Yapay Zeka Depolama Katmanının Güvenliğinin Sağlanması
Depolama alanınızdaki dosyalar, yapay zekanızın okuduğu, güvendiği ve buna göre hareket ettiği bilgi tabanını oluşturur. Copilot’lar ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) iş akışları, SharePoint, Amazon S3 ve Azure Blob’a doğrudan bağlanır. Çoğu yapay zeka güvenlik stratejisi, erişim denetimlerine ve model koruma önlemlerine odaklanır. Modelleriniz güvenli kalsa bile, güvenliği ihlal edilmiş dosyaların yapay zeka yanıtlarını nasıl manipüle edebileceğini, hassas verileri nasıl açığa çıkarabileceğini ve iş kararlarını nasıl zayıflatabileceğini öğrenin.
99%
hassas verilerin, genel yapay zeka yardımcıları ve onaylanmamış uygulamalar da dahil olmak üzere yapay zeka araçlarına tehlikeli bir şekilde maruz kalması (Kaynak: Varonis, 2025)
90%
2,6 milyonluk bir belge bilgi tabanına sadece 5 adet zararlı metin eklemek suretiyle (Kaynak: PoisonedRAG Research, USENIX Security 2025)
74%
Ajanların gereğinden fazla erişim hakkına sahip olduğunu kabul ediyorlar (Kaynak: Cloud Alliance, 2026)
Neler Öğreneceksiniz
Çoğu yapay zeka güvenlik programı, modeli korur ve verilere kimlerin erişebileceğini kontrol eder. Bu oturum, yapay zekanızın okuduğu dosyaların güvenliğini sağlamaya odaklanmaktadır.
Dosya Depolama Artık Bir Yapay Zeka
Saldırı Yüzeyi Haline Geldi
Yapay zeka depolama sistemine bağlandığında, kötü amaçlı yazılımlar, zararlı belgeler ve etiketlenmemiş hassas veriler aktif risklere dönüşür. Araştırmacılar, 2,6 milyon belgeden oluşan bir bilgi tabanına yalnızca beş adet kötü amaçlı belge eklemenin, Geri Getirme ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG) sistemlerine karşı %90’lık bir saldırı başarı oranı sağladığını ortaya koydu.
'daki Mevcut Savunmalar Neden Bunu Gözden Kaçırıyor?
Dosyalar yükleme sırasında taranır, ancak daha sonra nadiren tekrar taranır. Erişim kontrolleri dosyalara kimin erişebileceğini belirler, güvenlik önlemleri ise dosyalar okunduktan sonra devreye girer; bunların hiçbiri dosyanın kendisini incelemez. Bağımsız araştırmalar, mevcut tespit araçlarının kötü amaçlı çok dilli dosyaları sıklıkla gözden kaçırdığını ve 15 saldırı zinciri boyunca yalnızca 30 gerçek dünya örneğini tespit ettiğini göstermektedir (Association for Computing Machinery, 2025).
İyi Bir Yapay Zeka Depolama
Güvenliği Nasıl Olmalıdır?
MetaDefender™ Storage Security , dosyaların yapay zeka uygulamaları tarafından kullanılmadan önce SharePoint, Amazon S3 ve NAS ortamlarında Storage Security . Metascan™, 30’dan fazla kötü amaçlı yazılım önleme motoru kullanırken, Deep CDR™ Teknolojisi, Proaktif DLP™ ve Adaptive Sandbox , RAG iş akışları ve yapay zeka yardımcıları için güvenilir ve mevzuata uygun verilerin sağlanmasına yardımcı olur.
Öne Çıkan Konuşmacılar
Depolama Alanınızın Yapay Zekanıza Ne Tür Veriler Sağladığını Öğrenin
Yapay zekanız halihazırda binlerce ya da milyonlarca dosyaya güveniyor. Bu dosyaların, yapay zekanın kararlarını etkilemeden önce güvenli olmalarını nasıl sağlayacağınızı öğrenin.
