Büyük dil modelleri (LLM), karmaşık süreçleri otomatikleştirmenize, uyarlanmış içerik oluşturmanıza, stratejik raporları sentezlemenize ve iletişimi gerçek zamanlı olarak optimize etmenize olanak tanır. Ancak bu olağanüstü yetenek, hassas verilerin açığa çıkması, karmaşık saldırılara karşı savunmasızlık ve finansal, yasal veya itibar açısından sonuçlara yol açabilecek riskler ile ilgili önemli riskler taşır.
Günümüzde birçok endüstriyel, finansal ve sağlık sistemi, kritik operasyonlar için LLM'yi kullanıyor; bu, operasyonel verilerden kişisel kayıtlara kadar stratejik bilgilerin, kullanıcıların bir yanıt almak veya bir eylemi gerçekleştirmek için modele gönderdiği talimatlar, sorular veya açıklamalar aracılığıyla iletildiği anlamına geliyor. Gartner, 2026 yılına kadar kurumsal uygulamaların %40'a kadarının, belirli görevlere yönelik entegre aracıları içereceğini tahmin ediyor; bu oran bugün %5'in altındaydı.
İlgili tehditler
Yeterli engellerin bulunmaması, özellikle hızlı enjeksiyonlar, kimlik bilgileri hırsızlığı, yanal hareketler ve yapay zeka modelleri ile diğer iş sistemleri arasında iletişime izin veren API'lerin ve arayüzlerin kötüye kullanılması gibi bilinen saldırı vektörleri göz önüne alındığında, kasıtsız sızıntılara yol açabilir. Bu bağlamda güvenlik yalnızca modelin sağlamlığına bağlı olamaz; şifreleme, izleme, ortam bölümleme ve sürekli insan denetimini birleştiren kapsamlı bir mimari gerektirir.
Kanıtlar, dil modellerinin kullanımıyla ilişkili risklerin varsayımsal değil, gerçek olduğunu ve giderek arttığını gösteriyor. Bir LLM ile her etkileşim, talimatların kasıtlı olarak manipüle edildiği veya kontrollerden kaçınmak için tasarlanmış içerik eklenmesinin, özel bilgilerin çıkarılmasına, yeniden yorumlanmasına veya ifşa edilmesine yol açabileceği potansiyel bir maruz kalma noktasını temsil eder. Bu modellerin verileri işleme ve ilişkilendirme hızı (karmaşık kalıpları saniyeler içinde tanımlayabilen), herhangi bir ihlalin sonuçlarını artırır ve hasar geri döndürülemez hale gelmeden önce tepki verilmesine çok az yer bırakır.
LLM'ler muazzam miktarda bilgiden öğrenir ve bireysel etkileşimleri doğrudan saklamasalar da, türetilmiş modeller, uygun engeller uygulanmadığı takdirde istenmeyen çıkarımlar üretebilir. Müşteriler, çalışanlar veya altyapı hakkındaki stratejik bilgilerin yanlışlıkla sızdırılması olasılığı, anonimleştirme protokollerinin, oturum kontrolünün ve eğitim ortamlarının ayrıştırılmasının gözden geçirilmesini gerektirir. Bu uygulamalarda şeffaflık, güveni korumak ve uluslararası ve yerel veri koruma düzenlemelerine uymak için temel bir gereklilik haline geliyor.
Ani mühendislik saldırıları yeni ortaya çıkan bir riski temsil eder. Yeterli teknik bilgiye sahip bir aktör, hassas bilgiler elde etmek veya stratejik kararları tehlikeye atan yanıtları teşvik etmek için modellerin mantığını manipüle edebilir; bu, yapay zeka ortamlarında siber güvenliğin altyapıyı korumakla sınırlı olmadığı anlamına gelir; Veri hijyenini, sürekli güvenlik açığı değerlendirmesini, algoritmaların güncellenmesini ve işbirlikçilerin sürekli eğitimini kapsayan kapsamlı bir yaklaşımı içerir. Yakın zamanda yaşanan bir örnek bunu açıkça gösteriyor Microsoft 365 Copilot'u hedef alan EchoLeak saldırısı.
Bu durumda araştırmacılar, dolaylı bir istem enjeksiyonunun, Microsoft tarafından uygulanan koruma mekanizmalarının AI aracısının giriş ve çıkışlarını filtrelemesine nasıl izin verdiğini gösterdi. Saldırı, yeni bir çalışan için talimatlar içeriyormuş gibi görünen ancak gerçekte yapay zeka destekli asistana yönelik gizli komutlar içeren görünüşte meşru bir e-postayla başlıyor. Daha sonra kullanıcı Copilot ile etkileşime girdiğinde model, URL'nin kendisinde gizli bilgi parçalarını içeren bir görüntüye harici bir bağlantı oluşturur. Görüntünün yüklenmesinin ardından kullanıcının tarayıcısı, saldırgan tarafından kontrol edilen bir sunucuyla iletişim kurarak, istemeden de olsa isteğe gömülü verileri açığa çıkarır.
Bu tür bir olay, üretken yapay zekayı entegre eden ortamlarda yapısal bir güvenlik açığını ortaya koyuyor; Modeller, kullanıcı veya sistem zamanında farkına varmadan, veri sızma kanalları olarak hareket edecek şekilde kandırılabilir.
Gizlilik uygulamalarının uygulanması
Bu senaryoyla karşı karşıya kalındığında bağlam gizliliği uygulamalarının uygulanması şarttır. Bunlar, rol tabanlı erişim kısıtlamalarını, uçtan uca şifrelemeyi, giriş ve çıkış doğrulamasını, periyodik denetimleri, izlenebilirlik günlük kaydını ve katı saklama politikalarını içerir.
İzinleri sınırlamak ve bir suiistimal girişimi karşısında bile saldırı yüzeyinin kontrol altında kalmasını ve kritik bilgilerin korunmaya devam etmesini garanti altına almak için en az ayrıcalık veya minimum gerekli erişim felsefesi temel hale gelir. Ek olarak, anormallik tespit sistemleri ile XDR çözümlerinin entegrasyonu, şüpheli modellerin gerçek olaylara dönüşmeden önce tanımlanmasına olanak tanır.
Bir yanıt yazın