AI (Yapay Zeka) Güvenliği

Yapay zeka güvenliği, siber güvenliğin yapay zeka (YZ) sistemlerine özgü bir dalını temsil etmektedir. Bu alan, YZ sistemlerini tehditlerden ve güvenlik açıklarından korumayı amaçlayan süreçleri, en iyi uygulamaları ve teknoloji çözümlerini kapsamaktadır. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) gibi kuruluşlar, güvenilir ve sorumlu yapay zeka gelişimini desteklemek amacıyla bu alanda kapsamlı çerçeveler sunmaktadır. YZ güvenliği, yalnızca YZ varlıklarını (büyük dil modelleri, vektör depoları ve eğitim hatları gibi) gelişen tehditlere karşı korumakla kalmaz, aynı zamanda bir kuruluşun genel güvenlik duruşunu geliştirmek için YZ sistemlerinin anomali tespiti, günlük triyajı ve örüntü tanıma yoluyla kullanılması anlamına da gelir.

Yapay zeka teknolojileri, finans, sağlık ve otonom sistemler gibi kritik sektörlere hızla entegre olmakta ve büyük miktarda hassas veriyi işlemektedir. Bu durum, YZ güvenliğini günümüzün en önemli siber güvenlik konularından biri haline getirmektedir. Kontrol edilmeyen güvenlik açıkları, modellerin tehlikeye atılmasına ve bunun sonucunda yanlış veya zararlı çıktılara yol açabilir. YZ sistemlerinin artan karmaşıklığı ve yaygınlaşması, kötü niyetli aktörler için potansiyel saldırı yüzeyini genişletmekte, bu da riskleri anlamayı ve azaltmayı hayati kılmaktadır.

Yapay Zeka Güvenliği

Bu durum, yapay zekanın siber güvenlik alanındaki ikili doğasını ortaya koymaktadır. Bir yandan, YZ sistemleri siber saldırıların hedefi haline gelirken, diğer yandan tehditleri tespit etme ve bunlara karşı koyma konusunda güçlü bir araç olarak kullanılmaktadır. Bu ikili rol, güvenlik stratejilerinin hem YZ içindeki güvenlik açıklarını ele almasını hem de savunma için YZ’nin yeteneklerinden faydalanmasını gerektirmektedir. Siber güvenlikteki bu “YZ’ye karşı YZ” savaş alanı, gelecekteki siber güvenlik ortamını tanımlayacak sürekli bir silahlanma yarışına işaret etmektedir.

Temel Güvenlik İlkeleri: Gizlilik, Bütünlük, Erişilebilirlik (CIA Üçlüsü)

Yapay zeka güvenliği için temel bir çerçeve olarak Gizlilik, Bütünlük ve Erişilebilirlik (CIA) üçlüsü hizmet etmektedir. Bu ilkeler, YZ sistemlerine duyulan güvenin temelini oluşturmakta ve herhangi birindeki ihlaller ciddi finansal, itibari ve güvenlik sonuçlarına yol açabilmektedir.

Gizlilik (Confidentiality), hassas bilgilerin yetkisiz erişim veya ifşadan korunmasını ifade eder. YZ ekosistemlerinde gizlilik, veri gizliliğini, model güvenliğini ve bilgi sızıntılarının önlenmesini kapsar. YZ sistemleri, finansal, tıbbi, kişisel ve mali bilgiler dahil olmak üzere büyük hacimli hassas verileri işler. Bu verilerin gizliliğini sağlamak, gizlilik ihlallerini, kimlik hırsızlığını veya hassas bilgilerin kötüye kullanılmasını önlemek için kritik öneme sahiptir. Diferansiyel gizlilik, güvenli çok partili hesaplama ve homomorfik şifreleme gibi teknikler, eğitim verilerinin gizliliğini korumak için kullanılabilir. Ayrıca, sağlam erişim kontrol mekanizmaları ve güvenli veri depolama uygulamaları, verilerin yaşam döngüsü boyunca gizliliğini sürdürmek için elzemdir.

Bütünlük (Integrity), yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve tutarlılığını korumak anlamına gelmektedir. Kontrol edilmeyen güvenlik açıkları, modellerin tehlikeye atılmasına ve bunun sonucunda yanlış veya zararlı çıktılara yol açabilir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde bütünlüğün bozulması, yanlış teşhislere ve tedavi önerilerine neden olabilir.

Erişilebilirlik (Availability) ise yapay zeka sistemlerinin çalışır ve erişilebilir kalmasını sağlamaktır. Bir YZ sisteminin kullanılabilirliğinin tehlikeye atılması, hizmet kesintilerine ve operasyonel aksaklıklara yol açabilir.

Bu ilkeler, yalnızca dağıtılan modeller için değil, tüm YZ yaşam döngüsü boyunca (veri toplama ve eğitimden dağıtım ve çıkarıma kadar) gömülü olması gereken temel gerekliliklerdir. “Tasarım gereği gizlilik” yaklaşımı, gizliliğin sistem mimarisinin temel bir bileşeni olması gerektiğini, sonradan düşünülmemesi gerektiğini vurgular. Bu durum, YZ’nin ilk geliştirme aşamalarından itibaren güvenlik ve gizlilik önlemlerinin entegre edilmesinin önemini ortaya koymaktadır. Eğitim verilerinin zehirlenmesi gibi bir aşamadaki bir hata, sistemin bütünlüğünü etkileyerek dağıtılan sistemin gizliliğini ve erişilebilirliğini de etkileyebilir. Bu, YZ tedarik zinciri boyunca bu ilkelerin birbirine bağlılığını ve bir aşamadaki başarısızlığın nasıl zincirleme bir etki yaratabileceğini göstermektedir.

Yapay Zeka Destekli Saldırılar ve Adversarial AI

Yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, siber güvenlik tehditlerinin doğası da önemli ölçüde değişmektedir. Saldırganlar, YZ’nin yeteneklerini kendi amaçları doğrultusunda kullanarak daha sofistike, kişiselleştirilmiş ve tespit edilmesi zor saldırılar geliştirmektedir.

Adversarial AI: Yapay zeka sistemlerinin işlevselliğini kasıtlı olarak bozmaya çalışan kötü niyetli aktörleri içeren bir makine öğrenimi yönü’dür. Adversarial AI veya Adversarial ML olarak da geçmektedir.

Yapay Zekanın Bir Silah Olarak Kullanımı: Sosyal Mühendislik, Kimlik Avı, Deepfake’ler

Siber suçlular, yapay zeka algoritmalarını sosyal mühendislik saldırıları, kimlik avı e-postaları ve SMS mesajları oluşturmak için kullanmaktadır. Bu saldırılar, ideal hedefi belirleme, ikna edici senaryolar geliştirme ve kişiselleştirilmiş mesajlar veya multimedya varlıkları (ses kayıtları, videolar) oluşturma konusunda yapay zekadan faydalanır. YZ’nin bu yeteneği, saldırıların ölçeğini, kişiselleştirme düzeyini ve gerçekçiliğini dramatik bir şekilde artırmaktadır.

Üretken yapay zeka, gerçekçi deepfake videolar, görüntüler ve ses dosyaları oluşturarak, kimlik taklidi, yanlış bilgilendirme kampanyaları veya itibarsızlaştırma amaçlı kötü niyetli kullanımlara yol açabilir. Bu tür içerikler, hedefi yanıltmak ve istenen eylemleri gerçekleştirmesini sağlamak için sosyal mühendislik kampanyalarının bir parçası olarak kullanılabilir. Örneğin, bir şirket liderinin sesini veya görüntüsünü taklit eden deepfake’ler, fon transferi veya sistem erişimi gibi hassas eylemler için talimat vermek amacıyla kullanılabilir.

