Hava Durumu
Türkçe
English
Русский
Français
العربية
Deutsch
Español
日本語
中文
Türkçe
English
Русский
Français
العربية
Deutsch
Español
日本語
中文

#Makine Öğrenimi

Kapsül Haber Ajansı - Makine Öğrenimi haberleri, son dakika gelişmeleri, detaylı bilgiler ve tüm gelişmeler, Makine Öğrenimi haber sayfasında canlı gelişmelere ulaşabilirsiniz.

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor! Haber

Yapay Zekâ, Üretkenliğin Yanında Sahteciliği de Kolaylaştırıyor!

"Deepfake" teknolojisi nedir? Yapay zekâ destekli ses ve görüntü üretiminin, genel olarak "deepfake" teknolojisi olarak adlandırıldığını ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Kelime oluşumu itibariyle Deepfake, ‘deep learning’ (derin öğrenme) ve ‘fake’ (sahte) kelimelerinin birleşmesinden meydana gelmektedir. Bu teknoloji, yüz tanıma, ses analizi ve görüntü işleme gibi alanlarda geliştirilen derin öğrenme algoritmalarını kullanarak, gerçeğe son derece yakın sahte video, ses veya görüntüler üretir.” dedi. Kötü niyetli kişiler tarafından kullanılabiliyor Deepfake teknlojisini kullanılarak bir kişinin yüzü, mimikleri veya sesinin taklit edilebildiğini kaydeden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Bu sayede gerçekte yaşanmamış bir konuşma veya olay sanki gerçekleşmiş gibi sunulabilir. Bu teknoloji, yaratıcı içerikler üretmek için kullanılabileceği gibi, kötü niyetli kişiler tarafından dezenformasyon yaymak veya dolandırıcılık yapmak amacıyla da kullanılabilir.” diye konuştu. Sahte haber üretimi yapılabiliyor Yapay zekâ ile üretilen video ve ses içeriklerinin günümüzde sinema, eğitim, reklam, oyun ve medya gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanıldığını dile getiren Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Reklamlar, uzaktan eğitim videoları, dijital oyunlardaki karakterler, sanal haber sunucuları ve farklı dillere çevrilen içerikler bu teknoloji sayesinde hızlı ve düşük maliyetle hazırlanmaktadır. Öte yandan, aynı teknolojiler sahte haber üretimi, dolandırıcılık ve bilgi kirliliği yaratmak gibi amaçlarla da kötüye kullanılabilmektedir.” ifadesinde bulundu. Deepfake videoların bu denli ikna edici olmasının temelinde ne var? Deepfake videoların bu denli ikna edici olmasının temelinde, yapay zeka teknolojilerinin, özellikle de derin öğrenme modellerinin, görüntü ve ses üretiminde sunduğu artan gerçekçilik ve ayrıntı düzeyinin yattığını anlatan Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Yüz ifadeleri, göz kırpma, ışıklandırma ve ten dokusu gibi detaylar artık çok daha doğal biçimde taklit edilebiliyor. Ses klonlama teknolojileri ise konuşma ritmi ve tonlamayı başarıyla kopyalayabiliyor. Görüntü ve ses kalitesindeki bu ilerleme, sahte içerikleri her geçen gün daha inandırıcı kılıyor ve bu da onların insan gözüyle ya da kulağıyla fark edilmesini giderek zorlaştırıyor.” şeklinde konuştu. Dijital çağda “gerçeklik” kavramı köklü bir dönüşüm geçiriyor Yapay zeka, deepfake ve benzeri teknolojilerle birlikte dijital çağda “gerçeklik” kavramının köklü bir dönüşüm geçirdiğini söyleyen Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Artık gördüğümüz, duyduğumuz, hatta okuduğumuz içeriklerin gerçekten olup olmadığını sorgulamamız gerekiyor. Bu durum, bilgiye erişimde daha fazla şüpheciliği beraberinde getirirken, doğruluğu ve güvenilirliği teyit edebilecek yeni yöntemlere ve etik standartlara olan ihtiyacı da artırıyor.” dedi. Deepfake videolarda ayırt edici unsurlar neler? Bir görüntünün veya sesin yapay zekâ ürünü olup olmadığını tespit etmeye yönelik teknik ve yöntemlerin giderek geliştiğini kaydeden Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, şöyle devam etti: “Bu tespit süreçleri; görüntü işleme, ses analizi ve makine öğrenimi tekniklerine dayanmaktadır. Görsellerde yüz ifadeleri ve mimikler analiz edilerek sahte içerik belirlenmeye çalışılır. Deepfake videolarda dikkat edilebilecek bazı ayırt edici unsurlar şunlardır; göz kırpmanın doğal olmaması, ağız hareketleri ile ses arasında senkronizasyon problemleri, ten rengi geçişlerindeki yapaylık, ışık yansımalarının doğallıktan uzak olması, saç ve kenar detaylarında görülen bozulmalar. Ses analizinde ise frekans spektrumu, vurgu, tonlama ve nefes alma gibi ayrıntılar incelenir. Bunun yanı sıra, özel olarak eğitilmiş derin öğrenme modelleri de sahte içeriklerin tespitinde etkin bir şekilde kullanılmaktadır.” İleri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine kadar başarılı Günümüzde yapay zekâ ile üretilen görüntü ve seslerin, çoğu zaman insan gözü ve kulağının ayırt edemeyeceği kadar gerçekçi hale geldiğini de anlatan Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, “Her ne kadar dikkatli bir incelemeyle hala bazı yapaylıklar sezilebilse de örneğin yüz ifadelerinin doğallıktan uzak olması, göz hareketlerindeki tutarsızlık ya da sesin mekanik tınısı gibi, bu farklar giderek daha az belirgin hale gelmektedir. Özellikle ileri düzey deepfake teknolojileri; mimiklerden göz hareketlerine, ses tonundan nefes alma düzenine kadar birçok ayrıntıyı yüksek başarıyla taklit edebilmektedir. Bu nedenle kısa süreli ya da düşük çözünürlüklü sahte içerikler, çoğu zaman gerçekmiş gibi algılanabilmektedir.” dedi. Videonun paylaşıldığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli Sosyal medyada paylaşılan bir videonun doğruluğunu sorgulamak için bireylerin öncelikle içeriğin kaynağını araştırması gerektiğini belirten Dr. Öğr. Üyesi Kristin Surpuhi Benli, sözlerini şöyle tamamladı: “Videonun paylaşıldığı hesabın güvenilirliği değerlendirilmeli, içeriğin resmi ya da tanınmış platformlardan yayımlanıp yayımlanmadığı kontrol edilmelidir. Aynı olaya dair farklı kaynaklardan gelen videolar veya haberlerle karşılaştırma yapmak, içeriğin doğruluğunu teyit etmek açısından etkili bir yöntemdir. Ayrıca videodaki ses ve görüntü arasındaki tutarsızlıklar dikkatle analiz edilmelidir. Tüm bunlara ek olarak, yapay zekâ destekli tespit araçları da sahte içeriklerin belirlenmesinde önemli bir destek sunar.” Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

