Büyük dil modelleriyle birlikte gelen beş önemli risk
Yapay zeka kullananlar dikkat
Herkes yapay zekadan ve sağladığı fırsatlardan bahsediyor. İlk günlerde hissedilen heyecan yerini yavaş yavaş risklerin ve gerçekliklerinin sorgulanmasına bıraktı. Siber güvenlik şirketi ESET, yapay zeka araçlarını destekleyen büyük dil modellerini (LLM) inceledi.
İş dünyası ve BT liderleri bir yandan teknolojinin müşteri hizmetleri ve yazılım geliştirme gibi alanlarda yaratacağı risk potansiyelini göz önünde bulundururken, diğer yandan yeni gelişmelerin olası dezavantajlarının ve ihtiyaç duyulan risklerin giderek daha fazla farkına varıyorlar. dikkate alınması gerekmektedir. Kuruluşların büyük dil modellerinin (LLM) potansiyelinden yararlanabilmeleri için teknolojinin yapılan işe zarar verebilecek bilinmeyen risklerini de göz önünde bulundurmaları gerekir.
Başlıca dil modelleri nasıl çalışır?
ChatGPT ve diğer üretken yapay zeka araçları, Yüksek Lisans’lar tarafından desteklenmektedir. Çok miktarda metin verisini işlemek için yapay sınır ağlarını kullanarak çalışırlar. Kelimelerdeki ifadeleri ve bunların bağlama göre nasıl kullanıldığını öğrendikten sonra model, kullanıcılarla doğal dilde etkileşime girebiliyor. ChatGPT’nin dikkat çekici başarısının ana nedenlerinden biri şaka yapma, şiir yazma ve genel olarak gerçek bir insandan ayırt edilmesi zor bir şekilde iletişim kurma becerisidir. ChatGPT gibi sohbet robotlarında kullanılan LLM tabanlı üretken yapay zeka modelleri, inanılmaz derecede güçlü arama motorları gibi çalışır ve öğrendikleri bilgileri, soruları yanıtlamak ve görevleri insana benzer bir dilde gerçekleştirmek için kullanır. Yüksek Lisans tabanlı üretken yapay zeka, ister kamuya açık modeller ister bir kuruluş içinde dahili olarak kullanılan özel modeller olsun, şirketleri orta düzeyde güvenlik ve gizlilik risklerine maruz bırakabilir.
Beş değerli ana dil modeli riski
Hassas bilgilerin aşırı paylaşılması Yüksek Lisans tabanlı sohbet robotları sır saklama veya unutma konusunda pek iyi değil. Bu, yazdığınız herhangi bir bilginin model tarafından benimsenebileceği ve başkalarının kullanımına sunulabileceği veya en azından gelecekteki LLM modellerini eğitmek için kullanılabileceği anlamına gelir.
Telif hakkı zorlukları Yüksek Lisans’lara büyük ölçüde öğretilen veriler verilmektedir. Ancak bu bilgiler genellikle içerik sahibinin açık izni olmadan web’den alınır. Sürekli kullanımda potansiyel telif hakkı sorunları ortaya çıkabilir.
Güvenli olmayan kod Geliştiriciler, pazara çıkış sürelerini hızlandırmalarına yardımcı olmak için giderek daha fazla ChatGPT ve benzeri araçlara yöneliyor. Teorik olarak, kod parçacıkları ve hatta tüm yazılım programlarını hızlı ve verimli bir şekilde oluşturarak bu yardımı sağlayabilir. Ancak güvenlik uzmanları, bunun aynı zamanda güvenlik açıkları da yaratabileceği konusunda uyarıyor.
LLM’nin kendisini hacklemekLLM’lere yetkisiz erişim ve bunların değiştirilmesi, bilgisayar korsanlarına, modeli hızlı enjeksiyon saldırıları yoluyla hassas bilgileri ifşa etmeye zorlamak veya engellenmesi gereken diğer eylemleri gerçekleştirmek için kötü niyetli faaliyetler gerçekleştirmeye yönelik bir dizi seçenek sunabilir.
Yapay zeka sağlayıcısında bilgi ihlali Yapay zeka modelleri geliştiren bir şirketin, örneğin bilgisayar korsanlarının hassas özel bilgiler içerebilecek eğitim bilgilerini çalması gibi kendi bilgilerinin ihlal edilmesi ihtimali her zaman vardır. Aynı durum veri sızıntıları için de geçerli.
Riskleri azaltmak için yapılması gerekenler:
- Veri şifreleme ve anonimleştirme: Meraklı gözlerden gizlemek için verileri LLM’lerle paylaşmadan önce şifreleyin ve veri kümelerindeki kimliği belirlenebilir kişilerin gizliliğini korumak için anonimleştirme tekniklerini göz önünde bulundurun. Veri temizleme, modele girmeden önce eğitim verilerinden hassas ayrıntıları kaldırarak aynı amaca ulaşabilir.
- Gelişmiş erişim kontrolleri: Güçlü parolalar, çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) ve en az ayrıcalık politikaları, üretken yapay zeka modeline ve arka uç sistemlere yalnızca yetkili kişilerin erişebilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.
- Düzenli güvenlik kontrolü: Bu, BT sistemlerinizdeki LLM’yi ve üzerine inşa edildiği üretken yapay zeka modellerini etkileyebilecek güvenlik açıklarının ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir.
- Olay müdahale planlarını uygulayın: İyi prova edilmiş ve sağlam bir olay müdahale planı, kuruluşunuzun herhangi bir ihlali kontrol altına almak, düzeltmek ve ihlalden kurtulmak için hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı olacaktır.
- LLM sağlayıcılarının tüm ayrıntılarını inceleyin: Tüm tedarikçilerde olduğu gibi, LLM’yi sağlayan şirketin bilgi güvenliği ve gizlilik alanında sektörün en iyi uygulamalarını kullandığını kontrol edin. Kullanıcı verilerinin nerede işlenip saklandığına ve modeli eğitmek için kullanılıp kullanılmadığına ilişkin net açıklamalar olduğundan emin olun. Bilgiler ne kadar süreyle saklanıyor? Bilgiler üçüncü şahıslarla paylaşılıyor mu? Bilgilerinizi eğitim amaçlı kullanma tercihimi değiştirebilir miyim?
- Geliştiricilerin sıkı güvenlik önlemleri aldığından emin olun: Geliştiricileriniz kod oluşturmak için Yüksek Lisans kullanıyorsa, kusurların üretime sızma riskini azaltmak için güvenlik testi ve akran incelemesi politikalarını izlediklerinden emin olun.
Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