Yapay zekanın bu tür saldırıları otomatize etme ve ölçeklendirme yeteneği, siber saldırıların etkinliğini katlayarak artırmaktadır. YZ, gerçek zamanlı iletişimi otomatize edebilir, sohbet robotlarını insanlardan neredeyse ayırt edilemez hale getirebilir ve sayısız bireyle aynı anda bağlantı kurma girişiminde bulunabilir. Bu otomasyon ve ölçek, geleneksel filtreleri aşarak ve insan tespit yeteneklerini zorlayarak saldırganların aynı anda çok sayıda kişiye ulaşmasını sağlamaktadır. Örneğin, 2024'ün sonlarında kimlik avı saldırılarında %202'lik bir artış yaşanmış ve bu saldırıların %80'inden fazlası yapay zeka içerikli olmuştur. Bu durum, savunma yükünü temelden değiştirmekte ve YZ destekli saldırılara karşı koymak için YZ destekli savunmaların gerekliliğini ortaya koymaktadır. Gelecekteki siber güvenlik ortamının bu sürekli “YZ’ye karşı YZ” silahlanma yarışı tarafından şekilleneceği öngörülmektedir.

Yapay Zeka Modellerine Yönelik Saldırılar

Yapay zeka sistemleri, belirli girdilerle yanıltılabilir. Bu durum, “adversarial AI” veya “adversarial ML” olarak adlandırılır ve saldırganın YZ/ML sistemlerinin performansını bozmayı veya doğruluğunu azaltmayı hedeflemesidir. Bu saldırılar, modelin temel işleyişini hedef alarak güvenilirliğini ve doğruluğunu tehlikeye atar.

Prompt Enjeksiyonu (Prompt Injection)

Prompt enjeksiyonu, Büyük Dil Modellerini (LLM’ler) manipüle etmek için tasarlanmış girdiler oluşturmayı içerir, bu da onların zararlı veya istenmeyen çıktılar üretmelerine neden olur. Bu saldırılar doğrudan (kullanıcı girdisiyle) veya dolaylı (LLM’nin tükettiği verilerde gizli yükler aracılığıyla) olabilir. LLM uygulamaları, geliştirici talimatları ile kullanıcı girdileri arasında net bir ayrım yapmadığı için bu güvenlik açığı ortaya çıkar; her ikisi de doğal dil metni dizileri olarak işlenir. Saldırgan, sistem istemini yeterince taklit eden bir giriş oluşturduğunda, LLM geliştiricinin orijinal talimatlarını göz ardı edebilir ve saldırganın komutlarını takip edebilir.

Bu temel tasarım özelliği, prompt enjeksiyonunu “SQL enjeksiyonu steroidler üzerinde” olarak tanımlanan benzersiz bir saldırı yüzeyi haline getirmektedir. Bu tür saldırılar, hassas bilgilerin ifşa edilmesine, yanlış bilgilendirme yayılmasına, yetkisiz erişime ve hatta API entegrasyonları aracılığıyla uzaktan kod yürütme veya ayrıcalık yükseltmeye yol açabilir. Gerçek dünyadan örnekler arasında Microsoft Bing Chat’in programlama bilgilerini ifşa etmesi, Chevrolet AI Chatbot’un 1 dolara araba teklif etmesi ve Slack AI’ın özel kanallardan veri sızdırması yer almaktadır.

Veri Zehirlenmesi (Data Poisoning)

Veri zehirlenmesi, yapay zeka modellerinin eğitim verilerine kötü niyetli verilerin enjekte edilmesiyle modelin davranışını tehlikeye atmayı hedefler. Amaç, modelin yanlış veya yanıltıcı kararlar almasına, önyargılar geliştirmesine veya arka kapılar oluşturmasına neden olmaktır. Bu saldırılar, yeni veriler ekleyerek, mevcut verileri değiştirerek veya kritik veri noktalarını silerek gerçekleştirilebilir.

Bu saldırıların sinsi doğası, etkilerinin hemen ortaya çıkmamasından kaynaklanmaktadır; bir saldırı, modelin belirli bir girdiyle başarısız olmasına veya veri sızdırmasına neden olan gizli tetikleyiciler içerebilir. Bu durum, tespit edilmelerini zorlaştırmaktadır. Veri zehirlenmesi, karar alma süreçlerinde bozulmaya, model hassasiyetinde azalmaya ve hatta arka kapı saldırılarına yol açabilir. Finans ve sağlık gibi kritik sektörlerde bu tür saldırıların etkisi yüksek olabilir. Örneğin, Microsoft’un Tay chatbot’unun kullanıcıların saldırgan içerik bombardımanına tutması sonucu ırkçı tweetler atmaya başlaması ve kapatılması, veya ConfusedPilot projesinde kötü niyetli verilerle beslenen yapay zekanın, kaynak belgeler silindikten sonra bile yanlış bilgilerle halüsinasyonlar üretmeye devam etmesi, eğitim verilerinin bütünlüğünün ne kadar kritik olduğunu göstermektedir. LAPSUS$ hacker grubunun yapay zeka model verilerini zehirleme girişimleri de bu tehdidin ciddiyetini vurgulamaktadır. Eğitim aşamasında ortaya çıkan kusurlar, YZ’nin yaşam döngüsünün ilerleyen aşamalarında sessizce yayılabilir ve ciddi operasyonel veya etik hatalara yol açabilir.

Kaçınma Saldırıları (Evasion Attacks)

Kaçınma saldırıları, bir YZ modelinin dağıtım aşamasında meydana gelir. Saldırganlar, insan gözüyle algılanamayan ancak modelin yanlış çıktılar üretmesine neden olan küçük değişiklikler yaparlar. Bu saldırılar, modelin algoritmalarındaki güvenlik açıklarını, modele zararsız görünen ancak istenmeyen çıktılara yol açan girdiler enjekte ederek kullanır. Örneğin, Tesla’nın otopilot sisteminin yoldaki üç küçük çıkartma ile şerit işaretlerini yanlış yorumlaması, bu tür saldırıların gerçek dünya üzerindeki potansiyel etkisini göstermektedir.

Model Çalma ve Tersine Mühendislik (Model Stealing and Reverse Engineering)

Model çalma, aynı zamanda model çıkarma veya model hırsızlığı olarak da bilinir, üçüncü tarafa ait bir makine öğrenimi modelinin, modelin parametrelerine veya eğitim verilerine doğrudan erişim olmadan tersine mühendislik yoluyla kopyalanması veya işlevselliğinin çıkarılmasıdır. Saldırganlar, hedef modelin davranışını yakından taklit eden yeni bir model oluşturmak için çok sayıda sorgu yapabilir ve çıktıları inceleyebilir.

Bu tür saldırılar, fikri mülkiyet hırsızlığına, rekabet avantajının kaybına, finansal kayıplara ve itibar zedelenmesine yol açar. Örneğin, Mindgard’ın OpenAI’nin ChatGPT 3.5 Turbo’sundan kritik bileşenleri başarıyla çıkarması ve daha küçük bir modelle hedef görevde daha iyi performans göstermesi, bu tehdidin somut bir örneğidir. Bu olay, model çalmanın sadece fikri mülkiyet kaybına değil, aynı zamanda daha ileri saldırıların geliştirilmesi için bir temel oluşturabileceğine de işaret etmektedir.

Üyelik Çıkarım Saldırıları (Membership Inference Attacks)

Üyelik çıkarım saldırıları, belirli bir veri kaydının bir YZ modelinin eğitim setinde kullanılıp kullanılmadığını belirlemeyi amaçlar. Saldırgan, modelin çıktılarından ve davranışlarından, özellikle modelin tahmin olasılıklarını inceleyerek veya iç mekanizmalarına inerek hassas bilgileri çıkarmaya çalışır.

Bu saldırıların temel etkisi gizlilik ihlalidir, zira eğitim verilerindeki hassas bilgiler (tıbbi veriler gibi) ifşa olabilir. Örneğin, Vanderbilt Üniversitesi araştırmacıları, sentetik sağlık verilerinin Üyelik Çıkarım saldırılarına karşı savunmasız olabileceğini ve belirli bireylerin verilerinin sentetik verileri oluşturmak için kullanılıp kullanılmadığının çıkarılabileceğini göstermiştir. Bu durum, verilerin doğrudan bireylere bağlanmadığı durumlarda bile hassas sağlık bilgilerinin ifşa olma potansiyeli taşıdığı için önemli bir gizlilik riski oluşturmaktadır.

