Günümüzde hızla gelişen kurumsal teknoloji ortamında, ChatGPT ve Gemini gibi üretici yapay zeka (GenAI) araçları, yalnızca geleceğin kavramları olmaktan çıkarak günlük operasyonlarda hayati öneme sahip hale geldi. Ancak, işletmeler verimlilik ve yenilik için bu araçları hızla benimserken, veri sızıntıları ve gizlilik ihlalleri gibi artan risklerle karşı karşıya kalıyorlar; bu durum, itibarlarını ve mali durumlarını ciddi şekilde etkileyebilir. The AI Journal’ın yakın tarihli bir makalesine göre, yöneticilerin %71’i, özellikle Kara Cuma ve Siber Hafta Sonu (BFCM) gibi olaylara hazırlık kapsamında, bu tehditleri azaltmak için insan ve yapay zekanın dengeli bir şekilde kullanılmasını önceliklendiriyor. Bu analiz, GenAI’nin iş akışlarına entegre edilmesinin gizlice güvenlik açıklarını artırdığına dikkat çekiyor. Kazara veri sızıntılarından karmaşık siber saldırılara kadar, sektör profesyonelleri bu zorluklarla yüz yüze geliyor. Microsoft, Gartner ve diğerlerinden gelen güncel raporlardan yola çıkarak, bu risklerin mekanizmalarını ve savunmaları güçlendirme yollarını inceliyoruz. GenAI’nin çekiciliği, büyük veri setlerini işleme ve hızlı içgörüler üretme kapasitesinde yatıyor, ancak bu güç ikili bir kılıç gibi. Çalışanlar, hassas verileri halka açık GenAI platformlarına girerken, bu bilgiler yeterli önlemler alınmadan saklanabilir, analiz edilebilir veya sızdırılabilir. **Veri Sızıntılarının Gizli Mekanikleri** Netskope Threat Labs’ın (SecurityBrief Asia’da aktarılan) araştırması, kurumlar içinde GenAI uygulamalarına yapılan veri transferlerinde 30 katlık bir artış olduğunu gösteriyor; bu da istenmeyen sızıntı risklerini artırıyor — yani, gizli veriler yapay zeka eğitimine katılabilir veya yasa dışı erişimlerle karşılaşabilir. Örneğin, Samsung’un 2023 yılında yaşadığı olayda, çalışanlar yanlışlıkla gizli bilgileri ChatGPT üzerinden sızdırmış ve bu durum, şirket genelinde kullanım yasağı getirilmesine neden olmuştu. Ayrıca, ChatGPT’nin Redis’deki bir hatası, kullanıcı verilerini ortaya çıkardı; platformdaki güvenlik açıklarının altını çizdi. Gartner, 2027’ye kadar yapay zeka ile ilgili ihlallerin %40’ından fazlasının, sınır aşan GenAI kullanım hatalarından kaynaklanacağını öngörüyor; bu da GDPR ve CCPA gibi çeşitli yasalara uyumu karmaşık bir hale getiriyor. **Gündelik Kullanımda Gizlilik Tuzağı** Kazara sızıntıların ötesinde, GenAI’nin gizlilik üzerindeki endişeleri, belirsiz veri uygulamaları yoluyla artıyor. First Expose’in tartıştığı bir davada, Google’ın Gemini’sinin, kullanıcıların izni olmadan özel Gmail, Sohbet ve Meet iletişimlerine gizlice eriştiği iddia ediliyor; bu, “gizli kayıt” olarak tanımlanıyor. Microsoft’un Güvenlik Blogu ise, veriyi zehirleme ve model inversiyonu gibi ana tehditleri belirtiyor; burada saldırganlar, yapay zekadan alınan çıktıları kullanarak hassas eğitim verilerini yeniden oluşturabilir. Özellikle yüksek riskli sektörler, daha büyük tehlikelerle karşı karşıya. WebProNews, GenAI’nin gelişmiş kimlik avı ve zararlı yazılım araçları (PROMPTFLUX ve PROMPTSTEAL gibi) aracılığıyla tespit edilmesi zor saldırıları kolaylaştırdığını ve bu araçların Pratiti Nath ve MediaNama tarafından yapılan paylaşımlarda saldırganlar tarafından nasıl kullanıldığı anlatılıyor. **Yapay Zeka Ile Güçlendirilmiş Siber Tehditler** Saldırganlar, GenAI’yi daha da tehlikeli hale getirmek için artırıyor; Google, Gemini’nin kötüye kullanımıyla kendi kendini yazan zararlı yazılım üretildiğini bildirdi (BetaNews’te kapsamlı olarak yer aldı). Kurum ağlarından gelen 44 promt’un 1’inde veri sızıntısı riski var ve bu, kurumların %87’sini etkiliyor. Ayrıca, Reuters, eğitim verisi olarak özel bilgiler kullanılarak GenAI’nin geliştirilmesinde hukuki ve fikri mülkiyet riskleri olduğunu, bu durumun ihlal veya gizli bilgilerin sızmasına yol açabileceğine dikkat çekiyor; bu konudaki hukuki analizleri ise Ken D.

Kumayama ve Pramode Chiruvolu (Skadden, Arps, Slate, Meagher & Flom LLP) yapıyor. Küçük işletmeler de veri ihlalleri ve yasal sorumluluklar gibi yükümlülüklerle karşı karşıya; bu nedenle dikkatli uygulamalar hayati önem taşıyor (ABC17NEWS). **Riskleri Azaltma Stratejileri** Uzmanlar, bu tehditlere karşı güçlü çerçeveler kurulmasını öneriyor. Qualys, veri anonimleştirme ve sık sık uyumluluk denetimleri yapılmasını savunuyor. CustomGPT. ai ise, güvenlik kısıtlamaları ve insan denetimini ön plana çıkarıyor; bu da, yöneticilerin %71’inin tercih ettiği dengeli insan-AI yaklaşımına uygundur. Yapay zekanın etik sorunları ve iş üzerindeki etkileri tartışılmaya devam ederken, GT Protocol kapsamlı risk değerlendirmeleri yapılmasını teşvik ediyor. **Regülatörler ve Etik Bakış Açısı** Hükümetlerin tepkileri çeşitlilik gösteriyor. Avustralya, kurumlarda GenAI kullanımını artırırken, veri sızıntısı risklerini yükseltiyor ve güvenlik önlemlerinin güçlendirilmesini talep ediyor (Cyber News Live). Center for Digital Democracy, FTC’nin Gemini gibi araçlarındaki gizlilik endişelerine karşı rolünü sorguluyor. BreachRx ise, yapay zekaya yönelik olay müdahale planlarının proaktif olarak geliştirilmesini teşvik ediyor. **Sektör Çalışmaları ve Öğrenilen Dersler** Gerçek hayattan örnekler, risklerin ciddiyetini ortaya koyuyor. NodeShift, hukuk firmalarının yoğunluk yaşayıp riskli GenAI kullanımıyla gizlilik ihlallerine yol açtığını anlatıyor; bu duruma dikkat çekiliyor. Vasya Skovoroda, GenAI kullanıcı sayısındaki hızlı artışa vurgu yaparak, sızıntıların önlenmesi için hazırlıklı veri yönetiminin önemini vurguluyor. OWASP uzmanları ise, savunma için davranışsal analizler ve öngörücü güvenlik yaklaşımlarını öneriyor. **Geleceği Güvence Altına Almak** 2025 ve sonrası için, GenAI entegrasyonu kültürel bir dönüşüm gerektiriyor. Yöneticiler, dikkatli veri girişini engellemek için yapay zeka okuryazarlığını artırmalı. Microsoft’un e-kitabında anlatılan gibi, sektör standartlarını belirlemek ve uygulamak amacıyla ortak çabalar yürütülebilir. Bu gizli tehditleri proaktif olarak ele alarak, işletmeler GenAI’nin potansiyelini güvenli bir biçimde kullanabilir ve sürdürülebilir yenilikler elde edebilirler.