Eğer bugün AI güvenliği etrafındaki konuşmayı takip ederseniz, varoluşsal bir kayanın kenarında durduğumuzu düşündüğümüz için bağışlanacaksınız. Her hafta, yaklaşan kriz duygusunu güçlendiren yeni, acımasız bir başlık getiriyor: 
 
 “İA ajanları saldırı sistemlerine aldatılabilir” Bu, sıklıkla, yararlı görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmış otonom AI sistemlerinin, kötü niyetli eylemleri gerçekleştirmek, güvenlik koridorlarını geçmek veya hatta altyapıya karşı sofistike saldırıları başlatmak için karşıt örnekler veya jailbreaking teknikleri olarak bilinen ince girişler aracılığıyla nasıl manipüle edilebileceğini gösteren araştırmalar anlamına gelir. 
 
 “LLM’ler yeni siber saldırılara izin veriyor” Bu, büyük dil modelleri (LLM) tarafından oluşturulan çift tehditleri kapsar. Öncelikli endişe, LLM'lerin, yeni başlayanların çok ikna edici phishing e-postaları hazırlamalarına, faydalanma kodunu oluşturmasına veya istihbarat yapmasına yardım ederek siber suçlara girmek için limiti düşürmeleridir. İkincisi, saldırganların LLM'leri saldırılarında bir bileşen olarak kullanabilecekleri, bunları karmaşık, adaptif sosyal mühendislik kampanyalarını otomatikleştirmek veya dinamik olarak keşfetmek ve sıfır günlük payloads oluşturmak için kullanabilecekleri endişesi vardır. 
 
 “Hızlı Enjeksiyon Yeni SQL Enjeksiyonu” Bu benzerlik, AI sistemlerine özgü yeni bir güvenlik açığı sınıfını vurgulamaktadır. SQL enjeksiyonu, bir veritabanı için amaçlanan kullanıcı girişlerini temizlemenin başarısızlığını kullanırken, prompt enjeksiyonu, bir kullanıcının talimatlarını ("prompt") modelin iç çalışma talimatlarından düzgün bir şekilde izole etme başarısızlığını kullanır. bu, bir saldırganın modelin davranışının kontrolünü ele geçirmesine izin verir, veri eksfiltrasyonuna, yetkisiz eylemlere veya politika ihlaline neden olur. Bu sürekli olumsuz haber akışının ve korkudan kaynaklanan analizin toplu etkisi genellikle aynıdır: AI kendisi sorundur. öykü, temel teknolojiyle ilişkili içsel istikrarsızlık, tahmin edilemezlik ve risk üzerine odaklanma eğilimindedir, bu da teknolojinin sınırlandırılması, sıkı bir şekilde düzenlenmesi veya temel olarak güvenli olmak için yeniden tasarlanması gerektiğine inanmaya yol açar. Gerçek dünyadaki saldırgan davranışlarını analiz etmek için yıllar geçiren biri olarak, bu çerçeve her zaman eksik hissetti. Çoğu iddia hipotezlere, oyuncak örneklerine ya da kasıtlı olarak güvenli olmayan gösterilere dayanıyor. Çok az kişi daha basit bir soru soruyor: Bugünün gerçek AI entegrasyonları hangi saldırgan yüzeyine gerçekten maruz kalıyor? MCP Neden Faydalı Bir Gerçeklik Denetimi Gelişmiş dil modellerinin gelişimi, dış kaynaklarla etkileşim için sağlam ve standartlaşmış mekanizmaların geliştirilmesini gerektirmiştir. Dil modelleri, dış araçları ve hizmetleri güvenli ve öngörülebilir bir şekilde kullanabilmelerini sağlayan önemli ve standartlaşmış bir çerçeve oluşturmaktadır. Model Konteks Protokolü (MCP) Model Konteks Protokolü (MCP) Bu protokol, dil modelinin kendi iç bilgi ve hesaplama sınırlarının ötesinde yeteneklerini genişletmesine olanak sağlayan güvenli bir aracı olarak hareket eder. Temelde, MCP, dil modellerini sofistike metin işlemcilerinden gerçek dünya görevlerini güvenli ve bağlamsal olarak daha geniş bir dijital ekosistemle entegre ederek gerçekleştirebilecek yetenekli ve etkileşimli ajanlara dönüştürmek için hayati öneme sahiptir. Araştırma metodolojisi Bu analiz kasıtlı olarak spekülatif veya düşmanca ayarları önledi. çalışmanın tasarımı beş ana adım içeren muhafazakar bir metodolojiyi kullandı: 
 
