Thales Group raporu: Bilgi güvenliğinde yapay zekanın rolü
Thales Group
Thales Group, 20 ülkeden 3.000'den fazla katılımcıyla yapay zekanın siber güvenlik üzerindeki etkisini araştırdı. Önemli bulgular: Kuruluşların yüzde 34'ü halihazırda yapay zeka ajanları kullanıyor, yüzde 73'ü bir yıl içinde bunları dağıtmayı planlıyor; yüzde 30'unun artık özel yapay zeka güvenlik bütçeleri var; insan hatası, yüzde 28 ile ihlallerin başlıca nedeni olmaya devam ediyor. Rusya BISA araştırması, kamuya açık yapay zeka hizmetleri aracılığıyla gizli veri sızıntısı korkularını vurguluyor.
Thales Group'un 20 ülkeden 3.000'den fazla katılımcıyla yaptığı anket sonucu, kuruluşların %34'ünün halihazırda yapay zeka ajanları kullandığını, %73'ünün ise bir yıl içinde bunları devreye almayı planladığını ortaya koyuyor. Yapay zeka ajanlarının kullandığı veri hızı ve hacmi, güvenliği karmaşık hale getirerek, yapay zeka ile ilgili bilgi güvenliğine özel bütçe ayıran kuruluşların sayısında yıllık %50 artışa yol açıyor. Katılımcıların %70'i yapay zeka ekosistemindeki hızlı değişimleri önemli bir güvenlik faktörü olarak belirtirken, %61'i gizli verileri çalmayı amaçlayan yapay zeka uygulamalarına yönelik saldırılar bildiriyor. Şirketlerin %48'i yapay zeka kaynaklı dezenformasyon nedeniyle kayıp yaşarken, %59'u deepfake tabanlı saldırılarla karşılaştı. Bulut depolama (%35), SaaS uygulamaları (%34) ve bulut yönetim altyapısı (%32) en önemli saldırı hedefleri olmaya devam ediyor. Kullanıcı kimlik bilgileri, en önemli hedefler arasında 8. sıradan 5. sıraya yükseldi. Rusya BISA anketi, katılımcıların %89'unun gizli verilerin kamuya açık yapay zeka hizmetlerine aktarılmasını kritik bir tehdit olarak gördüğünü, %46'sının yapay zeka aracılığıyla veri sızıntılarının farkında olduğunu ve %59'unun yerel çözümleri destekleme ihtiyacını vurgulayarak yapay zeka düzenlemelerine kısmen katıldığını ortaya koyuyor. Kuruluşların %46'sı sınırlı yapay zeka kullanımına izin veriyor, %48'i çalışanları eğitiyor ve %30'u riskleri azaltmak için kontrolleri artırıyor.
Kaynak: Habr — хаб ML —
orijinal
