Büyük dil modelleri, otonom AI agent’lar ve karar destek sistemleri; finansal süreçlerden yazılım geliştirmeye, müşteri etkileşimlerinden operasyonel kararlara kadar pek çok kritik alanda aktif rol üstleniyor. Bu dönüşümle birlikte güvenlik ekiplerinin önündeki temel soru da giderek netleşiyor: Bir AI sistemini her koşulda güvenli, hizalanmış ve kötüye kullanıma kapalı hale getirmek mümkün mü?

NIST tarafından yayımlanan kapsamlı bir çalışma, bu soruya oldukça net bir yanıt veriyor. Üstelik bu yanıt hem sahadaki pratik zorluklara hem de teorik sınırlara dayanıyor: “Böyle bir mükemmeliyet matematiksel olarak bile mümkün değil.”

Bu yazıda, NIST’in bu çalışmasını merkeze alarak yapay zekâ güvenliği ve alignment konularında neden yapısal sınırlar bulunduğunu; bu sınırlara rağmen kurumların nasıl daha dayanıklı ve yönetilebilir AI mimarileri kurabileceğini ve bu noktada AI-native güvenlik yaklaşımlarının neden kritik hale geldiğini ele alıyoruz.

Guardrail’ler Ne Yapmaya Çalışıyor?

Bugün kurumsal AI sistemlerinde uygulanan guardrail’ler, temelde yapay zekânın neyi yapıp neyi yapamayacağını tanımlamaya çalışır. Bu kontroller farklı katmanlarda konumlanır ve birlikte çalışarak riski azaltmayı hedefler.

Pratikte bu yaklaşım genellikle şu alanları kapsar:

  • Zararlı veya politika dışı prompt’ların tespiti ve engellenmesi

  • Model çıktılarında içerik filtreleme, redaksiyon ve otomatik ret mekanizmaları

  • Yetki, rol ve bağlam bazlı erişim kısıtları

  • AI’nin alabileceği aksiyonları sınırlayan uygulama kontrolleri

  • Sürekli izleme, loglama ve denetim mekanizmaları

Bu çerçeve, NIST AI Risk Management Framework’te tanımlanan Govern, Map, Measure ve Manage fonksiyonlarıyla da doğrudan örtüşür. Ancak NIST çalışmasının altını çizdiği kritik problem tam bu noktada başlar: Bu kontrollerin tamamı, nihayetinde hesaplamaya dayalı kurallardan oluşur.

Ve her kural seti, ne kadar kapsamlı olursa olsun, mutlaka kaçıracağı durumlar barındırır.

Gödel’in Eksiklik Teoremi ve AI Alignment

Çalışmayı farklı ve güçlü kılan nokta, AI güvenliği problemine klasik siber güvenlik perspektifinin ötesinde, bilgi kuramı ve matematiksel mantık üzerinden yaklaşmasıdır. Kurt Gödel’in 1931’de ortaya koyduğu eksiklik teoremine göre “Her yeterince karmaşık biçimsel sistemde, doğru olduğu halde sistem içinde kanıtlanamayan ifadeler mutlaka vardır.”

NIST bu prensibi AI sistemlerine uyarladığında ortaya şu tablo çıkar:

  • AI sistemleri kararlarını hesaplama yoluyla verir

  • Guardrail’ler, bu kararların politika dışına çıkıp çıkmadığını kontrol eden doğrulayıcılardır

  • Her doğrulayıcı için, doğrulanamayan veya tespit edilemeyen girdiler teorik olarak her zaman vardır

Bu da yapay zekâ güvenliği açısından çok net bir anlama gelir: Her OOPS (out-of-policy speech) tanımı, kendisini aşabilecek bir prompt’a teorik olarak açıktır.

Jailbreak’ler: Yapısal Sonuç

Son yıllarda sıkça gündeme gelen ASCII art tabanlı jailbreak’ler, çok adımlı diyalog saldırıları, role-play zincirleri ya da agentic AI sistemlerinde görülen dolaylı istismarlar çoğu zaman “guardrail’ler yeterince iyi tasarlanmamış” şeklinde yorumlanıyor. Oysa NIST çalışması, bu ihlallerin yalnızca mühendislik eksikliği olmadığını, matematiksel olarak kaçınılmaz olduğunu gösteriyor.

