Model Güvenliği
Modern AI yığınlarında model dosyaları, inference yolları, harici weight’ler ve güvensiz runtime davranışları için değerlendirme ve sertleştirme.
Güvensiz model yükleme yolları üzerinden uzaktan kod çalıştırma.
Inference ortamlarından sessiz model zehirleme ve veri sızdırma.
Aynı artefact’ı kullanan tüm aşağı akış ortamlarında tedarik zinciri mirası.
Kimler İçin
Üçüncü taraf weight veya model dosyası içeri alan MLOps ekipleri.
AI tedarik zinciri riskini yöneten güvenlik ekipleri.
Inference pipeline’larını iç veya dış kullanıcılara açan platform ekipleri.
Kullanım Alanları
Pickle, GGUF, ONNX, Keras ve benzeri model artefact’larını denetleyin.
Modeller production’a ulaşmadan unsafe deserialization ve execution yollarını haritalayın.
Harici modeller için daha güvenli intake ve karantina akışları kurun.
İlgili İçerikler
Yapay Zeka Modellerinde Gözden Kaçan Tehlike: Keras ve Pickle Dosya Zafiyetleri
Yapay zeka güvenliğinde herkes prompt injection ve API'lere odaklanırken, en büyük tehlike arka planda yatıyor: Zararlı kod barındıran AI model...
Yapay Zeka Çerçevelerinde (GGUF & MXNet) Kritik Zafiyetler: Heap Overflow Tehdidi
Model sıkıştırma kalıplarından GGUF veya MXNet kullanırken güvende misiniz? Dışarıdan yüklenen okyanus misali dosyaların hafıza taşması (Memory/Heap...
Sık Sorulan Sorular
Sadece deploy edilmiş modelleri mi inceliyorsunuz?
Hayır. Pre-production model intake, artefact provenance, CI/CD kontrolleri ve runtime izolasyonunu tek akışta değerlendirebiliriz.
Açık kaynak model import’larını inceleyebilir misiniz?
Evet. Özellikle topluluk veya üçüncü taraf artefact’lara güvenilen yapılarda en yaygın tehdit yüzeylerinden biridir.
Bu saldırı yüzeyini birlikte doğrulayalım mı?
Bu iş akışı için kapsam, tehdit modelleme ve remediation öncelikleri üzerine Eresus Security ile görüşün.
Eresus ile Görüş