Suni zeka birçok sektörü dönüştürüyor, sadece fazlaca azı siber güvenlik kadar trajik. Siber suçlar hızla artarken ve beceri boşlukları genişlerken suni zekanın güvenliğin geleceği olduğu giderek daha açık hale geliyor, sadece bazı zorluklar devam ediyor. Son zamanlarda artan ilgi görülen bir tanesi, suni zekada açıklanabilirlik talebidir.
Suni zeka araçları olarak suni zekanın açıklanabilirliğiyle ilgili endişeler arttı ve eksiklikleri daha çok ilgi odağı oldu. Siber güvenlikte öteki uygulamalar kadar mühim mi? İşte daha yakından bir bakış.
Suni Zekada Açıklanabilirlik Nedir?
Açıklanabilirliğin siber güvenliği iyi mi etkilediğini bilmek için ilk olarak herhangi bir bağlamda niçin mühim bulunduğunu anlamalısınız. Açıklanabilirlik, pek fazlaca sektörde suni zekanın benimsenmesinin önündeki en büyük engeldir ve temel olarak tek bir niçin vardır: itimat.
Günümüzde birçok AI modeli kara kutulardır, şu demek oluyor ki kararlarına iyi mi ulaştıklarını göremezsiniz. KARŞILIKLA, açıklanabilir AI (XAI), modelin verileri iyi mi işlediği ve yorumladığı mevzusunda tam şeffaflık sağlar. Bir XAI modeli kullandığınızda, çıktısını ve onu bu sonuçlara götürmüş olan muhakeme dizisini görebilir ve bu karar alma sürecinde daha çok itimat oluşturabilirsiniz.
Bunu bir siber güvenlik bağlamına oturtmak için, otomatikleştirilmiş bir ağ seyretme sistemi düşünün. Bu modelin bir oturum açma girişimini ihtimaller içinde bir ihlal olarak işaretlediğini hayal edin. Geleneksel bir kara kutu modeli, etkinliğin şüpheli olduğuna inandığını belirtir sadece nedenini söylemeyebilir. XAI, AI’nın vakası bir ihlal olarak sınıflandırmasına yol açan belirli eylemleri görmek için daha çok araştırma yapmanıza olanak tanır, cevap süresini hızlandırır ve potansiyel olarak maliyetleri düşürür.
Açıklanabilirlik Siber Güvenlik İçin Niçin Mühim?
Bazı kullanım durumlarında XAI’nin cazibesi açıktır. Mesela, insan kaynakları departmanları suni zeka kararlarını önyargısız olduklarından güvenilir olmak için açıklayabilmelidir. Sadece bazıları, bir modelin güvenlik kararlarına iyi mi ulaştığının, doğru olduğu sürece mühim olmadığını iddia edebilir. İşte bunun ne olursa olsun bu şekilde olmamasının birkaç sebebi.
1. AI Doğruluğunu Artırma
Siber güvenlik suni zekasında açıklanabilirliğin en mühim sebebi, model doğruluğunu artırmasıdır. AI, potansiyel tehditlere süratli yanıtlar sunar, sadece güvenlik uzmanlarının bu yanıtların destek olabilmesi için ona güvenebilmesi gerekir. Bir modelin vakaları niçin belirli bir halde sınıflandırdığını görememek bu itimatı engeller.
XAI, yanlış pozitif riskini azaltarak güvenlik suni zekasının doğruluğunu artırır. Güvenlik ekipleri, bir modelin niçin bir şeyi tehdit olarak işaretlediğini tam olarak görebilir. Yanlışsa, nedenini görebilir ve benzer hataları önlemek için gerektiği şeklinde ayarlayabilirler.
Emek harcamalar, güvenlik XAI’sinin yanlış sınıflandırmanın arkasındaki sebepleri daha belirgin hale getirirken %95’in üstünde doğruluk elde edebildiğini göstermiştir. Bu, güvenlik uyarılarınızın olabildiğince doğru olmasını sağlayarak daha güvenilir bir sınıflandırma sistemi oluşturmanıza olanak tanır.
2. Daha Bilgili Karar Verme
Açıklanabilirlik, siber güvenlikte sonraki adımları belirlemede fazlaca mühim olan daha çok içgörü sunar. Bir tehdidi ele almanın en iyi yolu, vakaya özgü sayısız faktöre bağlı olarak büyük seviyede değişmiş olur. Bir suni zeka modelinin bir tehdidi niçin belirli bir halde sınıflandırdığı hakkında daha çok data edinebilir ve mühim bağlamı elde edebilirsiniz.