Yapay Zeka Tedarik Zinciri Güvenlik Açıkları

Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımında yer alan bileşenler, karmaşık bir ekosistem oluşturur ve potansiyel güvenlik açıkları barındırır. Yapay zeka tedarik zinciri saldırıları, üçüncü taraf kütüphanelere, eğitim veri setlerine veya model transfer sürecine kötü niyetli kod veya veri enjekte ederek YZ sistemlerinin bütünlüğünü tehlikeye atmaktadır.

Saldırganlar, tedarikçi güvenlik politikaları veya ağ trafiği gibi büyük veri kümelerini hızla analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilir ve en zayıf halkaları (daha az sağlam güvenlik önlemlerine sahip küçük tedarikçiler gibi) belirleyebilir. Bu durum, geleneksel tedarik zinciri güvenlik modellerinin YZ için yetersiz kaldığını göstermektedir. YZ modellerinin, veri hatlarının ve üçüncü taraf kütüphanelerin birbirine bağlılığı, tüm YZ ekosistemi boyunca hızlı, otomatikleştirilmiş istismar potansiyelini hesaba katan bütünsel, uçtan uca bir güvenlik stratejisi gerektirmektedir. Bir küçük sağlayıcıdaki ihlalin, tüm endüstrileri ve kritik altyapıyı etkileyebilecek bir “dalga etkisi” yaratabileceği gözlemlenmektedir.

Diğer Önemli Riskler: Gölge Yapay Zeka ve Hızlı Entegrasyon

Yapay zeka güvenliği tehditleri sadece doğrudan saldırılarla sınırlı değildir; organizasyonel davranışlar ve entegrasyon süreçleri de önemli riskler barındırır.

Gölge Yapay Zeka (Shadow AI), çalışanların kurumsal onay veya denetim olmaksızın yapay zeka araçlarını kullanması durumunu ifade eder. Bu uygulama, kuruluşun mevcut güvenlik protokollerini atlayarak savunmasında kör noktalar yaratır ve izlenmeyen güvenlik açıkları ortaya çıkarır. Bu, YZ’nin doğasında var olan güvenlik zafiyetlerinden bağımsız olarak, insan davranışından kaynaklanan önemli bir güvenlik vektörü oluşturur. Etkili YZ güvenliği, teknik kontrollerin ötesine geçerek organizasyonel kültürü, çalışan eğitimini ve yönetişimi de kapsamalıdır. İnsan unsuru, gölge YZ veya aceleci entegrasyon yoluyla en zayıf halka olabileceği gibi, güvenlik farkındalığı ve sorumlu YZ ilkeleri aracılığıyla en güçlü savunma da olabilir.

Hızlı Entegrasyon (Rushed Integration), yapay zeka sistemlerinin titiz testler yapılmadan aceleyle entegre edilmesi, öngörülemeyen güvenlik açıklarına yol açabilir. YZ sistemleri, “halüsinasyonlar” (makul ama yanlış veri kümelerine dayalı çıktılar) üretebilir, bu da hatalı karar alma süreçlerine neden olabilir. Bu durum, üretim ortamlarında beklenmedik davranışlara ve operasyonel risklere yol açabilir.

Algoritmik Önyargı (Algorithmic Bias), yapay zekanın önyargılı veri setleriyle eğitildiğinde adaletsiz sonuçlar üretmesi ve belirli gruplara karşı ayrımcılık yapması anlamına gelir. Bu, YZ sistemlerinin güvenilirliğini ve toplumsal kabulünü temelden etkileyen etik bir sorundur. Önyargıların azaltılması, çeşitli ve temsili eğitim verileri sağlamayı, adillik odaklı algoritmalar uygulamayı ve YZ sistemlerini düzenli olarak önyargılı çıktılar açısından denetlemeyi gerektirir.

Aşağıdaki tablo, başlıca adversarial yapay zeka saldırılarını, nasıl çalıştıklarını, örneklerini ve potansiyel etkilerini özetlemektedir:

Başlıca Adversarial Yapay Zeka Saldırıları ve Mekanizmaları

Gerçek Dünya Olayları: Öğrenilen Dersler

Yapay zeka teknolojilerinin hızlı yükselişi, beraberinde bir dizi gerçek dünya güvenlik olayı getirmiştir. Bu olaylar, YZ sistemlerindeki güvenlik açıklarının sadece teorik riskler olmadığını, aynı zamanda somut finansal, hukuki ve itibari sonuçlara yol açabileceğini açıkça göstermektedir.

Gerçek Dünya Olayları ve Etkileri

Vaka İncelemeleri ve Etkileri

1. Samsung Veri Sızıntısı (Mayıs 2023), çalışanların gizli şirket kodlarını ve belgelerini ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarıyla incelemesi sonucu hassas bilgilerin sızdırılmasıyla sonuçlanmıştır. Bu olay, Samsung’un üretken yapay zeka araçlarının şirket genelinde kullanımını yasaklamasına yol açmış, kurumsal ortamda YZ kullanımına yönelik katı politikaların gerekliliğini vurgulamıştır.
2. Chevrolet AI Chatbot Olayı (Aralık 2023), bir bayinin yapay zeka destekli sohbet robotunun, bir kullanıcının basit bir prompt enjeksiyonuyla 76.000 dolarlık bir aracı 1 dolara teklif etmesiyle gündeme gelmiştir. Bu durum, müşteri odaklı yapay zeka araçlarının manipülasyona ne kadar açık olduğunu ve basit istem manipülasyonlarının bile önemli finansal sonuçlar doğurabileceğini göstermiştir.
3. Air Canada Geri Ödeme Olayı (Şubat 2024)’nda bir müşteri, Air Canada’nın yapay zeka sohbet robotunu manipüle ederek beklenenden daha büyük bir geri ödeme almıştır. Bu vaka, yapay zeka destekli sohbet robotlarının izlenmeyen ve güvensiz dağıtımının finansal kayıplara yol açabileceğini ve marka itibarının ötesinde somut zararlar verebileceğini ortaya koymuştur.
4. Google Bard Yanlış Bilgi Olayı, Google Bard’ın lansmanından kısa bir süre sonra, James Webb Uzay Teleskobu hakkında yanlış bilgi vermesiyle yaşanmıştır. Bu hata, Alphabet’in hisse senedi fiyatında 100 milyar dolarlık bir düşüşe neden olmuş, YZ sistemlerinin doğruluğunun ve güvenilirliğinin finansal piyasalar üzerindeki doğrudan etkisini gözler önüne sermiştir.
5. Slack AI Veri Sızdırma vakasında araştırmacılar, Slack’in yapay zeka hizmetinin prompt enjeksiyonu yoluyla özel kanallardan veri sızdırılabileceğini göstermiştir. Bu olay, YZ’nin kurumsal iletişim ve işbirliği araçlarına entegrasyonunun, yeni veri sızdırma vektörleri yaratabileceği konusunda uyarıcı olmuştur.
6. Microsoft Tay Chatbot (2016), kullanıcıların saldırgan içerik bombardımanına tutması sonucu ırkçı ve uygunsuz tweetler atmaya başlamış ve sonunda kapatılmıştır. Bu olay, YZ modellerinin eğitim verilerindeki önyargıları ve kötü niyetli etkileşimleri ne kadar hızlı öğrenebileceğini ve bunun itibar açısından ne kadar yıkıcı olabileceğini göstermiştir.
7. ConfusedPilot (2024) projesinde, Texas Üniversitesi araştırmacıları Microsoft 365 Copilot gibi modellerde veri zehirlenmesi güvenlik açıklarını ortaya çıkarmıştır. Kötü niyetli verilerle beslenen yapay zeka, kaynak belgeler silindikten sonra bile yanlış bilgi döndürmeye devam etmiştir.5 Bu durum, veri bütünlüğünün YZ sistemlerinin temel güvenilirliği için ne kadar kritik olduğunu ve zehirlenmiş verilerin etkilerinin ne kadar kalıcı olabileceğini vurgulamıştır.

