Yapay zekâ araçları ve ajanları daha fazla kurumsal veriye eriştikçe kuruluşlar şu soruyla karşı karşıya: Her kullanıcının veya sistemin işini yapabilmesi için hassas verilerin asıl değerlerini görmesi gerekiyor mu?
Veri maskeleme, hassas bilgileri gerçekçi görünen ancak kullanılamayan değerlerle değiştirir. Ortaya çıkan veri, asıl bilgileri açığa çıkarmadan yazılım geliştirme, test ve analiz için gereken özellikleri koruyabilir. Kuruluşlar göreve bağlı olarak belirteçleştirme veya şifreleme kullanabilir ya da bir yapay zekâ sisteminin bir veri kümesine erişmesini engelleyebilir.
Hassas verileri bulmak zor olabilir. 2026 Thales Data Threat Report, ankete katılan kuruluşların %34'ünün verilerinin nerede saklandığını eksiksiz bildiğini, %39'unun ise verilerinin tümünü sınıflandırabildiğini belirtti. Kuruluşlar, veri koruma ve izleme için ortalama yedi farklı araç kullandığını bildirdi. Veriler bulut hizmetlerine, geliştirme ortamlarına ve yedeklere kopyalanabilir; hassas ayrıntılar yapılandırılmamış belgelerde de gizli kalabilir.
Veri güvenliği duruş yönetimi (DSPM), hassas bilgileri keşfetmeye ve sınıflandırmaya, bunların nerede bulunduğunu ve kimlerin ya da hangi sistemlerin erişebildiğini belirlemeye odaklanır. Kuruluşlar daha sonra erişimi kaldırmaya veya kısıtlamaya ya da maskeleme, belirteçleştirme ve şifreleme gibi korumalar uygulamaya karar verebilir.
Rapor ayrıca kuruluşların %61'inin saldırganların yapay zekâ uygulamalarını hedef aldığını söylediğini, başlıca hedefin hassas veriler olduğunu ortaya koydu. Makaleye göre bir veri tabanına erişim, yapay zekâ sistemine içindeki tüm ham değerleri otomatik olarak görme hakkı vermemeli. En az ayrıcalık ilkesini verilere uygulamak, bir görev için gereken bilgileri açarken geri kalanını korumak anlamına gelir.
Yorumlar
0Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yazın.