Siber güvenlik şirketi ESET, yapay zekânın güvenli ve gizlilikten ödün vermeden nasıl daha etkili kullanılabileceği üzerine araştırmalar yaparak çeşitli öneriler sundu. Günümüzde teknolojinin hızla gelişmesiyle birlikte güvenlik açıklarının da arttığına dikkat çeken uzmanlar, yapay zekâ sistemlerinin korunması için daha güçlü önlemler alınması gerektiğini vurguluyor.
Veri Zehirlenmesi ve Tehditleri
Yapay zekâ ve makine öğrenimi sistemleri, büyük veri kümeleriyle eğitilir. Verilerin çeşitliliği ve doğruluğu, modelin ürettiği çıktıların kalitesini doğrudan etkiler. Ancak, güvenilirliği doğrulanmamış veri kümeleri kullanıldığında, yapay zekânın yanlış, önyargılı ve hatta zararlı sonuçlar üretme olasılığı artar. Özellikle büyük dil modelleri (LLM'ler) ve yapay zekâ tabanlı asistanlar, kötü niyetli kişiler tarafından manipüle edilmeye karşı savunmasızdır.
Veri zehirlenmesi, bir modelin eğitim süreçlerine kasıtlı olarak hatalı veya yanıltıcı veriler eklenmesiyle gerçekleşir. Bu tür saldırılar, yapay zekânın verdiği yanıtları değiştirebilir ve kullanıcıları yanlış yönlendirebilir.
Veri Zehirlenmesi Türleri
Yapay zekâ modellerine yönelik çeşitli veri zehirleme saldırıları bulunmaktadır:
Veri Enjeksiyonu: Saldırganlar, eğitim verilerine kötü amaçlı veri ekleyerek modelin davranışını değiştirir. Örneğin, Tay adlı Twitter botunun saldırgan paylaşımlar yapacak şekilde manipüle edilmesi bu tür bir saldırıya örnek olarak gösterilebilir.
İçeriden Saldırılar: Kurum içindeki yetkili kişiler, modelin eğitim verilerini kasıtlı olarak değiştirebilir. Bu tür saldırılar, meşru erişim ayrıcalıkları nedeniyle tespit edilmesi en zor saldırılar arasındadır.
Tetikleyici Enjeksiyonu: Modelin belirli bir tetikleyici karşısında farklı tepkiler vermesi için özel veriler eklenir. Bu tür saldırılar uzun süre fark edilmeden kalabilir ve yalnızca belirli koşullarda etkinleşir.
Tedarik Zinciri Saldırıları: Yapay zekâ sistemleri genellikle üçüncü taraf bileşenler kullanır. Tedarik zincirinde yer alan güvenlik açıkları, modelin bütünlüğünü bozabilir ve saldırılara açık hale getirebilir.
Yapay Zekâ Güvenliği İçin Öneriler
Makine öğrenimi ve yapay zekâ sistemlerinin güvenliğini sağlamak için geliştiricilerin ve kullanıcıların çeşitli önlemler alması gerekiyor. Öne çıkan güvenlik stratejileri şunlardır:
Sürekli Denetim ve Kontroller: Yapay zekâ modellerini besleyen veri kümelerinin güvenilirliğinin düzenli olarak kontrol edilmesi, yanlış yönlendirilmiş çıktıların önüne geçebilir.
Güvenlik Öncelikli Geliştirme: Yapay zekâ geliştiricileri, sistemlerini saldırılara karşı korumak için proaktif güvenlik tedbirleri almalı ve sürekli izleme yapmalıdır.
Çekişmeli Eğitim: Modellerin zararlı verileri tanıyabilmesi için sahte verilerle eğitilmesi, saldırılara karşı daha dayanıklı olmalarını sağlayabilir.
Sıfır Güven Modeli: Yetkisiz erişimleri önlemek ve şüpheli etkinlikleri tespit etmek için sıfır güven prensibine dayalı bir güvenlik anlayışı benimsenmelidir.