Siber Güvenlikte Yeni Odak Noktası:   Baskı Altyapılarının Güçlenmesi Haber

Siber Güvenlikte Yeni Odak Noktası:  Baskı Altyapılarının Güçlenmesi

İşletmelerin dijital çevresi, çalışma biçimleri ve davranışlarıyla uyum içinde genişlemeye ve sürekli gelişmeye devam ediyor. Çalışanlar artık iş sistemlerine her zamankinden daha esnek biçimlerde erişiyor; bu da verilerin geleneksel güvenlik sınırlarının ötesine geçip farklı kişisel cihazlara yayıldıkça görünürlüğünü kritik bir konu hâline getiriyor. Sonuç olarak, veriler artık her zamankinden daha fazla risk altında bulunuyor. Bu dinamik ortam, bir işletmenin altyapısındaki her noktada güvenliğin güçlendirilmesi gerektiğini gösteriyor. Bir tehdit gibi görünmeyen baskı altyapısı ise, bu resimde çoğu zaman göz ardı ediliyor. Oysa geçtiğimiz yıl işletmelerin yüzde 56’sı, yazıcılar üzerinden en az bir veri kaybı yaşadığını bildirdi. Siber güvenlik her geçen gün daha sofistike hâle gelirken, saldırganların tüm sisteme erişmesi için hâlâ tek bir zayıf halka yeterli oluyor. İşte bu nedenle, baskının bu zincirde zayıf halka olmamasını sağlamak için işletmelerin donanım ve yazılımı sezgisel biçimde bir arada çalıştıran çözümlere öncelik vermesi gerekiyor. Ancak bu sayede kuruluşlar, BT güvenlik ekiplerine ihtiyaç duydukları anda gelişmiş görünürlük, kontrol ve en önemlisi iç huzuru sağlayabiliyor. Saldırganlara açık bir kapı Yazıcılar, bir işletmedeki bilgi akışının merkezinde yer alıyor ve bu konumlarıyla kötü niyetli kişiler için potansiyel giriş noktaları oluşturuyor. Baskı altyapısını güvence altına almamak, işletmenin arka kapısını açık bırakmakla eşdeğer bir güvenlik zafiyeti yaratıyor. Üstelik günümüzde giderek daha fazla sayıda yazıcı internete bağlanabiliyor. Buna rağmen araştırmalar, işletmelerin yüzde 28’inin uzaktan baskı ortamını güvence altına almayı hâlâ en büyük güvenlik zorluğu olarak gördüğünü ortaya koyuyor. BT karar vericilerinin yalnızca yüzde 37’si sıfır güven mimarisini uyguladığını bildiriyor. Bu da baskı altyapısının güvenliği konusunda yapılması gereken çok şey olduğunu gösteriyor. Yazıcılar, aynı zamanda fiziksel ve dijital dünyanın tam ortasında yer almasıyla da benzersiz bir konuma sahip. Bilgiler bir ortamdan diğerine geçtiğinde olası müdahale noktaları artıyor; dolayısıyla güvenlik riskleri de büyüyor. Bu nedenle yazıcıların, sistem erişimini koruyan ve bütünsel bilgi güvenliğini sağlayan güçlü bir savunma hattı gibi davranarak veriler için bir kale işlevi görmesi gerekiyor. Çevreyi gözlem altında tutma Çevre güvenliği ise kuruluşların karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardan biri olmaya devam ediyor. Verilerin sistemler arasında nasıl hareket ettiğini etkili biçimde izleyemeyen işletmeler, doğru güvenlik önlemlerini uygulamakta ve kaynak kullanımını optimize etmekte zorlanıyor. Görünürlük sağlanmadığı sürece güvenlik stratejileri eksik kalıyor. İzlenmesi gereken uç noktaların artması ve verilerin ağlar ile cihazlar arasında daha kolay hareket etmesi, güvenlik görünürlüğünü azaltıyor ve daha proaktif önlemler gerektiriyor. AB’nin