LLM’ler ile bulut güvenliği arasındaki ilişkiyi, bu gelişmiş modellerin nasıl tehlikeli olabileceğini ve bulut tabanlı sistemlerin genel güvenlik duruşunu iyileştirmek için bunlardan nasıl yararlanılabileceğini ele alarak inceleyelim. Basitçe söylemek gerekirse, bir büyük dil modeli (LLM) insan dilini anlamak ve oluşturmak için tasarlanmış bir yapay zeka programıdır. İnternetten alınan çok büyük miktarda metin verisini, grameri, bilgileri ve muhakeme kabiliyetlerini öğrenir. Bir LLM bu bilgilerden yararlanarak soruları cevaplayabilir, metinler oluşturabilir ve hatta kullanıcılarla sohbet edebilir. LLM’ye örnek olarak OpenAI’dan ChatGPT, Google’dan Bard ve Microsoft’tan yeni Bing arama motoru gösterilebilir.
Bulut bilişim teknoloji ortamındaki hakimiyetini sürdürürken bulutta yerleşik servislerin ve verilerin güvenliğini sağlamak her zamankinden daha fazla önem kazanıyor. Büyük dil modellerinin (LLM’ler) geliştirilmesi de bulut güvenliğini artırma konusunda ciddi umut vaat ediyor.
LLM’nin Riskleri
LLM teknolojisi her ne kadar devrim niteliğinde olsa da henüz emekleme aşamasında. Yapay zeka araştırmacılarının henüz aşamadığı sorunlar ve kısıtlamalar olduğu da biliniyor. Öte yandan bu sorunlar bazı uygulamalar açısından için cazip bir fırsat anlamına da gelebiliyor. Halka açık her tür araç gibi LLM de hem zararsız hem kötü niyetli amaçlarla kullanılabiliyor. Yapay zekanın üretici özelliği sayesinde toplum için faydalı ve doğru içerik kadar tüketiciler için yanıltıcı ve yanlış bilgiler de yaratabiliyor.
Riskli Özellikler
Halüsinasyon
LLM, girdi bağlamına veya model bilgisine dayandırılamayan çıktılar üretebiliyor. Bu durum da dil modelinin, girdiyle mantıken tutarlı olmayan veya anlamsal olarak hatalı olsa dahi insan okuyucuya makul gelen bir metin üretmesi anlamına geliyor.
Taraflılık
LLM uygulamalarının çoğu önceden eğitilmiş modellere dayanıyor çünkü sıfırdan bir model yaratmak çoğu şirkete fazla pahalı geliyor. Bununla birlikte mükemmel dengeli eğitim verileri olmadığı için her model her zaman belirli açılardan taraflı oluyor. Örneğin, eğitim verileri Çince metinlerden daha çok İngilizce metin içerebilir veya liberalizm hakkındaki bilgiler muhafazakarlığa kıyasla daha fazla olabilir. İnsanlar bu modellerin önerdiklerine güvendiği zaman da önyargıları adil olmayan veya ayrımcı kararlara yol açabilir.
Tutarlılık
LLM her zaman aynı girdilerle aynı çıktıları üretmeyebilir. Altta yatan işleyişlerine bakıldığında LLM’ler, belirli olasılık dağılımları bazında bir sonraki kelimeyi tahmin etmeye devam eden olasılığa dayalı modellerdir.
Filtreleri Pas Geçme
LLM araçlarında genellikle modellerin müstehcenlik ve şiddet gibi istenmeyen veya özel içerikler üretmesini önlemek için güvenlik filtreleri bulunuyor. Bununla birlikte, bu tür filtreler bazen girdilerin manipüle edilmesiyle (komut ekleme gibi) pas geçilebiliyor. Araştırmacılar, ChatGPT’ye yakışıksız metinler üretme veya asılsız öngörülerde bulunma konusunda başarıyla talimat vermek için teknikler olduğunu ortaya koyuyor.
Veri Gizliliği
LLM yapısı gereği ancak şifrelenmemiş girdileri alabiliyor ve şifrelenmemiş çıktılar üretebiliyor. Özel bir LLM’nin OpenAI gibi bir hizmet olarak sunulduğu durumlarda servis sağlayıcılar çok büyük miktarda hassas veya gizli bilgi biriktiriyor. Bir süre önce meydana gelen hesap ele geçirme ve sorgu sızdırma olaylarında görüldüğü gibi de bir veri ihlali felaket sonuçlara yol açabiliyor.
Kötü Niyetli Kullanımlar
Yanlış Bilgi ve Dezenformasyon
LLM’ler gelişmiş dil üretme yetkinlikleri sayesinde ikna edici ama yanlış içerikler yaratabiliyor. Bu durum da sahte haberlerin, komplo teorilerinin veya kötü niyetli söylemlerin yayılmasına katkıda bulunuyor.
Sosyal Mühendislik Saldırıları
Kötü niyetli aktörler, phishing (kimlik avı) e-postaları ve deep fake (derin sahte) içerik gibi sofistike sosyal mühendislik saldırıları düzenlemek için LLM’leri silahlandırabiliyor.
Fikri Mülkiyet Haklarının İhlali
LLM’ler ayrıca telif hakkıyla korunan veya tescilli materyallere çok benzeyen içerikler üretmek için de kullanılabiliyor. Bu durum rekabet avantajını korumak için fikri mülkiyetten yararlanan şirketler açısından bir risk oluşturuyor.
