Siber güvenlik için yapay zeka nedir?

Yapay zeka, konuşmayı tanıma, tahminlerde bulunma ve karmaşık verileri analiz etme gibi bilişsel işlevleri gerçekleştiren bilgisayar sistemlerini ifade eden genel bir terimdir. Yapay zekanın birçok dalı siber güvenlikte kullanılıyor.

Makine öğrenimi, verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için algoritmalar kullanan yapay zekanın bir alt kümesidir. Bu yetenek, siber güvenlikte cihazlar, kullanıcılar ve ağlar genelindeki potansiyel tehditleri ortaya çıkarmak ve bunlara otomatik olarak yanıt vermek için kullanılır.

Makine öğreniminin daha gelişmiş bir dalı olan derin öğrenmede, yapay zeka sistemleri, insan beyninin sinir yollarını taklit eden çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak karmaşık veri yapılarını işler. Derin öğrenme ve sinir ağları, büyük boyutlu veri kümelerini analiz etmede geleneksel makine öğrenmesinden daha etkili olma eğilimindedir ve siber güvenlikte karmaşık tehditleri tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için kullanılır.

Güvenlik uzmanları ayrıca soruşturma ve müdahaleye yardımcı olmak için üretici AI araçlarını kullanırlar. Bu araçlar doğal dil işleme teknolojisini kullandığından, bireyler kod yerine insan dilini kullanarak bunlarla etkileşime girebilirler. Adından da anlaşılacağı üzere, bu araçlar aynı zamanda içerik üretme yeteneğine de sahiptir; bu sayede raporlar üretmeye, güvenlik içgörülerini ve bulgularını özetlemeye ve sorulara ayrıntılı yanıtlar sağlamaya yardımcı olabilirler.

Yapay zeka destekli aracılar, yüksek hacimli güvenlik ve BT görevlerini otonom bir şekilde yöneterek, insanların proaktif güvenliğe odaklanmasını sağlar. Bu ajanlar, insanlar için son derece zaman alıcı görevler olan kimlik avı, veri kaybı önleme ve içeriden kaynaklanan risk uyarılarını sınıflandırabilir. Aracılar ayrıca kullanıcı verilerine dayalı olarak koşullu erişim politikalarını da optimize edebilir. Ve birçok ekip, ele alınması gereken güvenlik açıklarını ve tehditleri belirlemek ve öncelik sırasına koymak için yapay zeka destekli aracılar kullanıyor.

Birbiriyle ilişkili ancak farklı iki kavram arasında ayrım yapmak önemlidir: Siber güvenlik için yapay zeka  yapay zeka için güvenlik.

Siber güvenlik için yapay zeka, bir organizasyonun tüm çevresindeki tehditleri tespit etme, bunlara yanıt verme ve bunları azaltma yeteneğini geliştirmek amacıyla yapay zeka araçlarının kullanılması anlamına gelir. Siber güvenlik için yapay zeka, birden fazla kaynaktan gelen olayları analiz edip ilişkilendirebildiğinden, kuruluşların potansiyel tehditleri gösteren kalıpları belirlemesine yardımcı olur.

Yapay zeka güvenliği ise yapay zeka sistemlerinin kendilerinin korunmasına odaklanıyor. Yapay zeka modellerini, verilerini ve algoritmalarını tehditlerden korumayı amaçlayan stratejileri, araçları ve uygulamaları kapsar. Buna, yapay zeka sistemlerinin amaçlandığı şekilde çalışmasını ve saldırganların çıktıları manipüle etmek veya hassas bilgileri çalmak için güvenlik açıklarından yararlanamamasını sağlamak dahildir.

Özetle, siber güvenlik için yapay zeka, bir organizasyonun genel güvenlik duruşunu geliştirmek için yapay zeka sistemlerinin kullanılması anlamına gelirken, yapay zeka güvenliği, yapay zeka sistemlerini korumakla ilgilidir.

