Yapay zeka (AI), 2010’lardan bu yana BT güvenlik operasyonlarında insanlara yardımcı oluyor ve kötü niyetli davranış sinyallerini tespit etmek için büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz ediyor. Analiz edilecek terabaytlarca veri üreten kurumsal bulut ortamları nedeniyle, bulut ölçeğinde tehdit tespiti yapay zekaya bağlıdır. Peki bu yapay zekaya güvenilebilir mi? Yoksa gizli önyargı, tehditlerin gözden kaçmasına ve veri ihlallerine mi yol açacak?
Bulut Güvenliği Yapay Zeka Algoritmalarında Önyargı
Önyargı, bulut güvenliği için kullanılan yapay zeka sistemlerinde risk oluşturabilir. İnsanların bu gizli tehdidi azaltmak için atabileceği adımlar var, ancak öncelikle ne tür önyargıların var olduğunu ve bunların nereden geldiğini anlamak faydalı olacaktır.
- Eğitim verilerinin önyargısı: Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarını eğitmek için kullanılan verilerin çeşitli olmadığını veya tüm tehdit ortamını temsil etmediğini varsayalım. Bu durumda yapay zeka tehditleri gözden kaçırabilir veya zararsız davranışları kötü amaçlı olarak tanımlayabilir. Örneğin, bir coğrafi bölgeden gelen tehditlere yönelik veriler üzerine eğitilmiş bir model, farklı bölgelerden kaynaklanan tehditleri tespit edemeyebilir.
- Algoritmik önyargı: Yapay zeka algoritmalarının kendisi de kendi önyargı biçimlerini ortaya çıkarabilir. Örneğin, kalıp eşleştirmeyi kullanan bir sistem, zararsız bir aktivite bir kalıpla eşleştiğinde veya bilinen tehditlerdeki ince değişiklikleri tespit edemediğinde hatalı pozitif sonuçlar doğurabilir. Bir algoritma, yanlışlıkla uyarı yorgunluğuna yol açacak şekilde yanlış pozitifleri tercih edecek veya tehditlerin geçmesine izin verecek şekilde yanlış negatifleri tercih edecek şekilde de ayarlanabilir.
- Bilişsel önyargı: İnsanlar bilgiyi işlerken ve yargıda bulunurken kişisel deneyim ve tercihlerden etkilenirler. Zihnimiz böyle çalışır. Bilişsel önyargılardan biri mevcut inançlarımızı destekleyen bilgileri tercih etmektir. İnsanlar yapay zeka modellerini oluşturduğunda, eğittiğinde ve ince ayarını yaptığında bu bilişsel önyargıyı yapay zekaya aktarabilir ve bu da modelin sıfır gün saldırıları gibi yeni veya bilinmeyen tehditleri gözden kaçırmasına yol açabilir.
Yapay Zeka Önyargısından Bulut Güvenliğine Yönelik Tehditler
Yapay zeka önyargısını bulut güvenliğine yönelik gizli bir tehdit olarak adlandırıyoruz çünkü özellikle aramadıkça veya çok geç olup bir veri ihlali gerçekleşene kadar önyargının mevcut olduğunu çoğu zaman bilmiyoruz. Önyargıyı ele almayı başaramazsak ters gidebilecek şeylerden bazıları şunlardır:
- Yanlış tehdit tespiti ve kaçırılan tehditler: Eğitim verileri kapsamlı, çeşitli ve güncel olmadığında yapay zeka sistemi bazı tehditlere aşırı öncelik verirken bazılarını yetersiz tespit edebilir veya gözden kaçırabilir.
- Uyarı yorgunluğu: Yanlış pozitiflerin aşırı üretimi güvenlik ekibini bunaltabilir ve potansiyel olarak uyarıların hacminde kaybolan gerçek tehditleri gözden kaçırmalarına neden olabilir.
- Yeni tehditlere karşı güvenlik açığı: Yapay zeka sistemleri doğası gereği önyargılıdır çünkü yalnızca görmek üzere eğitildikleri şeyleri görebilirler. Sürekli güncellenerek güncel tutulmayan ve sürekli öğrenme yeteneğiyle donatılmayan sistemler, bulut ortamlarını yeni ortaya çıkan tehditlerden koruyamayacak.
- Güven erozyonu: Yapay zeka önyargısı nedeniyle tehdit algılama ve yanıt vermede tekrarlanan yanlışlıklar, paydaşların ve güvenlik operasyonları merkezi (SOC) ekibinin yapay zeka sistemlerine olan güvenini zayıflatabilir ve uzun vadede bulut güvenlik duruşunu ve itibarını etkileyebilir.
- Yasal ve düzenleyici risk: Önyargının niteliğine bağlı olarak yapay zeka sistemi gizlilik, adalet veya ayrımcılıkla ilgili yasal veya düzenleyici gereklilikleri ihlal edebilir ve bunun sonucunda para cezaları ve itibar kaybı yaşanabilir.
