GenAI Güvenlik İhlal Gereksinimlerine Nasıl Uygun Olunur

GenAI ve artan gölge GenAI güvenlik risklerini yönetmekle yetinmeyip, yeni bir sorunla karşılaşıyorsunuz.

GenAI’yi güvence altına almak için artan düzenleyici ve yasal talepler, organizasyonların bununla ilgili riskleri nasıl ele aldıklarını göstermeleri gerekecek. GenAI’yi güvence altına almak için AB Yapay Zeka Yasası (AB Yapay Zeka Yasası) en açık erken işaretidir. Belirli AI uygulamalarını açıkça “yüksek risk” olarak etiketler ve şeffaflık, hesap verebilirlik ve insan denetimi için nghiêmngültürler. Uygun olmayanlara yönelik cezalar caydırıcı olması amaçlanmıştır ve bunlar, sabit para cezaları yerine küresel gelire oranla hesaplanır. Çok uluslu şirketler için, bu, AI yönetimini bir iyi uygulama olmaktan çıkarmakta ve uyumsuzluk için ciddi sonuçlar doğurmaktadır.

Amerika Birleşik Devletleri’nde Federal Ticaret Komisyonu (FTC), AI kullanımının “haksız veya aldatıcı uygulamaları” önleme yetkisi kapsamında inceleneceğini açıkça belirtmiştir. Bu, şirketlerin teknik karmaşıklığın arkasına saklanamayacağı anlamına gelir. Müşteriler veya çalışanlar veri yönetimine ilişkin yanlış bilgilendirilmişlerse veya AI’nin açıklanmayan riskleri varsa, yöneticiler sorumlu tutulabilir.

Erken uygulama eylemleri, düzenleyicilerin, uygun kontroller olmadan çok hızlı hareket eden şirketlere örnek oluşturmak istediklerini zaten göstermiştir. Örneğin, FTC, bir AI aracını “robot avukat” olarak tanıtan ve geçerli yasal belgeler ve uzman yasal rehberlik oluşturabilen DoNotPay adlı bir şirkete karşı işlem başlattı, ancak şirketin AI’nin yetenekleri hakkında yaptığı iddiaların yanlış veya aldatıcı olduğu ve FTC Yasası’nın 5. Bölümünü ihlal ettiği tespit edildi. Bir başka örnekte, FTC, Everalbum Inc.’den, kullanıcı onayı ve yasal beklentilerden sapma olmadan topladıkları tüketici fotoğrafları kullanarak oluşturulan AI modellerini ve algoritmalarını imha etmesini istedi – bu, verilerin kullanıcı onayı ve yasal beklentilerden sapma olmadan kullanılması nedeniyle doğrudan bir cezaydı.

Devlet düzeyinde, California ve New York, AI ve gizlilik yasalarını mevcut çerçeveler üzerine inşa ederek bir dalganın önünü açmaktadır. Bu yasalar, daha geniş gizlilik gereksinimlerine uyum sağlamakta ve işletmelerin AI yönetimini ve veri gizliliğini tek, entegre bir program olarak ele almasını gerektirmektedir.

Çarpışma zaten görünmektedir. Bugün, bir tüketici, GDPR veya CCPA kapsamında kişisel bilgilerinin bir şirketin sistemlerinden silinmesini talep edebilir. Ancak, bir GenAI modeline yutulduğunda verilerin silinmesini talep edecek bir süreç eşdeğeri yoktur. “Modelinizden-verilerimi-sil” seçeneğinin olmaması, düzenleyiciler ve işletmeler arasında kısa sürede bir tartışma konusu haline gelecektir.

Bu Defa Uygunluk Neden Daha Zor Görünüyor

İlk bakışta, AI’yi düzenlemek, önceki uygunluk zorluklarından çok farklı görünmüyor. Ancak GenAI yönetimi, yeni bir karmaşıklık getiriyor – öngörülemezlik. Zararsız ve zararlı arasındaki sınır her zaman açık değildir. Tek bir.prompt, özel bilgileri ifşa edebilir ve bir çıktı, içeriği ait olmadığı yerlere taşıyabilir. Geleneksel kontroller, chẳng hạn như DLP ve izin denetimleri, bu düzeyde hız ve karmaşıklık için tasarlanmamıştı.

