Yapay Zeka Modellerine Yönelik Prompt Injection Saldırıları Makalemiz Yayınlandı!
Yapay Zeka Modellerine Yönelik Prompt Injection Saldırıları Makalemiz Yayınlandı!
Sisteminiz tamamiyle güvende!
AB yapay zeka yasası (EU AI Act) nedir, ne getirir, kimleri etkiler? Avrupa yapay zeka düzenlemesini örneklerle açıklıyoruz.
Ajan ele geçirme, bir yapay zeka ajanının işlediği veriyle kontrolünün saldırgana geçmesidir. Nasıl gerçekleşir, hangi riskleri doğurur ve nasıl önlenir.
Araç zehirlenmesi, bir yapay zeka ajanının kullandığı araç açıklaması veya çıktısı manipüle edilerek ajanın kandırılmasıdır. Mekanizması ve savunması.
Açık ağırlıklı modellerin güvenlik riskleri, ağırlıkları herkese açık AI modellerinin manipülasyon ve kötüye kullanım tehlikelerini kapsar. Riskleri ele alıyoruz.
İhtiyacından fazla yetkiye sahip yapay zeka ajanları, ele geçirildiğinde büyük zarar potansiyeli taşır. Riskin kaynağı ve yetkiyi daraltma yolları.
Büyük dil modeli (LLM) güvenliği nedir, hangi riskleri kapsar, nasıl sağlanır? LLM güvenlik tehditlerini örneklerle açıklıyoruz.
Yapay zekâyla üretilen gerçekçi sahte görüntü, video ve seslerin nasıl oluşturulduğunu, dolandırıcılıkta nasıl kullanıldığını ve kurumların nasıl korunacağını anlatıyoruz.
Diferansiyel gizlilik, veri analizine kontrollü gürültü ekleyerek bireysel katkının gizlenmesini matematiksel olarak garanti eder. Nasıl çalışır ve nerede kullanılır.
Dolaylı prompt injection nedir, nasıl çalışır, neden tehlikelidir? Dış içerik yoluyla dil modeli manipülasyonunu örneklerle açıklıyoruz.
Düşmanca örnekler (adversarial examples) nedir, nasıl çalışır, nasıl önlenir? Yapay zeka modellerini yanıltan girdileri örneklerle açıklıyoruz.
Eğitim verisi zehirlenmesi (data poisoning) nedir, nasıl çalışır, nasıl önlenir? Model eğitim saldırısını örneklerle açıklıyoruz.
Federatif öğrenme, veriyi taşımadan model eğitir; peki bu dağıtık mimaride zehirleme ve gradyan sızıntısı gibi riskler nasıl yönetilir?
Gizli hesaplama, veriyi işlenirken bile donanım destekli izole bir bölgede şifreli tutar. Kullanımdaki veriyi koruyan bu yaklaşımın çalışması ve değeri.
Gizlilik koruyan makine öğrenmesi, modelleri bireysel verileri ifşa etmeden eğitmeyi sağlar. Kullandığı teknikleri ve neden gerektiğini anlatıyoruz.
Gömme vektörleri anonim sayılar değildir; içlerinden orijinal metin veya görüntü kısmen geri çıkarılabilir. Bu tersine çevirme saldırısını açıklıyoruz.
C2PA standardı, bir fotoğrafın kim tarafından, nerede ve nasıl üretildiğini kriptografik olarak nasıl kanıtlar? Görüntü doğrulamanın işleyişini anlatıyoruz.
TEE, işlemcinin içinde işletim sisteminden bile yalıtılmış korumalı bir bölge kurar. Hassas kodu ve veriyi bu enclave'de nasıl koruduğunu anlatıyoruz.
Halüsinasyon ve güvenlik riski nedir, neden tehlikelidir, nasıl azaltılır? Dil modeli halüsinasyonunu örneklerle açıklıyoruz.
Jailbreak (model kısıtlarını aşma) nedir, nasıl çalışır, nasıl önlenir? Dil modeli güvenlik kısıtlarını aşma saldırısını örneklerle açıklıyoruz.
QKD, iki tarafın gizli anahtarı fizik yasalarıyla korunan bir kanaldan paylaşmasını sağlar. Dinlemenin neden kaçınılmaz olarak fark edildiğini açıklıyoruz.
Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme algoritmalarını hangi ölçüde tehdit ediyor? Shor ve Grover algoritmalarının etkisini ve geçiş yollarını anlatıyoruz.
Çalışanların yapay zekâ araçlarına hangi veriyi girebileceğini belirleyen kurallar; sızıntı ve uyum risklerini bilinçli sınırlarla yönetir.
Büyük dil modeli çıktılarını zararlı, hassas ve yanıltıcı içerikten korumak için kullanılan filtreleme ve savunma katmanlarını teknik açıdan ele alıyoruz.
MCP, yapay zeka modellerini araç ve veri kaynaklarına bağlar; bu bağlantının açtığı riskleri, saldırı yollarını ve alınacak önlemleri ele alıyoruz.
