Çalışma zamanı saldırıları karlı yapay zekayı nasıl bütçe kara deliklerine dönüştürüyor?

Bu makale, VentureBeat'in "Yapay Zekanın Gerçek Maliyeti: Ölçekte Performans, Verimlilik ve Yatırım Getirisi" adlı özel sayısının bir parçasıdır. Bu özel sayıdan daha fazlasını okuyun .

AI'nın vaadi inkar edilemez, ancak çıkarım katmanında güvenlik maliyetlerini kör etmesi de öyle. AI'nın operasyonel tarafını hedef alan yeni saldırılar sessizce bütçeleri şişiriyor, düzenleyici uyumluluğu tehlikeye atıyor ve müşteri güvenini aşındırıyor, bunların hepsi kurumsal AI dağıtımlarının yatırım getirisini (YG) ve toplam sahip olma maliyetini tehdit ediyor.

Yapay zeka, oyun değiştiren içgörüler ve verimlilik kazanımları potansiyeliyle işletmeleri büyüledi. Yine de, kuruluşlar modellerini operasyonel hale getirmek için acele ederken, ayıklatıcı bir gerçek ortaya çıkıyor: Yapay zekanın yatırımı gerçek zamanlı iş değerine dönüştürdüğü çıkarım aşaması kuşatma altında. Bu kritik kavşak, ilk iş vakalarının tahmin edemediği şekillerde toplam sahip olma maliyetini (TCO) artırıyor.

Dönüştürücü avantajları için AI projelerine yeşil ışık yakan güvenlik yöneticileri ve CFO'lar artık bu sistemleri savunmanın gizli masraflarıyla boğuşuyor. Rakipler, çıkarımın AI'nın bir işletme için "canlandığı" yer olduğunu ve tam da en fazla hasarı verebilecekleri yer olduğunu keşfettiler. Sonuç, bir maliyet enflasyonu dizisidir: Düzenlenmiş sektörlerde ihlal sınırlaması olay başına 5 milyon doları aşabilir, uyumluluk iyileştirmeleri yüz binlerce dolara ulaşır ve güven başarısızlıkları, tahmini AI yatırım getirisini yok eden hisse senedi darbelerini veya sözleşme iptallerini tetikleyebilir. Çıkarımda maliyet sınırlaması olmadan, AI yönetilemez bir bütçe joker kartı haline gelir.

CrowdStrike Amerika Kıtası Saha CTO'su Cristian Rodriguez, RSAC 2025'teki izleyicilere, yapay zeka çıkarımının hızla "bir sonraki içeriden kaynaklanan risk" haline geldiğini söyledi.

Diğer teknoloji liderleri de bu bakış açısını destekliyor ve kurumsal stratejide ortak bir kör nokta görüyor. WinWire'da CTO olan Vineet Arora, birçok kuruluşun "istemeden çıkarımı bir kenara iterken yapay zeka etrafındaki altyapıyı güvence altına almaya yoğun bir şekilde odaklandığını" belirtiyor. Bu gözetim, "sürekli izleme sistemleri, gerçek zamanlı tehdit analizi ve hızlı yama mekanizmaları için maliyetlerin hafife alınmasına yol açıyor."

Telesign Ürün ve Portföy Kıdemli Başkan Yardımcısı Steffen Schreier'e göre bir diğer kritik kör nokta ise "üçüncü taraf modellerin kapsamlı bir şekilde incelendiği ve dağıtımının doğal olarak güvenli olduğu varsayımı."

Gerçekte, "bu modellerin genellikle bir organizasyonun belirli tehdit ortamına veya uyumluluk ihtiyaçlarına göre değerlendirilmediği" konusunda uyardı ve bu da marka güvenini aşındıran zararlı veya uyumsuz çıktılara yol açabilir. Schreier, VentureBeat'e "çıkarım zamanı zaafları - hızlı enjeksiyon, çıktı manipülasyonu veya bağlam sızıntısı gibi - saldırganlar tarafından zararlı, önyargılı veya uyumsuz çıktılar üretmek için kullanılabilir. Bu, özellikle düzenlenen endüstrilerde ciddi riskler oluşturur ve marka güvenini hızla aşındırabilir." dedi.