Bir kara kutu suni zekası, sınıflandırmadan fazlasını sunmayabilir. XAI ise bunun aksine, tehdidin tüm ayrıntılarını ve iyi mi ortaya çıktığını ortaya çıkararak karar verme sürecine bakmanıza izin vererek temel niçin analizine olanak tanır. Ondan sonra daha etkili bir halde ele alabilirsiniz.
ABD’deki vaka müdahalelerinin yalnızca %6’sı iki haftadan azca sürüyor. Bu süre çizelgelerinin ne kadar uzun olabileceğini göz önünde bulundurarak, hasarı en aza indirmek için olabildiğince acele öğrenmek en iyisidir. XAI’nin kök niçin analizinden alınan bağlam bunu sağlar.
3. Devam Eden İyileştirmeler
Açıklanabilir suni zeka, devamlı iyileştirmeler sağlamış olduğu için siber güvenlikte de önemlidir. Siber güvenlik dinamiktir. Suçlular devamlı savunmaları aşmak için yeni yollar ararlar, bu yüzden güvenlik eğilimleri buna karşılık olarak uyum sağlamalıdır. Güvenlik suni zekanızın tehditleri iyi mi algıladığından güvenilir değilseniz bu zor olabilir.
Yalnız malum tehditlere uyum sağlamak da kafi değildir. Son on yıldaki tüm sıfır gün açıklarından yararlanmaların kabaca %40’ı 2021’de gerçekleşti. Bilinmeyen güvenlik açıklarını hedef alan saldırılar giderek yaygınlaşıyor, bu yüzden sisteminizdeki zayıflıkları siber suçlulardan ilkin bulup çözebilmelisiniz.
Açıklanabilirlik, tam olarak bunu yapmanızı sağlar. XAI’nin kararlarına iyi mi vardığını görebileceğiniz için, hatalara niçin olabilecek boşlukları yada sorunları bulabilir ve güvenliğinizi çoğaltmak için bu tarz şeyleri ele alabilirsiniz. Benzer şekilde, hesaba katmanız ihtiyaç duyulan yeni tehditleri belirlemek için çeşitli eylemlere neyin yol açtığına ilişkin eğilimlere bakabilirsiniz.
4. Mevzuata Uygunluk
Siber güvenlik düzenlemeleri büyüdükçe, güvenlik suni zekasında açıklanabilirliğin önemi de bunlarla beraber artacaktır. GDPR yada HIPAA şeklinde gizlilik yasalarının kapsamlı şeffaflık gereksinimleri vardır. Kuruluşunuz bu yetki alanına giriyorsa, kara kutu AI hızla yasal bir yükümlülük haline gelir.
Güvenlik AI, şüpheli etkinliği belirlemek için muhtemelen kullanıcı verilerine erişebilir. Bu, modelin gizlilik düzenlemelerine uymak için bu detayları iyi mi kullandığını kanıtlayabilmeniz gerektiği anlamına gelir. XAI bu şeffaflığı sunar, sadece kara kutu AI sunmaz.
Şu anda, buna benzer düzenlemeler yalnızca bazı sektörler ve bölgeler için geçerlidir, sadece bu muhtemelen yakında değişecektir. ABD federal veri yasalarından yoksun olabilir, sadece minimum dokuz eyalet kendi kapsamlı gizlilik yasalarını çıkarmıştır. Birkaç tane daha en azından veri koruma faturaları getirdi. Büyüyen bu düzenlemeler ışığında XAI paha biçilmez bir değere haizdir.
5. Itimat Oluşturma
Hiç olmazsa, siber güvenlik suni zekası itimat oluşturmak için açıklanabilir olmalıdır. Pek fazlaca şirket, tüketici itimatını kazanmakta zorlanıyor ve birçok şahıs suni zekanın güvenilirliğinden kuşku ediyor. XAI, müşterilerinize güvenlik suni zekanızın güvenli ve etik olduğu mevzusunda güvence vermenize destek verir bundan dolayı onun kararlarına tam olarak iyi mi ulaştığını tam olarak belirleyebilirsiniz.
Itimat ihtiyacı tüketicilerin ötesine geçer. Güvenlik ekipleri, suni zekayı dağıtmak için yönetimden ve şirket paydaşlarından onay almalıdır. Açıklanabilirlik, AI çözümlerinin iyi mi ve niçin etkili, etik ve güvenli bulunduğunu göstermelerine olanak tanıyarak onay şanslarını artırır.