 
 
 
 
 Depozitör Tanımlama: MCP sunucularının depoları, GitHub'da bulunan SDK ithalat desenlerini analiz ederek bulunmuştur. Uygulama doğrulama: Başarılı bir şekilde başlatılamadı depolar analizden dışlanmıştır. Aracın Analizi: Başarılı çalıştırılan sunucular, ortaya çıkan araçları ve şemaları çıkarmışlardı. Yetenek Haritası: Araçlar, potansiyel eylemleri (yani ne yapabilecekleri) temelinde sınıflandırılmıştır, bilinen güvenlik açığını içermiş olup olmadığına bakılmaksızın. Sunucu Sıralaması: Sunucu sonunda toplandı ve içerdiği yoğunluk ve açık kapasitelerin türüne göre sıralandı. Yalnızca gerçekte çalıştırılan ve açık araçlar bulunan MCP sunucuları dahil edildi, çünkü çalıştırmayan bir saldırı yüzeyi bir saldırı yüzeyi değildir. MCP Sunucu Gerçekten Ne Gösteriyor Bir kez çalıştırılabilir sunucular izole edildiğinde, açık bir model ortaya çıktı: MCP sunucuları tanıdık güvenlik ilkelerini ortaya çıkarıyor, sadece egzotik AI yeteneği değil. Tablo 1 – Gözlemlenen MCP Yetenek Sınıfları: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Capability Class 
 Description 
 
 
 
 Filesystem access 
 Read/write operations on files or documents 
 
 
 
 HTTP requests 
 Fetching or scraping remote URLs 
 
 
 
 Database queries 
 Structured data retrieval 
 
 
 
 Process execution 
 Local command or script execution 
 
 
 
 Orchestration 
 Tool chaining, planning, or agent control 
 
 
 
 Read-only search 
 Constrained data or API lookups Dosya Sistemine Erişim Dosyalarda veya belgelerde okuma / yazma işlemleri HTTP İstekleri Remote URL'leri kaldırmak veya kaydetmek Database İsteği Yapılandırılmış Data Retrieval Uygulama Süreci Yerel komut veya script uygulaması orkestrasyon Araç zinciri, planlama veya ajan kontrolü Yalnızca Okunma Arama Sınırlı veri veya API arama Burada anahtar nokta, bu ilkelerin modern yazılım sistemlerinde zaten var olduklarıdır.MCP onları basitçe standartlaştırılmış bir şekilde ortaya koyar. Gerçek MCP sunucularında dağıtım kapasitesi AI araçlarının rutin olarak tehlikeli davranışlara izin verdiğine dair yaygın iddialar olmasına rağmen, gözlemlenen dağıtım çok daha kısıtlıydı. Tablo 2 - Kapasite Frekansı (Duyulabilir MCP Sunucuları): 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Capability 
 Relative Frequency 
 
 
 
 Filesystem access 
 Medium 
 
 
 
 HTTP requests 
 Medium 
 
 
 
 Database queries 
 Low 
 
 
 
 Process execution 
 Rare 
 
 
 
