Modern büyük dil modeli (LLM) altyapılarında uç noktalar, kullanıcılar ve servislerin modellerle iletişim kurduğu kritik arayüzlerdir. Ancak bu uç noktalar, genellikle dahili kullanım için tasarlandığından uzun vadeli güvenlik önlemleri yetersiz kalmaktadır. Bu durum, kimlik doğrulamasız API erişimleri, statik API anahtarları ve yanlış yapılandırılmış bulut servisleri gibi zafiyetlerin ortaya çıkmasına yol açar.
LLM Uç Noktalarının Güvenlik Açıkları ve Riskleri
LLM uç noktaları, genellikle deneysel aşamalarda oluşturulup sonrasında yeterince izlenmeden kullanılır. Bu süreçte ortaya çıkan başlıca riskler şunlardır:
- Kimlik doğrulamasız herkese açık API’ler: Test amaçlı açılan uç noktalar uzun süre korunmadan kalabilir.
- Statik ve gömülü tokenlar: Kod içinde saklanan API anahtarları, yanlış yapılandırılmış depolar veya sistemler yoluyla sızabilir.
- Dahili güvenlik varsayımları: İç ağların her zaman güvenli olduğu düşüncesi, VPN veya ağ yapılandırmalarındaki zayıflıklar nedeniyle risk oluşturur.
- Geçici test uç noktalarının kalıcılığı: Hata ayıklama için açılan uç noktalar temizlenmeyerek saldırganlara açık hale gelir.
- Bulut yapılandırma hataları: Yanlış API geçidi ve güvenlik duvarı ayarları, uç noktaların istemeden internete açılmasına neden olur.
İnsan Olmayan Kimliklerin (NHI) Rolü ve Tehlikeleri
LLM ortamlarında servis hesapları, API anahtarları gibi insan olmayan kimlikler, modellerin otomatik görevler gerçekleştirmesinde kritik rol oynar. Ancak bu kimliklerin yönetimindeki eksiklikler, saldırganların ele geçirdiği uç noktalar üzerinden geniş çaplı erişim sağlamasına zemin hazırlar. Yaygın sorunlar arasında gizli bilgilerin dağılması, uzun ömürlü kimlik bilgileri ve aşırı izinler yer alır. Ayrıca, büyüyen sistemlerde NHI sayısının kontrolsüz artışı, saldırı yüzeyini genişletir.
LLM Altyapılarında Açık Uç Noktalara Karşı Alınabilecek Önlemler
Güvenlik ekipleri, açık uç noktalardan kaynaklanan riskleri azaltmak için sıfır güven (Zero Trust) ilkelerini benimsemelidir. Bu kapsamda önerilen uygulamalar şunlardır:
- İnsan ve makine kullanıcılar için en az ayrıcalık erişimini zorunlu kılmak.
- Just-in-Time (JIT) erişim modelleri ile ayrıcalıkların sadece gerektiği sürede verilmesi.
- Ayrıcalıklı oturumların sürekli izlenmesi ve kayıt altına alınması.
- API anahtarları ve tokenların düzenli olarak otomatik döndürülmesi.
- Statik ve uzun ömürlü kimlik bilgilerinin mümkün olduğunca kısa ömürlülerle değiştirilmesi.
Teknik Özet: LLM Uç Noktalarında Risk Yönetimi
- Zararlılar ve araçlar: Otomatik veri çıkarma, dolaylı istem enjeksiyonu, yetkisiz araç çağrıları.
- Hedef sektörler: Bulut servis sağlayıcıları, finans, SaaS platformları ve kritik altyapılar.
- Saldırı zinciri: 1) Kimlik doğrulamasız veya zayıf korunan uç nokta erişimi, 2) NHI kimlik bilgilerinin ele geçirilmesi, 3) Yetkisiz veri erişimi ve lateral hareket.
- Temel savunma yaklaşımları: Zero Trust erişim kontrolü, IAM politikalarının sıkılaştırılması, EDR ve SIEM ile sürekli izleme, ağ segmentasyonu ve olay müdahale planları.
Yönetici ve SOC Ekipleri İçin Pratik Kontrol Listesi
- Uç noktaların kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmalarını düzenli olarak gözden geçirin.
- API anahtarlarını ve tokenları gizli yönetim sistemlerinde saklayın ve otomatik döndürme uygulayın.
- İnsan olmayan kimliklerin izinlerini en az ayrıcalık prensibine göre sınırlandırın.
- Just-in-Time erişim modellerini devreye alın ve ayrıcalıklı erişimleri zaman sınırlı yapın.
- Ayrıcalıklı oturumları SIEM ve EDR çözümleriyle sürekli izleyin ve anormal aktiviteleri tespit edin.
- Bulut servislerinde API geçitleri ve güvenlik duvarı kurallarını sıkılaştırarak gereksiz erişimleri engelleyin.
- Olay müdahale süreçlerinde LLM uç noktalarına yönelik özel senaryolar geliştirin.
- Ağ segmentasyonu ile LLM altyapısını kritik sistemlerden izole edin.