27 Haziran 2024Hacker HaberleriYapay Zeka / SaaS Güvenliği
Bazı SaaS tehditleri açık ve görünürken, diğerleri göz önünde gizlenir ve her ikisi de kuruluşunuz için önemli riskler oluşturur. Wing’in araştırması, kuruluşların %99,7’sinin şaşırtıcı bir şekilde yapay zeka işlevlerine sahip uygulamaları kullandığını gösteriyor. İşbirliği ve iletişimden iş yönetimi ve karar almaya kadar kusursuz deneyimler sunan bu yapay zeka destekli araçlar vazgeçilmezdir. Ancak bu kolaylıkların altında büyük ölçüde fark edilmeyen bir risk yatıyor: Bu SaaS araçlarındaki yapay zeka özelliklerinin hassas iş verilerini ve fikri mülkiyeti (IP) tehlikeye atma potansiyeli.
Wing’in son bulguları şaşırtıcı bir istatistik ortaya koyuyor: En sık kullanılan ilk 10 yapay zeka uygulamasının %70’i verilerinizi modellerini eğitmek için kullanabilir. Bu uygulama yalnızca veri öğrenme ve depolamanın ötesine geçebilir. Verileriniz üzerinde yeniden eğitim almayı, gerçek kişi olan incelemecilerin verileri analiz etmesini ve hatta üçüncü taraflarla paylaşmayı içerebilir.
Genellikle bu tehditler, veri erişimini ve karmaşık devre dışı bırakma süreçlerini ana hatlarıyla açıklayan Şartlar ve Koşullar anlaşmalarının ve gizlilik politikalarının küçük yazılarında derinlere gömülüdür. Bu gizli yaklaşım, güvenlik ekiplerinin kontrolü sürdürmek için mücadele etmesine neden olan yeni riskler ortaya çıkarır. Bu makale, bu riskleri derinlemesine ele alır, gerçek dünya örnekleri sunar ve etkili SaaS güvenlik önlemleriyle kuruluşunuzu korumak için en iyi uygulamaları sunar.
Verileriniz Üzerinde Yapay Zeka Eğitiminin Dört Riski
Yapay zeka uygulamaları verilerinizi eğitim amacıyla kullandığında, kuruluşunuzun gizliliğini, güvenliğini ve uyumluluğunu etkileyebilecek çeşitli önemli riskler ortaya çıkar:
1. Fikri Mülkiyet (FM) ve Veri Sızıntısı
En kritik endişelerden biri, AI modelleri aracılığıyla fikri mülkiyetinizin (FM) ve hassas verilerinizin potansiyel olarak ifşa edilmesidir. İş verileriniz AI’yı eğitmek için kullanıldığında, istemeden tescilli bilgileri açığa çıkarabilir. Bu, hassas iş stratejilerini, ticari sırları ve gizli iletişimleri içerebilir ve önemli güvenlik açıklarına yol açabilir.
2. Veri Kullanımı ve Çıkar Uyumsuzluğu
Yapay zeka uygulamaları genellikle yeteneklerini geliştirmek için verilerinizi kullanır ve bu da çıkarların uyumsuzluğuna yol açabilir. Örneğin, Wing’in araştırması popüler bir CRM uygulamasının iletişim bilgileri, etkileşim geçmişleri ve müşteri notları dahil olmak üzere sisteminden gelen verileri kullanarak yapay zeka modellerini eğittiğini göstermiştir. Bu veriler ürün özelliklerini geliştirmek ve yeni işlevler geliştirmek için kullanılır. Ancak, aynı platformu kullanan rakiplerinizin verilerinizden elde edilen içgörülerden faydalanabileceği anlamına da gelebilir.
3. Üçüncü Taraf Paylaşımı
Bir diğer önemli risk ise verilerinizin üçüncü taraflarla paylaşılması. Yapay zeka eğitimi için toplanan veriler üçüncü taraf veri işlemcileri tarafından erişilebilir olabilir. Bu iş birlikleri yapay zeka performansını iyileştirmeyi ve yazılım inovasyonunu yönlendirmeyi amaçlar, ancak aynı zamanda veri güvenliği konusunda endişelere de yol açarlar. Üçüncü taraf tedarikçiler sağlam veri koruma önlemlerinden yoksun olabilir, bu da ihlal ve yetkisiz veri kullanımı riskini artırır.
4. Uyumluluk Endişeleri
Dünya genelindeki çeşitli düzenlemeler, veri kullanımı, depolama ve paylaşımı konusunda katı kurallar getirir. AI uygulamaları verileriniz üzerinde eğitim aldığında uyumluluğu sağlamak daha karmaşık hale gelir. Uygunsuzluk, ağır para cezalarına, yasal işlemlere ve itibar kaybına yol açabilir. Bu düzenlemelerde gezinmek önemli çaba ve uzmanlık gerektirir ve veri yönetimini daha da karmaşık hale getirir.
Aslında Hangi Verileri Eğitiyorlar?
SaaS uygulamalarındaki yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan verileri anlamak, potansiyel risklerin değerlendirilmesi ve sağlam veri koruma önlemlerinin uygulanması açısından çok önemlidir. Ancak bu uygulamalar arasında tutarlılık ve şeffaflık eksikliği, Baş Bilgi Güvenliği Görevlileri (CISO’lar) ve onların güvenlik ekipleri için yapay zeka eğitimi için kullanılan belirli verileri belirlemede zorluklara neden olur. Bu şeffaflık, hassas bilgilerin ve fikri mülkiyetin yanlışlıkla açığa çıkmasıyla ilgili endişeleri artırıyor.
Yapay Zeka Destekli Platformlarda Veri İptal Zorluklarının Üstesinden Gelmek
SaaS uygulamalarında veri kullanımını devre dışı bırakmaya ilişkin bilgiler genellikle dağınık ve tutarsızdır. Bazıları hizmet açısından devre dışı bırakma seçeneklerinden bahsederken, diğerleri gizlilik politikalarında yer alıyor ve bazıları da devre dışı kalmak için şirkete e-posta göndermeyi gerektiriyor. Bu tutarsızlık ve şeffaflık eksikliği, güvenlik profesyonellerinin işini zorlaştırıyor ve veri kullanımını kontrol etmek için kolaylaştırılmış bir yaklaşıma olan ihtiyacın altını çiziyor.
Örneğin, bir görüntü oluşturma uygulaması, kullanıcıların ücretli planlarla sunulan özel görüntü oluşturma seçeneklerini seçerek veri eğitiminden vazgeçmesine olanak tanır. Bir diğeri, model performansını etkileyebilmesine rağmen devre dışı bırakma seçenekleri sunuyor. Bazı uygulamalar, bireysel kullanıcıların, verilerinin eğitim amacıyla kullanılmasını önlemek için ayarları değiştirmesine olanak tanır.
Vazgeçme mekanizmalarındaki çeşitlilik, güvenlik ekiplerinin farklı şirketlerdeki veri kullanım politikalarını anlamaları ve yönetmeleri gerektiğini vurguluyor. Merkezi bir SaaS Güvenlik Duruşu Yönetimi (SSPM) çözüm, her platform için mevcut devre dışı bırakma seçenekleri hakkında uyarılar ve rehberlik sağlayarak, süreci kolaylaştırarak ve veri yönetimi politikaları ve düzenlemelerine uyumu sağlayarak yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, AI’nın verilerinizi nasıl kullandığını anlamak, riskleri yönetmek ve uyumluluğu sağlamak için çok önemlidir. Veri kullanımından nasıl vazgeçeceğinizi bilmek, gizliliğiniz ve güvenliğiniz üzerinde kontrolü sürdürmek için eşit derecede önemlidir. Ancak, AI platformları genelinde standartlaştırılmış yaklaşımların olmaması bu görevleri zorlaştırır. Görünürlük, uyumluluk ve erişilebilir vazgeçme seçeneklerine öncelik vererek, kuruluşlar verilerini AI eğitim modellerinden daha iyi koruyabilir. Wing gibi merkezi ve otomatik bir SSPM çözümünden yararlanmak, kullanıcıların AI veri zorluklarını güvenle ve kontrolle aşmalarını sağlayarak hassas bilgilerinin ve fikri mülkiyetlerinin güvende kalmasını sağlar.
siber-2