Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Güvenlik Riskleri
YZ ve MÖ sistemlerinin güvenliği, verilerin bütünlüğünü ve modellerin güvenilirliğini korumak için kritik bir gereklilik haline gelmiştir.
25 Ağustos 2025
Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri, verilerden öğrenerek karmaşık kararlar alabilen sistemler sunar. Bu sistemlerin güvenliği, hem modellerin hem de verilerin yetkisiz erişim ve manipülasyona karşı korunmasını sağlayan teknik ve idari adımları içerir.
YZ sistemleri model yanıltma, veri zehirleme, model çalma, hassas bilgilerin açığa çıkması ve yanlış karar mekanizmaları gibi tehditlerle karşı karşıya kalabilir. Bu riskler bireylerin mahremiyetini zedeleyebileceği gibi kritik sistemlerde ciddi zararlar da oluşturabilir.
Makine öğrenimi modelleri, kullanılan verinin kalitesine ve modelin yapısına bağlı olarak farklı güvenlik açıkları barındırabilir. Adversarial saldırılar, tersine mühendislik ve veriden bilgi sızması en yaygın zafiyetler arasında yer alır.
YZ hem saldırılar için bir araç hem de savunma mekanizması olabilir. AI destekli saldırılar daha gelişmiş hale gelirken, aynı zamanda AI tabanlı savunma çözümleri (anomali tespiti, otomatik tepki sistemleri) de siber tehditlerle mücadelede önemli rol üstlenir.
Adversarial saldırılar, modele bilinçli olarak tasarlanmış yanıltıcı veriler vererek hatalı sınıflandırmalara yol açar. Bu saldırılar özellikle görüntü işleme, ses tanıma ve doğal dil işleme alanlarında etkili sonuçlar doğurur.
Model zehirleme (data poisoning) ise öğrenme sürecine kasıtlı olarak hatalı veri eklenmesiyle gerçekleşir. Böylece model yanlış öğrenmeye başlar ve uzun vadede işlevselliğini kaybeder.
Model çalma ve tersine mühendislik, sınırlı sayıda sorgu ile modelin davranışını çözümleyip yeniden oluşturulmasını kapsar. Bu durum fikri mülkiyet hakları ve güvenlik açısından risklidir.
Veri kalitesindeki sorunlar, önyargılı veya eksik veri kümeleri modellerin güvenilirliğini zayıflatır. Bu durum hem kararların doğruluğunu hem de sistem güvenliğini doğrudan etkiler.
YZ tabanlı saldırılar otomatik hedef seçme, zafiyet analizi ve phishing içerik üretimi gibi alanlarda saldırganlara avantaj sağlar.
Önlem olarak; veri güvenliği, çok faktörlü erişim kontrolü, adversarial tespit sistemleri, tehdit modelleme ve güvenli geliştirme ilkeleri uygulanmalıdır. Ayrıca, federated learning ve explainable AI gibi yeni yaklaşımlar daha güvenli modellerin ortaya çıkmasına katkı sunar.
Gelecekte daha karmaşık saldırı yöntemleri gündeme gelecek olsa da, yapay zekâ aynı zamanda savunmanın en güçlü bileşenlerinden biri haline gelecektir.