Yapay zeka hızla gelişiyor ve etkili risk yönetimi stratejilerinin onunla birlikte gelişmesi önem taşıyor. Güvenli AI Çerçevesi (SAIF), bu evrimin gerçekleştirilmesine yardımcı olmak için tasarlanan ve güvenli yapay zeka sistemlerine yönelik bir kavramsal çerçevedir.
AI özellikleri dünyanın dört bir yanındaki ürünlere giderek daha fazla entegre hale geldikçe cesur ve sorumlu bir çerçeveye uymak daha da kritik hale gelecek.
SAIF; yapay zeka sistemlerine özgü risklerin azaltılması için tasarlanmıştır. Modeli çalma, eğitim verilerini zehirleme, istek ekleme yoluyla kötü amaçlı girişler ekleme ve eğitim verilerinde gizli bilgileri çıkarma gibi konularda bu yaklaşımdan yararlanılabilir.
SAIF Çerçevesi
SAIF'nin altı temel öğesi vardır:
1. Güçlü güvenlik temellerini AI ekosistemine genişletme
Buna varsayılan olarak güvenli olan altyapı korumalarından yararlanmak ve son 20 yılda yapay zeka sistemlerini, uygulamaları ve kullanıcıları korumak için derlenen uzmanlık da dahildir. Aynı zamanda, AI alanındaki gelişmelere ayak uydurmak için kuruluş uzmanlığı geliştirin, AI ve değişen tehdit modelleri bağlamında altyapı korumalarını ölçeklendirmeye ve uyarlamaya başlayın. Örneğin, SQL yerleştirme gibi ekleme teknikleri bir süredir kullanılıyor. Ayrıca kuruluşlar, giriş temizleme ve sınırlama gibi yönlendirmeleri, hızlı ekleme gibi saldırılara karşı daha iyi savunmaya yardımcı olacak şekilde uyarlayabilir.
2. AI'ı kuruluşun tehdit evrenine taşımak için algılama ve yanıt kapsamını genişletin
Zamanlama, AI ile ilgili siber olayların tespit edilip müdahale edilmesi açısından kritik öneme sahiptir ve tehdit istihbaratı ile diğer özelliklerin kapsamını bir kuruluşa genişletmek her ikisini de iyileştirecektir. Kuruluşların anormallikleri tespit etmek ve saldırıları tahmin etmek için tehditlerle ilgili istihbaratları kullanmak amacıyla oluşturulan yapay zeka giriş ve çıkışlarını izlemesi kuruluşlar için de geçerlidir. Bu çaba genellikle güven ve güvenlik, tehdit zekası ve kötüye kullanıma karşı ekiplerle işbirliği gerektirir.
3. Mevcut ve yeni tehditlere ayak uydurmak için savunmaları otomatikleştirin
AI ile ilgili en son yenilikler, olaylara müdahale etmeye yönelik yanıt çalışmalarının ölçeğini ve hızını iyileştirebilir. Rakipler etki düzeyini ölçeklendirmek için AI'yı kullanabilir. Bu nedenle, hem yapay zekayı hem de mevcut ve yeni özelliklerini kullanarak bunlara karşı koruma sağlamak için çevik ve ekonomik bir şekilde çalışmanız önemlidir.
4. Kuruluş genelinde tutarlı bir güvenlik sağlamak için platform düzeyinde kontroller arasında bağlantı kurun
Kontrol çerçevelerindeki tutarlılık, yapay zeka risklerini azaltmayı ve korumaları farklı platform ve araçlarda desteklemeyi başarabilir ve bu sayede en iyi korumaların ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir şekilde tüm AI uygulamaları için kullanılabilir olmasını sağlar. Google'da varsayılan olarak güvenli korumaların Vertex AI ve Security AI Workbench gibi AI platformlarına genişletilmesi ve yazılım geliştirme yaşam döngüsüne denetimler ve korumalar eklenmesi de dahildir. Perspective API gibi genel kullanım alanlarını ele alan özellikler, kuruluşun son teknoloji ürünü korumalardan yararlanmasına yardımcı olabilir.
5. Hafifletme ayarlarını düzenlemek ve AI dağıtımı için daha hızlı geri bildirim döngüleri oluşturmak amacıyla denetimleri uyarlama
Sürekli öğrenme yoluyla uygulamaların sürekli test edilmesi, tespit ve koruma özelliklerinin değişen tehdit ortamını ortadan kaldırmasını sağlayabilir. Bu yöntemler arasında, olaylara ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı pekiştirmeli öğrenme gibi teknikler yer alır.Ayrıca eğitim veri kümelerini güncelleme, saldırılara stratejik olarak müdahale etmek için modeller üzerinde hassas ayarlamalar yapma ve bağlam içinde daha fazla güvenlik sağlamak üzere modeller oluşturmak için kullanılan yazılıma izin verme (ör. anormal davranışı algılama) gibi adımları içerir. Kuruluşlar, yapay zeka destekli ürün ve özellikler için güvenlik önlemlerini iyileştirmek amacıyla düzenli olarak kırmızı ekip çalışmaları da yürütebilir.
6. AI sistemi risklerini çevresindeki iş süreçlerinin bağlama uygun hale getirin
Son olarak, kuruluşların yapay zekayı nasıl dağıtacağıyla ilgili uçtan uca risk değerlendirmeleri yapmak, kararların şekillendirilmesine yardımcı olabilir. Buna, veri hattı, doğrulama ve belirli uygulama türleri için operasyonel davranış izleme gibi uçtan uca işletme risklerinin değerlendirilmesi dahildir. Ayrıca kuruluşların, AI performansını doğrulamak için otomatik kontroller oluşturması gerekir.
Ek Kaynaklar
SAIF'yi uygulama hakkında bir rehber kılavuzu. Bu kılavuzda kuruluşların, yapay zekanın mevcut veya yeni benimsemelerine SAIF yaklaşımını nasıl benimseyebileceğine dair üst düzey pratik hususlar sunulmaktadır.
Red Teams, kuruluşların güvenli AI sistemlerinden yararlanmasına yardımcı olmak için neden merkezi bir rol oynamaktadır? Bu, üç önemli alanı içerir:
- Kırmızı ekip oluşturma nedir ve neden önemlidir?
- Kırmızı ekipler ne tür saldırıları simüle eder?
- Çıkardığımız dersleri diğer kullanıcılarla paylaşabiliriz