GDPR uyumluluğu için odak noktası gizlilikti. Görevler basitti – kişisel verileri tanımlayın, kontrolleri uygulayın ve uyumu belgeleyin. GenAI, jedoch, konuyu karmaşıklaştırıyor, çünkü bu, verinin kendisinden çok, verinin nasıl dönüştürüldüğü, karıştırıldığı ve beklenmedik şekillerde ortaya çıktığı ile ilgili. Kuruluşlar, Copilot’un SharePoint’te depolanan hassas elektronik tabloları ifşa etmesi, çalışanların ChatGPT’ye özel kodu hata ayıklamak için yapıştırmaları ve AI tarafından oluşturulan çıktıların yeterli bağlamı sızdırması gibi risklerle karşı karşıya kalıyor.

Geleneksel araçlar, GenAI güvenlik risklerini ve uyumluluk sorunlarını ele almak için tasarlanmamıştı. DLP kuralları nüansı göz ardı eder. İzin denetimleri, işbirliğiyle başa çıkmak için mücadele eder. Ve gölge AI, faaliyetin onaylanmış araçların dışında gerçekleştiği anlamına gelir.

Güvenlik Liderlerinin Şimdi Neler Yapabileceği

Yaklaşan düzenleyici zorluk korkutucu görünse de, bunaltıcı olmak zorunda değil. İlk adım, sorunu yeniden tanımlamaktır. GenAI, yeni ve riskli bir kategori değil; bir güçlendiricidir. Mevcut sorunları – aşırı veri izinleri, kötü sınıflandırma ve sınırlı görünürlük gibi – artırır ve bunları daha tehlikeli hale getirir. Bu risklerle başa çıkmak, GenAI uyumluluk gereksinimlerini karşılamaya yardımcı olabilir.

BT güvenlik yöneticileri, gelecek düzenleyici talepleri daha iyi karşılayabilmek için mükemmel politikalardan ziyade güçlü temeller oluşturmaya öncelik vermelidir. Bu, AI kullanımına ilişkin görünürlüğü elde etmek, bağlam bilinci olan veri sınıflandırmasını uygulamak ve güvenlik ile üretkenliği dengeleyen uyarlanabilir politikalar oluşturmayı içerir.

Başarılı olacak organizasyonlar, en çok kural kitabına veya emirlerine sahip olanlar olmayacak; Bunlar, ne olup bittiğini açık bir şekilde anlayan ve uyumluluk gereksinimlerini karşılayan korumalara sahip olanlar olacaktır. İzlenecek ana adımlar şunlardır:

1. Görünürlüğü değerlendirmek. GenAI’nin nerede kullanıldığını, gölge GenAI dahil, belirleyin. Bir olay meydana gelmeden önce maliye bölümünün ChatGPT‘ye tahminlerini yapıştırdığını keşfetmek için beklemeyin.
2. Bağlam kullanarak sınıflandırma. Regex veya dosya adlarından öteye gidin. Anlamsal sınıflandırma, plan_final.docx’in zararsız veya son derece hassas olup olmadığını belirlemenize yardımcı olur.
3. İzinleri sıkılaştırın. En az ayrıcalık, isteğe bağlı olmamalıdır; uyumluluğu korumak ve Copilot’un hassas yönetim toplantılarını bir stajyerin erişimine açmasını önlemek için gereklidir. Aşırı paylaşılan klasörler, risk ve gelecekteki uyumluluk ihlalleri için ortak bir kaynaktır.
4. Çıktıları girdiler gibi tedavi edin. AI tarafından oluşturulan metin, girdiler kadar kolayca sızdırılabilir. Nasıl paylaşıldığını akış aşağıda denetleyin ve izleyin.
5. Uyarlanabilir uyumluluk stratejileri geliştirin. Bugün yazılmış politikalar altı ay içinde etkisiz hale gelebilir.

Yöneticiler için mesaj açık. Düzenleyici baskı, birçok kişinin beklediğinden daha hızlı ilerliyor ve standartların yerleşmesini beklemek uygulanabilir bir plan değil. Yönetim çerçeveleri şimdi, yalnızca riski azaltmak için değil, aynı zamanda AI benimsemesinin bilinçli ve sorumlu olduğunu düzenleyicilere, müşterilere ve yönetim kurullarına göstermek için kurulmalıdır. the message is clear. Regulatory pressure is advancing faster than many expect, and waiting for standards to settle is not a feasible plan. Governance frameworks must be put in place now, not only to reduce risk but also to demonstrate to regulators, customers, and boards that AI adoption is deliberate and responsible.