Yapay Zeka Yardımcı Pilotu: İnovasyon Roketlerini Fırlatıyor
Favori uygulamalarınıza güç veren, çevrimiçi işlemlerinizi güvence altına alan ve dijital yaşamınızı sürdüren yazılımın, zekice gizlenmiş bir kod parçası tarafından alt edilebildiği ve ele geçirilebildiği bir dünya hayal edin. Bu, son siber gerilim filminin konusu değil; aslında yıllardır bir gerçektir. Yapay zekanın (AI) yazılım geliştirmede daha büyük bir rol üstlenmesiyle bunun olumlu ya da olumsuz yönde nasıl değişeceği, bu cesur yeni dünyaya ilişkin en büyük belirsizliklerden biridir.
Yapay Zekanın Güvenlik Paradoksu
Yapay zekanın akademik meraktan modern inovasyonun temel taşına sıçraması oldukça aniden gerçekleşti. Uygulamaları nefes kesici bir dizi alanı kapsıyor ve bir zamanlar bilim kurgu ürünü olan çözümler sunuyor. Ancak bu hızlı ilerleme ve benimseme, ilgili güvenlik önlemlerinin gelişimini geride bırakarak hem yapay zeka sistemlerini hem de yapay zeka tarafından oluşturulan sistemleri çeşitli karmaşık saldırılara karşı savunmasız bıraktı. Dejavu mu? Yazılım hayatımızın birçok alanını ele geçirirken de aynı şeyler oldu…
Birçok yapay zeka sisteminin kalbinde, “öğrenmek” ve karar vermek için kapsamlı veri kümelerine dayanan bir teknoloji olan makine öğrenimi bulunur. İronik bir şekilde, yapay zekanın gücü (çok büyük miktarda veriyi işleme ve bunlardan genelleme yapma yeteneği) aynı zamanda onun Aşil topuğudur. “İnternette ne bulursak bulalım”ın başlangıç noktası mükemmel eğitim verileri olmayabilir; ne yazık ki bu durumda kitlelerin aklı yeterli olmayabilir. Dahası, doğru araç ve bilgilerle donanmış bilgisayar korsanları, yapay zekayı hatalı kararlar alması veya kötü niyetli eylemlerde bulunması için kandırmak amacıyla bu verileri manipüle edebilir.
Artı İşaretindeki Yardımcı Pilot#
OpenAI Codex tarafından desteklenen GitHub Copilot , kodlamada yapay zekanın potansiyelinin bir kanıtıdır. Kod parçacıkları ve hatta tüm kod bloklarını önererek üretkenliği artırmak için tasarlanmıştır. Ancak birçok çalışma bu teknolojiye tamamen güvenmenin tehlikelerini vurguladı. Copilot tarafından oluşturulan kodun önemli bir kısmının, SQL enjeksiyonu ve arabellek taşmaları gibi yaygın saldırılara karşı güvenlik açıkları da dahil olmak üzere güvenlik açıkları içerebileceği gösterilmiştir.
“Çöp Girişi, Çöp Çıkışı” (GIGO) prensibi burada özellikle geçerlidir. Copilot da dahil olmak üzere yapay zeka modelleri mevcut veriler üzerinde eğitilir ve diğer Büyük Dil Modellerinde olduğu gibi bu eğitimin büyük kısmı denetlenmez. Bu eğitim verileri kusurluysa (açık kaynaklı projelerden veya Stack Overflow gibi büyük Soru-Cevap sitelerinden geldiği göz önüne alındığında bu çok mümkündür), kod önerileri de dahil olmak üzere çıktı bu kusurları devralabilir ve yayabilir. Copilot’un ilk günlerinde yapılan bir çalışma, Copilot tarafından CWE Top 25’teki örneklere dayalı olarak kodu tamamlamaları istendiğinde üretilen kod örneklerinin yaklaşık %40’ının savunmasız olduğunu ortaya çıkardı; bu da GIGO ilkesinin ve artırılmış güvenlik farkındalığı ihtiyacının altını çizdi. 2023’te yapılan daha büyük ölçekli bir çalışma ( GitHub’ın Copilot’u, koda güvenlik açıkları ekleme konusunda insanlar kadar kötü mü? ) biraz daha iyi sonuçlar elde etti, ancak yine de iyi olmaktan çok uzak: gerçek dünyadaki güvenlik açığı örneklerinden savunmasız kod satırını kaldırarak ve Copilot’tan bunu yapmasını isteyerek. Tamamlandığında güvenlik açığını yaklaşık 1/3 oranında yeniden oluşturdu ve güvenlik açığını yalnızca yaklaşık 1/4 oranında düzeltti. Ayrıca, eksik giriş doğrulamayla ilgili güvenlik açıkları konusunda da çok düşük performans göstererek her seferinde güvenlik açığına sahip kod üretti. Bu, bir güvenlik açığıyla başa çıkmak için ‘sihirli değnek’ benzeri çözümlerin (örneğin hazırlanmış ifadeler) mevcut olmaması durumunda, üretken yapay zekanın kötü niyetli girdilerle başa çıkmak için yetersiz donanıma sahip olduğunu vurgulamaktadır.
Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirmeyi Güvenli Hale Getirmenin Yolu
Yapay zekanın ve Copilot gibi araçların oluşturduğu güvenlik sorunlarının ele alınması, çok yönlü bir yaklaşım gerektirir:
Güvenlik Açıklarını Anlamak : Yapay zeka tarafından oluşturulan kodun, “geleneksel” olarak geliştirilen yazılımlarla aynı tür saldırılara karşı duyarlı olabileceğinin farkına varmak önemlidir.
Güvenli Kodlama Uygulamalarını Yükseltme : Geliştiricilerin, yapay zeka tarafından oluşturulan kodun nüanslarını dikkate alarak güvenli kodlama uygulamaları konusunda eğitilmesi gerekir. Bu, yalnızca potansiyel güvenlik açıklarını tanımlamayı değil, aynı zamanda riskleri etkili bir şekilde öngörmek ve azaltmak için yapay zekanın belirli kod parçacıklarını önerdiği mekanizmaları anlamayı da içerir.
SDLC’nin uyarlanması : Bu sadece teknoloji değil. Süreçler aynı zamanda yapay zekanın getireceği ince değişiklikleri de hesaba katmalıdır. Copilot söz konusu olduğunda genellikle kod geliştirmeye odaklanılır. Ancak gereksinimler, tasarım, bakım, test ve operasyonlar da Büyük Dil Modellerinden yararlanabilir .
Sürekli Dikkat ve İyileştirme : Yapay zeka sistemleri, güçlendirdikleri araçlar gibi sürekli olarak gelişmektedir. Bu gelişime ayak uydurmak, en son güvenlik araştırmalarından haberdar olmak, ortaya çıkan güvenlik açıklarını anlamak ve mevcut güvenlik uygulamalarını buna göre güncellemek anlamına geliyor.