Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Güvenliği Nasıl Sağlanır

Yapay zeka (YZ) veriye ve çok miktarda veriye ihtiyaç duyar. Günümüz ortamında, birçok kamu veri kümesinin mevcut olması ve her gün çok fazla veri üretilmesi nedeniyle gerekli bilgileri toplamak her zaman bir zorluk değildir. Ancak, bunları güvence altına almak başka bir konudur.

Yapay zeka eğitim veri kümelerinin muazzam boyutu ve yapay zeka modellerinin etkisi siber suçluların dikkatini çekiyor. Yapay zekaya olan bağımlılık arttıkça, bu teknolojiyi geliştiren ekipler eğitim verilerini güvende tuttuklarından emin olmak için dikkatli olmalıdır.

Yapay Zeka Eğitim Verilerinin Neden Daha İyi Güvenliğe İhtiyacı Var?

Bir AI modelini eğitmek için kullandığınız veriler gerçek dünyadaki insanları, işletmeleri veya olayları yansıtabilir. Bu nedenle, ifşa edilmesi durumunda önemli gizlilik ihlallerine neden olabilecek önemli miktarda kişisel olarak tanımlanabilir bilgiyi (PII) yönetiyor olabilirsiniz. 2023'te Microsoft, yanlışlıkla ifşa ederek böyle bir olay yaşadı 38 terabayt özel bilgi Bir yapay zeka araştırma projesi sırasında.

Yapay zeka eğitim veri kümeleri daha zararlı düşmanca saldırılara karşı da savunmasız olabilir. Siber suçlular, erişebildikleri takdirde eğitim verilerini manipüle ederek bir makine öğrenimi modelinin güvenilirliğini değiştirebilirler. Bu, veri zehirlenmesi olarak bilinen bir saldırı türüdür ve yapay zeka geliştiricileri çok geç olana kadar etkilerini fark edemeyebilirler.

Araştırmalar, zehirlenmenin bir veri kümesinin sadece %0.001'i bir AI modelini bozmak için yeterlidir. Uygun korumalar olmadan, bu tür bir saldırı model gerçek dünyada uygulandığında ciddi sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bozulmuş bir otonom sürüş algoritması yayaları fark edemeyebilir. Alternatif olarak, özgeçmiş tarayan bir AI aracı önyargılı sonuçlar üretebilir.

Daha az ciddi durumlarda, saldırganlar endüstriyel casusluk eylemiyle bir eğitim veri kümesinden özel bilgileri çalabilir. Ayrıca yetkili kullanıcıları veritabanından kilitleyebilir ve fidye talep edebilirler.

Yapay zeka hayat ve iş için giderek daha önemli hale geldikçe, siber suçlular eğitim veri tabanlarını hedef alarak daha fazla kazanç elde edebilir. Tüm bu riskler, sırayla, ek olarak endişe verici hale gelir.

Yapay Zeka Eğitim Verilerini Güvence Altına Almak İçin 5 Adım

Bu tehditler ışığında, AI modellerini eğitirken güvenliği ciddiye alın. AI eğitim verilerinizi güvence altına almak için izlenecek beş adım şunlardır.

1. Eğitim Veri Kümelerindeki Hassas Bilgileri En Aza İndirin

En önemli önlemlerden biri, eğitim veri kümenizdeki hassas ayrıntıların miktarını kaldırmaktır. Veritabanınızda ne kadar az PII veya diğer değerli bilgi varsa, bilgisayar korsanları için o kadar az hedef olur. Bu senaryolarda meydana gelirse, bir ihlalin etkisi de daha az olacaktır.

Yapay zeka modelleri eğitim aşamasında genellikle gerçek dünya bilgilerini kullanmaya ihtiyaç duymaz. Sentetik veriler değerli bir alternatiftir. Sentetik veriler üzerinde eğitilen modeller sanki daha doğru değilmiş gibi diğerlerinden daha fazla olduğundan, performans sorunları hakkında endişelenmenize gerek yok. Sadece oluşturulan veri setinin gerçek dünya verilerine benzediğinden ve onlar gibi davrandığından emin olun.

Alternatif olarak, kişilerin adları, adresleri ve finansal bilgileri gibi hassas ayrıntılardan oluşan mevcut veri kümelerini temizleyebilirsiniz. Bu tür faktörler modeliniz için gerekli olduğunda, bunları yedek kukla verilerle değiştirmeyi veya kayıtlar arasında takas etmeyi düşünün.

2. Eğitim Verilerine Erişimi Kısıtlayın

Eğitim veri kümenizi derledikten sonra, ona erişimi kısıtlamalısınız. Herhangi bir kullanıcı veya programın yalnızca işini doğru şekilde tamamlamak için gerekli olana erişebilmesi gerektiğini belirten en az ayrıcalık ilkesini izleyin. Eğitim sürecine dahil olmayan hiç kimsenin veritabanını görmesi veya onunla etkileşim kurması gerekmez.