 Orchestration 
 Occasional Dosya Sistemine Erişim Ortalama HTTP İstekleri Ortalama Database İsteği Düşük Uygulama Süreci Garip orkestrasyon Zaman zaman Gözlemci : İlk bulgular, gelişmiş AI sistemlerinin içselleştirilmiş belirsizliği ile ilgili yaygın, çoğu zaman alarmist anlatımlardan önemli bir farklılık göstermektedir. Yüksek etki güvenlik açığı. least Bu kontr-intuitif sonuç, mevcut AI modellerinin temel olarak "gözsüz" veya saldırganlara altyapı üzerindeki derin kontrolü sağlayan kolayca kullanılabilir, yüksek ciddiyetli kusurlara eğilimli olduğunu iddia eden yaygın iddiaya doğrudan meydan okuyor. Diğer zayıflıklar şüphesiz varken, komut yürütme kusurlarının düşük sıklığı, yerinde bulunan sağlam giriş sanitizasyon, sandboxing ve mimari savunmaların yaygın olarak kabul edilenlerden daha etkili olabileceğini gösteriyor. Veriler, güvenlik çabalarının, çoğunlukla en nadir, en sensasyonel olsa da, potansiyel exploitlere odaklanmak yerine, daha yüksek sıklıkta meydana gelen yaygın, daha düşük etki zayıflıklarını ele almak için daha etkili bir şekilde harcanabileceğini öne sürüyor. Gerçek Risk: Yetenek Kompozisyonu Bireysel olarak, birçok sunucu zararsız görünür. Risk, aynı sunucu içinde birden fazla ilkelin birlikte yaşadığı zaman artar, özellikle de orkestrasyon mevcut olduğunda. Bireysel bir MCP sunucu tarafından oluşturulan güvenlik riski genellikle azdır veya tek başına görüntülendiğinde zararsız görünür. Tek bir, dar ölçekli bir MCP, basit bir yapılandırma değişikliğini yönetmek veya temel bir kayıt işlemini gerçekleştirmek gibi gerekli bir işlevi yerine getirebilir. Bununla birlikte, birden fazla sunucu dağıtıldığında ve aynı sunucu veya işletim ortamında birlikte var olduğunda, yararlanma potansiyeli dramatik olarak artar. Örneğin, bir MCP sunucusu hassas yapılandırma verilerini okuyabiliyor olabilir, bir diğeri de güvenlik duvarı kurallarını değiştirebilir ve bir üçüncü kişi de kritik bir hizmeti yeniden başlatabilir. Bu riskin gerçek değişim noktası, Otomatik güvenlik araçları, konteyner platformları (Kubernetes gibi), bulut tabanlı çerçeveler veya sofistike senaryolar aracılığıyla sağlanan orkestrasyon, bu dağıtılmış yetenekleri etkin bir şekilde koordine etmek ve yönetmek için tasarlanmıştır. orkestrasyon Orkestrasyon tabakasının kontrolünü kazanan bir saldırgan, zararlı eylemlerin simfonisini etkili bir şekilde yönlendirebilir, zararsız ilkelerin bir koleksiyonunu güçlü, otomatik bir silah sistemine dönüştürür. Tablo 3 – Örnek kompozisyon modelleri: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Composition 
 Security Implication 
 
 
 
 HTTP fetch + filesystem write 
 Content injection / persistence 
 
 
 
 Database query + orchestration 
 Data exfiltration pipelines 
 
 
 
 HTTP fetch + planning 
 Prompt-injection amplification 
 
 
 
 Filesystem write + orchestration 
 Supply-chain style poisoning HTTP FETCH + Dosya Sistemi Yazma İçerik Enjeksiyon / Sürekli Database Query + Orkestrasyon Data Exfiltration Pipe Çözümleri HTTP Fetch + Planlama Hızlı Enjeksiyon Amplifikasyonu Dosya sistemi yazma + orkestrasyon Tedarik Zinciri Zehirlenmesi MCP bu zincirleri icat etmiyor, onları bir araya getirmek çok daha kolay hale getiriyor. Schemas, Not Prompts, Defines the Attack Surface (Sistemler, Hızlanmıyor, Saldırı Yüzeyini Belirleyin) IA güvenlik tartışmalarında, özellikle LLM alanında, tekrarlanan bir konu, genellikle “hızlı enjeksiyon” olarak sensasyonalize edilen acil manipülasyona karşı hassasiyettir. Bu odak, doğruluğu göz önüne alındığında anlaşılabilir olsa da, genellikle daha sistemik ve etkili güvenlik kusurlarını gölgelemektedir. Bu bağlamda şeması, tüm operasyonel çerçeveyi ifade eder: mimarisi, altındaki veri modelleri, erişim kontrolleri, orkestrasyon mantığı ve çekirdek LLM'nin etrafında yer alan ön ve sonrası işleme adımları. Örneğin, güvenli olmayan bir sistem şunları yapabilir: 
 
 
 
