Siber güvenlik araştırmacıları, bulut tabanlı büyük dil modeli (LLM) korkuluklarının doğasında bulunan güçlü yönlerin ve güvenlik açıklarının karmaşık dengesine ışık tuttular.
Veri sızıntısı, önyargılı çıkışlar ve kötü niyetli sömürü gibi riskleri azaltmak için tasarlanan bu güvenlik mekanizmaları, AI modellerinin kurumsal ortamlarda güvenli bir şekilde yerleştirilmesi için kritik öneme sahiptir.
AI güvenlik mekanizmalarının ikili doğasını ortaya çıkarmak
Araştırma, bu korkuluklar belirli senaryolarda sağlam koruma sunarken, etkinliklerini tehlikeye atabilecek sofistike baypas tekniklerine ve yanlış yapılandırmalara da duyarlı olduklarını ortaya koymaktadır.
.png
)
Web güvenliği ve yazılım güvenlik açıklarındaki uzmanlar da dahil olmak üzere siber güvenlik uzmanlarından oluşan bir konsorsiyum tarafından yapılan araştırma, bulut platformlarında barındırılan LLM korkuluklarının mimarisinin derinliklerine iniyor.
Bu korkuluklar genellikle modelle zararlı veya yetkisiz etkileşimleri önlemek için giriş doğrulama, çıkış filtreleme ve davranışsal izleme kombinasyonuna güvenir.
Örneğin, birçok sistem kötü niyetli bilgi istemlerini veya hassas veri maruziyetini engellemek için Regex tabanlı filtreler kullanır.
Bununla birlikte, çalışma, saldırganların, kodlanmış istemler veya çalışma zamanında zararlı talimatlara yeniden bir araya getiren parçalanmış sorgular gibi algılayıcı girdiler hazırlayarak bu filtrelerdeki zayıflıklardan yararlanabileceğini vurgulamaktadır.
Buna ek olarak, korkulukların bulut altyapısı ile entegrasyonu, aşırı izin veren API erişimi veya yetersiz günlüğü, saldırganların güvenlik önlemlerini tamamen devre dışı bırakmasına izin verebilecek devOps yanlış yakınlaştırmalarına bağlı riskler getirir.
Korkuluk sınırlamalarına ilişkin teknik bilgiler
Araştırmacılar ayrıca, güncellemelerin ve yamaların sık olduğu bulut ortamlarının dinamik doğasının, genellikle farklı bölgeler veya örnekler arasında güvenlik politikalarının tutarsız bir şekilde uygulanmasına neden olduğunu ve kimlik avı veya eşyaları gibi kötü amaçlı yazılımları anımsatan teknikler kullanılarak kullanılabilecek boşlukları bıraktığına dikkat çekiyor.
Ayrıca, çalışma, CAPTCHA sistemleri ve mod_security2 gibi web güvenlik araçları gibi diğer teknik alanlarda gözlenen güvenlik açıklarına paralellikler çizmektedir, burada statik kural kümelerine aşırı bağımlılık gelişen saldırı vektörlerini açıklayamaz.
LLMS söz konusu olduğunda, sıfır gün istismarlarını veya yeni saldırı modellerini ele almak için uyarlanabilir veya bağlama duyarlı mücadeleler olmayan korkuluklar, Solarwinds Dameware güvenlik protokollerinde belgelenenlere benzer sürekli izleme ve gerçek zamanlı güncellemeler yapmak kesinlikle önemlidir.
Olumlu tarafta, araştırma, uygun şekilde yapılandırıldığında, bu korkulukların, kötü niyetli niyeti tahmin etmek ve nötralize etmek için makine öğrenme modellerinden yararlanarak hızlı enjeksiyon saldırıları gibi ortak tehditlere karşı etkileyici bir dayanıklılık gösterdiğini kabul etmektedir.
Rapora göre, bu sistemlerin ikili doğası, sağlam korkuluk tasarımını proaktif tehdit istihbaratıyla birleştirerek çok katmanlı bir güvenlik yaklaşımına ihtiyaç olduğunu vurgulamaktadır.
Bu araştırma, bulut tabanlı LLM’leri konuşlandıran kuruluşlara, korkulukların hayati bir savunma hattı olmasına rağmen, yanılmaz olmadıkları için kritik bir hatırlatma görevi görüyor.
Vurgulanan güvenlik açıklarını ele almak, düzenli denetimler, DevOps ekipleri için gelişmiş eğitim ve ortaya çıkan tehditlerin yanında gelişen uyarlanabilir güvenlik çerçevelerinin benimsenmesini gerektirir.
AI kritik sistemlere nüfuz etmeye devam ettikçe, bu koruyucu mekanizmaların bütünlüğünün sağlanması dijital ekosistemlerde güven ve güvenliği korumak için çok önemli olacaktır.
Bu haberi ilginç bul! Anında güncellemeler almak için bizi Google News, LinkedIn ve X’te takip edin!