Yapay Zekânın Gizlilik Sorununu Çözebilecek Teknikler

Çağımızın yükselen teknolojisi yapay zekâ, sivil planlamadan sağlık hizmetlerine ve siber güvenliğe kadar tüm endüstrilerde bir dönüşümü vadediyor. Lakin gizlilik, özellikle uyum ve düzenleme söz konusu olduğunda sektörde çözülemeyen bir zorluk olmaya devam ediyor. Hatta pek çok şirket, kişisel verilerin sızdırılması nedeniyle gündeme geliyor.

24.02.2022 01:00:32 tarihinde yayınlandı.

Çağımızın yükselen teknolojisi yapay zekâ, sivil planlamadan sağlık hizmetlerine ve siber güvenliğe kadar tüm endüstrilerde bir dönüşümü vadediyor. Lakin gizlilik, özellikle uyum ve düzenleme söz konusu olduğunda sektörde çözülemeyen bir zorluk olmaya devam ediyor. Hatta pek çok şirket, kişisel verilerin sızdırılması nedeniyle gündeme geliyor.

Bu noktada Apple ve Google gibi pek çok devasa şirketin bu konudan muzdarip olduğunu söylemek mümkün. Hatırlarsanız Apple, Siri kayıtlarının dinlenmesi skandalıyla bir süre gündemden düşmemişti. Nisan ayında Bloomberg, bilişim devi Amazon’un Alexa destekli cihazlardan binlerce saatlik ses kayıtlarını dinlemek için taşeron işçiler kullandığını ortaya çıkarmıştı.

Son dönemlerde bunun gibi binlerce farklı olayın yaşandığını ve pek çok dev firmanın bu olaylarla gündeme geldiğini söyleyebiliriz. Evet, yasalar gizliliği korumak için çalışıyor ancak yeterli değil. Peki yapay zekanın gizlilik sorununu hangi teknikler çözebilir? Gelin, bunlara biraz daha yakından bakalım.

İnsan beyni ve sinir sisteminden esinlenerek oluşturulmuş bu modelde, ilk katman girişi son katman ise çıkışı temsil eder. Ortada bulunan katmanlar ise gizli katmanlardır ve her katmanda belirli sayıda nöron (neuron/sinir hücresi) bulunur. Çoğu yapay zekâ sisteminin merkezinde bulunan sinir ağları, diğer nöronlara sinyal ileten katmanlarda düzenlenmiş fonksiyonlardan oluşur.

Bu sinyaller, katmandan katmana geçer ve her bağlantının sinaptik kuvvetini ayarlayarak ağı yavaşça ayarlar. Sinir ağları ham görüntüleri, videoları sesi ve metni almaz. Daha ziyade alıştırma yapılarından örnekler; tek sayılar, vektörler ve matrisler gibi cebirsel olarak çok boyutlu dizilere dönüştürülür. Tüm bunları kapsayan dördüncü bir varlık türüyse geçerli doğrusal dönüşümlerin açıklamalarına eklenir.

Bu dönüşümlere rağmen potansiyel olarak hassas bilgileri, sinir ağının çıktılarından ayırt etmek çoğu zaman mümkündür. Ayrıca veri kümelerinin kendileri de savunmasızdır çünkü genelde gizlenmezler ve veri ihlallerine karşı savunmasız olan merkezi depolarda depolanırlar.

Şimdiye kadar en yaygın tersine mühendislik makine öğrenimi olarak bilinen “membership inference attack” ve bu teknikle bir saldırgan, hedef modelin eğitildiği yapıya ait olup olmadığını belirler. Anlaşılacağı üzere hassas bilgileri bir veri kümesinden kaldırmak, yeniden çıkarılamayacağı anlamına gelmez çünkü yapay zekâ örnekleri yeniden oluşturmada son derece başarılıdır.

Bir çalışmada Wisconsin Üniversitesi'nden araştırmacılar, tıbbi dozajı tahmin etmek üzere eğitilmiş bir makine öğrenme modelinden hastaların genomik bilgilerini aldılar. Bir diğer çalışmada ise Carneige Mellon ve Wisconsin-Madison Üniversitesi araştırmacıları, yüz tanıma yapmak için eğitilmiş bir modelden belirli kafa çekimi görüntülerini yeniden oluşturmayı başardılar.