Yapay zeka, siber güvenlikte gerçekten oyunun kurallarını değiştirmiş durumda; güvenlik uzmanlarının giderek artan siber tehditlere, artan veri miktarlarına ve genişleyen siber saldırı yüzeylerine yanıt vermesini kolaylaştırıyor. Siber güvenlikte yapay zekanın ekiplerin daha etkili olmasına yardımcı olmasının bazı yolları şunlardır:

Daha hızlı tehdit algılama
SIEM veya XDR gibi birçok güvenlik çözümü, potansiyel olarak anormal davranışı gösteren binlerce olayı günlüğe kaydeder. Bu olayların büyük çoğunluğu zararsız olmasına rağmen bazıları değildir ve potansiyel bir siber tehdidi gözden kaçırma riski çok büyük olabilir. Yapay zeka gerçekten önemli olan olayların belirlenmesine yardımcı olur. Ayrıca, görünüşte alakasız faaliyetleri, potansiyel bir siber tehdide işaret eden olaylarla ilişkilendirir.

Temel raporlama
Üretici AI kullanan araçlar, güvenlik uzmanlarının kuruluştaki diğer kişilerle hızla paylaşabileceği, anlaşılması kolay raporlar oluşturmak için çeşitli veri kaynaklarından gelen bilgileri ilişkilendirebilir ve analiz edebilir.

Güvenlik açığı tanımlaması
Yapay zeka, bilinmeyen cihazlar ve bulut uygulamaları, güncel olmayan işletim sistemleri veya korunmasız hassas veriler gibi genel ortamdaki zayıflıkları tespit etmeye yardımcı olur.

Beceri geliştirme
Üretici AI, siber tehdit verilerini ve analizlerini doğal dile çevirmeye yardımcı olduğundan, analistlerin üretken olabilmek için sorgu yazmayı bilmelerine gerek yoktur. Bu, genç analistlerin daha karmaşık görevleri üstlenmesine yardımcı olur. Ayrıca, üretici AI, yeni ekip üyelerinin siber saldırılara etkili bir şekilde nasıl yanıt vereceklerini hızla öğrenmelerine yardımcı olan düzeltme adımları ve diğer öneriler sunar.

Eyleme dönüştürülebilen içgörüler
Yapay zeka, güvenlik kayıtları, ağ trafiği ve harici tehdit akışları gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri toplayıp analiz ederek güvenlik ortamının kapsamlı bir görünümünü sağlar ve gizli saldırı modellerini ortaya çıkarır.

Yanlış pozitif ve yanlış negatiflerin azaltılması.
Yapay zeka, desen tanıma, anomali algılama, bağlamsal farkındalık ve sürekli öğrenme gibi gelişmiş teknikleri kullanarak yanlış pozitif ve yanlış negatif sonuçların azaltılmasına yardımcı olur. Bu sistemler daha ayrıntılı karar alma imkânı sağlıyor ve güvenlik ekiplerinin alakasız uyarılarla aşırı yüklenmesini önlüyor.

Ölçeklenebilirlik
Yapay zeka, görevleri otomatikleştirerek, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyerek ve sürekli öğrenerek siber güvenlikte ölçeklenebilirliği önemli ölçüde artırır. Siber tehditlerin hacmi ve karmaşıklığı arttıkça, yapay zekanın ölçeklenebilirlik ve uyum sağlama yeteneği, siber güvenlik sistemlerinin dayanıklı, verimli kalmasını ve modern BT altyapılarının taleplerini karşılayabilmesini sağlar.

Yapay zeka, etkinliğini artırmaya yardımcı olmak için çeşitli siber güvenlik araçlarıyla tümleştirilmiştir. Bazı örnekler şunlardır:
 

• Yeni nesil güvenlik duvarları ve yapay zeka. Geleneksel güvenlik duvarları, bir yönetici tarafından belirlenen kurallara göre trafiğe izin verme veya trafiği engelleme konusunda karar verir. Yeni nesil güvenlik duvarları, yeni siber tehditlerin belirlenmesine yardımcı olmak amacıyla tehdit analizi verilerinden yararlanmak için yapay zekayı kullanarak bu özelliklerin ötesine geçiyor.

