Yapay Zekâ Asistanlarına Güvenmeden Önce Dikkat!
Yapay zekâ asistanlarına güvenmeden önce iki kez düşünmelisiniz; zira veri tabanı zehirlenmesi, asistanınızın çıktılarında ciddi ve tehlikeli değişikliklere yol açabilir. Siber güvenlik şirketi ESET, güvenlik, gizlilik ve güvenden ödün vermeden yapay zekânın potansiyelini nasıl ortaya çıkarabileceğimizi araştırdı ve önemli önerilerde bulundu.
Günümüzde, sayısız güvenlik açığı sürekli olarak ortaya çıkıyor. Modern teknoloji, tasarım açısından güvenli sistemlerin oluşturulmasıyla ilgili olarak henüz kusursuz değil. Güvenli sistemler tasarlamak, uzun bir süreç olmakla birlikte, kaynakları kullanıcı deneyimi (UX) tasarımı, performans optimizasyonu gibi diğer alanlarla birlikte çalışabilirlik konusunda kullanmak, güvenlik önlemlerinin arka planda kalmasına neden olabiliyor. Bu durum, özellikle hassas veriler söz konusu olduğunda endişe verici bir hal alıyor; çünkü bu tür verilerin korunması, kritiklikleriyle orantılı olarak daha fazla önlem gerektiriyor. Yetersiz güvenlik önlemleri, yapay zekâ ve makine öğrenimi (AI/ML) sistemlerinde veri işlevselliğinin temelini tehlikeye atabilir.
Veri Zehirlenmesi Nedir?
Yapay zekâ ve makine öğrenimi modelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemleriyle sürekli güncellenen temel eğitim veri kümeleri üzerine inşa edilir. Makine öğrenimi, yapay zekânın gelişiminde kritik bir rol oynar. Derin öğrenme, yapay zekânın yeteneklerini geliştirmesi açısından önemli bir etkiye sahiptir. Verilerin çeşitliliği ve güvenilirliği, modelin çıktılarının doğruluğunu doğrudan etkiler. Bu nedenle, eğitim sırasında bu modellere büyük miktarda veriye erişim sağlanması gereklidir. Ancak, doğrulanmamış veya yeterince incelenmemiş veri kümeleri, güvenilmez sonuçların ortaya çıkma riskini artırır. Üretken yapay zeka, özellikle büyük dil modelleri (LLM’ler) ve bunların yapay zekâ asistanları şeklindeki uzantıları, kötü niyetli saldırılara karşı savunmasız hale gelebilir.
En sinsi tehditlerden biri, düşmanların modelin davranışını değiştirerek yanlış, önyargılı ve hatta zararlı çıktılar üretmesine neden olduğu veri (veya veri tabanı) zehirlenmesidir. Bu tür tahrifatların sonuçları, uygulamalar arasında dalgalanarak güveni sarsabilir ve hem bireyler hem de kuruluşlar için sistemik riskler oluşturabilir.
Veri Zehirlenmesi Türleri
Veri zehirleme saldırıları çeşitli biçimlerde gerçekleşebilir. Bunlar arasında:
- Veri Enjeksiyonu: Saldırganlar, yapay zekâ modelinin davranışını değiştirmek amacıyla eğitim verilerine kötü amaçlı veri noktaları enjekte eder. Örneğin, çevrimiçi kullanıcıların Tay Twitter botunu saldırgan tweetler atacak şekilde değiştirerek kullanmaları buna iyi bir örnektir.
- İçeriden Saldırılar: Çalışanlar, meşru erişimlerini kötüye kullanarak bir modelin eğitim setini değiştirebilir ve böylece davranışını parça parça değiştirebilirler. İçeriden saldırılar, meşru erişimden faydalandıkları için genellikle daha sinsidir.
- Tetikleyici Enjeksiyonu: Bu saldırı türünde, bir tetikleyici oluşturmak amacıyla yapay zekâ modelinin eğitim setine veri enjekte edilir. Bu, saldırganların modelin güvenliğini aşmasına ve belirli tetikleyicilere göre çıktısını manipüle etmesine olanak tanır. Tetikleyicinin tespit edilmesinin zorluğu, tehdidin uykuda kalabilmesidir.
- Tedarik Zinciri Saldırısı: Bu tür saldırıların etkileri oldukça korkunç olabilir. Yapay zekâ modelleri genellikle üçüncü taraf bileşenleri kullandığından, tedarik zinciri sürecindeki güvenlik açıkları modelin güvenliğini tehlikeye atabilir.
Yapay zekâ modelleri, iş ve tüketici sistemlerine derinlemesine entegre oldukça, bu sistemleri hedef alan saldırılar büyük bir endişe kaynağı haline gelmektedir. Kurumsal yapay zekâ modelleri, verileri üçüncü taraflarla paylaşmasa da, çıktılarını iyileştirmek için şirket içi verileri kullanmaya devam etmektedir. Bu süreçte hassas bilgilere erişim gereksinimi, onları yüksek değerli hedefler haline getirmektedir. Kullanıcı komutlarını diğer taraflarla paylaşan tüketici modelleri için ise riskler daha da artmaktadır.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ Gelişimi Nasıl Güvence Altına Alınır?
ML/AI modelleri için önleyici stratejiler, hem geliştiricilerin hem de kullanıcıların farkındalığını gerektirir. Temel stratejiler şunlardır:
- Sürekli Kontroller ve Denetimler: Kötü niyetli manipülasyon veya önyargılı verilerin tehdit oluşturmasını önlemek için AI/ML modellerini besleyen veri kümelerinin bütünlüğünü sürekli olarak kontrol etmek ve doğrulamak önemlidir.
- Güvenliğe Odaklanma: Yapay zekâ geliştiricileri, saldırganların hedefi olabilir. Bu nedenle, proaktif önleme, erken tespit ve sistemik güvenlik kontrolleri ile saldırı yüzeyini minimum düzeye indirme çabası, güvenli bir geliştirmenin temel unsurlarıdır.
- Çekişmeli Eğitim: Modeller genellikle öğrenmelerini yönlendirmek için profesyoneller tarafından denetlenir. Bu yaklaşım, modellere kötü niyetli ve geçerli veri noktaları arasındaki farkı öğretmek için de kullanılabilir, bu sayede zehirleme saldırılarını engellemeye yardımcı olur.
- Sıfır Güven ve Erişim Yönetimi: Hem içeriden hem de dışarıdan gelen tehditlere karşı koruma sağlamak için, bir modelin temel verilerine yetkisiz erişimi izleyebilen güvenlik çözümleri kullanılmalıdır. Şüpheli davranışların tespit edilmesi ve önlenmesi daha kolay hale gelir. Ek olarak, sıfır güven ilkesine göre hiç kimseye varsayılan olarak güvenilmez ve erişim izni verilmeden önce çoklu doğrulama yapılmalıdır.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