Bu olaylar, YZ güvenlik açıklarının sadece teknik aksaklıklar olmadığını, aynı zamanda somut iş etkilerine — finansal kayıplara, hukuki sorumluluklara, itibar zedelenmesine ve hatta güvenlik endişelerine — dönüşebileceğini açıkça ortaya koymaktadır. Bu durum, YZ güvenliğinin ve yönetişiminin sadece teknik bir mesele olmaktan öte, marka güveni, piyasa değeri, yasal yükümlülükler ve müşteri güvenliği gibi geniş kapsamlı sonuçları olan stratejik bir zorunluluk olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, sağlam YZ yönetişimi ve güvenlik önlemlerinin uygulanması, hareketsiz kalmanın maliyetinin çok yüksek olabileceği düşünüldüğünde kritik bir öneme sahiptir.

Yapay zeka sistemlerinin güvenliğini sağlamak, çok katmanlı ve sürekli gelişen bir yaklaşım gerektirir. Geleneksel siber güvenlik uygulamaları YZ’ye özgü tehditleri ele almak için yeterli değildir; bu nedenle, YZ’ye özel savunma mekanizmalarının entegrasyonu zorunludur.

Temel Güvenlik Yaklaşımları: Veri Doğrulama, Erişim Kontrolleri, İzleme

Veri Doğrulama ve Sanitizasyon: YZ güvenliği, güvenli ve doğru verilerle başlar. Eğitim verilerinin temiz, uyumlu ve izlenebilir olmasını sağlamak esastır. Anomaliler, aykırı değerler ve potansiyel veri zehirlenmesi girişimleri için kapsamlı inceleme yapılmalıdır. Veri zehirlenmesi saldırılarından sonra bozulmuş bir veri kümesini temizlemek ve geri yüklemek son derece zor olduğundan, önleme en uygun savunma stratejisidir.

Güçlü Erişim Kontrolleri: Yetkisiz kullanıcıların modellerle oynamasını, eğitim verilerini manipüle etmesini veya hassas bilgileri çıkarmasını önlemek için güçlü erişim kontrolleri hayati öneme sahiptir. Bu, rol tabanlı erişim kontrolü, API anahtarları/OAuth belirteçleri ve oran sınırlaması gibi uygulamaları içerir. Ayrıca, en az ayrıcalık ilkesinin (PoLP) uygulanması, kullanıcıların yalnızca işleri için gerekli olan sınırlı erişim haklarına sahip olmasını sağlayarak yetkisiz erişim riskini azaltır. Verilerin şifrelenmesi de hassas verilerin korunmasına yardımcı olur.

Sürekli İzleme ve Denetim: YZ/ML sistemleri, potansiyel riskleri hızla tespit etmek ve yanıt vermek için sürekli izleme gerektirir. Anomali tespiti, model davranış takibi ve çıktı güven puanlarının incelenmesi kritik öneme sahiptir. Gelişmiş izleme çözümleri, anormallikleri tespit edebilir, verileri doğrulayabilir ve en kritik tehditleri hedeflemek için önceliklendirilmiş risk değerlendirmeleri sağlayabilir. YZ modelleri, statik yazılımların aksine dinamiktir ve “model kayması” gösterebilir veya ince bir şekilde manipüle edilebilir. Bu durum, YZ güvenliğinin tek seferlik değerlendirmelere veya statik savunmalara dayanamayacağını göstermektedir. Bunun yerine, YZ’nin dinamik doğasını yansıtan, çevik, sürekli ve uyarlanabilir bir güvenlik duruşu gereklidir. Bu, gelişen tehditlere ayak uydurmak için YZ destekli araçların savunma amaçlı kullanılmasını da içerir.

Proaktif Savunma: Kırmızı Takım Tatbikatları ve Adversarial Eğitim

YZ güvenliğinde reaktif önlemlerin ötesine geçmek için proaktif savunma stratejileri büyük önem taşır.

AI Kırmızı Takım Tatbikatları (AI Red Teaming): Yapay zeka güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için gerçek dünya saldırılarını simüle eden proaktif tekniklerdir. Etik hackerlar, modelleri manipüle etme, hassas bilgileri sızdırma veya tehlikeli davranışlara yönlendirme yollarını test eder. Bu tatbikatlar, kuruluşların modellerinin kör noktalarını ve potansiyel zayıflıklarını, kötü niyetli aktörler bunları istismar etmeden önce anlamalarına yardımcı olur. Bu yaklaşım, güvenlik paradigmasını bilinen tehditlere tepki vermekten (yama uygulamak) bilinmeyen veya gelişen saldırıları tahmin etmeye ve bunlara karşı dayanıklılık oluşturmaya kaydırmaktadır.

Adversarial Eğitim (Adversarial Training): Saldırı yöntemlerini modelin eğitim sürecine dahil eder. Bu, modelin, manipülasyona dirençli daha sağlam ve tehdit farkındalığına sahip modeller oluşturmak için kasıtlı olarak bozuk verilerle eğitilmesini içerir. Adversarial eğitim, modelin kötü niyetli girdileri doğru bir şekilde sınıflandırmayı öğrenmesini sağlayarak, modelin kendini bir hedef olarak görmesini ve zehirlenme gibi saldırılara karşı savunma yapmasını sağlar. YZ’de güvenlik açıklarının ince ve ortaya çıkabilen doğası göz önüne alındığında, kırmızı takım tatbikatları ve adversarial eğitim gibi proaktif önlemler, gerçek güvenilirliğe ve dayanıklılığa ulaşmak için sadece “en iyi uygulamalar” değil, aynı zamanda üretimde kritik başarısızlık olasılığını azaltmak için de temeldir.

Model Koruma Teknikleri: Filigranlama ve Şifreleme

Yapay zeka modelleri, geliştiricilerin önemli yatırım yaptığı fikri mülkiyetlerdir; bu nedenle çalınmaya veya kopyalanmaya karşı korunmaları gerekir.

Model Filigranlama (Model Watermarking): Yapay zeka çıktılarına tanımlanabilir desenler veya sinyaller (görünür veya görünmez) yerleştirme işlemidir. Bu belirteçler, tescilli modellerin yetkisiz kullanımını tespit etmeye yardımcı olur. Deepfake’ler ve sentetik medyanın yaygın olduğu çağımızda, filigranlama güveni ve şeffaflığı pekiştiren bir dijital parmak izi sağlar.

Şifreleme (Encryption): Hassas verilerin yetkisiz erişimi engellemeye yardımcı olmak için şifrelenmesi temel bir güvenlik önlemidir. Homomorfik şifreleme gibi ileri teknikler, verilerin şifresini çözmeye gerek kalmadan şifreli veriler üzerinde işlem yapılmasına olanak tanır, bu da veri gizliliğini önemli ölçüde artırır.

Model İmzalama (Model Signing): Model eserlerinin orijinalliğini doğrulamaya yardımcı olur ve kurcalanmadığından emin olunmasını sağlar. Model ağırlıklarının her kontrol noktasında imzalanması ve dağıtım veya çıkarım öncesinde imzaların doğrulanması, dağıtılan modelin amaçlanan model olduğundan emin olunmasını sağlar.

Önde Gelen Çerçeveler ve Standartlar: NIST AI RMF, OWASP Top 10 for LLMs, ISO/IEC 42001

Yapay zeka güvenliği alanında, riskleri yönetmek ve en iyi uygulamaları teşvik etmek için çeşitli çerçeveler ve standartlar geliştirilmiştir.

NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF): Yapay zekanın sağlamlığını ve güvenilirliğini artırmak için riskleri yönetmeye yönelik sistematik bir yaklaşım sunan bir rehberdir. Hesap verebilirlik, şeffaflık ve etik davranışa vurgu yapar. Çerçeve, dört ana işlevi tanımlar: Yönet (Govern), Haritalandır (Map), Ölç (Measure) ve Yönet (Manage). Bu işlevler, YZ sistemlerinin tasarımı, geliştirilmesi, kullanımı ve değerlendirilmesindeki risklerin kapsamlı bir şekilde ele alınmasını sağlar.

OWASP Top 10 for LLMs: Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) için en kritik güvenlik açıklarını (prompt enjeksiyonları, tedarik zinciri güvenlik açıkları, model hırsızlığı gibi) tanımlar ve koruma standartları önerir. Bu liste, LLM’lere özgü tehditlere odaklanarak geliştiricilere ve güvenlik uzmanlarına rehberlik eder.