 Kontrolsüz fonksiyon çağrısı izin: Şemada, LLM'nin güçlü giriş doğrulama ve en az ayrıcalık ilkeleri olmadan dış API'leri veya fonksiyonları çağırmasına izin verirse, başarılı bir enjeksiyon saldırısı, yan hareket, veri eksfiltrasyonu veya istekli komut uygulanmasına izin verir. Bağlantı ve talimat ayrımı eksikliği: Kullanıcı girişini sistem talimatları veya işletim bağlamı ile birleştirmek, kullanıcının girişinin sistem talimatlarını kaçırmasına izin veren bir şekilde bir şema hatasıdır. Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinde yetersiz doğrulanmış girişler / çıkışlar kullanın: Alınan belgeler, talimat bağlamına geri gönderilmeden önce düzgün bir şekilde temizlenmezse veya sistem, çıkışa dayanan işleme sonrası adımları kör bir şekilde gerçekleştirirse, saldırı vektörü çekirdek modelinin savunucularını kaçırır. Temel olarak, prompt enjeksiyon, LLM'nin karmaşık, belirgin olmayan bir giriş doğrulayıcı olduğunu kanıtlarken, ciddi, iş eleştirel riskler, modeli, şemayı çevreleyen kırılgan çerçeveye dayanır. AI sistemlerinin güvenliğini sağlamak, güvenlik odakını sadece savunma önerme tekniklerinden sesli, geleneksel yazılım yüklemeye, güvenlik ilkelerini tüm AI uygulama kümesine uygulamak ve LLM'yi daha büyük, bağlantılı ve potansiyel olarak hassas bir sistemin sadece bir bileşeni olarak değerlendirmek gerektirir. Tablo 4 – Schema Sınırlama Etkileri: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Schema Pattern 
 Risk Implication 
 
 
 
 url: string 
 High (arbitrary network access) 
 
 
 
 path: string 
 High (potential traversal / overwrite) 
 
 
 
 query: string 
 Medium (depends on backend) 
 
 
 
 enum(values) 
 Low (constrained intent) 
 
 
 
 Hard-coded parameters 
 Minimal Etiket Arşivi: string Yüksek (serbest ağ erişimi) path: string Yüksek potansiyel (potansiyel traversal / overwrite) Etiket Arşivi: string Ortalama (backend’e bağlı) Değerler ( Değerler ) Düşük Düşünce (Low Intention) Sert Parametreler Minimum MCP sunucularında, şeması güven sınırıdır. Bir araç kısıtlanmamış girişleri kabul ederse ve bunu güçlü bir sink'e aktarırsa, risk mimari değil, AI tarafından yönlendirilir. Neden Bu “AI Tehlikeli” Bir Hikaye Değil AI'nin "daha önce görülmemiş bir risk" getirdiğini ilan eden yaygın tartışma, genellikle daha nüanslı ve mimari olarak önemli bir gerçekliği kaçırır. veya Bunun yerine, özellikle LLM’ler ve akıllı ajanlar şeklinde yapay zeka entegre edilmesinin derin sonuçları, temel güvenlik kararlarının alınması ve uygulandığı yerleri temel olarak değiştirmektir. Yeni yönetilemez Bu, mevcut güvenlik modelleri için sadece bir artan güncelleştirme değildir; uygulamaların nasıl inşa edildiği ve savunulduğunda derin bir mimari değişikliği temsil eder. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 FROM: The Traditional Application Security Focus 
 TO: The Modern AI-Driven System Security Focus 
 
 
 
 UI Flows (User Interface) 
 Schemas (Data and Interaction) 
 
 
 
 Security was heavily focused on validating inputs and protecting against manipulation of front-end components and presentation layers. 
 The emphasis moves to strictly defining and validating the structure and content of data exchanged between models, tools, and the application, ensuring input and output types are rigorously adhered to. 
 
 
 
 Human Intent and Manual Vetting 
 Tool Composition and Orchestration 
 
 
 
 Logic was often designed around what a human   to do, relying on role-based access control (RBAC) and explicit permissions tied to individual actions or user profiles. intended 
 Security now centers on how the AI agent selects, chains, and uses various external tools (e.g., APIs, databases, services). The integrity and safety of the   of actions must be guaranteed, focusing on preventing prompt injection from driving unintended tool use. entire sequence 
 
 
 
 Application Logic (Hard-Coded Business Rules) 
 Execution Context Isolation (Sandboxing) 
 
 
 
 Security resided within monolithic or tightly coupled business logic, where rules were explicitly coded and easy to audit within the application's source code. 
 The focus shifts to isolating the AI model's runtime environment, ensuring that the consequences of any erroneous or malicious model output (e.g., code generation or external calls) are strictly contained and cannot impact critical infrastructure or bypass perimeter defenses. Kullanıcı arayüzü (User interface) Şemalar (Data ve etkileşim) Güvenlik, girişlerin doğrulanmasına ve ön bölüm bileşenlerinin ve sunum katmanlarının manipülasyona karşı korunmasına yoğunlaşmıştır. Önemli olan, modeller, araçlar ve uygulama arasında değiştirilen verilerin yapısını ve içeriğini kesinlikle tanımlamak ve doğrulamak ve giriş ve çıkış türlerinin sıkı bir şekilde uygulanmasını sağlamaktır. Manual Intention ve Manual Vetting Hakkında Kompozisyon ve Orkestrasyon Mantık çoğunlukla bir insanın etrafında tasarlanmıştır. rol tabanlı erişim kontrolüne (RBAC) ve bireysel eylemlere veya kullanıcı profillerine bağlı açık izinlere dayanarak. Hedefli Güvenlik şimdi AI ajanının çeşitli dış araçları (örneğin, API'ler, veri tabanları, hizmetler) nasıl seçtiğini, zincirlediğini ve kullandığını odaklıyor. Hızlı enjeksiyonun istenmeyen araç kullanımını engellemesine odaklanarak, eylemlerin garanti edilmesi gerekir. Tüm Sıralamalar Uygulama Mantığı (Hard-Coded Business Rules) Konteks izolasyonu (Sandboxing) Güvenlik, kuralların açıkça kodlandığı ve uygulamanın kaynak kodunda kolayca denetlenebileceği monolitik veya sıkı birleştirilmiş iş mantığı içindedir. Dikkat, AI modelinin çalıştırma süresinin çevresini izole etmeye, herhangi bir hatalı veya kötü amaçlı model çıkışının (örneğin, kod üretimi veya dış çağrı) sonuçlarının kesinlikle sınırlandırılmasını ve kritik altyapıya veya çevre korumalarına etki edememesini sağlar. Bu güvenlik lokusunun taşınması, sadece mevcut güvenlik uygulamalarında başarısızlıkların yansıması değil, mimari bir değişikliktir.Bu, kuruluşların bu yeni kontrol noktalarını ele almak için savunma stratejilerini, güvenlik araçlarını ve geliştiricilerin eğitimini adapt etmelerini gerektirir.Öncelikli güvenlik sınırının artık uygulamanın ön kapısı değil, istihbarat boru hattının kendisinin yapılandırılması ve yönetimi olduğunu kabul ederek. Sonuç: Önce önlem, sonra panik Yapay zeka güvenliğini çevreleyen yaygın konuşma genellikle korku ve hipotetik en kötü durum senaryoları tarafından ele alınır. Bununla birlikte, uygulayıcılar için, yapay zeka güvenliğinin durumunu iyileştirmek perspektifte bir değişiklik gerektirir: korkuyu ölçüm ve pragmatik disiplinle değiştirmeliyiz. LLM'ler ve diğer karmaşık AI / makine kontrolü işlem sistemleri doğası gereği güvenli değildir; bunlar sadece yetenek zengin sistemlerdir. işlevselliğin bu bolluğu, tehdit modelleme, güvenli yapılandırma ve operasyonel denetim için aynı sıkı, disiplinli yaklaşımları gerektiren anlamına gelir ki, zaten otomasyon boruları ve bulut API'leri gibi diğer kritik altyapılara uyguladığımız. Rahatsız edici ama nihayetinde güçlendirici gerçek şu ki, çok sayıda AI "riskleri" aslında yeni bir dil kullanan eski güvenlik sorunlarıdır. güvenli olmayan varsayılanlar, tedarik zinciri hassasiyeti, enjeksiyon hataları ve yanlış yapılandırılmış erişim kontrolleri gibi kavramlar on yıllardır temel endişelerdir. Bu da mükemmel bir haber. Bu iyi bir haber, çünkü bu, bu sorunları çözmenin nasıl olacağını zaten biliyoruz. En az ayrıcalıklı ilke (PoLP) ve savunma derinlemesine mimari gibi kurulan güvenlik ilkeleri, çerçeveleri ve metodolojileri, mükemmel bir şekilde geçerlidir. Yapay zeka güvenliğini, tamamen yeni ve üstesinden gelemeyen bir sorunun yerine kurulan kurumsal güvenliğin bir uzantısı olarak çerçeveleştirerek, organizasyonlar rahatsız edici endişeden etkili, ölçülebilir risk azaltmaya geçebilirler.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Herkes AI'nin Güvenli Olmadığını Söylüyor, Bu yüzden Değerlendirdim

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

İş Akışınızı 10 Kat Nasıl İyileştirirsiniz: 17 Temel Uygulama

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps