Siber saldırganlar, yapay zeka sistemlerine karşı gerçek saldırıyı düzenlemeden önce saldırı yöntemlerinin etkinliğini doğrulamak için çeşitli yöntemler kullanır. Bu doğrulama aşaması, saldırganlara saldırının işe yarayıp yaramayacağı konusunda fikir vererek saldırı planlarını iyileştirmelerine olanak tanır.
Saldırı Doğrulama Nasıl Yapılır?
Saldırganlar, saldırı yöntemlerini aşağıdaki gibi farklı şekillerde doğrulayabilir:
- Çıktı API’si Kullanımı (Inference API): Bazı durumlarda, saldırganlar kurban kuruluşun yapay zeka sistemine ait çıktı API’sini kullanarak modelin davranışını test edebilir. Saldırgan, API’ye kendi hazırladığı veriyi göndererek modelin nasıl tepki verdiğini gözlemleyebilir.
- Çevrimdışı Model Kopyası: Saldırganlar, hedef sistemden bir şekilde ele geçirdikleri yapay zeka modelinin bir kopyasını kullanarak saldırı yöntemlerini çevrimdışı olarak doğrulayabilir. Bu yöntem, internet bağlantısı gerektirmediği için tespit edilmesi daha zor olabilir.
- Fiziksel Erişim Sonrası Doğrulama: Saldırganlar, yapay zeka sisteminin çalıştığı cihazlara fiziksel erişim elde ederse, saldırı yöntemlerini doğrudan hedef sistem üzerinde test edebilir. Bu durum, saldırgan için en yüksek doğruluk sağlasa da gerçekleştirilmesi en zor yöntemlerden biridir.
Saldırganlar Doğrulamayı Neden Önemsemelidir?
- Saldırı Başarısının Garantisi: Saldırganlar, saldırı yöntemlerini doğrulayarak gerçek saldırı sırasında sorunsuz bir şekilde çalışacağından emin olabilir. Bu sayede, zaman ve kaynak kaybını önlerler.
- Tek Doğrulama, Çoklu Hedef: Saldırganlar, bir kere doğruladıkları saldırı yöntemini benzer yapay zeka modelleri kullanan birden fazla cihaza veya sisteme karşı kullanabilir. Bu sayede, saldırı etkinliği artar.
Doğrulama Nasıl Tespit Edilebilir?
- Minimum Sorgu Sayısı: Saldırganlar, modelin davranışını anlamak için minimum sayıda sorgu kullanarak doğrulama işlemini gizlemeye çalışabilir. Ancak, anormal sayıda yapılan sorgular anomali tespit sistemleri tarafından fark edilebilir.
- Model İzleme: Makine öğrenmesi modellerinin davranışlarını sürekli olarak izlemek ve olağan dışı aktiviteleri tespit etmek için anomali tespit sistemleri kullanılabilir. Bu sayede, saldırganların model üzerinde yaptığı doğrulama girişimleri tespit edilebilir.