Müşteri hizmetleri botları, iç yazışma asistanları ve kod üretici yardımcılar gibi alanlarda büyük dil modelleri (LLM) hızlıca entegre ediliyor. Ancak bu teknoloji yarışında ciddi bir kör nokta oluşuyor: güvenlik.
Kurumsal BT altyapıları yoğun denetimlerden geçerken, aynı şirketlerin Azure OpenAI, Google Gemini gibi bulut tabanlı LLM hizmetlerini adeta “bir tıkla” kullanmaya başlaması endişe verici. Bu çelişki güvenlik standartlarında ciddi bir ikiliğe neden oluyor.
Bir LLM API’sine basit bir arayüz sarmak teknik olarak kolay olabilir, ancak bu kolaylık kurumsal düzeyde doğru bir tercih midir? AI ajanınız gizli verileri dışarı sızdırıyorsa ya da zararlı promptlarla kontrol altına alınıyorsa bu inovasyon değil, potansiyel bir veri ihlalidir.
Dış API sağlayıcıları sizin adınıza güvenlik kararlarını veriyor ve siz bunlara bağımlı hale geliyorsunuz. Bu yazıda, bu gizli riskleri açığa çıkararak daha güvenli bir yol haritası sunacağız: self-hosted LLM’ler ve risk azaltma stratejileri.
LLM’ler Varsayılan Olarak Güvenli Değildir
Etkileyici yanıtlar üreten bir modelin, sisteminize entegre edilmeye hazır ve güvenli olduğu anlamına gelmez. Yoao ve arkadaşlarının çalışmasında da vurgulandığı gibi, LLM’ler siber güvenliğe katkı sağlarken aynı zamanda yeni saldırı vektörleri de yaratır.
Gelin, LLM’lerle çalışırken karşılaşılabilecek bazı temel güvenlik risklerine göz atalım.
1. Veri Sızıntısı (Data Leakage)
LLM entegrasyonlarında en ciddi risklerden biri veri sızıntısıdır. Müşteri verileri, ticari sırlar veya IP bilgileri modelin eğitim veya kullanım aşamalarında istenmeden dışarı sızabilir.
- 2025 yılı itibariyle veri ihlallerinin ortalama maliyeti 5 milyon doları bulacak.
- Çalışanların %33’ü, hassas verileri düzenli olarak AI araçlarıyla paylaşmakta.
Bu oranlar, veri sızıntısının ne kadar ciddi bir tehdit olduğunu gözler önüne seriyor. Üçüncü parti LLM sağlayıcıları veriniz üzerinde eğitim yapmasa dahi, loglama, cache’leme veya arka uç depolama konusunda şeffaf değiller. Bu durum GDPR veya HIPAA gibi regülasyonlar açısından büyük bir risk doğurur.
2. Prompt Injection Saldırıları
Kök erişim (root access) gerektirmeyen, ancak ciddi sonuçlar doğurabilecek saldırılardan biri de prompt injection’dır.
Senaryo örneği:
Bir kullanıcı, LLM’yi bir web sayfasını özetlemesi için kullanıyor. Sayfada saklı komutlar, modelin geçmiş konuşma içeriklerini saldırgana sızdırmasına neden oluyor.
Prompt injection, OWASP’a göre LLM’lerle ilgili en büyük güvenlik tehdidi olarak listelenmiştir.
3. Kapalı Tedarik Zinciri (Opaque Supply Chains)
GPT-4, Gemini, Claude gibi modeller kapalı kutudur. Yani:
- Hangi verilerle eğitildiklerini,
- Son güncellenme tarihlerini,
- Sıfır-gün açıklarına (zero-day exploits) karşı ne kadar savunmasız olduklarını
bilmezsiniz. Bu da, üretim ortamında önemli bir kör noktaya neden olur.
4. Slopsquatting: Kod Üreten LLM’lerde Yeni Bir Tehdit
LLM’lerin kod üretirken hayal ürünü (hallucinated) kütüphaneler önermesi yeni bir tehdit oluşturuyor: Slopsquatting. Bu, kullanıcı hatası değil, modelin önerdiği yanlış kütüphaneler yoluyla sisteminize kötü amaçlı yazılım bulaşması anlamına gelir.
İlgili örnekler:
- LLM:
fastapi_utils_v2gibi sahte bir paket uydurur. - Hacker bu paketi PyPI’de yayınlar.
- Geliştirici güvenlik kontrolü yapmadan yükler, sonuç: sistem açığı.
Güvenlik için İlk Savunma Hattı: Doğru Stratejiler
LLM’lerin saldırı ile sıradan bir etkileşimi ayırt etmesini beklemek doğru değil. Otomatik tamamlayıcıya güvenlik duvarı kurallarını yazdıramazsınız, LLM’ler de aynı şekilde korunmasızdır. Ancak aşağıdaki stratejiler, ilk savunma hattınızı oluşturabilir:
- Girdi/çıktı sanitizasyonu (örneğin regex ile filtreleme)
- Sıkı kurallarla yapılandırılmış sistem prompt’ları
- Guardrails AI gibi güvenlik çerçeveleri ile kullanım politikası uygulamaları
Bu yöntemler ilk adımda faydalı olabilir, ancak veri yine de dışarı çıkıyor ve üçüncü taraf bir sağlayıcının güvenlik anlayışına emanet edilmiş oluyorsunuz.
Daha Fazla Kontrol için: LLM’leri Kendiniz Barındırın (Self-hosting)
Günümüzde kendi ortamınızda çalıştırabileceğiniz birçok güçlü açık kaynak LLM modeli bulunuyor. Üstelik bu modeller artık daha düşük sistem kaynaklarında bile makul performans sunabiliyor.
Self-hosting size şu avantajları sunar:
- Tam veri sahipliği: Hiçbir veri dışarı çıkmaz.
- Özelleştirilmiş ince ayar (fine-tuning): Şirket içi verilere özel.
- Ağ izolasyonu ve sandbox’lama: Saldırılara karşı ciddi koruma.
- Şeffaflık ve denetlenebilirlik: Hangi modelin ne zaman değiştiğini bilirsiniz.
Evet, daha fazla çaba ister: altyapı yönetimi (örneğin BentoML, Ray Serve), izleme, ölçeklendirme… Ancak hassas veri işliyorsanız bu çaba kesinlikle değer.
Sonuç: AI Sistemlerini Saldırı Yüzeyinizin Bir Parçası Olarak Düşünün
Eğer bir LLM ajanı karar veriyor, belgelere erişiyor veya API çağrısı yapabiliyorsa bu sistem, kontrolsüz bir dış danışman gibi hareket ediyor demektir.
O halde, bu sistemleri şu şekilde yönetin:
- Erişimleri yönetin,
- Sürekli izleyin,
- Hassas işleri dış API’lara emanet etmeyin.
Önemli AI sistemlerinizi şirket içinde, kendi kontrolünüzde tutun.
