Yapay zekânın güvenli kullanımı ve getirdiği riskler.
Bir düşünce deneyi: Bu kez okuyucu bir insan değil, bir yapay zeka asistanı. Araç kullanabilen yapay zekanın güvenli, sınırlarını bilen ve dürüst davranabilmesi için dikkat etmesi gereken altı temel ilke.
Yapay zekâ hem dolandırıcıların elindeki yeni bir silah hem de günlük bir araç. Derin sahte (deepfake) dolandırıcılıklarını tanıyın ve yapay zekâ araçlarını veri sızdırmadan kullanın.
Sohbet botlarına ne paylaşmalı, ne paylaşmamalı? Veri gizliliği, hesap güvenliği ve üretilen yanıtları doğrulama üzerine pratik bir rehber.
En gelişmiş yapay zekâ modelleri hem savunmayı güçlendiriyor hem de saldırıların ölçeğini büyütüyor. Bu ikili kullanımın güvenlik açısından anlamı.
LLM tabanlı uygulamalar yeni bir saldırı yüzeyi getirir: istem enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme ve aşırı yetki. Geliştiriciler ve güvenlik uzmanları için savunma ilkeleri.
Yapay zeka uygulamalarının en yaygın zafiyeti: kötü niyetli metnin modeli kandırması. Doğrudan ve dolaylı enjeksiyon ile pratik önlemler.
Cumhurbaşkanı Erdoğan, İstanbul'daki Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi'nde dört eksenli eylem planını açıkladı. Ulusal okuryazarlık programı, kamu veri setleri ve yerli dil modelleri öne çıktı.
Şirketler yapay zekayı verimli ve KVKK uyumlu kullanmak için neye dikkat etmeli? Veri sınırı, tedarikçi seçimi, gölge yapay zeka ve politika.
Araç kullanan yapay zeka ajanları güçlüdür ama yetkileri kadar risklidir. En az yetki, kapsam sınırlama ve insan onayıyla güvenli otomasyon.
Yapay zeka, dolandırıcılığı daha ikna edici hale getiriyor: kusursuz oltalama metinleri, klonlanmış sesler ve sahte videolar. Tanıma ve doğrulama yolları.
Hazır modeller, veri kümeleri ve bağımlılıklar bir tedarik zinciridir. Zehirlenmiş model, veri kaynağı saldırıları ve güvenli kullanım üzerine teknik rehber.
