Yapay zeka veri gizliliği ihlallerini anlıyor. Yapay zeka veri gizliliği ihlallerini anlayacak mı diye sormak ise yeni yeni aklımıza geliyor. Geliştirilen setler sayesinde, bir yayıncının veya dijital veri toplayan portalın güvenilirliği üzerine yorumlar yapıyor. Yorumlar, belirli olasılıklarda ihlallerin skorlamasını çıkarıyor.
Yapay Zeka, İnternet’i sürekli olarak veri gizliliği ihlalleri için tarayabilir ve böylece gizlilik kurallarına uyumu artırmak için hızlı ve daha kolay bir yöntem olabilir.
İnternette dolaşırken kredi kartı numalarımızı, alışveriş yöntemlerimizi, hangi haberleri okuduğumuz gibi kişisel bilgilerimizi bırakıyoruz. Başkalarının izlerini de takip ediyoruz. Dev internet şirketleri de bu tarz bilgileri iştirakleri ve üçüncü partiler ile paylaşarak para kazanmaktadır. Çevrimiçi gizlilik konusunda, kamuoyundan yükselen endişeler ve bilgilerinin nerede kullanıldığını bilme isteği, bu alanda yeni yasaların tasarlanmasına ve mecburi hale getirilmesine neden olmuştur.
Bu konuda tartışmalar devam ediyor. Yakın zamanda ABD senatosunda demokratlar kişilerin verilerini kötüye kullanan teknoloji şirketlerini cezalandırmaya yönelik bir yasa tasarısı sundu. ABD Başkanı Trump’ın eski danışmanı Roger Stone’un bugünlerde ise bir mahkemesi sonuçlandı. Çeşitli yazışmalarda adı geçen Stone’un ceza almasıyla, tekrardan gündem veri ihlalleri oldu.
Eğer bahsi geçen yasa onaylanırsa gizliliğe yönelik oluşturulmuş önlem amaçlı bir çok yasanın arasındaki yerini alacak. Online kart işlemlerini regüle eden Ödeme Kartları Sektörü Veri Güvenliği Standardı (Payment Card Industry Data Security Standard), Avrupa Birliği’nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği ve son olarak ocak ayında yürülüğe girmiş olan California Tüketici Gizlilik Yasası ve ABD Çocukların Çevrimiçi Gizliliğini Koruma Yasası gibi.
Hedeflenen şey internet şirketlerinin bu yasalara uymasıdır. Ancak aksi halde de bu şirketler yakın zamanda Facebook’a 5 milyar dolarlık para cezasına çarptırması gibi sonuçlarla yüzleşmelidir. Bu tarz mahkemeler özellikle büyük firmalar açısından ders niteliğinde görülüyor. “Facebook bile ceza yediyse…” ile başlayan cümleler ve algı firmaları bilişim güvenliği konusunda daha dikkatli olmak zorunda bırakıyor.
Ancak internet verileri çok hızlı bir şekilde hareket ettiği için, gerçek zamanlı olarak bir veri ihlalinin gerçekleştiği anı belirlemek ve o anda bir yaptırımda bulunmak teknik olarak oldukça zor. Tabi bu görüş genel olarak sektörlerde kabul görmüş. Benim kişisel görüşüm ise, anlık takipler yapılabilir. Şu anda kişiye odaklanmış saldırıların engellenmesi oldukça zor görünüyor. Ancak bir uygulama veya site aracılığıyla binlerce kişiye eş zamanlı yapılan saldırılar tespit edilmesi açısından zor ataklar oluşturmuyor.
Günümüzde şirketler sistemlerinin kurallara uyup uymadığını yine kendi insan-uzmanları ile zaman harcayarak ve onların yorumuna güvenerek kontrol ediyor. Oysa bu denli hızlı ilerleyen dünyada, güncellenen hizmetler sunan şirketlerin domine ettiği pazarlarda bu uygulama biraz karmaşık ve zaman kaybettirici.
Ülkemizde de çok güçlü bilişim güvenliği şirketleri bulunuyor. Özellikle eski black hat hackerların kurucusu olduğu şirketler, uluslararası birçok şirkete hizmet veriyor. Ayrıca zone-h gibi mirror kaydeden sitelerde de Türkiye’den önemli isimleri görüyoruz.
Alt Başlıklar
Maryland Universitesi, ABD’de yapay zeka kullanımı ile makineler üzerinden sürekli olarak veri ihlali yapılıp yapılmadığını ve gizlilik yasalarına uyumu takip edecek yeni nesil teknolojik gelişmeleri hızlandırdı. Bu yapay zeka teknolojisi ile firmalar hizmetlerinin gizlilik yasalarına uygunluğundan emin olabilecek ve de hükümetler de gerçek zamanlı olarak veri ihlali yapan şirketleri tespit edebilecek.
