Yapay zeka, internetin onlarca yıl önce yaptığı gibi çalışma, yaratma ve karar verme şeklimizi yeniden şekillendiriyor.
Görevleri otomatikleştirmekten kod oluşturmaya ve verileri analiz etmeye kadar farklı sektörlerdeki çalışanlar, Yapay zeka araçları daha hızlı ve daha akıllı çalışmak için.
Ancak çoğu kuruluşta bunun nasıl, nerede veya neden kullanıldığına dair görünürlük yoktur.
LevelBlue Tehdit İstihbaratı biriminde güvenlik araştırmacısı.
Yapay zeka araçlarının, bir kuruluşun onayı veya denetimi olmaksızın çalışanlar tarafından izinsiz kullanılması BT yönetimi Gölge AI olarak bilinir.
Yapay zeka çıktılarına körü körüne güven, zayıf siber güvenlik eğitimive açık bir yönetim eksikliği, hassas verilerin, fikri mülkiyetin ve hatta karar alma süreçlerinin kurumsal kontrolün dışına çıkmasına neden oluyor. Verimlilik aracı olarak başlayan şey aynı zamanda görünmeyen tehditleri de körüklüyor.
Bu yazıda Shadow AI’nin yükselişine neyin sebep olduğunu, işletmeler için oluşturduğu riskleri ve sorun daha da büyümeden kurumların görünürlüğü ve kontrolü yeniden kazanmak için neler yapabileceğini keşfedeceğim.
Gölge Yapay Zeka Artışının Nedeni Ne?
Shadow AI’nin hızlı yükselişi kötü niyetli bir niyetin sonucu değil, daha ziyade farkındalık ve eğitim eksikliğinin bir sonucu. Yapay zekayı kişisel yaşamlarında kullanan çalışanlar, şirket onaylı sistemler için güvenli olduklarını varsayarak genellikle aynı araçları iş yerlerine de getiriyor. Çoğu kişi için kişisel ve profesyonel kullanım arasındaki çizgi bulanıklaştı.
Yapay zeka araçlarının hızla gelişmesiyle birlikte bazı kuruluşlar, işyerinde uygun yapay zeka kullanımının nelerden oluştuğu konusunda henüz net politikalar veya eğitim yönergeleri oluşturmadı.
Açık bir rehberlik olmadan çalışanlar kendi başlarına deney yaparlar. Benzer şekilde, yapay zeka araçlarının rahatlığı ve popülaritesi çoğu zaman algılanan riskten daha ağır basmaktadır. Birçok yönden çalışanların bir zamanlar onaylanmamış SaaS araçlarına yöneldiği Shadow IT’nin ilk günlerini yansıtıyor. mesajlaşma uygulamaları üretkenliği hızlandırmak.
Ancak bu sefer riskler çok daha yüksek çünkü Shadow IT’den farklı olarak Shadow AI yalnızca verileri taşımakla kalmıyor; Verileri dönüştürür, ortaya çıkarır ve onlardan öğrenir, görünmeyen güvenlik açıklarını ve daha yüksek riskleri ortaya çıkarır.
Shadow AI’nın Temel Riskleri
Yönetilmeyen yapay zekanın benimsenmesi bir dizi riski beraberinde getirir. En acil endişe, bu yılki DeepSeek ihlalinin de vurguladığı bir sorun olan veri sızıntısıdır. Çalışanlar gizli bilgileri halka açık yapay zeka araçlarına aktardıklarında, bu veriler günlüğe kaydedilebilir, saklanabilir ve hatta gelecekteki modelleri eğitmek için kullanılabilir. Bu, GDPR veya HIPAA gibi veri koruma yasalarının ihlal edilmesine ve hatta bazı durumlarda veri casusluğuna bile yol açabilir.
Hassas bilgilerin saklanması sunucular Bağlantısız ülkelerde bulunan veriler, potansiyel veri hırsızlığı veya jeopolitik gözetim konusunda endişeleri artırıyor. Bu nedenle ABD ve Avrupa’daki birçok devlet kurumu, DeepSeek’in kendi kuruluşlarında kullanımını yasakladı.
Bir diğer önemli risk ise yasal ve düzenleyici yükümlülüklerdir. Çalışanlar, doğruluklarını veya yasallıklarını doğrulamadan yapay zeka tarafından oluşturulan çıktılara güvendiklerinde, telif hakkı ihlalleri ve gizlilik ihlallerinden tam ölçekli uyumluluk hatalarına kadar ciddi sonuçlara kapıyı açmış olurlar.