Çıkarım tehlikeye atıldığında, sonuçlar TCO'nun birden fazla cephesini etkiler. Siber güvenlik bütçeleri hızla artar, düzenleyici uyumluluk tehlikeye girer ve müşteri güveni aşınır. Yöneticilerin duyguları bu artan endişeyi yansıtır. CrowdStrike'ın Siber Güvenlikte Yapay Zeka Durumu anketinde , katılımcıların yalnızca %39'u üretken yapay zekanın ödüllerinin risklerden açıkça daha ağır bastığını düşünürken, %40'ı bunları benzer olarak değerlendirdi. Bu kararsızlık kritik bir bulguyu vurgular: Güvenlik ve gizlilik kontrolleri yeni nesil yapay zeka girişimleri için en önemli gereklilikler haline geldi ve kuruluşların çarpıcı bir şekilde %90'ı artık yapay zeka benimsenmesini yönetecek politikalar uyguluyor veya geliştiriyor. En önemli endişeler artık soyut değil; %26'sı hassas veri ifşasından bahsediyor ve %25'i düşmanca saldırıların temel riskler olduğundan korkuyor.

Güvenlik liderleri, yapay zekanın genel güvenliği konusunda karışık duygular sergiliyor; en büyük endişeler hassas verilerin LLM'lere ifşa edilmesi (%26) ve yapay zeka araçlarına yönelik düşmanca saldırılar (%25) konusunda yoğunlaşıyor.

Çalışan AI modellerinin ortaya çıkardığı benzersiz saldırı yüzeyi saldırganlar tarafından agresif bir şekilde araştırılıyor. Schreier, buna karşı savunmak için "her girdiyi potansiyel bir düşmanca saldırı olarak ele almanın kritik öneme sahip olduğunu" söylüyor. OWASP Top 10 for Large Language Model (LLM) Applications gibi çerçeveler, artık teorik olmayan, işletmeyi etkileyen aktif saldırı vektörleri olan bu tehditleri katalogluyor:

1. İstemli enjeksiyon (LLM01) ve güvenli olmayan çıktı işleme (LLM02): Saldırganlar modelleri girdiler veya çıktılar aracılığıyla manipüle eder. Kötü amaçlı girdiler, modelin talimatları görmezden gelmesine veya tescilli kodu ifşa etmesine neden olabilir. Güvenli olmayan çıktı işleme, bir uygulama AI yanıtlarına körü körüne güvendiğinde oluşur ve saldırganların kötü amaçlı betikleri alt akış sistemlerine enjekte etmesine olanak tanır.
2. Eğitim verisi zehirlenmesi (LLM03) ve model zehirlenmesi: Saldırganlar, kirli örnekleri gizlice içeri sokarak ve gizli tetikleyiciler yerleştirerek eğitim verilerini bozarlar. Daha sonra, zararsız bir girdi kötü amaçlı çıktıları serbest bırakabilir.
3. Hizmet reddi modeli (LLM04): Saldırganlar, karmaşık girdilerle yapay zeka modellerini aşırı yükleyebilir, onları yavaşlatmak veya çökertmek için aşırı kaynak tüketebilir ve bunun sonucunda doğrudan gelir kaybı yaşanabilir.
4. Tedarik zinciri ve eklenti güvenlik açıkları (LLM05 ve LLM07): AI ekosistemi paylaşılan bileşenler üzerine kuruludur. Örneğin, Flowise LLM aracındaki bir güvenlik açığı, 438 sunucuda GitHub belirteçleri ve OpenAI API anahtarları dahil olmak üzere özel AI panolarını ve hassas verileri açığa çıkardı.
5. Hassas bilgilerin ifşası (LLM06): Akıllı sorgulama, bir yapay zeka modelinin eğitim verilerinin bir parçasıysa veya mevcut bağlamda mevcutsa gizli bilgileri çıkarabilir.
6. Aşırı Yetkilendirme (LLM08) ve Aşırı Bağımlılık (LLM09): Bir yapay zeka aracısına, işlemleri yürütmek veya veritabanlarını değiştirmek için kontrol edilmemiş izinler vermek, manipüle edildiğinde felakete yol açabilir.
7. Model hırsızlığı (LLM10): Bir organizasyonun tescilli modelleri, karmaşık çıkarma teknikleriyle çalınabilir; bu, rekabet avantajına doğrudan bir saldırıdır.

Bu tehditlerin temelinde temel güvenlik hataları yatmaktadır. Saldırganlar genellikle sızdırılmış kimlik bilgileriyle oturum açarlar. CrowdStrike 2025 Küresel Tehdit Raporu'na göre, 2024'ün başlarında bulut ihlallerinin %35'i geçerli kullanıcı kimlik bilgilerini içeriyordu ve yeni, atıfsız bulut saldırı girişimleri %26 arttı. Bir deepfake kampanyası 25,6 milyon dolarlık sahte bir transferle sonuçlanırken, yapay zeka tarafından oluşturulan kimlik avı e-postaları, insanların yazdıklarından dört kat daha yüksek olan %54'lük bir tıklama oranı gösterdi.

