Ticari casusluk ve Google Tag raporundan öne çıkanlar

Google Tag, bu eylemlerin bir sonucu olarak şirketleri ve bireyleri tehdit eden riskleri ve korunmaya yönelik bazı ipuçlarını vurgulayan bir rapor yayınladı (Google)
Google Tag, bu eylemlerin bir sonucu olarak şirketleri ve bireyleri tehdit eden riskleri ve korunmaya yönelik bazı ipuçlarını vurgulayan bir rapor yayınladı (Google)
TT

Ticari casusluk ve Google Tag raporundan öne çıkanlar

Google Tag, bu eylemlerin bir sonucu olarak şirketleri ve bireyleri tehdit eden riskleri ve korunmaya yönelik bazı ipuçlarını vurgulayan bir rapor yayınladı (Google)
Google Tag, bu eylemlerin bir sonucu olarak şirketleri ve bireyleri tehdit eden riskleri ve korunmaya yönelik bazı ipuçlarını vurgulayan bir rapor yayınladı (Google)

Google TAG, ticari casusluğun artış hızıyla birlikte, şirketler ve bireyler için artan riskleri dikkat çeken bir rapor yayınladı. Ticari casusluk, rekabet avantajı elde etmek amacıyla rakiplerden gizli iş bilgilerini izinsiz olarak toplamak için kullanılan yasadışı bir uygulama. Bu uygulama, ürün verilerinin, iş stratejilerinin, finansal verilerin veya şirket için değerli olan diğer gizli bilgilerin çalınmasını içeriyor. Bu genellikle kötü amaçlı yazılım, kimlik avı ve diğer siber saldırı yöntemleri de dahil olmak üzere sofistike yollarla yapılıyor.

Bu eylemler, rakiplerinin zararına casusluk yapan kuruluşun konumunu güçlendirmeyi amaçlıyor. Bu da adil olmayan bir iş ortamı yaratıyor ve etkilenen şirketler için mali kayıplara ve itibar kaybına yol açıyor. Bu bilgiler ışığında Google TAG raporu, şirketlerin ve bireylerin hassas bilgilerini bu artan risklerden korumak için acil olarak önleyici tedbirler almaları gerektiğinin altını çiziyor.

Google TAG nedir?

Google'ın bir siber saldırı analiz birimi olan TAG, siber saldırılara ve mali konularla ilgili tehditlere karşı koymaya yönelik geliştirildi. Google TAG raporunda, keşfedilmemiş "sıfırıncı gün" güvenlik açıklarının casus yazılım destekçileri tarafından istismar edilmesi de dahil olmak üzere çeşitli noktaların altını çizdi. Raporda aşağıdaki diğer noktalara da yer verildi:

- Popüler platformların doğrudan hedeflenmesi:

Casus yazılımlar Android, iOS ve Chrome gibi önde gelen platformlara odaklanarak milyonlarca kullanıcının güvenliğini riske atıyor.

- Şirketlere ve bireylere yönelik tehditler:

Ticari casusluk, finansal bilgiler ve müşteri bilgileri gibi hassas bilgileri çalmak için kullanılabilecek ciddi bir riski temsil ediyor.

Google, kullanıcıların güvenliğini sağlamak için birçok önlem alıyor:

- Geliştiriciler için güvenlik açıklarını tespit etme:

Google, casus yazılımlar tarafından istismar edilen güvenlik açıklarını gidermek için yazılım geliştiricilerle işbirliği içinde çalışıyor.

- Kullanıcılar için güvenlik araçları sağlamak:

Google, kullanıcıları casus yazılımlara karşı korumak için "Safe Browsing" ve "Google Play Protect" gibi koruma araçları sunuyor.

Ticari casusluğu önlemek için şirketlerin ve bireylerin farkındalık, teknolojinin en iyi şekilde kullanımı ve gelişmiş güvenlik uygulamalarını içeren birden fazla strateji izlemesi gerekiyor. Aşağıda şirketler ve bireyler için ticari casusluğu önleme stratejileri yer alıyor:

1. Çalışanların ticari casusluğun tehlikeleri ve nasıl önlenebileceği konusunda eğitilmesi:

- Sürekli eğitim: Çalışanların en son ticari casusluk yöntemlerini ve bunları nasıl tespit edip karşı koyacaklarını öğrenmeleri için periyodik eğitim kursları düzenlenmelidir. Bu, oltalama, kimlik avı ve kötü amaçlı yazılım gibi siber saldırıları anlama eğitimini de içermelidir.

