AI ile Güven Oluşturmak için Kimlik Doğrulama

Yaratıcı AI, dünya çapındaki işletmelerde ilgi görmüştür. Aslında, ​​60% AI benimsemesi raporlayan işletmelerin artık yaratıcı AI kullanıyor. Bugün liderler, AI araçlarını teknoloji yığınlarına nasıl entegre edeceklerini belirlemeye çalışıyor ve AI geliştiricileri daha önce hiç olmadığı kadar çok araç üretiyor. Ancak, hızlı benimseme ve teknolojinin doğası nedeniyle, birçok güvenlik ve etik kaygı tam olarak dikkate alınmıyor ve işletmeler en son ve en iyi teknolojiyi entegre etmeye çalışıyorlar. Sonuç olarak, güven azalıyor.

Bir recent anket yalnızca 48% Amerikan’ın AI’nin güvenli ve güvenilebilir olduğunu düşündüğünü, 78% ise AI’nin kötü niyetli amaçlar için kullanılabileceğinden endişe duyduğunu buldu. AI günlük iş akışlarını iyileştirmiş olsa da, tüketiciler kötü aktörlerden ve AI’yi manipüle etme yeteneklerinden endişe ediyor. Deepfake yetenekleri, teknolojinin kitlelere erişimi arttıkça daha da büyük bir tehdit haline geliyor.

Sadece bir AI aracına sahip olmak artık yeterli değil. AI’nin gerçek ve faydalı potansiyeline ulaşması için, işletmelerin AI’yi sorumlu ve uygulanabilir bir şekilde kullanmak için çözümler geliştirmesi gerekiyor. Özellikle siber güvenlik gibi güvenin önemli olduğu alanlarda, tüketicilere daha yüksek bir güven düzeyi sunmak için AI’yi entegre etmek gerekiyor.

AI Siber Güvenlik zorlukları

Yaratıcı AI teknolojisi hızlı bir şekilde ilerlemekte ve geliştiriciler bu teknolojinin şirketlere getirilmesinin önemini anlamaya başlıyorlar.

Şu anda AI teknolojisi, bilim kurgu alanındaki konuları sadece bir decade önce konuşulan şeyleri gerçekleştirebiliyor. Çalışma şekli etkileyici, ancak bu kadar hızlı bir şekilde gerçekleşmesi daha da etkileyici. Bu, AI teknolojisini şirketlere, bireylere ve elbette sahtekarlara erişilebilir ve ölçeklenebilir kılıyor. AI teknolojisinin yetenekleri inovasyonu öncüllerken, yaygın kullanımı aynı zamanda deepfake-as-a-service gibi tehlikeli teknolojilerin gelişmesine yol açtı. “Deepfake” terimi, bu tür manipüle edilmiş içeriği oluşturmak için derin öğrenme tekniklerinin kullanılmasını gerektiren teknolojiyi ifade ediyor.

Sahtekarlar her zaman en yüksek ROI sağlayan parayı takip edeceklerdir – bu nedenle herhangi bir işletme, yüksek dönüşüm potansiyeli olan bir hedef olacaktır. Bu, fintech, fatura ödeyen işletmeler, hükümet hizmetleri ve yüksek değerli malların satıldığı perakendecileri içerir.

Güvenin çizgisindeyiz ve tüketiciler giderek daha az güvenir hale geliyor, bu da amatör sahtekarların saldırması için daha fazla fırsat sunuyor. AI araçlarının yeni erişilebilirliği ve düşük maliyeti, kötü aktörlerin diğerlerinin resimlerini ve kimliklerini manipüle etmesini kolaylaştırıyor. Deepfake yetenekleri, deepfake uygulamaları ve web siteleri aracılığıyla kitlelere daha da erişilebilir hale geliyor ve sofistike deepfakes oluşturmak için çok az zaman ve düşük düzeyde beceri gerekiyor.

