Günümüz dünyasında, Yapay Zeka (AI), sadece bir teknolojik yenilik olmaktan çıkıp, günlük yaşamımızın ve iş dünyamızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Bu hızlı yükseliş, ekonomiden sağlığa, eğitimden güvenliğe kadar her alanda kendini hissettiriyor. Ancak, AI’nin hayatımıza bu derin entegrasyonu, yeni zorlukları da beraberinde getiriyor.
Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü’nün (NIST), yeni yayımladığı bir raporda yapay zeka ve makine öğreniminin (ML) karşı karşıya olduğu tehditler detaylandırıldı. NIST’in Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesinin oluşturulmasına yardımcı olmayı amaçladığı bu doküman; yapay zeka geliştiricilerinin ve kullanıcılarının, bekleyebilecekleri saldırı türlerini ve bunları hafifletmeye yönelik yaklaşımları ele alıyor.
Yapay Zeka Sistemlerinde Güvenilirlik Sorunları
Yapay zeka sistemlerinin güvenilirliği, kullandıkları verinin doğruluğuna ve güvenilirliğine büyük ölçüde bağlıdır. Bu sistemler, geniş veri setleri üzerinde eğitilerek, karmaşık görevleri yerine getirebilecek şekilde tasarlanır. Bu noktada önemli sorunlardan bir tanesi, verinin kendisinin güvenilir olmayabileceğidir. Güvenilir olmayan veriler, web siteleri ve insanlarla etkileşimlerden kaynaklanabilir. Kötü niyetli aktörler, bu verileri bozarak veya yanıltıcı bilgiler ekleyerek yapay zeka sistemlerini hedef alabilir. Bu tür manipülasyonlar, AI’nin yanıltıcı, hatalı veya etik olmayan sonuçlar üretmesine yol açabilir. Örneğin, bir chatbot’un kötü niyetli komutlarla manipüle edilerek uygunsuz veya zararlı yanıtlar vermesi mümkündür. Aynı şekilde, otonom araçlar veya tıbbi teşhis sistemleri gibi kritik uygulamalar, yanlış verilerle yanıltılabilir, bu da ciddi güvenlik ve sağlık risklerine yol açabilir.
Yapay Zeka Sistemlerine Yönelik Saldırı Türleri
Yapay zeka sistemlerinin güvenliğini tehdit eden başlıca saldırı türleri, NIST raporunda detaylı bir şekilde incelenmiştir. Bu saldırılar, sistemlerin güvenilirliğini ve işlevselliğini önemli ölçüde etkileyebilir.
Kaçınma (Evasion) Saldırıları:
Evasion saldırıları, bir yapay zeka sistemi faaliyete geçtikten sonra gerçekleşir ve sistemin yanıtlarını değiştirmeyi amaçlar. Örnek olarak, otonom araçların yanıltıcı yol işaretleriyle hatalı hareket etmeye yönlendirilmesi gösterilebilir. Bu tür saldırılar, sistemlerin algılamasını bozarak, yanlış veya zararlı kararlar almasına sebep olabilir.
Poisoning (Zehirleme) Saldırıları:
Zehirleme saldırıları, yapay zeka sistemlerinin eğitim aşamasında gerçekleşir. Burada, hatalı veya yanıltıcı veriler bilerek sisteme dahil edilir. Örneğin, bir sohbet robotuna uygunsuz dil içeren veriler eklenerek, robotun müşteri etkileşimlerinde bu dili kullanması sağlanabilir. Bu, AI’nin öğrenme sürecini bozar ve istenmeyen davranışların ortaya çıkmasına yol açabilir.
Privacy (Gizlilik) Saldırıları:
Gizlilik saldırıları, bir yapay zeka sistemini devreye alma aşamasında gerçekleşir ve yapay zeka veya üzerinde eğitim aldığı verileri ele geçirmek için yapılan girişimlerdir. Saldırganlar, chatbot’a çok sayıda soru sorarak ve ardından aldığı yanıtları kullanarak modelin zayıf noktalarını bulmak veya kaynaklarını tahmin etmek için tersine mühendislik yapabilir. Bu tür saldırılar, hem kullanıcı gizliliğini ihlal edebilir hem de sistemin güvenilirliğini zedeleyebilir.
Abuse (Kötüye Kullanım) Saldırıları:
Kötüye kullanım saldırıları, bir web sayfası veya çevrimiçi belge gibi bir kaynağa yanlış bilgilerin eklenmesini ve daha sonra yapay zekanın bunu benimsenmesini içerir. Yukarıda bahsedilen zehirlenme saldırılarından farklı olarak, kötüye kullanım saldırıları, yapay zeka sistemi faaliyete geçtikten sonra gerçekleşir ve yapay zekaya meşru ancak güvenliği ihlal edilmiş bir kaynaktan yanlış bilgi parçaları vermeye çalışır.
Adversarial Machine Learning’in AI Saldırılarına Karşı Rolü:
Yapay Zeka (AI) teknolojilerini hedef alan saldırılar, AI’nin karar verme süreçlerini manipüle ederek, güvenilirliğini ve işlevselliğini tehdit eder. İşte bu noktada Adversarial Machine Learning (AML) devreye girer. Adversarial Machine Learning (AML), yapay zeka (AI) sistemlerini manipüle etmek veya yanıltmak amacıyla kullanılan kötü niyetli tekniklere ve saldırılara karşı savunma geliştirmeyi amaçlayan bir alandır.
AML, potansiyel zafiyetleri tanımlayarak, bu zafiyetlere karşı dayanıklı algoritmalar geliştirir. Bu süreç, AI modellerinin eğitim aşamasından başlayarak, gerçek dünya uygulamalarına kadar uzanır. Özellikle, AI sistemlerinin eğitim verilerini hedef alan zehirleme saldırıları ve modelin tahminlerini yanıltmayı amaçlayan kaçınma saldırılarına karşı etkili bir kalkan oluşturur.
Yapay Zeka Sistemlerinin Geleceği ve Güvenliği
Yapay zeka (AI) teknolojileri, dünya çapında hızla gelişmeye devam ederken, bu ilerlemenin getirdiği güvenlik sorunları da artan bir öneme sahip oluyor. Artan tehditlerin farkında olmak ve onlara karşı etkili stratejiler geliştirmek, özellikle güvenlik birimleri için hayati önem taşıyor.
Mevcut hafifletme stratejileri ve savunma mekanizmaları, bu tehditleri tamamen ortadan kaldırmak için yeterli değildir. Ancak, yapay zekanın güvenilirliğini artırmaya yönelik gelecekteki araştırmalar ve gelişmeler, bu teknolojinin daha güvenli ve etik bir şekilde kullanılmasına olanak tanıyacaktır. Örneğin, veri güvenilirliğini artırmak için daha gelişmiş doğrulama yöntemleri, yapay zeka sistemlerine yönelik saldırıları tespit etmek ve önlemek için daha sofistike güvenlik protokolleri ve etik AI kullanımını teşvik etmek amacıyla oluşturulan yeni yasal düzenlemeler, bu alandaki ilerlemeyi destekleyecektir.
Sonuç olarak, yapay zeka ve makine öğreniminin geleceği, sadece teknolojik yeniliklerle değil, aynı zamanda güvenlik, etik ve yasal düzenlemelerin dengeli bir şekilde entegre edilmesiyle de şekillenecektir. Bu kapsamlı yaklaşım, AI teknolojilerinin insanlık için daha güvenli ve faydalı hale gelmesini sağlayacak ve onları daha güvenilir ve kabul edilebilir kılacaktır.
https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final