Hiç merak ettiniz mi; nasıl oluyor da bazı spam e-postalar gelen kutusu filtrelerinden kaçabiliyor veya yapay zekâ zaman zaman mantıksız öneriler sunabiliyor? Perde arkasında, bu tür sorunları kullanıcıya ulaşmadan önce tespit eden, AI Red Team adı verilen ekipler bulunuyor.

NVIDIA AI Red Team, güvenlik uzmanları ile veri bilimcilerin iş birliği içinde çalışarak, net ve pratik bir çerçeve ile yapay zekâ sistemlerindeki riskleri ortaya çıkardığı bir yapı olarak karşımıza çıkıyor. Bu yazıda, NVIDIA’nın yaklaşımını inceliyor, onu benzersiz kılan noktaları açıklıyor ve neden önemli olduğunu ele alıyoruz.

Üç Büyük Risk Alanı

NVIDIA’nın çerçevesinin merkezinde, kuruluşların yönetmesi gereken üç ana risk türü bulunuyor:

  • Uyumluluk Riski (Compliance Risk): Tüm ilgili yasa ve yönetmeliklere uyuyor musunuz?

  • Teknik Risk: Sisteminize birinin sızma, hassas verilere erişme veya yapay zekâ modellerinizi bozma olasılığı var mı?

  • İtibar Riski: Yapay zekânız kamuoyu önünde utanç verici sonuçlar doğurabilir mi veya kurum itibarınıza zarar verebilir mi?

Bu riskler, potansiyel sorunları büyümeden önce fark etmenizi sağlayan erken uyarı sinyalleridir.

Red Team AI Sistemlerini Nasıl Test Eder?

NVIDIA’nın red team ekibi, birkaç ana odak alanına sahip sistematik bir yaklaşım uygular:

Keşif (Reconnaissance)

  • Temel Model Keşfi: Hangi modellerin kullanıldığını ve bunların hazır mı yoksa özel mi geliştirildiğini belirleme.
  • Sunum Altyapısı: AI modelinin nerede ve nasıl çalıştığını tespit etme (yerel sunucu, bulut vb.).
  • Veri Seti İncelemesi: Eğitim verilerinin kaynağını analiz ederek, hassas veya özel bilgi içerip içermediğini kontrol etme.

Model Zafiyetleri: Saldırganların AI’yi Hedefleme Yöntemleri

Modern yapay zekâ sistemleri, saldırganların yaratıcı yollarla kötüye kullanabileceği çok çeşitli güvenlik açıklarına maruzdur. Bu açıklar, yalnızca geleneksel yazılım hatalarıyla sınırlı değildir; genellikle makine öğrenimi modellerinin veriyi işleme ve kullanıcılarla etkileşim kurma biçiminden faydalanır. Başlıca model güvenlik açıklarından bazılarını pratik örneklerle birlikte ele alalım:

  • Evasion (Atlatma): Atlama saldırıları, yapay zekâyı yanlış tahmin veya sınıflandırma yapmak üzere kandırmayı amaçlar. Saldırganlar, girdiye insan gözüne normal görünen ancak modelin başarısız olmasına neden olan ince değişiklikler uygular.
    Havaalanlarında güvenlik taraması için kullanılan bir görüntü tanıma sistemi düşünün. Bir saldırgan, bagaja özel çıkartmalar ekleyerek nesnenin görünümünü değiştirir ve yapay zekânın yasaklı eşyaları zararsız olarak sınıflandırmasına neden olur, böylece bu eşyalar fark edilmeden geçebilir.

  • Inversion (Tersine Çevirme): Tersine çevirme saldırıları, yapay zekâ modelinin çıktılarından özel veya hassas bilgileri elde eder. Saldırganlar, modele dikkatlice sorgular göndererek, bireylerin eğitimde kullanılan verilerini yeniden oluşturabilir.
    Bir dil çeviri yapay zekâsı, şirketin dahili e-postalarıyla eğitilmiştir. Saldırgan, belirli ifadeler gönderip çıktıları analiz ederek gizli iş bilgilerini veya özel çalışan verilerini parça parça ortaya çıkarabilir.

  • Extraction (Model Kopyalama): Model çalma veya model kopyalama, bir saldırganın makine öğrenimi modelini sistematik sorgular gönderip çıktıları toplayarak kopyalamasıdır. Saldırgan, orijinaline neredeyse birebir davranan bir kopya oluşturur ve bu durum fikri mülkiyet hırsızlığına yol açar.
    Bir çevrim içi hizmet, müşteri yorumlarının duygu analizini yapan özel bir yapay zekâ sunmaktadır. Bir rakip, binlerce yorum metni gönderip yapay zekânın yanıtlarını toplar, ardından bu verileri kullanarak neredeyse aynı şekilde çalışan bir model geliştirir. Bu durum, işletmenin rekabet avantajını zedeler ve fikri mülkiyetlerini tehlikeye atar.