ISO/IEC 42001: Yapay zeka yönetim sistemleri (AIMS) için gereksinimleri belirleyen uluslararası bir standarttır. Etik hususlar, şeffaflık ve sürekli öğrenme gibi yapay zekaya özgü zorluklar hakkında rehberlik sağlar. Bu standart, kuruluşların YZ ile ilişkili riskleri ve fırsatları yönetmeleri için yapılandırılmış bir yol sunarak inovasyonu yönetişimle dengelemeyi amaçlar. ISO/IEC 42001, diğer önemli YZ standartları (ISO 27001, ISO 27701 ve NIST AI RMF gibi) ile uyumlu olacak şekilde yapılandırılmıştır.

Bu çerçevelerin ve standartların yaygınlaşması ve birbirleriyle uyumu, YZ yönetişimi ve güvenliğinin standardizasyonuna yönelik küresel bir hareketi işaret etmektedir. Bu standardizasyon, güven inşa etmek, uyumluluğu kolaylaştırmak ve YZ’yi güvence altına almada kuruluşlar arası işbirliğini sağlamak için kritik öneme sahiptir. Bu, geçici yaklaşımlardan daha olgun, düzenlenmiş bir ortama geçişi temsil etmektedir.

Yasal Düzenlemeler ve Etik Yaklaşım

Yapay zeka teknolojilerinin hızla gelişmesi, dünya genelinde yasal düzenlemelerin ve etik çerçevelerin oluşturulmasını zorunlu kılmaktadır. Bu düzenlemeler, YZ’nin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

Küresel Yapay Zeka Düzenlemeleri: AB Yapay Zeka Yasası

Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası (EU AI Act), yapay zeka alanında dünya çapındaki ilk kapsamlı yasal düzenleme olarak öne çıkmaktadır. Bu yasa, risk tabanlı bir yaklaşım benimsemektedir: YZ sistemleri, kullanıcılara yönelik oluşturdukları risk düzeyine (kabul edilemez, yüksek, sınırlı, minimal) göre sınıflandırılır ve bu risk seviyeleri farklı uyumluluk gereksinimleri getirir.

AB Yapay Zeka Yasası Risk Tabanlı Yaklaşım

Yüksek riskli sistemler için katı yükümlülükler içermektedir. Bunlar arasında yeterli risk değerlendirmesi ve azaltma sistemleri, ayrımcı sonuç riskini minimize etmek için yüksek kaliteli veri setleri, sonuçların izlenebilirliğini sağlamak için etkinlik kaydı, yetkililerin uyumluluğu değerlendirmesi için gerekli tüm bilgileri sağlayan detaylı dokümantasyon, dağıtıcılara açık ve yeterli bilgi, uygun insan gözetimi önlemleri, yüksek düzeyde sağlamlık, siber güvenlik ve doğruluk yer almaktadır. Yasa, zararlı manipülasyon, sosyal puanlama ve gerçek zamanlı biyometrik tanımlama gibi uygulamaları yasaklamaktadır. İhlaller için önemli para cezaları öngörülmektedir; örneğin, yasaklanan uygulamaların kullanımı için 35 milyon TL’ye veya yıllık cironun %7'sine kadar para cezası uygulanabilir.

Üretken yapay zeka (ChatGPT gibi) yüksek riskli olarak sınıflandırılmasa da, içeriğin yapay zeka tarafından üretildiğini açıklama, yasa dışı içerik üretmesini engelleme ve eğitim için kullanılan telif hakkı verilerinin özetlerini yayınlama gibi şeffaflık gereksinimlerine uymak zorundadır.

AB Yapay Zeka Yasası’nın öncü niteliği, küresel bir düzenleyici domino etkisi yaratmaktadır. Bu yasa, diğer yargı bölgelerini etkileyerek dünya çapında YZ’ye özgü yasalar ve düzenlemeler için bir itici güç haline gelmektedir. Bu durum, kuruluşların yalnızca yerel düzenlemelere uymakla kalmayıp, aynı zamanda giderek karmaşıklaşan ve birbirine bağlı küresel düzenleyici ortama uyum sağlamaları ve buna hazırlanmaları gerektiğini göstermektedir. AB Yapay Zeka Yasası ile uyumlu sağlam yönetişim çerçevelerinin erken benimsenmesi, önemli bir rekabet avantajı sağlayabilir ve paydaş güvenini artırabilir.

Yapay Zeka Etiği: Şeffaflık, Adillik ve Hesap Verebilirlik

Yapay zeka etiği, YZ sistemlerinin ahlaki değerlerle uyumlu ve insan haklarına saygılı bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını ifade eder.3 Bu alan, YZ’nin faydalı etkilerini optimize ederken riskleri ve olumsuz sonuçları azaltmayı amaçlayan çok disiplinli bir çalışma alanıdır.

Temel etik ilkeler arasında şeffaflık, hesap verebilirlik, adillik, önyargıdan arınma, gizlilik, açıklanabilirlik ve sağlamlık yer almaktadır. Bu etik ilkeler, doğrudan teknik güvenlik gereksinimlerine dönüşmektedir. Örneğin, şeffaflık hata ayıklamaya yardımcı olurken, adillik önyargıyı önlemek için sağlam veri doğrulaması gerektirir. Hesap verebilirlik ise izlenebilirlik ve kayıt tutmayı zorunlu kılar.

Gizlilik Tasarımı (Privacy by Design), gizliliğin ve veri korumanın yapay zeka sistemlerinin geliştirme sürecine baştan itibaren dahil edilmesini savunan bir yaklaşımdır. Bu, gizliliğin sistem mimarisinin temel bir bileşeni olması gerektiği anlamına gelir.

IEEE Girişimleri: Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü (IEEE) Küresel Otonom ve Akıllı Sistemler Etiği Girişimi (A/IS), etik hususları teknoloji tasarımına entegre etmeyi ve insan refahını önceliklendirmeyi hedefler. IEEE’nin P7000 serisi standartları, etik kaygıların sistem tasarımına dahil edilmesi, algoritmik önyargının önlenmesi ve şeffaflığın sağlanması konularında rehberlik eder. Örneğin, IEEE P7003™ Algoritmik Önyargı Hususları standardı, algoritmaların kodlarında negatif önyargıyı önlemek için protokoller sunar.

Kuruluşların gizlilik ve güvenliğe güçlü bir bağlılık göstermesi, kullanıcı güvenini artırmaktadır. Bu güven, veri paylaşımı ve YZ uygulamalarının ilerlemesi için esastır. Etik hususlar, sadece felsefi eklemeler değil, aynı zamanda YZ güvenlik en iyi uygulamalarının ve düzenleyici uyumluluğun ayrılmaz itici güçleri haline gelmektedir. Etiğe öncelik vermek, güven inşa eder, yasal riskleri azaltır ve nihayetinde daha sağlam ve yaygın olarak benimsenen YZ sistemlerine yol açar.

Sektöre Özel Zorluklar ve Çözümler

Yapay zeka teknolojilerinin farklı sektörlerdeki uygulamaları, her bir alanın kendine özgü güvenlik zorluklarını ve bunlara yönelik çözümleri beraberinde getirmektedir. YZ, bu sektörlerde verimliliği ve inovasyonu artırırken, aynı zamanda yeni ve karmaşık güvenlik riskleri de ortaya çıkarmaktadır.

Finans Sektörü

Zorluklar: Finans sektörü, büyük miktarda hassas finansal, kişisel ve mali bilgiyi işlediği için YZ destekli sistemler için cazip bir hedeftir. Model davranışının yüksek etkisi, yanlış kararların ciddi finansal sonuçlara yol açabileceği anlamına gelir.5 Ayrıca, piyasa konsantrasyonu ve sürü davranışı riskleri de YZ’nin finansal istikrar üzerindeki potansiyel etkileri arasındadır. Kimlik avı saldırılarına özellikle duyarlı olan finans sektörü, YZ destekli kimlik avı yöntemlerinin artan sofistikeliğiyle karşı karşıyadır.