Siber Dayanıklılık Yasası (Cyber Resilience Act) gibi yeni düzenlemeler, işletmelerin raporlama yükümlülüklerini artırdıkça güvenlik ekiplerinin hedeflerini de sürekli değiştiriyor. Sonuç olarak, kurumlar giderek daha fazla zamanı görünürlük sorunlarını çözmeye ayırıyor. Bu noktada yapay zekâ, güvenlik yönetiminde yeni bir dönemi başlatıyor. BT ekiplerinin her noktayı manuel olarak izlemesi yerine yapay zekâ ve makine öğrenimi, yazıcının bağlı olduğu ağı sürekli değerlendiriyor ve baskı altyapısı genelinde en uygun ayarları yapılandırıyor. Bu yaklaşım, sistem izlemeyi sadeleştiriyor; güvenlik zafiyetlerinin hızla tespit edilmesini ve giderilmesini kolaylaştırıyor. Aynı zamanda sistemlerin geleceğe uyumlu ve genişlemeye hazır kalmasını güvence altına alıyor. Yeni ve gelişen tehditlerin arttığı bu ortamda güvenlik ekipleri, baskı altyapısının engel değil destek unsuru hâline gelmesini istiyor. Yapay zekâ, proaktif ve güçlü bir çevre güvenliği sağlayarak bu süreci kolaylaştırıyor; ekiplerin odağını tehditleri öngörmeye ve riskleri önlemeye yönlendiriyor. Katmanlı bir savunma benimseme Dayanıklı bir güvenlik stratejisi, katmanlı bir yapıyı gerektiriyor. Sistemi bir bütün olarak ele alıp donanım ve yazılımın işletme genelinde nasıl uyumla çalıştığı değerlendirildiğinde çok katmanlı bir savunma mekanizması kurulabiliyor. Örneğin baskı ortamında kartlı erişim doğrulaması, verilerin yalnızca doğru kişiler tarafından görülmesini sağlamada temel bir unsur olarak öne çıkıyor. Ancak bu tek başına yeterli olmuyor. Potansiyel riskleri başarıyla tanımlamak için sistem oturum açma etkinlikleriyle verilerin çapraz kontrol edilmesi gerekiyor. Bu sayede çalışanın belirtilen zamanda gerçekten o konumdaki yazıcıyı kullandığı teyit ediliyor. Konum verilerinin bu doğrulamada kullanılması, çok faktörlü kimlik doğrulamasını (MFA) daha akıllı hâle getiriyor ve ele geçirilmiş kimlik bilgilerine karşı ek bir koruma katmanı oluşturuyor. Böylece kullanıcılar için kolaylık sağlayan yazıcı kimlik doğrulama araçları, işletmenin genel çevre güvenliğini güçlendiren daha geniş bir güvenlik önlemine dönüşüyor. Akıllı biçimde daha geniş işletme verilerini kullanan entegre bir baskı güvenliği yapısı, yalnızca yetkili kişilerin hassas bilgilere erişmesini sağlayarak kurumun genel güvenliğini daha da güçlendiriyor. Güvenliğini baskıyla güçlendirme Sonuç olarak baskı, siber güvenlik zincirinin kritik bir halkasını oluşturuyor; dijital ve fiziksel dünyanın tam kesişim noktasında yer alıyor. Uç noktaların çoğaldığı ve tehditlerin sürekli evrildiği günümüzde işletmeler, kör noktalara yer bırakmıyor. Baskı güvenliğini göz ardı etmek, siber suçlulara sistemdeki en zayıf halkayı sunmak anlamına geliyor. Bu nedenle işletmeler, baskıyı çevre stratejilerinin temel bir unsuru haline getirerek saldırganların uzun süredir kullandığı bu açık kapıyı kapatıyor. Çünkü baskı güvenliğini güçlendirmek, aslında işletme güvenliğini güçlendiriyor. Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı

logo
En son gelişmelerden anında haberdar olmak için 'İZİN VER' butonuna tıklayınız.