Onay almak, suni zeka projelerinin daha süratli dağıtılmasına ve bütçelerinin artırılmasına destek verir. Netice olarak, güvenlik uzmanları bu teknolojiden, açıklanabilirlik olmadan yapabileceklerinden daha çok yararlanabilirler.
Siber Güvenlikte XAI İle Karşılaşılan Zorluklar
Açıklanabilirlik, siber güvenlik suni zekası için fazlaca önemlidir ve yalnızca zaman içinde daha da artacaktır. Sadece, XAI’yi oluşturmak ve dağıtmak bazı benzersiz zorlukları da bununla beraber getirir. Kuruluşlar, etkili XAI dağıtımlarını etkinleştirmek için bu tarz şeyleri tanımalıdır.
Maliyetler, açıklanabilir suni zekanın en mühim engellerinden biridir. Denetimli öğrenme, etiketli veri gereksinimleri sebebiyle bazı durumlarda pahalı olabilir. Bu harcamalar, bazı şirketlerin güvenlik suni zeka projelerini gerekçelendirme kabiliyetini sınırlayabilir.
Benzer şekilde, bazı makine öğrenimi (ML) şekilleri, insanoğlu için anlam ifade eden açıklamalara iyi bir halde dönüşmez. Takviyeli öğrenme, suni zekayı benimseyen işletmelerin %22’den fazlasının kullanmaya başlamasıyla yükselen bir makine öğrenimi yöntemidir. Takviyeli öğrenme tipik olarak uzun bir süre süresince gerçekleştiğinden ve model birbiriyle ilişkili birçok karar vermekte özgür olduğundan, modelin verdiği her sonucu bir araya getirmek ve bunu insanların anlayabileceği bir çıktıya dönüştürmek zor olabilir.
Son olarak, XAI modelleri hesaplama açısından yoğun olabilir. Her işletme, bu daha karmaşık çözümleri desteklemek için lüzumlu donanıma haiz değildir ve ölçeği büyütmek ek maliyet endişeleri doğurabilir. Bu karmaşıklık, bu modellerin oluşturulmasını ve eğitilmesini de zorlaştırır.
XAI’yi Güvenlikte Etkili Bir Şekilde Kullanma Adımları
Güvenlik ekipleri, bu zorlukları ve siber güvenlik suni zekasında açıklanabilirliğin önemini göz önünde bulundurarak XAI’ye dikkatle yaklaşmalıdır. Çözümlerden biri, birincisini açıklamak için ikinci bir suni zeka modeli kullanmaktır. ChatGPT şeklinde araçlar, kodu insan dilinde açıklayabilir ve kullanıcılara bir modelin niçin belirli seçimler yaptığını söylemenin bir yolunu sunar.
Bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinin baştan itibaren saydam bir modelden daha yavaş olan suni zeka araçlarını kullanımı durumunda faydalıdır. Bu alternatifler daha çok kaynak ve geliştirme süresi gerektirir sadece daha iyi sonuçlar üretecektir. Artık birçok şirket, geliştirmeyi kolaylaştırmak için kullanıma hazır XAI araçları sunuyor. Suni zekanın eğitim sürecini idrak etmek için rakip ağları kullanmak da destek olabilir.
Her iki durumda da güvenlik ekipleri, modellerini anladığından güvenilir olmak için suni zeka uzmanlarıyla yakın çalışmalıdır. Geliştirme, gerekseme duyan her insanın suni zeka kararlarını anlayabilmesini sağlamak için departmanlar arası, daha işbirlikçi bir süreç olmalıdır. İşletmeler, bu değişimin gerçekleşmesi için AI okuryazarlığı eğitimini bir öncelik haline getirmelidir.
Siber Güvenlik Suni Zekası Açıklanabilir Olmalı
Açıklanabilir AI, tümü siber güvenlik için fazlaca mühim olan şeffaflık, gelişmiş doğruluk ve devam eden iyileştirme potansiyeli sunar. Düzenleyici baskı ve suni zekaya itimat daha mühim mevzular haline geldikçe açıklanabilirlik daha eleştiri hale gelecektir.
XAI, geliştirme zorluklarını artırabilir, sadece yararları buna kıymet. Sıfırdan açıklanabilir modeller oluşturmak için suni zeka uzmanlarıyla çalışmaya süregelen güvenlik ekipleri, suni zekanın tam potansiyelini ortaya çıkarabilir.
Öne Çıkan Görüntü Kredisi: Fotoğraf: Ivan Samkov; peksel; Teşekkür ederim!
Source: readwrite.com