Agentic AI İle İlgili Ağ Güvenlik Sorunlarını Nasıl Çözebilirsiniz?

Agentic yapay zeka (AI), AI’nin nächsten sınırını temsil ediyor ve üretken AI (GenAI) yeteneklerinin ötesine geçmeyi vaat ediyor. Çoğu GenAI sistemi insan girdisi veya denetimi olmadan karmaşık, çok adımlı sorunları çözmek için proaktif olan agentic AI’nin aksine, insan girdisi veya denetimi olmadan çalışır. Büyük dil modelleri (LLM), makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) gibi bir dijital ekosistemini kullanarak, agentic AI görevleri insan veya sistem adına bağımsız olarak gerçekleştirir ve üretkenliği ve operasyonları büyük ölçüde iyileştirir.

Agentic AI hala erken aşamalarında iken, uzmanlar bazı devrim niteliğinde kullanım örneklerini vurguladılar. Bir bankanın müşteri hizmetleri ortamını düşünün, burada bir AI aracı sadece kullanıcıların sorularını yanıtlamakla kalmaz, ayrıca kullanıcı tarafından istendiğinde işlemleri veya görevleri tamamlayabilir. Bir başka örnek, finansal bir ortamda agentic AI sistemlerinin insan analistlere büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz ederek veri tabanlı karar alma için denetleme raporları oluşturmaya yardımcı olması olabilir.

Agentic AI’nin inanılmaz olanakları inkar edilemez. Ancak, her yeni teknoloji gibi, güvenlik, yönetim ve uyum konusunda endişeler vardır. Bu AI araçlarının benzersiz doğası, organizasyonlar için çeşitli güvenlik ve yönetim zorlukları sunar. Şirketler, yalnızca agentic AI’nin avantajlarından yararlanmakla kalmaz, aynı zamanda ağ güvenliğini ve verimliliği sağlamak için bu zorlukları ele almalıdır.

Agentic AI Organizasyonlar için Hangi Ağ Güvenlik Sorunlarını Yaratır?

AI araçları dört temel işlemi gerçekleştirir. İlk adım algılama ve veri toplamadır. Bu yüzlerce, binlerce ve belki milyonlarca aracı, bulut, şirket içi, kenar, vb. gibi çeşitli yerlerden veri toplar ve bu veriler coğrafi olarak belirli bir konumda olmayabilir. İkinci adım karar vermedir. Bu araçlar topladıkları verilere dayanarak AI ve ML modellerini kullanarak kararlar alırlar. Üçüncü adım eylem ve yürütmedir. Karar verdikten sonra, bu araçlar kararlarını uygulamak için harekete geçerler. Son adım öğrenme ve uyarlamadır. Bu araçlar, önceden ve sonrasında topladıkları verilere dayanarak kararlarını ve eylemlerini uyarlar ve düzeltirler.

Bu süreçte, agentic AI’nin etkili bir şekilde çalışması için devasa veri kümelerine erişimi gerekir. Araçlar, finansal kayıtlar, sağlık veritabanları ve diğer kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) gibi hassas bilgileri işleyen veya depolayan veri sistemleriyle entegre olur. Ne yazık ki, agentic AI, ağ altyapısını zafiyetlere karşı güvence altına alma çabalarını karmaşıklaştırır, özellikle de bulutlararası bağlantılılık söz konusu olduğunda. Ayrıca, sızma ve komut ve kontrol ihlallerine karşı güvenlik sorunları yaratır. Bir AI aracının tehlikeye girmesi durumunda, hassas veriler kolayca sızdırılabilir veya çalınabilir. Aynı zamanda, araçlar kötü niyetli aktörler tarafından ele geçirilebilir ve büyük ölçekli yanlış bilgi oluşturmak için kullanılabilir. Güvenlik ihlalleri olduğunda, sadece finansal cezalar değil, aynı zamanda itibar kayıpları da ortaya çıkabilir.