Ayrıcalık kısıtlamalarının yalnızca kullanıcıları doğrulamak için güvenilir bir yol uyguladığınızda etkili olduğunu unutmayın. Bir kullanıcı adı ve parola yeterli değildir. Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) önemlidir, çünkü Tüm saldırıların %80 ila %90'ı hesaplara karşı, ancak tüm MFA yöntemleri eşit değildir. Metin tabanlı ve uygulama tabanlı MFA genellikle e-posta tabanlı alternatiflerden daha güvenlidir.

Yalnızca kullanıcıları değil, yazılımları ve cihazları da kısıtladığınızdan emin olun. Eğitim veritabanına erişimi olan tek araçlar, AI modelinin kendisi ve eğitim sırasında bu içgörüleri yönetmek için kullandığınız programlar olmalıdır.

3. Verileri Şifreleyin ve Yedekleyin

Şifreleme, bir diğer önemli koruyucu önlemdir. Tüm makine öğrenimi algoritmaları şifrelenmiş veriler üzerinde aktif olarak eğitim alamasa da, analiz sırasında verileri şifreleyebilir ve şifresini çözebilirsiniz. Daha sonra, işiniz bittiğinde yeniden şifreleyebilirsiniz. Alternatif olarak, şifrelenmişken bilgileri analiz edebilen model yapılarına bakın.

Eğitim verilerinizin yedeklerini, başlarına bir şey gelmesi durumunda saklamak önemlidir. Yedekler, birincil kopyadan farklı bir konumda olmalıdır. Veri kümenizin görev açısından ne kadar kritik olduğuna bağlı olarak, bir çevrimdışı yedek ve bir bulutta yedek tutmanız gerekebilir. Ayrıca tüm yedekleri şifrelemeyi unutmayın.

Şifreleme söz konusu olduğunda, yönteminizi dikkatli seçin. Daha yüksek standartlar her zaman tercih edilir, ancak kuantum saldırıları tehdidi arttıkça kuantum dirençli kriptografi algoritmalarını düşünmek isteyebilirsiniz.

4. Erişimi ve Kullanımı İzleyin

Bu diğer adımları izleseniz bile, siber suçlular savunmanızı aşabilir. Sonuç olarak, AI eğitim verilerinizle erişim ve kullanım kalıplarını sürekli olarak izlemelisiniz.

Burada otomatik bir izleme çözümü muhtemelen gereklidir, çünkü çok az kuruluşta şüpheli faaliyetleri izlemek için gereken personel seviyesi vardır. Otomasyon ayrıca olağandışı bir şey olduğunda harekete geçmekte çok daha hızlıdır ve bu da 2.22 dolar daha düşük veri ihlali maliyeti ortalama olarak daha hızlı, daha etkili yanıtlar elde ediyoruz.

Birisi veya bir şey veri setine eriştiğinde, erişim talebinde bulunduğunda, değiştirdiğinde veya başka bir şekilde onunla etkileşime girdiğinde her seferinde kaydedin. Bu etkinlikteki olası ihlalleri izlemenin yanı sıra, daha büyük eğilimler için düzenli olarak inceleyin. Yetkili kullanıcıların davranışları zamanla değişebilir ve bu tür bir sistem kullanıyorsanız erişim izinlerinizde veya davranışsal biyometrinizde bir değişiklik gerektirebilir.

5. Riskleri Düzenli Olarak Yeniden Değerlendirin

Benzer şekilde, AI geliştirme ekipleri siber güvenliğin tek seferlik bir çözüm değil, devam eden bir süreç olduğunu anlamalıdır. Saldırı yöntemleri hızla gelişir; bazı güvenlik açıkları ve tehditler siz fark etmeden çatlaklardan sıyrılabilir. Güvende kalmanın tek yolu güvenlik duruşunuzu düzenli olarak yeniden değerlendirmektir.

En az yılda bir kez, AI modelinizi, eğitim verilerinizi ve her ikisini de etkileyen herhangi bir güvenlik olayını inceleyin. Veri setini ve algoritmayı denetleyerek düzgün çalıştığından ve zehirli, yanıltıcı veya başka türlü zararlı veri bulunmadığından emin olun. Güvenlik kontrollerinizi, fark ettiğiniz olağandışı herhangi bir şeye gerektiği gibi uyarlayın.

Güvenlik uzmanlarının savunmalarınızı aşmaya çalışarak onları test ettiği penetrasyon testi de faydalıdır. Siber güvenlik profesyonellerinin %17'ü yılda en az bir kez kalem testi yaptırıyor ve bunu yapanların %72'si bunun kuruluşlarındaki bir ihlali durdurduğuna inandığını söylüyor. 

Siber Güvenlik, Güvenli Yapay Zeka Geliştirmenin Anahtarıdır

Makine öğrenimine güvenmenin potansiyel sorunları daha belirgin hale geldikçe etik ve güvenli AI geliştirme giderek daha önemli hale geliyor. Eğitim veritabanınızı güvence altına almak, bu talebi karşılamada kritik bir adımdır.

Yapay zeka eğitim verileri siber risklerini göz ardı edemeyecek kadar değerli ve savunmasızdır. Modelinizi ve veri setini güvende tutmak için bugün şu beş adımı izleyin.