- Güvenlik Kültürü: Çalışanların hassas bilgileri korumanın öneminin farkında olmaları ve güvenlik politikaları ve prosedürlerine sıkı sıkıya uymaları için şirket içinde bir güvenlik kültürünün teşvik edilmesi.

2. Anti-virüs ve anti-spyware programları kullanın

- Uygun yazılımın seçilmesi: Çeşitli güvenlik tehditlerine karşı kapsamlı koruma sağlayan anti-virüs ve anti-spyware yazılımlarının güvenilir kaynaklardan seçilmesi gerekmektedir.

- Güvenlik Güncellemeleri: Güvenlik yazılımının, yeni kötü amaçlı yazılım ve casus yazılımları tespit etmeye yardımcı olan en son tanımlara ve iyileştirmelere sahip olacak şekilde düzenli olarak güncellendiğinden emin olun.

3. Sürekli yazılım güncellemesi:

Güncellemelerin önemi: Yazılım güncellemeleri, kötü amaçlı yazılımların sistemlere sızmak için kullanabileceği güvenlik açıklarının kapatılmasında çok önemli bir rol oynar. Güvenlik güncellemeleri ve güvenlik yamaları üreticiler tarafından yayınlanır yayınlanmaz uygulanmalıdır.

- Yazılım bakımı: Sistemlerin ve yazılımların düzenli olarak güncellenmesini sağlayan düzenli bakım için bir program düzenlemek; Bu da güvenlik risklerini azaltır.

Bu stratejilerin izlenmesi, şirketlerin ve bireylerin ticari casusluğa karşı kendilerini daha iyi korumalarına ve siber tehditlerle ilişkili riskleri azaltmalarına yardımcı olabilir. Sonuç olarak, ticari casusluk hem şirketler hem de bireyler için büyüyen bir tehdit oluşturmaktadır. Google TAG raporu bu riskleri vurgulamakta ve bunlara yönelik önlemler önermektedir. Bu yönergelere bağlı kalınarak casus yazılımlara karşı koruma artırılabilir.



Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
TT

Google tarih vererek uyardı: Tüm şifreler tehlikeye girecek

Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)
Kuantum bilgisayarlar, klasik bilgisayarların aksine 0 ve 1 (bit) yerine, aynı anda her ikisi olabilen kübit (kuantum bit) birimlerini kullanıyor (Reuters)

Google, kuantum bilgisayarların 2029'a kadar şifreli sistemleri ele geçirebileceği uyarısında bulundu.

Alphabet'in sahibi olduğu şirketin internet sitesindeki blog paylaşımında, kuantum bilgisayarların 2020'lerin sonuna kadar "mevcut şifreleme standartları için ciddi bir tehdit oluşturacağı" belirtildi.

Teknoloji devinin çarşamba günkü paylaşımında şu ifadelere yer verildi:

Bilgilerin gizli ve güvenli tutulması için kullanılan mevcut şifreleme sistemleri, önümüzdeki yıllarda büyük ölçekli bir kuantum bilgisayar tarafından kolayca kırılabilir. Kuantum bilgisayarlar mevcut şifreleme standartları, özellikle de dijital imzalar için ciddi bir tehdit oluşturacak.

Banka, devlet ve teknoloji hizmeti sağlayıcılarının kuantum bilgisayar korsanlarına karşı hazırlıklı olması gerektiği de vurgulandı.

Google, kendi şifreleme ve güvenlik sistemlerinin de bu tehditlere karşı güncellediğini bildirdi.

Cambridge merkezli kuantum teknolojisi şirketi Riverlane'in eski ürün geliştirme direktörü Leonie Mueck, depolanan gizli bilgilerin kuantum bilgisayar saldırılarına karşı korunabilmesi için uzun süredir çalışıldığını belirtiyor:

İstihbarat camiasında muhtemelen 10 yıldan fazladır bu tehdide karşı çalışmalar yapıldığını görüyoruz. Bugün gizli olarak sınıflandırılan belgelerin, 10 yıl sonra bir kuantum bilgisayarın şifresini çözemeyeceği şekilde depolanması gerekir.

Birleşik Krallık'ın (BK) siber güvenlik kurumu Ulusal Siber Güvenlik Merkezi'nden geçen yıl yapılan açıklamada, kuruluşların 2035'e kadar sistemlerini kuantum bilgisayar korsanlarına karşı daha güvenli hale getirmesi istenmişti.

BK ve ABD'deki üniversiteler, kuantum bilgisayarları son derece karmaşık matematiksel hesaplamalar yapmak için kullanıyor.

Ancak uzmanlara göre, kuantum mekaniğinin ilkeleriyle çalışan bu sistemlerin gelişmesiyle bilinen şifreleme modelleri de tehlikeye girebilir.

Teknoloji camiasında "Q Günü" diye de adlandırılan bu senaryoda, kuantum bilgisayarların mevcut tüm şifreleme sistemlerini aşarak kapsamlı siber saldırılarla küresel çapta felakete yol açabileceği öngörülüyor.

Independent Türkçe, Guardian, Gizmodo


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: Nöron dondurma

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe


Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
TT

Yapay zeka güvenliğinde çığır açan gelişme: "Nöron dondurma"

Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)
Araştırmacılar, OpenAI'ın ChatGPT'si ve Google'ın Gemini'ı gibi uygulamalara güç veren büyük dil modelleri için yeni bir güvenlik önlemi yöntemi keşfetti (Unsplash)

Yapay zeka araştırmacıları, ChatGPT ve diğer popüler sohbet botlarını daha güvenli hale getirmek için yenilikçi bir teknik geliştirdi.

"Nöron dondurma" adı verilen bu yöntem, kullanıcıların yapay zeka araçlarının temelindeki büyük dil modellerine (BDM) yerleştirilen güvenlik filtrelerini atlatmasını engelliyor.

Bu BDM'ler halihazırda güvenliği, bir yanıt oluşturmaya başlarken ikili bir kontrol noktası olarak ele alıyor; bir sorgu güvenli görünüyorsa yapay zeka devam ediyor ancak tehlikeli görünüyorsa yanıt vermeyi reddediyor.

Kullanıcılar, zararlı komutları farklı bağlamlarda sunarak bu kontrolleri atlatmanın yollarını bulmayı başarıyor. Örneğin geçen yıl yapılan bir araştırma, kötü niyetli bir komutun şiir biçiminde yeniden yazılmasıyla yapay zeka güvenlik önlemlerinin atlatılabileceğini saptamıştı.

Bu atlatma yöntemlerinin düzeltilmesi için aracın yeniden eğitilmesi veya tek tek yamalar yapılması gerekiyor ancak yeni araştırma, kötüye kullanımı önlemek için etik sınırları BDM'lere kalıcı olarak kodlamanın yolunu sunuyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden bir ekibin geliştirdiği çığır açıcı yöntem, sinir ağı içindeki güvenlik açısından kritik öneme sahip belirli "nöronları" tespit edip kullanıcı görevi nasıl tanımlarsa tanımlasın, modelin güvenlik özelliklerini koruyacak şekilde bu nöronları sabitlemeyi içeriyor.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nden araştırmayı yöneten doktora öğrencisi Jianwei Li, "Bu çalışmadaki amacımız, mevcut güvenlik uyumu sorunlarını daha iyi anlayarak BDM'ler için yüzeysel olmayan bir güvenlik uyumunun nasıl uygulanacağına dair yeni bir rota çizmekti" diyor.

İnce ayar sürecinde belirli nöronları 'dondurmanın', modelin spesifik bir alandaki yeni görevlere adapte olurken orijinal modelin güvenlik özelliklerini korumasına olanak tanıdığını tespit ettik.

North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında yardımcı doçent olan Jung-Eun Kim şöyle ekliyor: 

Buradaki genel tablo şu: BDM'lerde güvenlik uyumuyla ilgili zorlukları anlamada kavramsal bir çerçeve görevi gören bir hipotez geliştirdik, bu çerçeveyi kullanarak bu zorluklardan birini çözmemizi sağlayacak bir teknik belirledik ve ardından bu tekniğin işe yaradığını gösterdik.

Araştırmacılar, bu çalışmanın yapay zeka modellerinin yanıt üretirken akıl yürütmelerinin güvenli olup olmadığını sürekli değerlendirebilmesini sağlayacak yeni tekniklerin geliştirilmesine temel oluşturmasını umuyor.

Bu çığır açıcı gelişme, gelecek ay Brezilya'da düzenlenecek 14. Uluslararası Öğrenme Temsilleri Konferansı'nda (ICLR2026) sunulacak "Superficial safety alignment hypothesis" (Yüzeysel güvenlik uyumu hipotezi) başlıklı makalede detaylandırılıyor.

Independent Türkçe