ÇÖZÜM
Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri ve güvenlik
Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) alanı hızla genişlemeye devam ederken, bu teknolojik yörüngenin ortaya çıkan güvenlik sorunlarıyla içsel olarak bağlantılı olduğu giderek daha belirgin hale gelmektedir. Hem MITRE ATLAS çerçevesi hem de Açık Web Uygulama Güvenliği Projesi’nin (OWASP) içgörüleriyle aydınlatılan bu zorluklar, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin doğasında var olan karmaşıklığın ve potansiyel risklerin altını çizmekte ve bizi bunların dağıtımında ve yönetiminde titiz güvenlik önlemleri ve etik hususlar benimsemeye zorlamaktadır.
Sonuç olarak, yapay zeka ve makine öğreniminin sürekli gelişen bu ortamında, çok yönlü tehditleri ve güvenlik açıklarını anlamak çok önemlidir. MITRE ATLAS’ın yapılandırılmış çerçevesi ve OWASP’ın görüşlerinin birleşimi, güvenlik zorluklarına ışık tutmakta ve kuruluşların riskleri etkili bir şekilde azaltırken yapay zeka ve makine öğreniminin potansiyelinden yararlanmak için kapsamlı güvenlik önlemleri ve etik güvenceler uygulamalarının zorunlu olduğunun altını çizmektedir.