Çözümler: Finans kuruluşları, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarıyla dolandırıcılık tespiti konusunda önemli başarılar elde etmiştir. Örneğin, PayPal, milyonlarca işlemi her gün güvenli bir şekilde izlemek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları uygulamakta ve milyonlarca dolarlık dolandırıcılık işlemini önlemektedir. YZ, kredi değerlendirmelerinde tarafsızlığı sağlamak ve işlem izleme yoluyla finansal düzenlemelere uyumu sürdürmek için de kullanılmaktadır. Diferansiyel gizlilik, güvenli çok partili hesaplama, homomorfik şifreleme ve birleşik öğrenme gibi gizlilik koruyucu teknikler, hassas verileri korurken veri analizi yapılmasına olanak tanır. Ayrıca, YZ destekli sistemler, şüpheli işlem kalıplarını belirleyerek kimlik hırsızlığı ve kara para aklama gibi dolandırıcılık faaliyetlerini önleyebilir.

Sağlık Sektörü

Zorluklar: Sağlık sektörü, büyük miktarda hassas hasta verisi işlediği için YZ tehditleri açısından kritik bir alandır. Algoritmik önyargı ve yanlış teşhis riskleri, YZ sistemlerinin yetersiz veya önyargılı veri setleriyle eğitilmesi durumunda ortaya çıkabilir, bu da az temsil edilen grupları orantısız şekilde etkileyebilir. YZ manipülasyonu ve adversarial saldırılar, yanlış teşhislere veya yanlış tedavi önerilerine yol açabilir. HIPAA ve GDPR gibi katı veri koruma düzenlemelerine uyum, sağlık kuruluşları için sürekli bir zorluktur.

Çözümler: YZ, tanı araçlarında kullanılarak önyargıların azaltılmasına ve doğruluğun artırılmasına yardımcı olabilir. Veri gizliliği önlemleri, hasta verilerinin korunmasını sağlamak için YZ sistemlerine entegre edilmelidir. Tedavi öneri sistemlerinde etik çerçeveler, ayrımcı uygulamaları önlemeyi ve adil tedavi planlarını teşvik etmeyi amaçlar. Hasta verilerinin güvenli ve anonim kalmasını sağlamak için sürekli izleme kritik öneme sahiptir. YZ destekli araçlar, elektronik sağlık kayıtlarına yetkisiz erişim girişimlerini tespit edebilir ve veri ihlallerini önleyebilir.

Üretim Sektörü

Zorluklar: Üretim sektöründe, Bilgi Teknolojileri (BT) ve Operasyonel Teknoloji (OT) ortamlarının yakınsaması, artan siber güvenlik riskleri yaratmaktadır. Bu yakınsama, operasyonel sistemleri internete maruz bırakarak geleneksel olarak daha güvenli olan OT ortamlarını tehdit etmektedir. Tedarik zinciri saldırılarına karşı yüksek duyarlılık, üreticileri kötü niyetli aktörler için cazip bir hedef haline getirmektedir. Kötü niyetli aktörlerin YZ araçlarına erişimi, siber saldırıların sofistikeliğini artırmaktadır.

Çözümler: YZ, tahmine dayalı envanter yönetimi, lojistik koordinasyonu, kalite kontrol ve kaynak tahsisi gibi birçok operasyonel alanda verimlilik artışı sağlayarak üretim süreçlerini dönüştürmektedir. Ağ Tespit ve Yanıt (NDR) çözümleri, geleneksel güvenlik önlemlerini atlayan tehditleri (yanal hareket, iç tehditler, tedarik zinciri saldırıları gibi) tespit etmede kritik rol oynar. Bu, üreticilerin YZ’nin faydalarını kullanırken aynı zamanda siber güvenlik duruşlarını güçlendirmelerini sağlamaktadır.

Kritik Altyapı

Zorluklar: Kritik altyapı sistemleri, YZ destekli siber saldırıların artan sıklığı ve karmaşıklığı nedeniyle önemli tehditlerle karşı karşıyadır. Bu saldırılar, geleneksel savunmaları aşarak çok kısa sürelerde hasara yol açabilmektedir. Tedarik zinciri güvenlik açıkları, kritik altyapı için önemli bir endişe kaynağıdır, zira tedarikçilerdeki bir ihlal tüm sektörü etkileyebilir.

Çözümler: YZ, kritik altyapı sistemlerinin güvenliğini güçlendirmek için gelişmiş tehdit tespiti ve yanıt mekanizmaları sunmaktadır. YZ destekli siber güvenlik sistemleri, ağ etkinliğini, sistem kayıtlarını ve kullanıcı davranışını sürekli olarak tarayarak potansiyel tehditleri ve anormallikleri belirler. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli verileri analiz ederek bilinen ve yeni ortaya çıkan siber saldırılarla ilişkili kalıpları tanımlar ve proaktif önlemler alır. Anomali tespiti ve güvenlik analizi için YZ’den faydalanmak, daha önce görülmemiş saldırı vektörlerinin erken tespitini sağlar.

YZ’nin kritik sektörlerde benimsenmesi, verimlilik ve inovasyonu artıran teknolojinin aynı zamanda yeni ve karmaşık güvenlik zorlukları da ortaya çıkardığı bir “paradoks” yaratmaktadır. Bu durum, yeniliği sağlam risk yönetimiyle dengeleyen, sektöre özel YZ güvenlik stratejilerinin gerekliliğini ortaya koymaktadır, zira tek tip bir yaklaşım yetersiz kalacaktır.

Yapay Zeka Güvenliğinin Geleceği: Yeni Trendler

Yapay zeka teknolojileri geliştikçe, YZ güvenliği alanı da sürekli olarak evrilmektedir. Gelecekteki tehditler ve savunma mekanizmaları, yeni teknolojik gelişmeler ve siber güvenlik ortamının dinamikleri tarafından şekillenecektir.

Kuantum Bilişimin Etkisi

Kuantum bilişim, mevcut şifreleme algoritmalarını (RSA, Diffie-Hellman gibi) kırarak dijital altyapımız için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Shor algoritması gibi kuantum algoritmaları, günümüzün yaygın açık anahtarlı kriptografisini kırma potansiyeline sahiptir. Bu durum, “Şimdi Topla, Sonra Şifre Çöz” riskini beraberinde getirmektedir; yani, saldırganlar şifreli verileri bugün toplayıp, kuantum bilgisayarlar tamamen işlevsel hale geldiğinde bunları şifre çözebilirler. Bu, kuruluşlar için kuantum dirençli kriptografiye proaktif olarak geçiş yapma konusunda acil bir ihtiyaç yaratmaktadır. Bu, gelecekteki bir sorun olmaktan çok, bugün alınan kararların yarının güvenliğini etkileyeceği stratejik bir zorunluluktur.

Aynı zamanda, kuantum makine öğrenimi (QML), tehdit tespiti gibi siber güvenlik alanında önemli ilerlemeler sağlayabilir. Kuantum bilişimin gelişmiş hesaplama hızı ve verimliliği, YZ modellerinin eğitim süresini önemli ölçüde azaltabilir, bu da tehdit tespiti algoritmalarının daha büyük ve karmaşık veri setleri üzerinde rekor sürede optimize edilmesine olanak tanır. Çözümler, kuantum dirençli kriptografi algoritmaları geliştirmek ve kuantum güvenli iletişim kanalları oluşturmak üzerine odaklanmaktadır.

Otonom Yapay Zeka Ajanları ve Güvenlik

Otonom yapay zeka ajanları, insan gözetimi olmadan kararlar alabilen veya karmaşık görevleri yürütebilen sistemlerdir (otonom araçlar gibi). Bu ajanlar, verilere, koda ve fonksiyonlara derin erişimleri nedeniyle kötü niyetli aktörler için cazip hedeflerdir. Güvenlik yöneticileri (CISO’lar), bu ajanlardaki kusurlardan endişe duymakla birlikte, insan rollerini değiştirmeleri konusunda da isteklidirler.

