Fidelis Network® Detection and Response (NDR) gibi gelişmiş çözümler, yapay zeka aktivitelerini ağ seviyesinde izleyerek veri kaybını önleme stratejilerinde önemli bir rol oynuyor. Bu teknolojiler, GenAI kullanımını kapsamlı şekilde takip etme, politika uygulama ve denetleme imkanı sunuyor.
GenAI için Veri Kaybı Önlemenin Evrimi
Generatif yapay zeka ortamlarında veri kaybı önleme, geleneksel uç nokta ve kanal bazlı yaklaşımlardan farklı olarak, tüm ağ trafiği boyunca görünürlüğü artırmayı gerektirir. Fidelis NDR gibi ağ tabanlı çözümler, şifrelenmiş içeriklerde bile tehditleri tespit edip trafik desenlerini analiz ederek kapsamlı koruma sağlar. Burada kritik olan, verinin kim tarafından değil, ne zaman ve nasıl organizasyon dışına çıktığıdır; bu durum doğrudan yüklemeler, sohbet sorguları veya iş sistemlerine entegre AI fonksiyonları üzerinden gerçekleşebilir.
Generatif AI Kullanımını İzlemenin Yöntemleri
Organizasyonlar, GenAI DLP çözümlerini üç ana yöntemle uygulayabilir:
URL Tabanlı Göstergeler ve Gerçek Zamanlı Uyarılar
Belirli GenAI platformları (örneğin ChatGPT) için özel göstergeler tanımlanabilir. Fidelis NDR, kullanıcı GenAI uç noktasına eriştiğinde uyarı oluşturur, DLP politikası tetiklenirse tam paket yakalama yapılır ve web ile posta sensörleri şüpheli trafiği otomatik olarak yönetir. Bu sayede hızlı müdahale ve detaylı adli analiz mümkün olur.
Meta Veri İzleme ile Düşük Gürültülü Denetim
Her organizasyon anlık uyarı gerektirmeyebilir; bu durumda ağ tabanlı DLP politikaları meta veri kaydı yaparak minimum kesintiyle denetim izi oluşturur. Oturum bazlı IP, protokol, port ve zaman damgası gibi bilgiler saklanır. Bu yöntem, yanlış pozitifleri azaltırken uzun vadeli analiz ve uyumluluk raporlaması sağlar.
Riskli Dosya Yüklemelerinin Tespiti
GenAI platformlarına dosya yüklemeleri, özellikle PHI, PII gibi hassas veriler için yüksek risk taşır. Fidelis NDR, bu yüklemeleri ağ üzerinden izler, DLP politikaları hassas içerikleri otomatik tarar ve kural eşleşmelerinde tam bağlam yakalar. Böylece yetkisiz veri çıkışları engellenir ve adli inceleme için detaylı kayıtlar tutulur.
Seçeneklerin Değerlendirilmesi
Gerçek zamanlı URL uyarıları hızlı müdahale sağlarken, yüksek kullanımda gürültü ve bakım ihtiyacı doğurabilir. Meta veri modu düşük operasyonel yük sunar ancak anlık tehditlere karşı sınırlıdır. Dosya yükleme izleme ise gerçek veri sızıntılarını hedefler fakat sadece yönetilen ağ yollarını kapsar.
Kapsamlı AI Veri Koruma Stratejisi
Başarılı bir GenAI DLP programı, canlı uç nokta listeleri, düzenli kural güncellemeleri, risk bazlı izleme modları ve SOC entegrasyonlarını içerir. Ayrıca kullanıcı eğitimi ve politika uyumu sürekli sağlanmalıdır. Yeni AI hizmetleri ve eklentiler için politikalar düzenli olarak gözden geçirilmelidir.
Sonuç
Modern ağ tabanlı veri kaybı önleme çözümleri, Fidelis NDR örneğinde olduğu gibi, generatif AI kullanımını güvenlik ve uyumlulukla dengeler. Uyarı tabanlı, meta veri ve dosya yükleme kontrollerini bir araya getirerek esnek ve kapsamlı bir izleme ortamı oluşturur. Bu sayede güvenlik ekipleri yeni AI risklerini etkin şekilde yönetirken, kullanıcılar GenAI teknolojilerinden faydalanmaya devam eder.