Gözlem ve izlenebilirlik gibi önemli yetenekler, agentic AI tarafından engellenir, çünkü AI araçlarının hangi veri kümelerine eriştiğini takip etmek zordur, verilerin yetkisiz kullanıcılar tarafından erişilmesi veya ifşa edilmesi riskini artırır. Benzer şekilde, agentic AI’nin dinamik öğrenme ve uyarlaması, geleneksel güvenlik denetimlerini engelleyebilir, çünkü bunlar yapılandırılmış günlükleri veri akışını izlemek için kullanır. Agentic AI ayrıca geçici, dinamik ve sürekli çalışır, bu da optimum görünürlük ve güvenliği 24/7 olarak sürdürme ihtiyacını yaratır. Ölçek bir başka zorluktur. Saldırı yüzeyi, şirket içi veri merkezini ve bulutu aşan, kenarı da içeren şekilde büyümüştür. Aslında, organizasyona bağlı olarak, agentic AI, kenarda binlerce veya milyonlarca yeni uç nokta ekleyebilir. Bu araçlar, çeşitli yerlerde, farklı bulutlarda, şirket içinde, kenarda, vb. çalışır, bu da ağı saldırıya daha açık hale getirir.

Agentic AI Güvenlik Sorunlarına Kapsamlı Bir Yaklaşım

Şirketler, agentic AI’nin güvenlik zorluklarını, dört temel işlem adımında güvenlik çözümleri ve en iyi uygulamaları uygulayarak ele alabilir:

1. Algılama ve Veri Toplama: Şirketler, araçlarının etkili bir şekilde çalışması için gereken büyük miktarda veriyi toplamasına olanak tanıyan son derece geniş bantlı ağ bağlantısına ihtiyaç duyar. Bu veriler hassas veya çok değerli olabilir, kullanım örneğine bağlı olarak. Şirketler, bu veri kaynakları arasında ve hassas veya PII verilerini korumak için yüksek hızlı şifreli bir bağlantı çözümü uygulamalıdır.
2. Karar Verme: Şirketler, AI araçlarının doğru kararlar alması için doğru modellere ve AI ve ML altyapısına erişimi đảmalamalıdır. Bir bulut güvenlik duvarı uygulayarak, şirketler AI araçlarına, doğru modellere erişmeleri ve bunları denetlenebilir bir şekilde kullanmaları için gerekli bağlantıyı ve güvenliği sağlayabilir.
3. Eylem Yürütme: AI araçları, kararlarını uygulamak için harekete geçer. Ancak şirketler, binlerce veya milyonlarca aracın hangisinin karar aldığını belirlemelidir. Ayrıca, araçların birbirleriyle nasıl iletişim kurduğunu ve “robotların birbirleriyle savaşmasını” önlemek için bilmeleri gerekir. Bu nedenle, şirketlerin AI araçlarının eylemlerini izlenebilir ve takip edilebilir olması gerekir. İzlenebilirlik, AI araçlarının iç durumlarını ve davranışlarını gerçek zamanlı olarak takip etme ve anlamlandırma yeteneğidir. Takip edilebilirlik, AI aracının aldığı kararları, gerçekleştirdiği eylemleri ve yürüttüğü işlemleri takip etme ve belgeleme yeteneğidir.
4. Öğrenme ve Uyarlanma: Şirketler, algoritmalarını ayarlamak için milyonlarca veya daha fazla para harcar, bu da araçların değerini ve doğruluğunu artırır. Kötü niyetli bir aktör bu modeli ele geçirip veri sızdırması durumunda, tüm bu kaynaklar birkaç dakika içinde tehlikeye girebilir. Şirketler, veri sızdırma ve komut ve kontrol ihlallerine karşı korumak için egress güvenlik özelliklerini kullanarak yatırımlarını koruyabilir.

Agentic AI’yi Güvenli ve Sorumlu Bir Şekilde Kullanma

Agentic AI, şirketlere üretkenlik ve verimlilikte yeni zirvelere ulaşma olanağı sunar. Ancak, AI alanındaki her yeni teknoloji gibi, şirketler ağlarını ve hassas verilerini güvence altına almak için önlemler almalıdır. Güvenlik özellikle bugün, Salt Typhoon ve Silk Typhoon gibi ulus devletler tarafından finanse edilen, yüksek düzeyde organize edilmiş ve büyük ölçekli saldırılar gerçekleştiren kötü niyetli aktörlere karşı çok önemlidir.

Şirketler, agentic AI’nin benzersiz zorluklarını ele alan güçlü, ölçeklenebilir ve geleceğe dönük bir güvenlik stratejisi geliştirmek için bulut güvenlik uzmanları ile işbirliği yapmalıdır. Bu ortaklar, şirketlere AI araçlarını izleme, yönetme ve güvence altına alma olanağı sağlar; ayrıca, şirketlere, uyum ve yönetim standartlarını karşılamak için gereken bilinci sağlar.