Yapay Zekanın Güvenliğini Sağlama: Bilmeniz Gerekenler

Makine öğrenimi araçları yıllardır standart iş ve BT iş akışlarının bir parçası olmuştur, ancak ortaya çıkan üretken yapay zeka devrimi, bu araçların hem benimsenmesinde hem de farkındalığında hızlı bir artışa yol açmaktadır. Yapay zeka çeşitli endüstrilerde verimlilik avantajları sunarken, ortaya çıkan bu güçlü araçlar özel güvenlik hususları gerektirir.

Yapay Zekanın Güvenliğini Sağlama Ne Kadar Farklıdır?

Mevcut yapay zeka devrimi yeni olabilir, ancak Google ve diğer yerlerdeki güvenlik ekipleri yapay zeka güvenliği üzerinde onlarca yıl olmasa da uzun yıllardır çalışıyor. Birçok yoldanYapay zeka araçlarının güvenliğini sağlamaya yönelik temel ilkeler, genel siber güvenlik en iyi uygulamalarıyla aynıdır. Erişimi yönetme ve verileri şifreleme ve güçlü kimlik gibi temel tekniklerle koruma ihtiyacı, sırf işin içinde yapay zeka var diye değişmiyor.

Yapay zekayı korumanın farklı olduğu alanlardan biri veri güvenliğidir. Yapay zeka araçları veriler tarafından destekleniyor ve sonuçta programlanıyor, bu da onları eğitim verilerinin zehirlenmesi gibi yeni saldırılara karşı savunmasız hale getiriyor. Yapay zeka aracına kusurlu veriler (veya bozuk meşru eğitim verileri) besleyebilen kötü niyetli aktörler, geleneksel sistemlerde görülenden daha karmaşık bir şekilde ona potansiyel olarak zarar verebilir veya tamamen bozabilir. Araç aktif olarak "öğreniyorsa" ve çıktısı zaman içinde girdiye göre değişiyorsa, kuruluşların onu orijinal amaçlanan işlevinden sapmaya karşı güvence altına alması gerekir.

Geleneksel (AI olmayan) büyük kurumsal sistemle, bundan elde ettiğiniz şey, ona kattığınız şeydir. Kötü niyetli bir girdi olmadan kötü amaçlı bir çıktı göremezsiniz. Ancak Google CISO'su Phil Venables yakın zamanda yayınlanan bir podcast'te şunu söyledi:, "[Bir] yapay zeka sistemini uygulamak için girdi ve çıktı yönetimini düşünmelisiniz."
Yapay zeka sistemlerinin karmaşıklığı ve dinamik doğası, bunların güvenliğini sağlamayı geleneksel sistemlere göre daha zor hale getiriyor. Yapay zeka sistemine neler girdiğini izlemek için hem giriş aşamasında hem de çıktıların doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için çıktı aşamasında dikkatli olunmalıdır.

Güvenli Yapay Zeka Çerçevesinin Uygulanması

Yapay zeka sistemlerini korumak ve yeni tehditleri tahmin etmek, yapay zeka sistemlerinin amaçlandığı gibi davranmasını sağlamak için en önemli önceliklerdir. Google'ın Güvenli Yapay Zeka Çerçevesi (SAIF) ve onun Yapay Zekanın Güvenliğini Sağlama: Benzer mi, Farklı mı? Rapor, yapay zeka geliştirmeyle ilgili belirli güvenlik zorlukları ve yeni güvenlik açıkları hakkında nasıl düşünüleceğine ve bunların nasıl ele alınacağına dair genel bir bakış sunan, başlamak için iyi yerlerdir.

SAIF, kuruluşunuzun hangi yapay zeka araçlarını kullanacağına ve bunların hangi spesifik iş sorununu ele alacağına dair net bir anlayış oluşturarak işe başlar. Bunu önceden tanımlamak çok önemlidir, çünkü kuruluşunuzda kimlerin dahil olacağını ve aracın hangi verilere erişmesi gerektiğini anlamanıza olanak tanır (bu, yapay zekanın güvenliğini sağlamak için gereken katı veri yönetimi ve içerik güvenliği uygulamalarına yardımcı olacaktır). Kuruluşunuz genelinde yapay zekanın uygun kullanım durumlarını ve sınırlamalarını iletmek de iyi bir fikirdir; bu politika, yapay zeka araçlarının resmi olmayan "gölge BT" kullanımlarına karşı korunmaya yardımcı olabilir.

Araç türlerini ve kullanım durumunu açıkça belirledikten sonra kuruluşunuz, yapay zeka aracını yönetmek ve izlemek için bir ekip oluşturmalıdır. Bu ekipte BT ve güvenlik ekiplerinizin yanı sıra risk yönetimi ekibiniz ve hukuk departmanınız da yer almalı ve gizlilik ve etik kaygılar dikkate alınmalıdır.

Ekibi belirledikten sonra antrenmana başlama zamanı geldi. Kuruluşunuzda yapay zekayı doğru şekilde güvence altına almak için herkesin aracın ne olduğunu, neler yapabileceğini ve işlerin nerede ters gidebileceğini anlamasına yardımcı olacak bir başlangıçla başlamanız gerekir. Bir araç, yapay zekanın yetenekleri ve eksiklikleri konusunda eğitim almamış çalışanların eline geçtiğinde sorunlu bir olay riskini önemli ölçüde artırır.

Bu ön adımları attıktan sonra kuruluşunuzda yapay zekayı güvence altına almanın temelini attınız. Var Google'ın SAIF'inin altı temel unsuru Varsayılan olarak güvenli temellerden başlayarak etkili düzeltme ve geri bildirim döngüleri oluşturmaya doğru ilerleyerek uygulamanız gerekenler kırmızı takım.

Yapay zekayı güvence altına almanın bir diğer önemli unsuru, insanları mümkün olduğunca döngünün içinde tutmak ve aynı zamanda yapay zeka araçlarının manuel olarak incelenmesinin daha iyi olabileceğini kabul etmektir. Kuruluşunuzda yapay zekayı kullanma konusunda ilerledikçe eğitim hayati önem taşır; araçların kendilerinin değil ekiplerinizin eğitimi ve yeniden eğitimi. Yapay zeka, kuruluşunuzdaki gerçek insanların anladığının ötesine geçtiğinde ve tekrar kontrol edebildiğinde, sorun riski hızla artar.

Yapay zeka güvenliği hızla gelişiyor ve sahada çalışanların dikkatli olması hayati önem taşıyor. Yapay zekanın dünya çapındaki kuruluşlara ve bireylere yardım etmeye devam edebilmesi için potansiyel yeni tehditleri belirlemek ve bunları önlemek veya hafifletmek için karşı önlemler geliştirmek çok önemlidir.

Daha fazla Google Cloud'dan İş Ortağı Perspektifleri

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.darkreading.com/google-cloud-security/securing-ai-what-you-should-know