Kişisel veya hassas bilgilerin harici modellerle izinsiz paylaşılması aynı zamanda ihlal bildirimlerini, düzenleyici soruşturmaları ve sözleşme ihlallerini tetikleyerek kurumu yüksek maliyetli para cezalarına ve itibar kaybına maruz bırakabilir.
Bu riskler, titreşim kodlaması ve ajansal yapay zeka gibi yeni ortaya çıkan trendlerle daha da artıyor. Bazı durumlarda kod, inceleme yapılmadan doğrudan üretime dağıtılır.
Bu kusurlar, istismar edilene kadar gizli kalabilir. Ajansal yapay zeka daha da geniş bir endişe yaratıyor. İş akışlarını otomatikleştirmek veya çalışanlara yardımcı olmak için oluşturulan dahili yapay zeka aracılarına genellikle kurumsal verilere aşırı derecede izin veren erişim izni veriliyor.
Sıkı kontroller olmadan hassas sistemlere arka kapı haline gelebilirler, gizli kayıtları açığa çıkarabilirler veya istenmeyen eylemleri tetikleyebilirler. Bu uygulamalar birlikte saldırı yüzeyini, çoğu kuruluşun tespit edebileceğinden veya kontrol altına alabileceğinden daha hızlı gelişen şekillerde genişletir.
Yapay zeka çıktılarına körü körüne güvenmek de aynı derecede endişe verici. Kullanıcılar bu sistemlere alıştıkça inceleme düzeyleri düşer. Yanlış veya önyargılı sonuçlar iş akışları boyunca kontrolsüz bir şekilde yayılabilir ve onaylanan ortamların dışında kullanıldığında BT ekipleri, hataları tanımlamak veya olayları araştırmak için gereken görünürlüğü kaybeder.
Gölge Yapay Zeka Tehditini Ele Alma ve Azaltmada Görünürlük Neden Önemlidir?
Shadow AI’yi ele almak görünürlükle başlar. Kuruluşlar göremedikleri şeyleri koruyamazlar ve şu anda birçoğunun ağlarında yapay zeka araçlarının nasıl kullanıldığına dair çok az bilgisi var veya hiç bilgisi yok.
İlk adım, yapay zekanın nerede kullanıldığını değerlendirmek ve neyin onaylandığını, neyin kısıtlandığını ve yapay zekanın hangi koşullar altında kullanılabileceğini tanımlayan açık, güncel politikalar oluşturmaktır. Şirket çapında eğitim, çalışanların büyük dil modellerini kullanmanın hem faydalarını hem de risklerini anlamalarına yardımcı olmak açısından aynı derecede kritik öneme sahiptir (Yüksek Lisans’lar).
Şirketler aynı zamanda doğru kaynakları da sağlamalıdır. Çalışanlar, iş ihtiyaçlarını karşılayan onaylanmış yapay zeka araçlarına erişime sahip olduğunda, yetkisiz olanları arama olasılıkları çok daha az olur. GeliştiricilerÖrneğin, özel kod veya müşteri verilerini açığa çıkarmadan yapay zekadan güvenli bir şekilde yararlanmak için güvenli ortamlarda barındırılan özel modellere ihtiyaç duyulabilir.
Daha sonra kuruluşların yapay zekayı güvenlik mimarilerine entegre etmeleri gerekiyor. Belirli LLM’lerin erişimi için ayrıcalıklı erişim yönetimi uygulanmalı ve yalnızca yetkili kullanıcıların hassas sistemler veya veri kümeleriyle etkileşime girebilmesi sağlanmalıdır. Güvenlik ekipleri ayrıca Shadow AI kullanımını tespit etmek ve engellemek için CASB, DLP veya proxy filtreleme gibi teknik kontrolleri de kullanmalıdır.
Sonuçta Shadow AI politikanızı beklemeyecektir. Zaten kuruluşlar arasındaki iş akışlarını, kararları ve veri akışlarını şekillendiriyor. Seçim yapay zekaya izin verip vermemek değil, onu yönetip yönetmemektir.
Yapay zeka kullanımlarına görünürlük, kontrol ve hesap verebilirlik getiren kuruluşlar, inovasyonu güvenli bir şekilde gerçekleştirebilir ancak Gölge Yapay Zeka’yı göz ardı etmek, bunu ortadan kaldırmayacaktır. Bununla doğrudan yüzleşmek, nasıl kullanıldığını anlamak ve riskler sizi yönetmeden önce yönetmek çok daha iyidir.
En iyi kodsuz platformları derecelendirdik.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro