Yapay Zeka Sızma Testi Hizmeti

Yapay Zekâ Sızma Testi, yapay zekâ tabanlı sistemlerin güvenlik zafiyetlerini tespit etmek amacıyla gerçekleştirilen saldırı simülasyonları içeren kapsamlı bir güvenlik testidir. Bu testte, büyük dil modelleri (LLM), öneri sistemleri, sınıflandırıcılar gibi AI bileşenleri saldırgan bakış açısıyla analiz edilir. Model davranışları, veri bütünlüğü ve etkileşim güvenliği değerlendirilerek olası açıklıklar görünür hale getirilir. Bu hizmet, sadece modelin değil, onunla etkileşime geçen tüm sistemlerin güvenliğini bütünsel olarak inceler.

Yapay zekâ sistemleri, doğru eğitilmediğinde veya yanlış entegre edildiğinde ciddi güvenlik açıklarına yol açabilir. Örneğin bir chatbot’un yanlış yönlendirmelerle kullanıcı verilerini açığa çıkarması veya eğitim verisi sızıntısı gibi riskler oluşabilir. Yapay Zekâ Sızma Testi, bu gibi tehlikelerin erken aşamada tespit edilmesini sağlar. Ayrıca kurumların güvenlik stratejilerini güncelleyip, olay müdahale planlarını bu yeni tehdit sınıfına göre şekillendirmelerine katkıda bulunur. Özellikle sürekli öğrenen sistemlerde testler düzenli olarak yapılmalıdır.

Test kapsamı oldukça geniştir. Büyük dil modelleri (GPT-4, LLaMA, Claude), sesli asistanlar, otomatik karar verme sistemleri, görsel sınıflandırıcılar, öneri motorları ve chatbot gibi AI sistemleri test kapsamındadır. Bu sistemler bağımsız çalışan modeller olabileceği gibi API ile uygulamalara entegre edilmiş şekilde de olabilir. Hem gömülü sistemlerdeki AI algoritmaları hem de bulut üzerinden çalışan yapılar bu testlere dâhil edilebilir. Modelin türü ne olursa olsun, saldırganın istismar edebileceği tüm etkileşim alanları analiz edilir.

Yapay Zekâ Sızma Testi, organizasyonunuza özel tehdit modellemeleriyle yapılandırılır. Testler OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS ve NIST AI RMF gibi uluslararası kabul görmüş çerçevelere dayanır. Ayrıca sektörünüz, kullanım senaryonuz, AI sisteminin türü ve mevcut güvenlik önlemleriniz test kapsamını belirlemede kritik rol oynar. Her test senaryosu, gerçek bir saldırganın uygulayabileceği teknik, taktik ve prosedürleri (TTP) simüle eder. Bu sayede sadece teorik değil, pratik riskler de ortaya çıkarılır.

Prompt injection, yapay zekâ modellerine verilen girdilerin manipüle edilerek modele zarar verici komutların iletilmesidir. Bu tür saldırılar, filtrelenmiş içeriğe erişmek, kullanıcıları yanlış yönlendirmek ya da sistemdeki gizli bilgilere ulaşmak amacıyla yapılır. Özellikle LLM tabanlı sistemlerde prompt hijack gibi saldırılar modelin davranışlarını tamamen kontrol altına alabilir. Prompt injection testi sayesinde, sistemin bu tür girişimlere karşı ne kadar korunaklı olduğu değerlendirilir. Bu da hem veri güvenliği hem de kullanıcı güvenliği açısından kritik bir koruma sağlar.

Model halüsinasyonları, yapay zekânın gerçekle ilgisi olmayan bilgi üretmesidir. Bu durum, kullanıcıyı yanıltabilir, yanlış kararlar almasına sebep olabilir veya yanlış yönlendirilmiş içeriklerle itibar kaybına neden olabilir. Özellikle tıbbi, hukuki veya finansal içerikli sistemlerde model hataları ciddi sonuçlar doğurabilir. Saldırganlar, modele bilinçli olarak yanlış veri veya yönlendirme vererek bu halüsinasyonları tetikleyebilir. Bu testler, modelin içerik üretiminde ne derece güvenilir olduğunu değerlendirmek için kullanılır.