Daha karmaşık bir veri çıkarma saldırısı, üretilen örnekleri ve gerçek dünyadaki örnekleri birbirinden ayırmaya çalışan ve birbirine zıt şekilde çalışan iki parçalı yapay zekâ sistemleri olan generative adversarial networks’ü (GAN) kullanır. Bu sistemde generator sürekli yeni data üretirken discriminator ise generator tarafından üretilen datanın gerçekliğini kontrol eder.


Kaynak webtekno.com

 

Elon Musk’ın Satın Alması Sonrası ‘Aşırı Sağcılar’ Twitter’a Akın Etti: ‘’Dönüyoruz’

Bu hafta başında Twitter’ı 44 milyar dolar karşılığında satın almak üzere anlaşmaya vardığını açıklayan Elon Musk, uzun süredir gözü üstünde olan platformda ‘konuşma özgürlüğünün eksikliğinden’ bahsediyordu. Musk, Twitter’ı satın aldıktan sonra platformu daha özgür bir hale getireceğini vadederken, bu vaatler şimdiden etkisini göstermeye başladı.

Bir Dönem Tüm Günümüzü İnternet Kafede Harcamamıza Neden Olan CS 1.6 Oynamış Herkesin Akıllarına Kazınan 9 Şey

Eminiz ki hepimizin CS 1.6 ile bir anısı vardır. Kimimiz saatlerce jailbreak modunda oynamış, kimimiz ise her karne çıkışı mutlaka arkadaşlarıyla bir internet cafede oynamıştır. Her ne kadar günümüzde oldukça gerçekçi grafik ve dinamiklere sahip oyunlar çıksa bile, eminiz ki her oyuncunun kalbinin bir köşesinde CS 1.6 sevgisi bulunuyordur. Aslında bu CS 1.6’ya özgü bir durum değil. Bu durum zamanında oynadığımız Metin2 veya Knight Online gibi oyunlar içinde geçerli. Ama şunu söylemeden geçemeyiz ki, karne günü bir internet cafede arkadaşlarımız ile attığımız CS turnuvasının tadı bir başkaydı.

Siz de Ortak Olabilirsiniz: Reddit, Halka Arz Sürecini Resmen Başlattı

Dünyanın en popüler sosyal medya platformlarından bir tanesi olan Reddit, son dönemlerde daha çok sektörel büyümesine odaklanmış durumda. Bundan birkaç ay önce bir açıklama yapan ve 10 milyar dolar değerlemeye ulaştığını duyuran şirket, şimdi de halka arz sürecinin resmen başlatıldığını ilan etti. Şirket, ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'na (SEC), içeriği gizli olan S-1 isimli halka arz kayıt evraklarını sundu.

İnternet Sitelerini Düzenlemenizi Sağlayan Tarayıcı Eklentisi TamperMonkey Ne İşe Yarar, Nasıl Kullanılır?

Bugünlerde kullandığımız tüm internet tarayıcılarına pek çok farklı eklenti ve uzantı ekleyebiliyoruz. Bu eklentiler sayesinde ziyaret ettiğimiz internet siteleri üzerinde bazı görüntüleme değişiklikleri yapabiliyoruz. TamperMonkey ise tüm bu eklentileri tek bir hizmet olarak sunuyor. Bir komut dosyası yöneticisi olan TamperMonkey, karmaşık bir yazılım gibi görünse de aslında basit bir tarayıcı eklentisidir.

OnlyFans Türkiyede Erişime Engellendi!

Kullanıcılarının içerik paylaşarak para kazanabildiği bir platform olan OnlyFans, müstehcen içerikler nedeniyle birçok kez gündeme geliyordu. Geçtiğimiz gün ise platform, CİMER’e şikâyet edilmiş, Twitter’da ise OnlyFans’in kapatılması için kampanya başlatılmıştı.