Büyük lisan modelleri ile gelen beş değerli risk
Yapay zekayı kullananlar dikkat
Yapay zeka ve onun sağladığı imkanları herkes konuşuyor. Birinci günlerde duyulan heyecan yerini yavaş yavaş risklerin ve gerçekliğinin sorgulanmasına bırakmaya başladı. Siber güvenlik şirketi ESET yapay zeka araçlarını destekleyen büyük lisan modellerini (LLM) incelemeye aldı.
İş dünyası ve BT başkanları, bir yandan teknolojinin müşteri hizmetleri ve yazılım geliştirme üzere alanlarda yaratacağı risk potansiyelini düşünüyor, öbür yandan da yeni gelişmelerin muhtemel dezavantajları ve dikkat edilmesi gereken risklerin de giderek daha fazla farkına varıyorlar. Kuruluşların büyük lisan modellerinin (LLM) potansiyelinden yararlanabilmeleri için, teknolojinin yapılan işe ziyan verebilecek zımnî risklerini de hesaplamaları gerekiyor.
Büyük lisan modelleri nasıl çalışıyor?
ChatGPT ve başka üretken yapay zeka araçları, LLM’ler tarafından desteklenmektedir. Muazzam ölçüde metin verisini işlemek için yapay hudut ağlarını kullanarak çalışırlar. Sözler ortasındaki kalıpları ve bunların içeriğe nazaran nasıl kullanıldığını öğrendikten sonra model, kullanıcılarla doğal lisanda etkileşime girebiliyor. ChatGPT’nin göze çarpan muvaffakiyetinin ana nedenlerinden biri latife yapma, şiir yazma ve genel olarak gerçek bir beşerden ayırt edilmesi güç bir halde irtibat kurma yeteneğidir. ChatGPT üzere sohbet robotlarında kullanılan LLM dayanaklı üretken yapay zeka modelleri, muhteşem güçlü arama motorları üzere çalışıyor ve soruları yanıtlamak ve vazifeleri insan gibisi bir lisanla yerine getirmek için öğrendikleri bilgileri kullanıyor. İster kamuya açık modeller ister bir kuruluş içinde dahili olarak kullanılan tescilli modeller olsun, LLM tabanlı üretken yapay zeka, şirketleri makul güvenlik ve zımnilik risklerine maruz bırakabilir.
Beş kıymetli büyük lisan modeli riski
Hassas bilgilerin fazla paylaşımı LLM tabanlı sohbet robotları sır saklama ya da unutma konusunda pek düzgün değil. Bu, yazdığınız rastgele bir datanın model tarafından benimsenebileceği ve oburlarının kullanımına sunulabileceği yahut en azından gelecekteki LLM modellerini eğitmek için kullanılabileceği manasına gelir.
Telif hakkı zorlukları LLM’lere büyük ölçüde bilgi öğretilir. Lakin bu bilgiler ekseriyetle içerik sahibinin açık müsaadesi olmadan web’den alınır. Kullanmaya devam ettiğinizde potansiyel telif hakkı problemleri oluşabilir.
Güvensiz kod Geliştiriciler, pazara çıkış müddetlerini hızlandırmalarına yardımcı olması hedefiyle giderek daha fazla ChatGPT ve gibisi araçlara yöneliyor. Teorik olarak kod parçacıkları ve hatta tüm yazılım programlarını süratli ve verimli bir halde oluşturarak bu yardımı sağlayabilir. Lakin güvenlik uzmanları bunun birebir vakitte güvenlik açıkları da oluşturabileceği konusunda uyarıyor.
LLM’nin kendisini hackleme LLM’lere yetkisiz erişim ve bunlar üzerinde değişiklik yapmak, bilgisayar korsanlarına, modelin süratli enjeksiyon taarruzları yoluyla hassas bilgileri ifşa etmesini sağlamak yahut engellenmesi gereken başka aksiyonları gerçekleştirmek üzere makus niyetli faaliyetler gerçekleştirmeleri için bir dizi seçenek sunabilir.
Yapay zeka sağlayıcısında bilgi ihlali Yapay zeka modelleri geliştiren bir şirketin kendi datalarının de ihlal edilmesi, örneğin bilgisayar korsanlarının hassas özel bilgiler içerebilecek eğitim datalarını çalması ihtimali her vakit vardır. Birebir durum data sızıntıları için de geçerlidir.
Riskleri azaltmak için yapılması gerekenler:
- Veri şifreleme ve anonimleştirme: Bilgileri meraklı gözlerden saklamak için LLM’lerle paylaşmadan evvel şifreleyin ve bilgi kümelerinde kimliği belirlenebilecek bireylerin kapalılığını korumak için anonimleştirme tekniklerini değerlendirin. Data temizleme, modele girmeden evvel eğitim datalarından hassas detayları çıkararak tıpkı maksada ulaşabilir.
- Gelişmiş erişim denetimleri: Güçlü parolalar, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve en az ayrıcalık siyasetleri, üretken yapay zeka modeline ve art uç sistemlere sırf yetkili bireylerin erişebilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.
- Düzenli güvenlik kontrolü: Bu, LLM’yi ve üzerine inşa edildiği üretken yapay zeka modellerini etkileyebilecek, BT sistemlerinizdeki güvenlik açıklarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir.
- Olay müdahale planlarını uygulayın: Güzel prova edilmiş ve sağlam bir olay müdahale planı, kuruluşunuzun rastgele bir ihlali denetim altına almak, düzeltmek ve bu ihlalden kurtulmak için süratli bir halde karşılık vermesine yardımcı olacaktır.
- LLM sağlayıcıların tüm ayrıntılarını inceleyin: Tüm tedarikçilerde olduğu üzere, LLM’yi sağlayan firmanın bilgi güvenliği ve kapalılığı alanında bölümün en düzgün uygulamalarını kullandığını denetim edin. Kullanıcı bilgilerinin nerede işlenip depolandığı ve modeli eğitmek için kullanılıp kullanılmadığı konusunda net açıklamalar olduğundan emin olun. Bilgiler ne kadar müddetliğine tutuluyor? Datalar üçüncü taraflarla paylaşılıyor mu? Bilgilerinizin eğitim maksatlı kullanım tercihi değiştirebiliyor mu?
- Geliştiricilerin sıkı güvenlik tedbirleri uyguladığından emin olun: Geliştiricileriniz kod oluşturmak için LLM’leri kullanıyorsa kusurların üretime sızma riskini azaltmak için güvenlik testi ve meslektaş incelemesi üzere siyasetlere uyduklarından emin olun.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