OWASP çerçevesi, çeşitli LLM saldırı vektörlerinin bir yapay zeka uygulamasının farklı bileşenlerini nasıl hedef aldığını göstermektedir. Bunlar, kullanıcı arayüzünde anında enjeksiyondan, eğitim modellerinde veri zehirlenmesine ve veri deposundan hassas bilgilerin ifşa edilmesine kadar uzanmaktadır.

Yapay zekayı güvence altına almak , güvenlik temellerine disiplinli bir dönüş gerektirir — ancak modern bir bakış açısıyla uygulanır. Rodriguez, "Bir adım geri çekilip güvenliğin temellerinin ve temellerinin hala uygulanabilir olduğundan emin olmamız gerektiğini düşünüyorum," diye savundu. "Bir işletim sistemini güvence altına almak için sahip olacağınız yaklaşım, o yapay zeka modelini güvence altına almak için sahip olacağınız yaklaşımla aynıdır."

Bu, her saldırı yolunda birleşik korumayı, sıkı veri yönetimi, sağlam bulut güvenlik duruşu yönetimi (CSPM) ve bulut altyapısı hak yönetimi (CIEM) aracılığıyla kimlik öncelikli güvenlik ile çoğu AI iş yükünün bulunduğu bulut ortamlarını kilitlemek anlamına gelir. Kimlik yeni çevre haline geldikçe, AI sistemleri diğer iş açısından kritik bulut varlıklarıyla aynı sıkı erişim kontrolleri ve çalışma zamanı korumalarıyla yönetilmelidir.

Gölge AI veya çalışanlar tarafından AI araçlarının onaylanmamış kullanımı, büyük ve bilinmeyen bir saldırı yüzeyi yaratır. Gizli belgeler için ücretsiz bir çevrimiçi LLM kullanan bir finans analisti, istemeden tescilli verileri sızdırabilir. Rodriguez'in uyardığı gibi, kamuya açık modellere yapılan sorgular "başkalarının cevapları olabilir." Bunu ele almak, tüm AI varlıklarını, onaylanmış olsun veya olmasın, keşfetmek ve değerlendirmek için net politika, çalışan eğitimi ve AI güvenlik duruşu yönetimi (AI-SPM) gibi teknik kontrollerin bir kombinasyonunu gerektirir.

Rakipler yapay zekayı silahlandırmış olsa da, gelgit dönmeye başlıyor. Ivanti'deki Saha CISO'su Mike Riemer'in gözlemlediği gibi, savunmacılar "çeşitli sistemlerden toplanan muazzam miktardaki verileri analiz etmek için siber güvenlik amaçları için yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmaya" başlıyor. Bu proaktif duruş, birkaç temel strateji gerektiren sağlam bir savunma oluşturmak için olmazsa olmazdır:

Sıfırıncı günden itibaren çıkarım güvenliği için bütçe: Arora'ya göre ilk adım, "kapsamlı bir risk tabanlı değerlendirme" ile başlamaktır. Her veri akışını ve zafiyeti belirlemek için tüm çıkarım hattını haritalamayı öneriyor. "Bu riskleri olası finansal etkilerle ilişkilendirerek," diye açıklıyor, "bir güvenlik ihlalinin maliyetini daha iyi ölçebilir" ve gerçekçi bir bütçe oluşturabiliriz.

Bunu daha sistematik bir şekilde yapılandırmak için, CISO'lar ve CFO'lar risk ayarlı bir ROI modeliyle başlamalıdır. Bir yaklaşım:

Güvenlik Yatırım Getirisi = (tahmini ihlal maliyeti × yıllık risk olasılığı) – toplam güvenlik yatırımı

Örneğin, bir LLM çıkarım saldırısı 5 milyon dolarlık bir kayba yol açabilirse ve olasılık %10 ise, beklenen kayıp 500.000 dolardır. Çıkarım aşaması savunmalarına 350.000 dolarlık bir yatırım, kaçınılan riskte 150.000 dolarlık net kazanç sağlayacaktır. Bu model, doğrudan finansal sonuçlara bağlı senaryo tabanlı bütçelemeyi mümkün kılar.