AI’nin kullanımı ile birlikte, hesap ele geçirme olaylarında da artış görüldü. AI tarafından oluşturulan deepfakes, herhangi bir kişinin kolayca taklit edilmesini veya sentetik kimliklerin oluşturulmasını sağlıyor – bu, ünlüler veya hatta patronunuz olabilir. ​​

AI ve Büyük Dil Modeli (LLM) tarafından oluşturulan dil uygulamaları, daha sofistike ve kaçamaklı dolandırıcılıkları yaratmak için kullanılabilir ve bu tür dolandırıcılıkları tespit etmek ve kaldırmak zordur. LLM’ler özellikle, anadilinizde mükemmel bir şekilde konuşabilen phishing saldırılarını yaratmak için yaygın olarak kullanılıyor. Bu, “romans dolandırıcılığı” riskini de artırıyor, yani bir kişi bir flört uygulaması veya web sitesi aracılığıyla birine bağlandığında, ancak iletişim kurduğu kişi bir sahtekar tarafından oluşturulan sahte bir profile sahip olabilir. Bu, birçok sosyal platformun “insan kanıtı” kontrollerini devreye almak zorunda kalmasına neden oluyor.

Ancak, şu anda mevcut olan güvenlik çözümleri, kötü aktörleri durduramıyor. Deepfake tespiti, gerçek ve sahte arasında farkları arayan sınıflandırıcılar tarafından gerçekleştiriliyor. Ancak, bu tespit artık yeterli değil, çünkü gelişmiş tehditler daha fazla veri noktası gerektiriyor.

AI ve Kimlik Doğrulama: Birlikte Çalışmak

AI geliştiricileri, teknolojiyi daha güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanmak için çözümler geliştirmeye odaklanmalılar. Bu, AI’nin daha güvenilir bir kullanımını sağlayacak ve aynı zamanda daha iyi siber güvenlik uygulamalarını teşvik edecek.

Bu teknolojinin birincil kullanım alanı, kimlik doğrulamadır. AI tehdit manzarası sürekli olarak evrim geçiriyor ve ekiplerin yeni teknikleri hızlı ve kolay bir şekilde uygulayabilmesi için teknolojiye sahip olmaları gerekiyor.

AI ile kimlik doğrulama teknolojisinin birlikte kullanımından kaynaklanan bazı fırsatlar şunlar:

• Önemli cihaz özniteliklerini incelemek
• Karşıt-AI kullanarak manipülasyonu tespit etmek: Dolandırıcılıktan kaçınmak ve önemli verilerin korunması için, karşıt-AI gelen resimlerin manipülasyonunu tespit edebilir.
• Belirli durumlarda “veri eksikliğini” risk faktörü olarak değerlendirmek
• Çoklu oturum ve müşteriler boyunca desenleri aktif olarak aramak

AI ve kimlik doğrulama teknolojisi tarafından sağlanan bu katmanlı savunmalar, kişiyi, iddia edilen kimlik belgesini, ağı ve cihazı soruşturur ve deepfakes nedeniyle manipülasyon riskini en aza indirir, böylece yalnızca güvenilir ve gerçek kişiler hizmetlerinize erişebilir.

AI ve kimlik doğrulama birlikte çalışmaya devam etmelidir. Eğitim verilerinin daha güçlü ve eksiksiz olması, modelin daha iyi olmasını sağlar ve AI, beslendiği verilerin kalitesine bağlı olarak, kimlik doğrulama ve AI daha doğru olabilir.

AI ve Kimlik Doğrulamanın Geleceği

İnternette güven duyabilmek için, güvenilir bir kaynaktan kanıtlanması gerekiyor. Bugün, online güvenin temelinde kanıtlanmış kimlik yatıyor. LLM ve deepfake araçlarına erişimin artması, online dolandırıcılık riskini artırıyor. Organize suç grupları iyi finanse ediliyor ve şimdi en son teknolojiyi daha büyük ölçeklerde kullanabiliyorlar.

Şirketlerin savunma manzaralarını genişletmeleri ve teknolojiye yatırım yapmakten korkmamaları gerekiyor, hatta bu, biraz sürtüşme yaratabilir. Artık tek bir savunma noktası olamaz – bir sisteme, mal veya hizmete erişmeye çalışan kişinin tüm veri noktalarını incelemeli ve yolculukları boyunca sürekli olarak doğrulamalılar.

Deepfakes daha da gelişecek ve sofistike hale gelecek, iş liderlerinin çözüm dağıtımlarından gelen verileri sürekli olarak incelemeleri ve yeni dolandırıcılık kalıplarını belirlemek için siber güvenlik stratejilerini tehditlerle birlikte sürekli olarak geliştirmeleri gerekiyor.