Özellikle agentic AI mimarilerinde risk daha da derinleşiyor. Çünkü bu sistemler yanıt üretmenin yanında; aksiyon alıyor, diğer sistemlerle etkileşime giriyor ve zincirleme kararlar verebiliyor. Bir prompt’un etkisi tek bir cevapla sınırlı kalmıyor; API çağrıları, veri erişimleri ve diğer agent’larla etkileşimler yoluyla genişleyebiliyor.

Bu noktada, yalnızca prompt veya çıktı filtrelemeye dayanan yaklaşımların tek başına yeterli olması beklenemez.

Context Window’lar Güvenliği Garanti Ediyor mu?

Gerçek dünyadaki AI sistemlerinin sonsuz uzunlukta prompt kabul etmediği, belirli context window’lar ile çalıştığı biliniyor. Ancak NIST çalışması, bu sınırlamanın da teorik güvenlik problemini ortadan kaldırmadığını gösteriyor.

Güncel büyük dil modellerinin context window’ları artık binlerce sayfalık metni kapsayabilecek boyutlara ulaşmış durumda. Bu alanın tamamını test etmek, enumerate etmek veya tüm olası saldırı senaryolarını önceden simüle etmek pratikte imkânsız. Sonuç olarak finite context window’lar, güvenliği garanti eden bir mekanizma sunmuyor.

O Zaman Hedef Ne Olmalı?

Bu noktada soru değişiyor. “Her şeyi engelleyebilir miyiz?” yerine şu soruyu sormak gerekiyor: “Riskle nasıl yaşayabilir ve onu nasıl yönetebiliriz?”

NIST çalışmasının verdiği en önemli mesaj burada netleşiyor. Hedef, mutlak güvenlik değil; dayanıklılık (resilience) olmalı. Bu yaklaşım, AI güvenliğinde şu teknik prensipleri öne çıkarıyor:

  • Önleme mekanizmalarının, görünürlük ve tespit yetenekleriyle desteklenmesi

  • Statik kurallar yerine davranış temelli analizlerin öncelik kazanması

  • AI uygulamaları ve agent’lar için runtime seviyesinde gözlemlenebilirlik

  • Aksiyon alan AI sistemleri için klasik AppSec’in ötesine geçen kontroller

Prisma AIRS: Teorik Sınırlara Pratik Bir Yanıt

Tam da bu noktada Palo Alto Networks’ün Prisma AIRS çözümüyle sunduğu yaklaşım önemli bir boşluğu dolduruyor. Prisma AIRS, AI güvenliğini yalnızca prompt veya model seviyesinde ele almakla yetinmiyor; AI uygulamalarının ve agent’ların runtime davranışlarını, veri akışlarını ve aksiyon zincirlerini görünür kılmayı hedefliyor.

Bu yaklaşım sayesinde:

  • AI’nin hangi bağlamda hangi aksiyonları aldığı izlenebiliyor

  • Anormal veya riskli davranışlar context-aware şekilde tespit edilebiliyor

  • Zero Trust prensipleri AI workload’larına uygulanabiliyor

Bu da NIST çalışmasının işaret ettiği teorik sınırlara son derece gerçekçi bir yanıt sunuyor: Her şeyi engellemek mümkün olmayabilir; ancak olan biteni görmek, anlamlandırmak ve gerektiğinde müdahale etmek mümkündür.

Gerçekçilik ve Mimari Yaklaşım

Quasys olarak AI security’ye yaklaşımımız, bu gerçekçilik üzerine kurulu. Yapay zekâ güvenliğini uçtan uca bir mimari kapsamında ele alıyoruz. NIST AI Risk Management Framework’ü, Prisma AIRS gibi AI-native güvenlik çözümleriyle ve kurumsal süreçlerle birlikte değerlendiriyoruz.

Hedefimiz, AI hata yaptığında bunun fark edilmesi, sınırlandırılması ve etkisinin minimize edilmesi.

Sürdürülebilir Mücadele

NIST çalışmasının başlığında yer alan “Sisyphean Endeavor” benzetmesi bu nedenle son derece yerinde. Yapay zekâ güvenliği ve alignment, bitmeyen bir çaba. Ancak bu çaba anlamsız değil. Doğru beklentilerle, doğru mimarilerle ve güçlü görünürlük katmanlarıyla, kurumlar yapay zekâdan güvenli, kontrollü ve sürdürülebilir şekilde faydalanabilir.

Mükemmel guardrail’ler yok.
Ama iyi tasarlanmış, yaşayan ve dayanıklı AI güvenlik mimarileri var.

Kaynak: https://www.nist.gov/publications/robust-ai-security-and-alignment-sisyphean-endeavor

Yorumlar kapalı.