Generatif Yapay Zeka ve Veri Kaybı Önleme
Günümüzde generatif yapay zeka (GenAI) platformları, ChatGPT, Gemini, Copilot ve Claude gibi çözümlerle birlikte, birçok kuruluşta yaygın hale gelmiştir. Bu çözümler, görevlerin verimliliğini artırırken, aynı zamanda veri sızıntısı konusunda yeni zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Hassas bilgiler, sohbet komutları, yapay zeka destekli özetleme için yüklenen dosyalar veya tanıdık güvenlik kontrollerini atlayan tarayıcı eklentileri yoluyla paylaşılabilir. Standart veri kaybı önleme (DLP) ürünlerinin genellikle bu olayları tespit etmede yetersiz kaldığı görülmektedir.
Fidelis Network® Detection and Response (NDR) gibi çözümler, ağ temelli veri kaybı koruması sunarak, yapay zeka faaliyetlerini kontrol altına almayı hedeflemektedir. Bu sayede ekipler, politikaları izleyebilir, uygulayabilir ve GenAI kullanımını geniş bir veri kaybı önleme stratejisinin parçası olarak denetleyebilir.
Veri Kaybı Önlemenin Gelişmesi Gereken Nedenler
Generatif yapay zeka için veri kaybı önleme, odaklanmayı uç noktalar ve izole kanallardan, tüm trafik yolunun görünürlüğüne kaydırmayı gerektirir. Daha önceki araçların e-posta veya depolama paylaşımlarını taramaya dayandığı göz önüne alındığında, NDR teknolojileri, tehditleri ağ boyunca tanımlar ve içerik şifreli olsa bile trafik desenlerini analiz eder.
Buradaki kritik endişe sadece verinin kim tarafından oluşturulduğu değil, aynı zamanda verinin organizasyonun kontrolünden çıkış şekli ve zamanıdır. Bu, doğrudan yüklemeler, konuşma sorguları veya iş sistemlerinde yerleşik yapay zeka özellikleri aracılığıyla gerçekleşebilir.
Generatif Yapay Zeka Kullanımını Etkili Bir Şekilde İzleme
Kuruluşlar, ağ tespiti tabanlı GenAI DLP çözümleri aracılığıyla üç tamamlayıcı yaklaşım kullanabilir:
URL Tabanlı Göstergeler ve Gerçek Zamanlı Uyarılar
Yönetimciler, örneğin ChatGPT gibi belirli GenAI platformları için göstergeler tanımlayabilir. Bu kurallar, birden fazla hizmete uygulanabilir ve ilgili departmanlar veya kullanıcı gruplarına özel olarak şekillendirilebilir. İzleme web, e-posta ve diğer sensörler aracılığıyla yürütülebilir.
İşlem:
– Kullanıcı bir GenAI uç noktasına eriştiğinde, Fidelis NDR bir uyarı oluşturur.
– Bir DLP politikası tetiklendiğinde, platform sonraki analiz için tam paket kaydı tutar.
– Web ve e-posta sensörleri, kullanıcı trafiğini yeniden yönlendirmek veya şüpheli mesajları izole etmek gibi otomatik eylemler gerçekleştirebilir.
Avantajlar:
– Gerçek zamanlı bildirimler hızlı güvenlik yanıtı sağlar.
– Gerektiğinde kapsamlı adli analizleri destekler.
– Olay yanıtı planları ve SIEM veya SOC araçlarıyla entegre edilebilir.
Dikkat Edilmesi Gerekenler:
– AI uç noktaları ve eklentileri değiştikçe güncel kuralların sürdürülmesi gereklidir.
– Yüksek GenAI kullanımı, aşırı yükü önlemek için uyarı ayarlarının yapılmasını gerektirebilir.
Metaveri Tabanlı İzleme
Her kuruluş, tüm GenAI etkinlikleri için anlık uyarılara ihtiyaç duymayabilir. Ağ tabanlı veri kaybı önleme politikaları genellikle faaliyetleri meta veriler olarak kaydeder ve bu da minimum gürültüyle arama yapılabilir bir denetim izi oluşturur.
Avantajlar:
– Yanlış pozitifleri azaltarak SOC ekipleri için operasyonel yorgunluğu azaltır.
– Uzun vadeli trend analizi ve denetim veya uyumluluk raporlaması sağlar.
Sınırlamalar:
– Önemli olaylar düzenli olarak gözden geçirilmediği takdirde fark edilmeyebilir.
– Oturum düzeyi adli tıp ve tam paket kaydı sadece belirli bir uyarı yükseltildiğinde mevcut olur.
Pratikte birçok kuruluş, bu yaklaşımı bir temel olarak kullanır ve yalnızca yüksek riskli departmanlar veya etkinlikler için aktif izlemeyi ekler.
Riskli Dosya Yüklemelerinin Tespiti ve Önlenmesi
GenAI platformlarına dosya yüklemek, özellikle kişisel bilgi (PII), koruma altındaki sağlık bilgileri (PHI) veya özel verilerle uğraşırken daha yüksek bir risk getirir. Fidelis NDR, bu yüklemeleri anında izleyebilir. Etkili yapay zeka güvenliği ve veri koruması, bu hareketlerin sıkı bir şekilde incelenmesini gerektirir.
İşlem:
– Sistem, dosyaların GenAI uç noktalarına yüklendiğini tanır.
– DLP politikaları, dosya içeriklerini hassas bilgiler için otomatik olarak inceler.
– Bir kural eşleştiğinde, oturumun tam bağlamı yakalanır, kullanıcı girişi olmadan bile cihaz atıf sağlar.
Avantajlar:
– Yetkisiz veri çıkışını tespit eder ve kesintiye uğratır.
– Tam işlem bağlamı ile olay sonrası inceleme sağlar.
Dikkat Edilmesi Gerekenler:
– İzleme, yalnızca yönetilen ağ yollarında görünür yüklemeler için çalışır.
– Atıf, kullanıcı kimliği mevcut değilse varlık veya cihaz düzeyindedir.
