Yapay zeka asistanları saldırılara karşı dirençli mi?

Softtech Veri ve Yapay Zeka Uygulamaları Takım Lideri Mehmet Taşan, büyük dil modellerinin (Large Language Models – LLM) kullanımındaki fırsatlar ve zorlukları Wise TV’ye anlattı.

Ağları kullanırken biz büyük dil modellerinden yararlanıyoruz. Büyük dil modellerinin de çok büyük eğitim setleri var. Bu eğitim setleri, devasa boyuttaki verilerle eğitildiği için bazen anlamsız veriler veya önyargı dediğimiz verilerle eğitilebilir. Aynı zamanda büyük dil modellerinin halüsinasyon görme gibi bazı dezavantajları da var. Halüsinasyon görmek, sizin sorduğunuz soruyla ilgili değil, tamamen kendisinin kafasına göre ürettiği bazı cevaplar üretmesi demek. Asistana bir soru geldiği zaman, onları her zaman çift kat bir evreden geçiriyoruz. Yani cevabı olduğu gibi bir kullanıcıya veya müşteriye yansıtmıyoruz, gelen cevabı daima bir doğrulama sürecinden geçiriyoruz. Bir de işin saldırı kısmı var. Nasıl internet bankacılığı, mobil bankacılık gibi uygulamaları devreye alırken eskiden bir sızma testinden geçiriyorduk, yeni geldiğimiz dünyada da asistanları veya ‘agent’ dediğimiz yazılımları devreye alırken onları da ‘red teaming’ dediğimiz sızma testlerinden geçiriyoruz. Bunları da genellikle bu işin uzmanı olan üçüncü parti firmalara yaptırıyoruz çünkü bunlar asistanlara farklı cevaplar verdirebilir. Kötü niyetli kullanıcılar bazen bizim kullandığımız programları ele geçirebiliyor. Bu saldırıları önlemek için de bazı güvenlik cihazı dediğimiz yazılım katmanları kullanıyoruz. Bunları da yaparken yine yapay zeka modellerinden yararlanıyoruz. Bu sefer büyük dil modelleri değil ama daha çok geleneksel kullandığımız makine öğrenmesi veya derin öğrenme ile eğitilen modelleri kullanarak bu gelen çirkin saldırıları önlemeye çalışıyoruz.

Büyük Dil Modellerinin Gücü ve Sınırları

Büyük dil modelleri, günümüzün en etkili yapay zeka araçlarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu modeller, devasa boyutlardaki veri setleri ile eğitilerek, insan benzeri metinler üretebilme kapasitesine sahiptir. Ancak, bu modellerin gücü kadar bazı sınırlamaları da bulunmaktadır. Eğitim süreçlerinde kullanılan verilerin çeşitliliği ve kalitesi, modellerin performansını doğrudan etkileyebilir. Bu nedenle, büyük dil modellerinin kullanımı sırasında dikkat edilmesi gereken birçok faktör bulunmaktadır.

Önyargı ve Anlamsız Veriler

Büyük dil modelleri, geniş veri setleri ile eğitildiği için bazen önyargılı veya anlamsız verilerle karşılaşabilir. Bu durum, modellerin çıktılarında beklenmedik sonuçlara yol açabilir. Önyargı, modelin belirli bir konu veya grup hakkında taraflı sonuçlar üretmesine neden olabilir. Bu tür durumları önlemek için, eğitim verilerinin dikkatlice seçilmesi ve modellenmesi gerekmektedir.

Halüsinasyon Problemi

Halüsinasyon, büyük dil modellerinin en büyük dezavantajlarından biridir. Model, kullanıcıdan gelen sorulara yanıt verirken, bazen tamamen kendi uydurduğu cevaplar üretebilir. Bu durum, kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir ve yanlış bilgilendirmeye yol açabilir. Bu nedenle, modellerin çıktıları dikkatlice incelenmeli ve doğrulanmalıdır.

Çift Katmanlı Doğrulama Süreci

Büyük dil modellerinin ürettiği cevapların doğruluğunu sağlamak için çift katmanlı bir doğrulama süreci uygulanmaktadır. Bu süreç, modelin ürettiği yanıtların kullanıcıya iletilmeden önce bir doğrulama aşamasından geçmesini sağlar. Bu sayede, yanlış veya yanıltıcı bilgilerin kullanıcıya ulaşması engellenir.

Siber Güvenlik ve Sızma Testleri

Yapay zeka tabanlı sistemlerin güvenliğini sağlamak için sızma testleri büyük önem taşır. İnternet bankacılığı ve mobil bankacılık gibi uygulamalarda olduğu gibi, yapay zeka asistanları da sızma testlerinden geçirilmelidir. Bu testler, sistemlerin güvenlik açıklarını tespit etmek ve kötü niyetli saldırılara karşı önlem almak için kullanılır.

Üçüncü Parti Güvenlik Firmaları

Sızma testleri genellikle bu alanda uzmanlaşmış üçüncü parti firmalar tarafından gerçekleştirilir. Bu firmalar, yapay zeka sistemlerinin güvenliğini sağlamak için çeşitli testler ve analizler yapar. Bu sayede, sistemlerin güvenliği artırılır ve kullanıcı verileri korunur.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme ile Güvenlik

Büyük dil modellerinin yanı sıra, makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri de güvenlik alanında kullanılmaktadır. Bu teknikler, kötü niyetli saldırıları tespit etmek ve önlemek için etkili bir şekilde kullanılabilir. Yapay zeka tabanlı güvenlik sistemleri, sürekli olarak güncellenerek, yeni tehditlere karşı daha dirençli hale getirilmektedir.

Özet

Büyük dil modelleri, yapay zeka dünyasında devrim niteliğinde bir gelişme olarak kabul edilmektedir. Ancak, bu modellerin kullanımı sırasında dikkat edilmesi gereken birçok faktör bulunmaktadır. Önyargı, halüsinasyon ve güvenlik gibi konular, büyük dil modellerinin etkinliğini etkileyebilir. Bu nedenle, modellerin çıktıları dikkatlice incelenmeli ve doğrulanmalıdır. Ayrıca, siber güvenlik önlemleri alınarak, yapay zeka sistemlerinin güvenliği sağlanmalıdır. Üçüncü parti firmalar ve makine öğrenmesi teknikleri, bu süreçte önemli bir rol oynamaktadır.