AI TRiSM (Yapay Zeka Güven, Risk ve Güvenlik Yönetimi), AI sistemlerinin güvenli, etik ve uyumlu kullanımını sağlamak için Gartner tarafından tanımlanan kritik bir çerçevedir. Bu yaklaşım, veri ihlalleri, zararlı çıktılar ve yasal riskleri önleyerek kurumların AI'yı güvenle ölçeklendirmesine olanak tanır.
Temel Bileşenler
YZ Yönetişimi: Tüm AI varlıklarının (modeller, uygulamalar) envanteri ve izlenebilirliği. AI katalogları, performans değerlendirmeleri ve politika uyumluluğunu kapsar.
Çalışma Zamanı Denetimi: AI etkileşimlerinin gerçek zamanlı izlenmesi. Anormal davranışlar (veri sızıntısı, prompt injection) otomatik engellenir.
Bilgi Yönetişimi: AI'nın eriştiği verilerin sınıflandırılması ve korunması. Hassas bilgilerin eğitim süreçlerinde kullanılması önlenir.
Büyüme ve Trendler
Pazar Dinamikleri: 2024'te 2.34 milyar $ olan küresel pazarın 2030'da 7.44 milyar $'a ulaşması bekleniyor (CAGR: ％21.6).
Yeni Tehditler: 2026'ya kadar yetkisiz AI işlemlerinin ％80'inin kötü niyetli saldırılardan değil, iç politika ihlallerinden kaynaklanacağı öngörülüyor.
Konsolidasyon: Palo Alto Networks ve Cisco gibi geleneksel güvenlik şirketleri, AI TRiSM çözümlerini entegre ediyor.
Kritik Zorluklar
Veri Sızıntıları: Samsung gibi şirketlerde mühendislerin AI kullanırken kaynak kod sızdırması, bilgi yönetişimi zafiyetlerini ortaya çıkardı.
Yasal Belirsizlikler: AB AI Yasası gibi düzenlemelere uyum için merkezi denetim şart.
Opa Modeller: AI'nın iç işleyişinin "kara kutu" olması, risk değerlendirmesini zorlaştırıyor.
Kurumlara Öneriler
Aİ Envanteri: Tüm modelleri (üçüncü taraf/yerel) kataloglayın.
Veri Haritalama: Eğitim verilerinin kaynağını ve işlem adımlarını izleyin.
Bağımsızlık: Tek bir AI sağlayıcısına bağımlılıktan kaçının.
Öngörü: Gartner'a göre 2028'de büyük kurumların ％25'i özel AI yönetişim ekiplerine sahip olacak (2023'te <％1).
Temel Bileşenler
YZ Yönetişimi: Tüm AI varlıklarının (modeller, uygulamalar) envanteri ve izlenebilirliği. AI katalogları, performans değerlendirmeleri ve politika uyumluluğunu kapsar.
Çalışma Zamanı Denetimi: AI etkileşimlerinin gerçek zamanlı izlenmesi. Anormal davranışlar (veri sızıntısı, prompt injection) otomatik engellenir.
Bilgi Yönetişimi: AI'nın eriştiği verilerin sınıflandırılması ve korunması. Hassas bilgilerin eğitim süreçlerinde kullanılması önlenir.
Büyüme ve Trendler
Pazar Dinamikleri: 2024'te 2.34 milyar $ olan küresel pazarın 2030'da 7.44 milyar $'a ulaşması bekleniyor (CAGR: ％21.6).
Yeni Tehditler: 2026'ya kadar yetkisiz AI işlemlerinin ％80'inin kötü niyetli saldırılardan değil, iç politika ihlallerinden kaynaklanacağı öngörülüyor.
Konsolidasyon: Palo Alto Networks ve Cisco gibi geleneksel güvenlik şirketleri, AI TRiSM çözümlerini entegre ediyor.
Kritik Zorluklar
Veri Sızıntıları: Samsung gibi şirketlerde mühendislerin AI kullanırken kaynak kod sızdırması, bilgi yönetişimi zafiyetlerini ortaya çıkardı.
Yasal Belirsizlikler: AB AI Yasası gibi düzenlemelere uyum için merkezi denetim şart.
Opa Modeller: AI'nın iç işleyişinin "kara kutu" olması, risk değerlendirmesini zorlaştırıyor.
Kurumlara Öneriler
Aİ Envanteri: Tüm modelleri (üçüncü taraf/yerel) kataloglayın.
Veri Haritalama: Eğitim verilerinin kaynağını ve işlem adımlarını izleyin.
Bağımsızlık: Tek bir AI sağlayıcısına bağımlılıktan kaçının.
Öngörü: Gartner'a göre 2028'de büyük kurumların ％25'i özel AI yönetişim ekiplerine sahip olacak (2023'te <％1).