Yönetim kurulları, agresif YZ benimsemesi için baskı yapmakta ve güvenlik liderlerinden bu geçişi engellemek yerine kolaylaştırmaları beklenmektedir. Şirketlerin neredeyse yarısı hala belirli YZ araçlarını kullanmak için izin gerektiren bir “izin listesi” yaklaşımı benimsemektedir, ancak “varsayılan olarak izin ver” kontrollerine yönelik akut bir talep bulunmaktadır. Otonom YZ ajanlarının hızlı dağıtımı, yeterli kurumsal düzeyde yönetişim çerçevelerinin gelişimini geride bırakmaktadır. Bu durum, üretkenlik kazanma arzusunun güvenlik denetimi ihtiyacıyla çatıştığı kritik bir “yönetişim boşluğu” yaratmaktadır. Bu boşluk, YZ ajanları daha fazla yetki ve erişim kazandıkça yaygın, izlenmeyen güvenlik açıklarına ve önemli risklere yol açma potansiyeli taşımaktadır.

Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik Çözümleri

YZ, tehdit tespiti, Güvenlik Operasyonları Merkezi (SOC) otomasyonu, olay müdahalesi, dolandırıcılık tespiti ve risk analizi gibi siber güvenlik alanında dönüştürücü bir rol oynamaktadır. Geleneksel güvenlik araçları bilinmeyen veya gelişen saldırılara karşı savunmasızken, yapay zeka ağ trafiği, kullanıcı davranışı ve sistem etkinliklerindeki kalıpları gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Bu, güvenlik ekiplerinin bir ihlali işaret edebilecek anormallikleri belirlemesini sağlar ve gelişmiş kalıcı tehditlerle mücadele etmek için eşit derecede güçlü araçlara sahip olmalarını sağlar.

Gerçek dünyadan örnekler arasında PayPal’ın dolandırıcılık tespiti için gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanması, IBM’in kurumsal ağlarda tehdit tespiti için YZ Enterprise Defender’ı geliştirmesi ve McAfee’nin kötü amaçlı yazılım tespiti için YZ algoritmalarını kullanması yer almaktadır. Yeni nesil uç nokta koruması ve YZ destekli SIEM (Güvenlik Bilgileri ve Olay Yönetimi) / SOAR (Güvenlik Orkestrasyonu, Otomasyon ve Yanıt) platformları, tehditleri daha hızlı tespit etme ve otomatik yanıtlar sağlama yeteneği sunmaktadır.

Siber güvenlik ortamı, saldırganların sofistike, otomatik saldırılar için YZ’yi giderek daha fazla kullanmasıyla bir “rekabet eden YZ sistemleri savaş alanı”na dönüşecektir. Kuruluşların YZ destekli güvenlik çözümlerine yatırım yapmaması, ciddi bir dezavantaj yaratacaktır. Siber güvenliğin geleceği, sadece YZ’ye karşı savunma yapmakla kalmayıp, aynı zamanda daha akıllı, uyarlanabilir ve proaktif savunmalar inşa etmek için YZ’den etkili bir şekilde yararlanmayı da gerektirmektedir. Bu, sürekli bir inovasyon ve karşı-inovasyon döngüsü yaratacaktır.

Yapay zeka, modern dünyamızda devrim niteliğinde bir güç olmaya devam ederken, YZ güvenliği artık isteğe bağlı bir eklenti değil, yapay zekaya dayanan her sistemin temelidir. Tehditlerin giderek daha karmaşık hale gelmesiyle birlikte, savunmaların da aynı hızda gelişmesi gerekmektedir. Bu raporun bulguları, YZ’nin hem siber saldırılar için güçlü bir araç olarak kullanılabileceğini hem de bu saldırılara karşı koymak için hayati bir savunma mekanizması olarak hizmet edebileceğini açıkça ortaya koymaktadır.

Güvenli ve güvenilir bir yapay zeka geleceği inşa etmek, yalnızca teknik çözümlerin ötesine geçen kapsamlı bir yaklaşım gerektirmektedir. Bu, NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi gibi sağlam risk yönetimi çerçevelerinin uygulanmasını, şeffaflık, adillik ve hesap verebilirlik gibi etik ilkelerin benimsenmesini ve geliştiriciler, güvenlik uzmanları, yasal danışmanlar ve iş liderleri arasında sürekli işbirliğini gerektirir. YZ güvenliğinde gerçek “güvenilirlik”, sağlam teknik güvenlik, güçlü yönetişim yapıları ve derinden yerleşmiş etik ilkelerin birbirini güçlendirdiği bütünsel bir yaklaşımdan doğmaktadır.

Kuruluşlar, yapay zeka kullanımını haritalandırarak, model kartları ve YZ SBOM’ları (Yazılım Malzeme Listeleri) gibi dokümantasyon standartları oluşturarak, YZ yönetişim kurulları oluşturarak ve dahili YZ okuryazarlığını geliştirerek proaktif olmalıdır. Bu adımlar, YZ sistemlerinin risklerini anlamak ve yönetmek için sağlam bir temel oluşturur.

YZ güvenliği karmaşık, çok paydaşlı bir çabadır. Sürekli adaptasyon, fonksiyonlar arası işbirliği ve teknolojik ilerlemeyle birlikte insan refahını ve toplumsal faydayı önceliklendiren sorumlu inovasyona bağlılık gerektirir. Bu unsurları entegre eden kuruluşlar, önemli rekabet avantajları elde edecek ve YZ sistemlerinin topluma olumlu katkıda bulunmasını sağlayacaktır.

Okuduğum Kaynaklar:

