YZ Çıkarım Güvenliği: Artan Maliyetler ve Savunma Stratejileri

Yapay zeka sistemlerinizin çıkarım aşamasındaki gizli maliyetleri nelerdir? Siber güvenlik riskleri, TSM’nizi nasıl etkiliyor? Keşfedin!

Haberler İnovasyon

29.06.2025

A⁺

A^-

“`html

Giriş

Bu makale, yapay zeka (YZ) sistemlerinin işletmeler için sunduğu devrim niteliğindeki fırsatlara odaklanırken, aynı zamanda bu sistemlerin konuşlandırılması sırasında ortaya çıkan ve genellikle göz ardı edilen güvenlik maliyetlerini incelemektedir. Özellikle, YZ’nin gerçek zamanlı iş değerine dönüştüğü “çıkarım aşaması” (inference layer) olarak adlandırılan kritik noktada artan siber güvenlik riskleri ve bu risklerin toplam sahip olma maliyetini (TSM) nasıl etkilediği ele alınmaktadır. Makalede, çıkarım aşamasındaki güvenlik açıklarının, uyumluluk maliyetlerini, marka itibarını ve müşteri güvenini nasıl olumsuz etkilediği, ayrıca, başarılı bir YZ uygulaması için maliyet yönetimi ve sağlam bir güvenlik stratejisinin önemi vurgulanmaktadır.

YZ Çıkarım Aşamasının Artan Maliyetleri

Yapay zekanın hızla benimsenmesi, özellikle “çıkarım” olarak bilinen aşamada beklenmedik maliyet artışlarına yol açmaktadır. Bu aşama, YZ modellerinin gerçek dünya verileriyle etkileşime girdiği ve iş değerinin üretildiği kritik bir noktadır. Siber saldırganlar, bu aşamayı hedef alarak, veri sızıntıları, hizmet aksamaları ve model manipülasyonları yoluyla ciddi zararlar verebilmektedir. CrowdStrike Americas saha CTO’su Cristian Rodriguez’in RSAC 2025’te belirttiği gibi, çıkarım aşaması “bir sonraki içeriden gelen risk” haline gelmektedir. Bu durum, kuruluşların YZ projelerine ayırdıkları bütçelerin artmasına ve başlangıçtaki yatırım getirisi (YG) beklentilerinin düşmesine neden olmaktadır. Örneğin, bir güvenlik ihlalinin tespiti ve çözümü 5 milyon dolardan fazla maliyete yol açabilirken, uyumluluk düzenlemeleri yüz binlerce dolarlık ek harcamalar gerektirebilir. WinWire CTO’su Vineet Arora’nın da belirttiği gibi, birçok kuruluşun YZ altyapısını güvence altına almaya odaklanması, çıkarım aşamasını ihmal etmelerine yol açmakta ve bu da sürekli izleme sistemleri, gerçek zamanlı tehdit analizi ve hızlı yama mekanizmaları için öngörülmeyen maliyetlere neden olmaktadır.

Tehditler ve Savunma Stratejileri

Yapay zeka sistemlerini hedef alan tehditler, günümüz siber güvenlik manzarasının önemli bir parçası haline gelmiştir. OWASP (Açık Web Uygulama Güvenliği Projesi) tarafından belirlenen LLM (Büyük Dil Modeli) Top 10 listesi, bu tehditleri sınıflandırmakta ve çeşitli saldırı vektörlerini ortaya koymaktadır. Bu saldırı vektörleri arasında, istem enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme, eğitim verisi zehirlenmesi, model reddi hizmeti, tedarik zinciri ve eklenti açıkları, hassas bilgi ifşası, aşırı yetki ve model hırsızlığı bulunmaktadır. Bu tehditlere karşı savunma, temel güvenlik prensiplerine dönüşü ve modern bir yaklaşımla uygulanmasını gerektirmektedir. Bu kapsamda, kimlik yönetimi, bulut güvenlik duruş yönetimi (CSPM) ve veri yönetimi gibi temel güvenlik katmanlarının güçlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Aynı zamanda, çalışanların yetkisiz YZ araçları kullanımını engelleyen “gölge YZ” (shadow AI) gibi gizli risklerin de ele alınması gerekmektedir. Başarılı bir savunma stratejisi için, çıkarım güvenliğine başlangıçtan itibaren bütçe ayrılması, gerçek zamanlı izleme ve doğrulama sistemlerinin uygulanması ve sıfır güven (zero trust) mimarisinin benimsenmesi gerekmektedir. Bu stratejiler, kuruluşların YZ yatırımlarının YG’sini korumalarına, marka itibarını güçlendirmelerine ve düzenleyici uyumluluğu sağlamalarına yardımcı olacaktır.

Sonuç

Yapay zekanın işletmeler için sunduğu potansiyel büyük olmakla birlikte, bu potansiyelin tam olarak gerçekleştirilebilmesi, YZ sistemlerinin güvenliğinin sağlanmasına bağlıdır. Makalede vurgulandığı gibi, çıkarım aşamasındaki güvenlik açıkları, kuruluşların TSM’sini önemli ölçüde artırabilir, yatırım getirisini olumsuz etkileyebilir ve marka itibarını zedeleyebilir. Bu nedenle, güvenlik, YZ projelerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmelidir. CISO’ların (Bilgi Güvenliği Yöneticisi) ve CFO’ların (Finans Yöneticisi) işbirliği, güvenlik yatırımlarının maliyetini haklı çıkarmak ve bu yatırımların işletmenin finansal performansına katkısını ölçmek için hayati öneme sahiptir. Bu, çıkarım aşaması güvenliğine yönelik stratejik yatırımların, hem maliyet tasarrufu hem de gelir artışı sağlayabileceği, ayrıca düzenleyici uyumluluğu garanti altına alabileceği anlamına gelir. Bu yaklaşım, güvenlik yatırımlarını bir maliyet merkezi olarak değil, YZ’nin sürdürülebilir büyümesi için bir “güçlendirici” olarak konumlandırır. Kuruluşlar, yapay zeka sistemlerinin güvenliğini sağlamak için proaktif bir yaklaşım benimsemeli, temel güvenlik prensiplerini uygulamalı, gelişmiş tehdit algılama ve önleme mekanizmalarını kullanmalı ve çalışanları eğitmelidir. Bu stratejik yaklaşım, kuruluşların YZ yatırımlarından en iyi şekilde yararlanmalarını ve gelecekteki başarılarını güvence altına almalarını sağlayacaktır. Telesign’dan Schreier’in de belirttiği gibi, “Yapay zeka çıkarım risklerini, dijital kimlik ve güven merceğinden görüyoruz. Güvenliği, erişim kontrolleri, kullanım izleme, oran sınırlaması ve davranışsal analizler kullanarak YZ araçlarımızın tüm yaşam döngüsüne dahil ediyoruz ve bu sayede müşterilerimizi ve son kullanıcılarını ortaya çıkan tehditlerden koruyoruz.”

“`