Önyargının Azaltılması ve Bulut Güvenliğinin Güçlendirilmesi
Yapay zeka güvenlik araçlarında önyargının kaynağı insanlar olsa da, bulutun güvenliğini sağlamak için güvenilebilecek yapay zeka oluşturmak için insan uzmanlığı şarttır. Güvenlik liderlerinin, SOC ekiplerinin ve veri bilimcilerinin önyargıyı azaltmak, güveni artırmak ve yapay zekanın sunduğu gelişmiş tehdit tespitini ve hızlandırılmış yanıtını gerçekleştirmek için atabileceği adımları burada bulabilirsiniz.
- Güvenlik ekiplerini ve personeli çeşitlilik konusunda eğitin: Yapay zeka modelleri, analistlerin tehditleri değerlendirirken yaptığı sınıflandırmalardan ve kararlardan bilgi alır. Önyargılarımızı ve bunların kararlarımızı nasıl etkilediğini anlamak, analistlerin önyargılı sınıflandırmalardan kaçınmasına yardımcı olabilir. Güvenlik liderleri ayrıca SOC ekiplerinin önyargıdan kaynaklanan kör noktaları önlemek için çeşitli deneyimleri temsil etmesini sağlayabilir.
- Eğitim verilerinin kalitesini ve bütünlüğünü ele alın: Eğitim verilerinin önyargısız olmasını, gerçek dünyadaki bulut senaryolarını temsil etmesini ve çok çeşitli siber tehditleri ve kötü niyetli davranışları kapsamasını sağlamak için güçlü veri toplama ve ön işleme uygulamalarını kullanın.
- Bulut altyapısının özelliklerini hesaba katın: Eğitim verileri ve algoritmaları, yanlış yapılandırmalar, çoklu kiracılık riskleri, izinler, API etkinliği, ağ etkinliği ve insanların ve insan olmayanların tipik ve anormal davranışları dahil olmak üzere genel buluta özgü güvenlik açıklarına uyum sağlamalıdır.
- Önyargıyla mücadele etmek için yapay zekadan yararlanırken insanları “ortada” tutun: Sistemlerin tarafsız ve adil olduğundan emin olmak için analistlerin ve yapay zeka algoritmalarının çalışmalarını olası önyargılara karşı izleyecek ve değerlendirecek bir insan ekibi görevlendirin. Aynı zamanda eğitim verileri ve algoritmalardaki önyargıları belirlemek için özel yapay zeka modellerinden yararlanabilirsiniz.
- Sürekli izlemeye ve güncellemeye yatırım yapın: Siber tehditler ve tehdit aktörleri hızla gelişiyor. Yapay zeka sistemleri sürekli olarak öğrenmeli ve yeni ve ortaya çıkan tehditleri tespit etmek için modeller düzenli olarak güncellenmelidir.
- Birden fazla yapay zeka katmanı kullanın: Riski birden fazla yapay zeka sistemine yayarak önyargının etkisini en aza indirebilirsiniz.
- Açıklanabilirlik ve şeffaflık için çabalayın: Yapay zeka algoritmalarınız ne kadar karmaşıksa, nasıl karar verdiklerini veya tahminlerde bulunduklarını anlamak da o kadar zor olur. Yapay zeka sonuçlarının ardındaki mantığa dair görünürlük sağlamak için açıklanabilir yapay zeka tekniklerini benimseyin.
- Yapay zeka önyargısını azaltmak için yeni ortaya çıkan teknikleri takip edin: Yapay zeka alanında ilerledikçe önyargıları tespit etme, ölçme ve ele alma tekniklerinde bir artışa tanık oluyoruz. Rakip önyargıların ortadan kaldırılması ve karşı olgusal adalet gibi yenilikçi yöntemler ivme kazanıyor. Bu en son tekniklere ayak uydurmak, bulut güvenliği için adil ve verimli yapay zeka sistemleri geliştirmede çok önemlidir.
- Yönetilen bulut güvenlik hizmetleri sağlayıcınıza önyargı hakkında bilgi verin: Tehdit tespiti ve müdahalesi için yapay zeka sistemlerini oluşturmak, eğitmek ve sürdürmek zor, pahalı ve zaman alıcıdır. Birçok işletme, SOC operasyonlarını artırmak için hizmet sağlayıcılara yöneliyor. Bir hizmet sağlayıcının yapay zekadaki önyargıyı ne kadar iyi ele aldığını değerlendirmeye yardımcı olması için bu kriterleri kullanın.
Götürmek
Kurumsal bulut ortamlarının ölçeği ve karmaşıklığı göz önüne alındığında, ister kurum içi ister kurum dışı hizmetler olsun, tehdit tespiti ve müdahalesi için yapay zekanın kullanılması çok önemlidir. Ancak hiçbir zaman insan zekasının, uzmanlığının ve sezgisinin yerini yapay zeka alamaz. Yapay zeka önyargısını önlemek ve bulut ortamlarınızı korumak için yetenekli siber güvenlik profesyonellerini, güçlü politikalar ve insan gözetimi ile yönetilen güçlü, ölçeklenebilir yapay zeka araçlarıyla donatın.