Veri bilimi artık yalnızca algoritmalar ve istatistiksel modellerle sınırlı bir alan olmaktan çıktı. Finans, sağlık, ulaştırma ve günlük yaşamın pek çok noktasında alınan kritik kararlar, veri bilimi sistemleri tarafından yönlendiriliyor. Bankaların kredi onay süreçleri, otonom araçların karar mekanizmaları veya dijital platformların öneri sistemleri bu alana örnek oluşturuyor. Ancak bu etki arttıkça siber saldırıların hedefi de genişliyor.
Veri Biliminde Karşılaşılan Yeni Tehditler Gündeme Geldi
Günümüzde veri biliminde öne çıkan tehditler klasik siber saldırılardan farklılaşıyor. Eğitim verilerinin kasıtlı olarak bozulması anlamına gelen veri zehirleme, en dikkat çeken yöntemlerden biri olarak biliniyor. Bu saldırılar, modellerin yanlış sonuçlar üretmesine yol açabiliyor. Bir diğer yöntem ise adversaryal saldırılar olarak adlandırılıyor. Burada saldırganlar çok küçük değişikliklerle modeli yanıltarak yanlış karar vermesine neden oluyor. Yolda duran bir trafik levhasının farklı algılanması buna örnek gösterilebiliyor.
Model hırsızlığı ise kurumların büyük emek ve maliyetlerle geliştirdiği yapay zekâ modellerinin kopyalanması veya kötüye kullanılması riskini taşıyor. Bu tür saldırılar, yalnızca kurumların ekonomik kaybına yol açmakla kalmıyor aynı zamanda güvenliğe yönelik tehditleri de artırıyor. Sağlık alanında kullanılan bir modelin yanlış teşhis yapması ya da finans piyasalarındaki algoritmik hatalar, ciddi sonuçlar doğurabiliyor.
Veri bilimi projelerinde güvenliği sağlamanın ilk adımı veri akışlarını korumak oluyor. Veri kaynaklarının doğruluğunun denetlenmesi, bütünlük kontrolleri ve şifreleme yöntemleri bu noktada kritik önem taşıyor. Model geliştirme aşamasında saldırı senaryolarına karşı testler yapmak da sistemlerin dayanıklılığını artırıyor.
Erişim kısıtlamaları da dikkatle uygulanması gereken bir konu olarak öne çıkıyor. Modelleri kimlerin kullandığı izlenmeli, olağan dışı hareketler anında raporlanmalı. Güvenliğin sadece teknik tedbirlerle sağlanmadığı da unutulmamalı. Veri bilimciler ile güvenlik ekiplerinin daha proje başında ortak bir çalışma kültürü geliştirmesi, sağlam bir güvenlik anlayışının temelini oluşturuyor.
Şirketler bu alanda adversaryal eğitim, diferansiyel gizlilik veya federatif öğrenme gibi yöntemlere yönelerek modellerini daha güvenli hale getirmeye çalışıyor. Böylece sistemler yalnızca daha dayanıklı değil aynı zamanda daha güvenilir de oluyor. Kullanıcıların ve kurumların güvenini kazanmak, güvenlik ile şeffaflığın birlikte ele alınmasıyla mümkün oluyor.