Özel yaşamın gizliliği gibi konular denetlenirken, özel yaşamı ihlal etmeden nasıl veri denetlemesi yapılıyor? İşte en çok merak ettiğim soru, Maryland Üniversitesi açıklamasından sonra tekrar zihnimi bulanıklaştırdı. Denetlenen kişisel veriler, hangi kişinin ihlali yapıldığını açıklıyor mu bilmiyoruz. Ancak yine de bu gelişmeler oldukça sevindirici görünüyor. Özellikle güvenlikle ilgili kaygıları olanların daha iyi anlayacağı gibi, istenmeyen bir verinin yayılması ve çalınmasının önüne geçilmesi artık bir zorunluluk oldu.
Bu tarz konulara ise özellikle çalışan kurumları görmek, yakın gelecekte devletler ve hassas istihbarat verisi saklayan kurumlar haricinde de şirketlerin çalışacağı bir alan oluşacağını gösteriyor.
Hükümetler yasaları insanların kolay anlayabileceği ancak makineler için algılaması oldukça zor olan düz metinler olarak yayınlamaktadır. Bu sebeple bir veri ihlali belirlenirken bir insanın manuel olarak kontrol etmesi gereklidir. Doğal olarak şirketlerin yasalara uyum oranı da bu karmaşıklıkta düşük skorlu oluyor. Yine o muhteşem konu olan doğal dil işleme nlp ile başlayan serüvenin cazibesi gözümü kamaştırıyor.
“İyi ve kötü gibi kültürden kültüre dahi değişen öznel kavramlar makineler için oldukça belirsiz, 1 ve 0’lar ile çalışan sistemler için “gizlilik yasalarını” insanların anladığı gibi anlamak pek de mümkün değil.”
Yukarıdaki ifadeyi başka bir web sayfasından aldım. Kesinlikle sığ bir bakış açısı olarak tanımlamak gerekiyor. 1 ve 0’lar ilkel başlangıçlar mı? Herşey gaz ve toz bulutuyla başlamıştı, girişi yapmadan gizemli olmayı öğrenmek gerekiyor. Yapay zeka bu kavramları ayırt edecek seviyeye gelecek, ancak Felsefe ve insanlık tarihi “iyi, kötü, çirkin” konusunda ortak bir fikir üretmiş mi? Bu tarz, zaman zaman popüler zaman zaman birikimli olan konular hakkında makinelerin sert bir yargıya varmasını zaten şu an beklemeyelim. Günümüzde veya kişiden kişiye, olaydan olaya kesin sonuçları var mı bu konuların.
Bu yüzden makinelerin kişisel verilerin korunması ve veri ihlalleri konusunda özel bir yönlendirmeye ihtiyacı var. Yalnız bu yönlendirme her hipotezi unbias etmek için verilen direktifler seviyesinde bırakılmalı.
Bu yöntemlerden biri ontoloji kavramlarını felsefeden ödünç alarak geliştirilmiş OWL gibi yapay zeka ile geliştirilmiş bilgisayar dilleridir. Bu diller ilgili alandaki kavramları ve kategorileri tanımlayabilir, aradaki farklı özellikleri tespit edebilir ve aralarındaki ilişkiyi gösterebilir.
Ontolojide buna “bilgi grafikleri” de denmektedir çünkü yapısal olarak grafiklere benzerlik göstermektedir. Yapay zeka konusunun bu denli hayatın içerisine gireceğini tahmin ediyordum fakat hızı konusunda günden güne daha fazla şaşırmaya devam ediyoruz.
Bill Gates ve Melinda Gates boşanması teknoloji dünyasına bomba gibi düştü. Bill Gates'in dünyanın en…
Facebook akıllı bileklik modelini piyasaya sürdü. En çok kullanılan sosyal medya platformu olmayı yeterli görmeyen…
Oyun meraklılarının ve profesyonel oyuncuların sorunlarından biri olan gameloop emülatör kasma ve donma sorunu çözümü…
Dijital diş hekimliği, sağlık sektöründe robotik cihazların en çok kullanıldığı alanlar arasındadır. İngiltere'de yapılan 2019-2020…
Nasıl bilgisayar toplanır merak edenler için derledik. Yeni bir bilgisayar sahibi olmak herkesin hoşuna gider.…
Uber bugün, İngiltere'deki kullanıcıların araba kiralama şirketi olan CarTrawler ile ortaklaşa yaptıkları platform ile araç…
View Comments