  • Poisoning (Veri Zehirleme): Veri zehirleme saldırılarında, saldırganlar makine öğrenimi sisteminin eğitim setine kasıtlı olarak manipüle edilmiş veya kötü amaçlı veriler ekler. Amaç, öğrenme sürecini bozarak modelin hatalı veya önyargılı davranmasına neden olmaktır.
    Haber önerileri sağlayan bir yapay zekâ uygulaması için oluşturulan herkese açık geri bildirim sisteminde, bir saldırgan sahte puan ve yorum yağmuru göndererek eğitim verilerini bozar. Zamanla yapay zekâ, güvenilir olmayan veya kötü amaçlı içerikleri öne çıkarmaya başlar, bu da platformun güvenilirliğini ve kullanıcı deneyimini zedeler.

  • Membership Inference: Üyelik çıkarımı saldırıları, belirli veri noktalarının bir makine öğrenimi modelinin eğitim setinde yer alıp almadığını tespit etmeyi amaçlar. Bu durum, özellikle eğitim verileri hassas olduğunda gizlilikle ilgili risk oluşturabilir.
    Bir spor uygulaması, kullanıcıların egzersiz ve sağlık kayıtlarıyla eğitilmiş bir model kullanır. Bir saldırgan, ince sorgular gönderip yapay zekânın güven seviyelerini gözlemleyerek, belirli bir kullanıcının verisinin eğitim setine dahil olup olmadığını anlayabilir. Bu, kullanıcının hassas bir sağlık araştırmasına katıldığı verisini açık edebilir.

  • Prompt Injection: Prompt injection saldırıları, yapay zekâ sohbet botlarını ve büyük dil modellerini hedef alır. Saldırganlar, yapay zekânın talimatlarını görmezden gelmesine veya kısıtlanmış bilgi/eylemleri ortaya çıkarmasına neden olan girdiler hazırlar.
    Bir devlet kurumundaki sanal asistan, asla gizli dava bilgilerini açıklamamak üzere tasarlanmıştır. Ancak bir saldırgan, asistanı kandırarak özel bilgileri ifşa etmesini veya kısıtlı görevleri yerine getirmesini sağlayacak bir komut dizisi bulur. Bu, ciddi hukuki, etik ve operasyonel sonuçlara yol açabilir.

Teknik Zafiyetler

  • Kimlik Doğrulama Eksikliği: Eğer yapay zekâ modelleri veya bunların API’leri güçlü kimlik doğrulama ile korunmazsa, uç noktayı keşfeden herkes modele erişebilir, onu kötüye kullanabilir, hatta değiştirebilir.
    Bir şirket, web sitesi için eğlenceli bir sohbet botu oluşturuyor ancak şifre veya giriş sayfası eklemeyi unutuyor. Bağlantıyı bulan herkes botu kullanabilir, hatta şirket adına spam veya şaka mesajları gönderebilir.

  • Güvensiz “Deserialization”: Deserialization, verinin depolanmış veya aktarılmış hâlden programın kullanabileceği bir nesneye dönüştürülmesidir. Bu süreç güvenli bir şekilde yönetilmezse saldırganlar kötü amaçlı nesneler veya kodlar enjekte ederek sistemi ele geçirebilir.
    Bir dosya paylaşım sitesi, kullanıcıların yüklediği dosyaları bir yapay zekâ modeliyle işliyor. Eğer site bu dosyaları dikkatlice kontrol etmezse, bir hacker sunucu tarafından açıldığında gizlice erişim veya kontrol sağlayacak zararlı bir dosya yükleyebilir.

  • Girdi Doğrulama Eksikliği: Yapay zekâ modelleri genellikle kullanıcı yüklemeleri, sensörler veya API’ler gibi birçok kaynaktan veri alır. Bu girdileri doğrulayıp temizlememek güvenlik açıklarına, veri bozulmasına veya beklenmedik model davranışlarına yol açabilir.
    Bir hava durumu uygulaması, kullanıcıların sensörlerinden gelen verilere dayanarak yarının tahminini yapmak için yapay zekâ kullanıyor. Eğer biri “sıcaklık: 9000 derece” gibi bariz şekilde hatalı bir değer gönderir ve sistem bunu kontrol etmezse, uygulama herkese komik veya tehlikeli tahminler gösterebilir.

Zarar ve Kötüye Kullanım – Günlük Hayattan Örnekler

Yapay zekâ sistemleri bazen insanlara zarar verebilir veya adil olmayan şekillerde kullanılabilir; üstelik bu her zaman kasıtlı olarak yapılmıyor olabilir. İşte başlıca kategoriler, günlük hayattan basit örneklerle:

  • Hizmet Kalitesi Sorunları: Bazen yapay zekâ asistanları veya sohbet botları, belirli aksanları veya sesleri anlamakta zorlanabilir.
    Akıllı hoparlörünüz, büyükanneniz müzik çalmasını istediğinde onu anlamaz ve bu yüzden onun en sevdiği şarkıyı hiç çalmaz.

  • Kaynak Dağıtımındaki Adaletsizlik: Yapay zekâ sistemleri, istemeden bazı insan gruplarına avantaj sağlayabilir.
    Bir iş arama sitesinin yapay zekâsı, banliyöde yaşayan insanların benzer becerilere sahip olmasına rağmen, çoğunlukla şehir merkezinde yaşayanlara iş görüşmesi tavsiye edebilir.