Eğitim verisi sızıntısı (data leakage), yapay zekâ modelinin eğitimde kullanılan özel veya hassas bilgileri çıktı olarak vermesidir. Bu durum özellikle kişisel veriler, ticari sırlar ya da kurumsal belgeler içeren modeller için ciddi bir risktir. Test sürecinde, modelin eğitim aldığı veri üzerinden hassas içeriklerin tekrar üretip üretmediği analiz edilir. Böylece KVKK veya GDPR gibi regülasyonlara uyumsuzluk riski minimize edilir. Bu test, modelin veri gizliliğine uyup uymadığını kontrol eder.

Adversarial input, yapay zekâ sistemlerinin hata yapmasına neden olmak için tasarlanmış özel girdilerdir. Görsel, sesli veya metinsel olabilir. Bu girdiler, sistemin karar mekanizmasını manipüle ederek yanlış sonuçlar üretmesini sağlar. Örneğin bir görsel sınıflandırıcıya zararsız bir nesne gösterilse bile, küçük bir değişiklikle silah olarak algılanması sağlanabilir. Bu testler, sistemin istikrarını ve güvenilirliğini ölçmekte kritik rol oynar.

Yapay Zekâ Sızma Testi hizmeti, sistemlerin operasyonel sürekliliğini aksatmadan gerçekleştirilir. Testler genellikle simüle edilmiş ortamda veya test kopyaları üzerinden yürütülür. Kritik sistemlere doğrudan müdahale yapılmadan, çevrimdışı analizler ve API simülasyonları tercih edilir. Yine de bazı durumlarda, canlı sistemler üzerinde test gerekirse bu durum önceden onay alınarak gerçekleştirilir. Güvenlik testleri sırasında sistem güvenliği, veri bütünlüğü ve süreklilik her zaman ön planda tutulur.

Uyumluluk testleri, yapay zekâ sistemlerinin KVKK, GDPR, ISO/IEC 23894, ISO 27001 ve NIST AI Risk Framework gibi standartlara uygunluğunu denetler. Modelin veri işleme süreçleri, açıklanabilirliği, karar alma şeffaflığı ve kullanıcı haklarına saygısı gibi konular analiz edilir. Özellikle otomatik karar alma sistemlerinde kullanıcı itiraz hakkı, veri silme hakkı ve ayrımcılık gibi başlıklar test edilir. Organizasyonlar bu test sayesinde yalnızca teknik değil, hukuki ve etik açıdan da güvenli bir AI sistemine sahip olur.

Yapay zekâ sistemleri genellikle harici uygulamalarla API’ler üzerinden entegre çalışır. Bu API’ler, saldırganlar tarafından yetkisiz erişim, veri manipülasyonu veya kullanıcı impersonation gibi amaçlarla hedef alınabilir. Test sürecinde API uç noktaları, rate-limit kontrolleri, erişim yetkileri ve veri izolasyon yapıları incelenir. Ayrıca saldırganların özel parametrelerle modeli istismar etme ihtimali değerlendirilir. Güvenli API tasarımı, yapay zekânın dış dünyaya açılan kapısı olduğu için kritik önem taşır.

Bu testin sıklığı, organizasyonun sektörü, yapay zekâya bağımlılığı ve risk profiline göre belirlenmelidir. Sürekli güncellenen ve öğrenen modeller için 6 ayda bir periyodik test önerilir. Ancak yeni bir model yayına alındığında, büyük bir güncelleme sonrası veya regülasyon değişikliklerinde mutlaka testler yenilenmelidir. Ayrıca LLM entegrasyonu içeren yeni projelerde, yayına çıkmadan önce test yapılması kritik önemdedir. Düzenli testlerle sadece mevcut değil, ortaya çıkabilecek potansiyel tehditler de kontrol altına alınmış olur.