1. Yapay Zeka Güvenliği nedir? Yapay Zeka Sistemlerini Koruyun | Microsoft Güvenlik, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.microsoft.com/tr-tr/security/business/security-101/what-is-ai-security
2. Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations — NIST Technical Series Publications, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdf
3. NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) — Palo Alto Networks, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/nist-ai-risk-management-framework
4. AI Security: Using AI Tools to Protect Your AI Systems — Wiz, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.wiz.io/academy/ai-security
5. Data Poisoning: Current Trends and Recommended Defense Strategies — Wiz, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.wiz.io/academy/data-poisoning
6. Top 6 AI Security Risks and How to Defend Your Organization, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://perception-point.io/guides/ai-security/top-6-ai-security-risks-and-how-to-defend-your-organization/
7. Emerging AI Threats To Navigate In 2025 And Beyond — Forbes, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/02/12/emerging-ai-threats-to-navigate-in-2025-and-beyond/
8. AI Safety vs. AI Security: Navigating the Commonality and Differences, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://cloudsecurityalliance.org/blog/2024/03/19/ai-safety-vs-ai-security-navigating-the-commonality-and-differences
9. Introduction to Privacy-Preserving Techniques in Financial AI — Wissen, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.wissen.com/blog/introduction-to-privacy-preserving-techniques-in-financial-ai
10. AI in Healthcare: Advancements, Challenges, and Trends — BigID, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://bigid.com/blog/ai-in-healthcare-advancements-challenges-and-trends/
11. Most Common AI-Powered Cyberattacks | CrowdStrike, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/cyberattacks/ai-powered-cyberattacks/
12. Emerging AI-Powered Cyber Risks in 2025 & Defense Strategies, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://natlawreview.com/article/growing-cyber-risks-ai-and-how-organizations-can-fight-back
13. Challenges of AI | Office of the Provost | Washington State University, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://provost.wsu.edu/challenges-of-ai/
14. Yapay Zeka Güvenliği Nedir? Risklerden Kaçınmanın ve Güveni Artırmanın Yolları, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://globalit.com.tr/yapay-zeka-guvenligi-nedir-risklerden-kacinmanin-ve-guveni-artirmanin-yollari/
15. 6 Key Adversarial Attacks and Their Consequences — Mindgard AI, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://mindgard.ai/blog/ai-under-attack-six-key-adversarial-attacks-and-their-consequences
16. What Is a Prompt Injection Attack? | IBM, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/prompt-injection
17. Prompt Injection Examples: A Beginner’s Guide to AI Exploits, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.prompt.security/blog/prompt-injection-101
18. LLM01:2025 Prompt Injection — OWASP Gen AI Security Project, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/
19. 8 Real World Incidents Related to AI — Prompt Security, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.prompt.security/blog/8-real-world-incidents-related-to-ai
20. What Is Data Poisoning? — CrowdStrike, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/cyberattacks/data-poisoning/
21. Security Risks in AI Supply Chains — Cohere, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://cohere.com/blog/security-risks-in-ai-supply-chains
22. Adversarial Attacks in ML: Detection & Defense Strategies, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.lumenova.ai/blog/adversarial-attacks-ml-detection-defense-strategies/
23. The Dark Art of Model Stealing: What You Need to Know — Securing.AI, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://securing.ai/ai-security/ai-model-stealing/
24. The Dark Art of Model Stealing — Number Analytics, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-model-stealing-artificial-intelligence
25. Large Language Model (LLM) Theft: Strategies for Prevention — Cobalt, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.cobalt.io/blog/llm-theft-prevention-strategies
26. Why AI is an Overlooked Cybersecurity Risk in Supply Chains, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.sdcexec.com/safety-security/risk-compliance/article/22941423/interosai-why-ai-is-an-overlooked-cybersecurity-risk-in-supply-chains
27. Protecting Supply Chains from AI-Driven Risks in Manufacturing | SupplyChainBrain, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/41661-protecting-supply-chains-from-ai-driven-risks-in-manufacturing
28. Safeguarding Critical Infrastructure: Key Challenges in Global Cybersecurity, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://carnegieendowment.org/posts/2025/07/safeguarding-critical-infrastructure-key-challenges-in-global-cybersecurity?lang=en
29. The Threat of AI in Supply Chain Security — Risk Ledger, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://riskledger.com/resources/rise-of-ai-supply-chain-attacks
30. AI-powered attacks rise even as companies prioritize AI security risks | Utility Dive, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.utilitydive.com/news/ai-security-risks-agents-report/753569/
31. The risks of using AI in the software development pipeline — IT Brief Australia, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://itbrief.com.au/story/the-risks-of-using-ai-in-the-software-development-pipeline
32. What is AI Ethics? | IBM, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/ai-ethics
33. AI Security: Risks, Frameworks, and Best Practices, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://perception-point.io/guides/ai-security/ai-security-risks-frameworks-and-best-practices/
34. AI Risk Management — Robust Intelligence, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.robustintelligence.com/ai-risk-management
35. AI Governance Examples — Successes, Failures, and Lessons Learned | Relyance AI, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.relyance.ai/blog/ai-governance-examples
36. AI Agents and Cybersecurity: Are Autonomous Systems Vulnerable to Exploitation?, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://community.nasscom.in/communities/cyber-security-privacy/ai-agents-and-cybersecurity-are-autonomous-systems-vulnerable
37. How to Secure Your AI Model: 6 Best Practices to Prevent Attacks — Mindgard, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://mindgard.ai/blog/how-to-secure-my-ai-model
38. AI Security Best Practices: How to Secure Your AI Systems — Mindgard, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://mindgard.ai/blog/ai-security-best-practices
39. AI Risk Management: Effective Strategies and Framework — HiddenLayer, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://hiddenlayer.com/innovation-hub/ai-risk-management-effective-strategies-and-framework/
40. Essential AI Security Best Practices — Wiz, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.wiz.io/academy/ai-security-best-practices
41. What Is Next-Generation Endpoint Security? | Trellix, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.trellix.com/security-awareness/endpoint/what-is-next-gen-endpoint-protection/
42. The AI Supply Chain Security Imperative: 6 Critical Controls Every Executive Must Implement Now, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.coalitionforsecureai.org/the-ai-supply-chain-security-imperative-6-critical-controls-every-executive-must-implement-now/
43. AI Safety vs. AI Security: Demystifying the Distinction and Boundaries — arXiv, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://arxiv.org/html/2506.18932v1
44. What Is Adversarial AI in Machine Learning? — Palo Alto Networks, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-are-adversarial-attacks-on-AI-Machine-Learning
45. Adversarial machine learning — Wikipedia, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Adversarial_machine_learning
46. Assessing the Robustness in Predictive Process Monitoring through Adversarial Attacks, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://icpmconference.org/2022/wp-content/uploads/sites/7/2022/10/paper_21.pdf
47. Model Stealing: The Silent Threat — Number Analytics, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.numberanalytics.com/blog/model-stealing-silent-threat-artificial-intelligence
48. NIST AI Risk Management Framework: The Ultimate Guide — Hyperproof, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://hyperproof.io/navigating-the-nist-ai-risk-management-framework/
49. 2025 Top 10 Risk & Mitigations for LLMs and Gen AI Apps — OWASP Generative AI, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://genai.owasp.org/llm-top-10/
50. Understanding the ISO/IEC 42001 for AI Management Systems — Prompt Security, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.prompt.security/blog/understanding-the-iso-iec-42001
51. EU AI Act: first regulation on artificial intelligence | Topics — European Parliament, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.europarl.europa.eu/topics/en/article/20230601STO93804/eu-ai-act-first-regulation-on-artificial-intelligence
52. Yapay Zeka Sistemlerine Yönelik İlk Yasal Düzenleme: AI Act | Gün + Partners, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://gun.av.tr/tr/goruslerimiz/makaleler/yapay-zeka-sistemlerine-yonelik-ilk-yasal-duzenleme-a%C4%B1-act
53. AI Act | Shaping Europe’s digital future — European Union, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
54. Article 15: Accuracy, Robustness and Cybersecurity | EU Artificial Intelligence Act, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://artificialintelligenceact.eu/article/15/
55. Yapay Zeka Kanun Teklifi — GSG Hukuk, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.gsghukuk.com/tr/bultenler-yayinlar/duyurular/yapay-zeka-kanun-teklifi.html
56. Global AI regulation — Data Protection Report, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.dataprotectionreport.com/2025/07/global-ai-regulation/
57. What Are The Three Key Pillars Of AI Governance? — Leaders in AI Summit, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.leadersinaisummit.com/insights/what-are-the-three-key-pillars-of-ai-governance
58. Top 10 Ethical AI Companies Leading the Industry — Designveloper, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.designveloper.com/guide/top-ethical-ai-companies/
59. Examples of Companies Building AI Responsibly — IS Partners, LLC, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.ispartnersllc.com/hubs/nist-ai-rmf/examples-of-companies/
60. Examples of Responsible AI and Its Real-World Applications — Convin, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://convin.ai/blog/responsible-ai
61. Responsible AI Principles and Approach | Microsoft AI, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.microsoft.com/en-us/ai/principles-and-approach
62. Data Privacy in AI: A Guide for Modern Industries | TrustArc, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://trustarc.com/resource/ai-applications-used-in-privacy-compliance/
63. IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://standards.ieee.org/wp-content/uploads/import/documents/other/ec_about_us.pdf
64. ead general principles — IEEE Standards Association, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://standards.ieee.org/wp-content/uploads/import/documents/other/ead_general_principles.pdf
65. The rise of artificial intelligence: benefits and risks for financial stability — European Central Bank, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.ecb.europa.eu/press/financial-stability-publications/fsr/special/html/ecb.fsrart202405_02~58c3ce5246.en.html
66. Case studies of successful machine learning security implementations, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://mlsec.dev/article/Case_studies_of_successful_machine_learning_security_implementations.html
67. AI Implementation Examples: 7 Real World Case Studies — AI Scale Up, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.ai-scaleup.com/ai-implementation/examples/
68. 23 Healthcare AI Use Cases with Examples in 2025 — Research AIMultiple, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://research.aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases/
69. The AI Cybersecurity Paradox in Manufacturing, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.mbtmag.com/cybersecurity/blog/22943829/the-ai-cybersecurity-paradox-in-manufacturing
70. AI Critical infrastructure in 2025 | DW Observatory, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://dig.watch/topics/critical-infrastructure
71. What is Quantum Security? — Palo Alto Networks, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-quantum-security
72. Quantum Computing, Artificial Intelligence, and the Cybersecurity Threat Landscape, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.accessitgroup.com/quantum-computing-artificial-intelligence-and-the-cybersecurity-threat-landscape/
73. AI adoption in security: Top use cases and mistakes to avoid | Elastic Blog, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://www.elastic.co/blog/ai-adoption-security
74. AI in Cybersecurity: How AI is Changing Threat Defense — Syracuse University’s iSchool, erişim tarihi Temmuz 25, 2025, https://ischool.syracuse.edu/ai-in-cybersecurity/