güvenli ve sorumlu kullanımın sağlanması için yapay zeka araçlarının dağıtımından önce titiz değerlendirmeler yapılmalıdır.
Siber Güvenlikte Yapay Zeka Algoritmalarının Temelleri
Siber tehdit tespiti genellikle, bilinen kötü amaçlı yazılım imzalarını tanımak için yapılandırılmış verileri ve etiketli veri kümelerini kullanan denetimli öğrenme modellerine dayanır. Ancak yeni tehditler ortaya çıktığında denetimsiz öğrenme algoritmaları, anormallikleri tespit etmek için etiketlenmemiş veriler içindeki kalıpları analiz eder. Ek olarak, doğal dil işleme teknikleri, yapılandırılmamış veri kaynaklarından içgörüler elde edebilir.
Davranış analizi modelleri, yerleşik kalıplardan sapmaları tanımlayarak siber saldırıları tespit edebilir. Nesil yapay zeka ve geniş dil modelleri, bu yaklaşımların uygulanmasını kolaylaştırarak daha hızlı tehdit algılama ve yanıt verme yetenekleri sağlar.
Siber Güvenlikte Yapay Zeka Araçları
Yapay zeka destekli siber güvenlik araçlarının manzarası, özellikle de yapay zeka yeteneklerinin entegrasyonuyla birlikte hızla gelişiyor. Önde gelen satıcılar kimlik korumasını, tehdit tespitini, veri güvenliğini ve bulut korumasını geliştiren çözümler sunuyor. NVIDIA Morpheus gibi çerçeveler, büyük hacimli akışlı siber güvenlik verilerini filtreleyen, işleyen ve sınıflandıran uygulamaları optimize etmek için GPU’lardan yararlanır. Yapay zeka tabanlı çözümler, gerçek zamanlı kimlik avı tespitini ve cihaz parmak izini almayı destekleyerek veri merkezleri, bulut ortamları ve uç ağlar genelinde güvenliği güçlendirir.
Ağ mimarileri giderek daha fazla açık arayüzleri benimsiyor ve saldırı yüzeyi manifoldunu genişletiyor. Ancak Açık RAN mimarisindeki RAN Akıllı Denetleyici gibi yapay zeka tabanlı akıllı sistemler, çeşitli güvenlik uygulamaları açısından yerleşik savunmalar için hükümler sunar.
Uluslararası Hükümet Düzenlemeleri
Dünyanın dört bir yanındaki birçok hükümet, yapay zekanın güvenli ve güvenilir kullanım için düzenlenmesine odaklanıyor. ABD’de Beyaz Saray’ın bir idari emri, yapay zekanın güvenli ve emniyetli bir şekilde geliştirilmesini zorunlu kılıyor ve güvenlik testi sonuçlarının ilgili kurumlara rapor edilmesini zorunlu kılıyor. Ayrıca yapay zeka modellerini eğitmek için büyük kaynaklar kullanıldığında açıklama yapılmasını da zorunlu kılar. Avrupa Birliği, yapay zeka uygulamalarını endüstrilerdeki risk düzeyine göre kategorize eden Yapay Zeka Yasası ile bir adım daha ileri gitti. Bu risk kategorilerine göre daha sıkı normlar ve zorunlu şeffaflık gereklilikleri uygulanacaktır.
Hindistan’da hükümetin düşünce kuruluşu NITI Aayog, yapay zeka geliştirme ve düzenlemesi için bir çerçeve sunan yapay zeka strateji yönergelerini yayınladı. Hindistan yapay zekayla ilgili çok büyük miktarda veri ürettiğinden, yakında daha sıkı yapay zeka düzenlemelerinin getirilip getirilmeyeceğini görmek ilginç olacak.
İlgili hükümet düzenlemelerinin yakında yürürlüğe girmesiyle birlikte yapay zeka ve siber güvenlik ortamı giderek daha fazla güvenlik ve başarıya doğru ilerliyor. Yapay zeka gelişiminin hızlı temposu, sık sık piyasaya sürülen yeni araçlar ve özelliklerle Moore Yasasına benziyor.