Saldırı Araçları Yaratma
Yapay zekanın üretme kabiliyetinden kaynak kodunu denetlemek ve yeni kod yazmak için kullanıldığı da biliniyor. Araştırmacılar, yapay zekanın fidye yazılımı gibi kötü niyetli kodlar yazabileceğini de kanıtladı. Siber suçluların saldırgan komutlar yazmak için ChatGPT’den yararlandığı da bildiriliyor.
Bulut Güvenliğinde LLM Kullanım Vakaları
Bununla birlikte doğru kullanıldığı zaman LLM’den bulut güvenliğini artırmak için de yararlanılabiliyor.
Tehdit Algılamayı ve Tepki Vermeyi Otomatikleştirme
LLM’lerin bulut güvenliği bağlamındaki en önemli faydalarından birini tehdit algılama ve tepki verme süreçlerini bütünsel hale getirme kabiliyeti oluşturuyor. LLM’ler doğal dil anlayışını ve makine öğrenmesini entegre ederek çok büyük miktarda verinin içinde ve kullanıcı davranış kalıplarında gizlenen potansiyel tehditleri tespit edebiliyor. LLM’ler yeni verilerden sürekli öğrenerek ortaya çıkan güncel tehditlere uyum sağlayabiliyor ve gerçek zamanlı tehdit bilgileri sağlayarak şirketlerin güvenlik olaylarına hızla ve verimli bir biçimde tepki verebilmesine yardımcı oluyor.
Güvenlik Uyumunu İyileştirme
Düzenleyici çerçeveler evrim geçirmeye devam ederken şirketler de çeşitli güvenlik standartları ve gereklilikleri ile ‘uyumu sürdürme’ zorluğuyla karşılaşıyor. LLM’lerin yönetmelikler gibi metinleri analiz etmek ve yorumlamak için kullanılması, şirketlerin gerekli güvenlik kontrollerini kolayca anlamasını ve uygulamaya koymasını sağlıyor. LLM’ler uyum yönetimini otomatikleştirerek güvenlik ekiplerinin üzerindeki yükü ciddi ölçüde azaltabiliyor ve başka kritik görevlere odaklanmalarını sağlayabiliyor.
Bu durum özellikle Prisma Cloud gibi uyum ağırlıklı ürünler açısından ve ürünü yöneten müşterinin belirli regülasyonlarla uyum için çalıştığı hallerde daha da önem kazanıyor.
Sosyal Mühendislik Saldırılarını Önleme
Phishing (kimlik avı) ve pretexting (kandırarak bilgi çalma) gibi sosyal mühendislik saldırıları, bulut güvenliğine yönelik en yaygın tehditler arasında yer alıyor. Şirketler iletişim kalıplarını analiz etmek ve potansiyel tehditleri tespit etmek için LLM’lerden yararlanarak sosyal mühendislik saldırılarını proaktif bir şekilde algılayıp engelleyebiliyor. LLM’ler gelişmiş dil anlama yetkinlikleriyle meşru ve kötü niyetli iletişimler arasındaki ince farkları ayırt ederek bulut tabanlı sistemler için ilave bir koruma katmanı sağlayabiliyor.
Olay Tepki İletişimini İyileştirme
Etkin iletişim, bulut güvenliğinde olaylara tepki vermenin kritik bir unsurunu oluşturuyor. LLM’lerin doğru ve zamanında raporlar oluşturmak için kullanılabilmesi sayesinde güvenlik ekiplerinin, olayların yapısını anlaması ve tepki girişimlerini koordine etmesi kolaylaşıyor. LLM’ler ayrıca paydaşlarla kısa ve öz iletişim yaratmak için kullanılabiliyor ve şirketlerin güvenlik ihlalleriyle ilişkili itibar risklerini yönetmelerine yardımcı oluyor.
Prisma Cloud ve AI
LLM, AI ve ML, Prisma Cloud’un yabancısı olmadığı teknolojiler. Müşterilerimizin bulut güvenliğini çeşitli yollarla geliştirmek için halen bu teknolojilerden yararlanıyoruz. Örneğin Prisma Cloud, bulut ortamlarına karşı başlatılan saldırıları tespit etmesine yardımcı olmak amacıyla makine öğrenmesi tabanlı UEBA anomali politikalarından oluşan kapsamlı bir set sunuyor. Bu politikalar sürekli olarak her ortamdaki mevcut nesnelerin aktivitelerinden üretilen etkinlik loglarını inceliyor ve herhangi bir kötü niyetli faaliyet olup olmadığını arıyor.
Prisma Cloud’un teknolojik gelişmelerin önünde yer alma taahhüdü, üretici yapay zeka çağında ortaya çıkan en güncel tehditleri ve riskleri öngörmemizi ve proaktif bir biçimde ele almamızı sağlıyor. Güvenlik operasyonlarını bütünsel ve kesintisiz hale getirmek, yeni tehditleri tespit etmek ve güvenlik açıklarını verimlilikle kapatmak için sürekli olarak yapay zekanın gücünden yararlanıyoruz. Üretici yapay zekanın kısıtlamalarını ve risklerini dikkate alarak son derece temkinli bir şekilde ilerleyecek ve müşterilerimizin güvenliğine ve gizliliğine öncelik vereceğiz.