AI proje bütçelerinin %8 ila %12'sinden daha azını çıkarım aşaması güvenliğine ayıran işletmeler, daha sonra genellikle ihlal kurtarma ve uyumluluk maliyetleriyle karşı karşıya kalıyor . VentureBeat tarafından röportaj yapılan ve anonimlik talep eden bir Fortune 500 sağlık hizmeti sağlayıcısı CIO'su, artık toplam nesil AI bütçesinin %15'ini çalışma zamanı izleme, AI-SPM platformları ve uyumluluk denetimleri dahil olmak üzere eğitim sonrası risk yönetimine ayırıyor. Pratik bir bütçeleme modeli, dört maliyet merkezine tahsis edilmelidir: çalışma zamanı izleme (%35), düşmanca simülasyon (%25), uyumluluk araçları (%20) ve kullanıcı davranışı analitiği (%20).

VentureBeat'in CFO'lar, CIO'lar ve CISO'larla aktif olarak AI projelerini desteklemek için bütçe hazırlayan kişilerle yaptığı görüşmelere dayalı olarak 2 milyon dolarlık bir kurumsal AI dağıtımına yönelik örnek bir tahsis anlık görüntüsü şöyledir:

Bu yatırımlar, akış aşağısı ihlal düzeltme maliyetlerini, düzenleyici cezaları ve SLA ihlallerini azaltarak yapay zeka TCO'sunun dengelenmesine yardımcı olur.

Çalışma zamanı izleme ve doğrulamayı uygulayın: Anormal API çağrı kalıpları, çıktı entropi kaymaları veya sorgu sıklığı artışları gibi çıkarım katmanındaki davranışları algılamak için anormallik algılamayı ayarlayarak başlayın. DataDome ve Telesign gibi satıcılar artık AI kötüye kullanım imzalarına göre uyarlanmış gerçek zamanlı davranışsal analizler sunuyor.

Ekipler çıktılardaki entropi kaymalarını izlemeli, model yanıtlarındaki belirteç düzensizliklerini takip etmeli ve ayrıcalıklı hesaplardan gelen sorgularda atipik sıklığı gözlemlemelidir. Etkili kurulumlar, günlükleri özel olarak tasarlanmış nesil AI ayrıştırıcılarıyla SIEM araçlarına (Splunk veya Datadog gibi) aktarmayı ve model temel çizgilerinden sapmalar için gerçek zamanlı uyarı eşikleri oluşturmayı içerir.

Yapay zeka için sıfır güven çerçevesini benimseyin: Sıfır güven, yapay zeka ortamları için pazarlık konusu değildir. "Asla güvenme, her zaman doğrula" ilkesiyle çalışır. Riemer, bu mimariyi benimseyerek kuruluşların "sadece kimliği doğrulanmış kullanıcıların ve cihazların, fiziksel konumlarından bağımsız olarak hassas verilere ve uygulamalara erişebildiğinden" emin olabileceğini belirtiyor.

Çıkarım zamanı sıfır güveni birden fazla katmanda uygulanmalıdır:

• Kimlik : Çıkarım uç noktalarına erişen hem insan hem de hizmet aktörlerinin kimliğini doğrulayın.
• İzinler : Kapsam LLM erişimi, zaman kutulu ayrıcalıklarla rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) kullanılarak gerçekleştirilir.
• Segmentasyon : Hizmet ağı politikalarıyla çıkarım mikro hizmetlerini izole edin ve bulut iş yükü koruma platformları (CWPP'ler) aracılığıyla en az ayrıcalıklı varsayılanları uygulayın.

Proaktif bir yapay zeka güvenlik stratejisi, geliştirme sırasında görünürlüğü ve tedarik zinciri güvenliğini kapsayan, altyapıyı ve verileri güvence altına alan ve üretim sırasında çalışma zamanında yapay zeka sistemlerini korumak için sağlam güvenlik önlemleri uygulayan bütünsel bir yaklaşım gerektirir.

Kurumsal AI'nın yatırım getirisini korumak, güvenliğin finansal avantajını aktif olarak modellemeyi gerektirir. Temel bir yatırım getirisi projeksiyonuyla başlayın, ardından her güvenlik kontrolü için maliyetten kaçınma senaryolarını katmanlayın. Siber güvenlik yatırımlarını, olay düzeltme, SLA ihlalleri ve müşteri kaybı dahil olmak üzere kaçınılan maliyetlere eşlemek, risk azaltımını ölçülebilir bir yatırım getirisi kazanımına dönüştürür.