  • Uygunsuz Kullanım: İnsanlar bazen yapay zekâ araçlarını, izin verilmeyen veya etik olmayan amaçlar için kullanabilir.
    Birisi, şaka amaçlı olarak çok gerçekçi görünen sahte bir okul kimliği oluşturmak için yapay zekâ destekli bir tasarım aracını kullanabilir.

  • Stereotipleştirme: Yapay zekâ, eğitildiği verilerden önyargılar öğrenebilir ve bazı gruplara karşı adaletsiz davranabilir.
    Bir kredi onay sohbet botu, yalnızca eğitim verisi taraflı olduğu için belirli isimlere sahip kişilere daha olumlu yanıtlar verir.

AI ve ML Geliştirme Yaşam Döngüsü

Güvenilir bir yapay zekâ sistemi inşa etmek tek seferlik bir iş değil, bir yolculuktur. Burada yaşam döngüsünün nasıl ilerlediği, her adımda hangi teknolojilerin kullanıldığı ve bu süreçte genellikle hangi güvenlik açıklarının tespit edildiği veya yönetildiğini anlatacağız:

Planlama & Hazırlık: Bu adımda ekipler problemi tanımlar, kullanıcıları belirler, hedefler koyar ve araçlar ile veri kaynaklarını seçer.

Teknolojiler: Jupyter Notebook, Google Colab. Erken aşama fikirleri denemek, paylaşmak ve belgelemek kolaydır.

Tespit Edilen Açıklar: Uyumluluk riskleri, itibar riski, zarar ve kötüye kullanım, kimlik doğrulama eksikliği.

Veri Toplama & Hazırlama: Model eğitimine girmeden önce verilerin toplanması, temizlenmesi ve analiz edilmesi bu aşamada gerçekleşir.

Teknolojiler: Pandas, Spark (büyük veri kümelerini işlemek ve işlemek için). Fairlearn, Alibi (önyargıyı tespit etmek ve adaleti sağlamak için).

Tespit Edilen Açıklar: Zehirleme (poisoning), önyargı (stereotyping, allocation), uyumluluk riskleri, girdi doğrulama eksikliği, zarar ve kötüye kullanım.

Model Oluşturma & Eğitme: Hazırlanmış verileri kullanarak makine öğrenimi modelinin tasarlanması ve eğitilmesi safhasıdır.

Teknolojiler: PyTorch, TensorFlow (model geliştirme ve eğitme). CUDA (GPU’lar ile eğitimi hızlandırma). Fairlearn, Alibi (adalet/şeffaflık kontrolleri).

Tespit Edilen Açıklar: Zehirleme (poisoning), üyelik çıkarımı, tersine mühendislik (inversion), önyargı, teknik riskler.

Dağıtım & “Inference”: Bu aşamada eğitilmiş model, gerçek kullanıcılar için bulutta, bir sunucuda veya bir uygulamada kullanıma sunulur.

Teknolojiler: ONNX, Triton Inference Server, MLFlow.

Tespit Edilen Açıklar: Kaçınma (evasion), çıkarma (extraction), komut enjeksiyonu (prompt injection), tersine mühendislik (inversion), üyelik çıkarımı (membership inference), kimlik doğrulama eksikliği, güvensiz serileştirme açma (insecure deserialization), girdi doğrulama eksikliği, zarar ve kötüye kullanım.

İzleme & Bakım (Dağıtım Sonrası): Canlı sistemin güvenlik, adalet, doğruluk ve beklenmeyen davranışlar açısından sürekli izlenmesi aşamasıdır. Gerektiğinde modeller yeniden eğitilebilir veya önceki sürümlerine geri dönülebilir.

Teknolojiler: MLFlow, Amazon S3, Prometheus, Grafana, Splunk.

Tespit Edilen Açıklar: Sapma/performans kaybı (drift), kaçınma (evasion), çıkarma (extraction), komut enjeksiyonu (prompt injection), tersine mühendislik (inversion), üyelik çıkarımı (membership inference), teknik açıklar, zehirleme (poisoning), zarar ve kötüye kullanım, uyumluluk ve itibar riskleri.

Ekipler her bir güvenlik açığını kritik yaşam döngüsü aşamalarına bağlayarak güvenlik ve etik kontrollerine daha iyi öncelik verebilir, red team kaynaklarını doğru şekilde tahsis edebilir ve yapay zekâ sistemleri geliştikçe risklerin asla gözden kaçmamasını sağlayabilir. Red teaming, yalnızca süreç sonunda değil, ilk günden itibaren her aşamanın kendine özgü zorluklarına uyum sağladığında gerçekten etkili hâle gelir.

AI risklerinizi bütünlükçü bir çerçeveden, uzman bakış açısıyla değerlendirmek ve yol haritanızı en güvenli şekilde oluşturmak için Quasys’in deneyimli danışmanlarıyla iletişime geçebilirsiniz: info@quasys.com.tr

Yazar: Ozan Arif Bulut, Siber Güvenlik Uzmanı, Quasys

 

Yorumlar kapalı.