İşletmeler, maliyetten kaçınmayı açıkça göstermek için temel, güvenlik yatırımı ve ihlal sonrası kurtarma içeren üç ROI senaryosu modellemelidir. Örneğin, çıktı doğrulaması dağıtan bir telekom, ayda 12.000'den fazla yanlış yönlendirilmiş sorguyu önleyerek SLA cezalarında ve çağrı merkezi hacminde yıllık 6,3 milyon dolar tasarruf sağladı. Yatırımları, ihlal düzeltme, SLA uyumsuzluğu, marka etkisi ve müşteri kaybı genelinde kaçınılan maliyetlere bağlayarak CFO'lara savunulabilir bir ROI argümanı oluşturun.

CFO'ların güvenlik harcamalarının karı nasıl koruduğu konusunda net bir şekilde iletişim kurmaları gerekir. Çıkarım katmanında AI ROI'yi korumak için güvenlik yatırımları diğer stratejik sermaye tahsisleri gibi modellenmelidir: TCO, risk azaltma ve gelir koruma ile doğrudan bağlantılarla.

Yapay zeka güvenliği yatırımlarını yönetim kurulunda savunulabilir ve bütçe döngüsünde eyleme dönüştürülebilir hale getirmek için bu kontrol listesini kullanın.

1. Her yapay zeka güvenlik harcamasını tahmini TCO azaltma kategorisine (uyumluluk, ihlal giderme, SLA istikrarı) bağlayın.
2. 3 yıllık ufuk senaryolarıyla maliyetten kaçınma simülasyonları çalıştırın: temel, korumalı ve ihlale tepkili.
3. SLA ihlallerinden, düzenleyici para cezalarından, marka güveninin aşınmasından ve müşteri kaybından kaynaklanan finansal riski ölçün.
4. Kurumsal siloları ortadan kaldırmak için hem CISO'lar hem de CFO'larla çıkarım katmanı güvenlik bütçelerini birlikte modelleyin.
5. Güvenlik yatırımlarını genel giderler olarak değil, büyümeyi sağlayan unsurlar olarak gösterin ve sürdürülebilir değer elde etmek için yapay zeka altyapısını nasıl dengelediklerini gösterin.

Bu model yalnızca yapay zeka yatırımlarını savunmuyor; bütçeleri ve markaları da savunuyor ve yönetim kurulu güvenilirliğini koruyup büyütebiliyor.

CISO'lar, AI risk yönetimini, yatırım getirisi koruması, marka güveninin korunması ve düzenleyici istikrar açısından niceliksel olarak ifade edilen bir iş kolaylaştırıcısı olarak sunmalıdır. AI çıkarımı gelir iş akışlarına daha da derinleştikçe, onu korumak bir maliyet merkezi değildir; AI'nın finansal sürdürülebilirliği için kontrol düzlemidir. Altyapı katmanındaki stratejik güvenlik yatırımları, CFO'ların üzerinde hareket edebileceği finansal ölçütlerle gerekçelendirilmelidir.

İleriye giden yol, kuruluşların AI inovasyonuna yatırımı, korunmasına eşit yatırımla dengelemesini gerektirir. Bu, yeni bir stratejik uyum düzeyi gerektirir. Ivanti CIO Robert Grazioli'nin VentureBeat'e söylediği gibi: "CISO ve CIO uyumu, modern işletmeleri etkili bir şekilde korumak için kritik öneme sahip olacaktır." Bu iş birliği, güvenliği zayıflatan veri ve bütçe silolarını ortadan kaldırmak, kuruluşların AI'nın gerçek maliyetini yönetmelerine ve yüksek riskli bir kumarı sürdürülebilir, yüksek yatırım getirisi sağlayan bir büyüme motoruna dönüştürmelerine olanak sağlamak için önemlidir.

Telesign'dan Schreier şunları ekledi: "AI çıkarım risklerine dijital kimlik ve güven merceğinden bakıyoruz. Güvenliği AI araçlarımızın tüm yaşam döngüsüne yerleştiriyoruz; kötüye kullanımı tespit etmek ve hem müşterilerimizi hem de son kullanıcılarını ortaya çıkan tehditlerden korumak için erişim kontrolleri, kullanım izleme, hız sınırlama ve davranışsal analiz kullanıyoruz."

Şöyle devam etti: "Çıktı doğrulamasını, yapay zeka güvenlik mimarimizin kritik bir katmanı olarak ele alıyoruz, çünkü çıkarım anındaki risklerin çoğu bir modelin nasıl eğitildiğinden değil, vahşi doğada nasıl davrandığından kaynaklanıyor."