• Yapay zeka destekli uç nokta güvenlik çözümleri. Uç nokta güvenlik çözümleri, güncel olmayan bir işletim sistemi gibi uç nokta güvenlik açıklarını tespit etmek için yapay zekayı kullanır. Yapay zeka ayrıca bir cihaza kötü amaçlı yazılım yüklenip yüklenmediğini veya olağandışı miktarda verinin bir uç noktaya veya uç noktadan sızdırılıp sızdırılmadığını algılamaya da yardımcı olabilir. Devam eden bir saldırı sırasında, yapay zeka uç noktayı dijital ortamın geri kalanından otomatik olarak izole edebilir.

• Yapay zeka destekli ağ saldırı algılama ve önleme sistemleri. Bu araçlar, ağ üzerinden kuruluşa sızmaya çalışan yetkisiz kullanıcıları ortaya çıkarmak için trafiği izler. Bu sistemler, yapay zekayı kullanarak büyük miktarda veriyi hızla işleyerek siber saldırganları hasara yol açmadan önce tespit edip engelliyor.

• Yapay zeka ve bulut güvenlik çözümleri. Çok sayıda kuruluş altyapı ve uygulamaları için birden fazla bulut kullandığından, farklı bulutlar ve uygulamalar arasında hareket eden siber tehditleri izlemek zor olabilir. Yapay zeka, tüm bu kaynaklardan gelen verileri analiz ederek güvenlik açıklarını ve potansiyel siber saldırıları belirleyerek bulut güvenliğine yardımcı olur.

• Nesnelerin İnterneti (IoT) güvenliği. Uç noktalar ve uygulamalara benzer şekilde, kuruluşlar da genellikle potansiyel siber saldırı vektörleri olan birçok IoT cihazına sahiptir. Yapay zeka, herhangi bir IoT cihazına yönelik siber tehditleri algılamaya yardımcı olur ve birden fazla IoT cihazında şüpheli etkinlik kalıplarını ortaya çıkarır.

• XDR ve SIEM. XDR ve SIEM çözümleri, analistlerin ortamlarında olup bitenleri anlamalarına yardımcı olmak için birden fazla güvenlik ürününden, günlük dosyalarından ve harici kaynaklardan bilgi alır. Yapay zeka, tüm bu verilerin net içgörülere dönüştürülmesine yardımcı oluyor.

Güvenlik operasyonlarını desteklemek için yapay zekanın kullanılması dikkatli bir planlama ve uygulama gerektirir, ancak doğru yaklaşımla operasyonel etkinlik ve ekibinizin dengeli yaşamı açısından anlamlı iyileştirmeler sağlayan araçları kullanıma sunabilirsiniz.

Bir strateji geliştirin
Güvenlikte kullanılabilecek çok sayıda yapay zeka ürünü ve çözümü vardır ancak bunların hepsi kuruluşunuz için doğru olmayabilir. Yapay zeka çözümlerinizin birbirleriyle ve güvenlik mimarinizle iyi bir şekilde entegre olması önemlidir, aksi takdirde ekibiniz için daha fazla iş yaratabilirler. Öncelikle en büyük güvenlik zorluklarınızı düşünün ve ardından bu sorunları çözmenize yardımcı olacak yapay zeka çözümlerini belirleyin. Yapay zekayı mevcut süreçlerinizle ve sistemlerinizle tümleştirmek için bir plan geliştirmeye zaman ayırın.

Güvenlik araçlarınızı entegre edin
Siber güvenlik için yapay zeka, tüm kuruluş genelindeki verileri analiz edebildiğinde en etkilidir. Eğer aletleriniz ayrı ayrı çalışıyorsa bu durum zorlayıcı olabilir. Bütünleşik XDR ve SIEM çözümleri gibi mevcut ortamınızla sorunsuz bir şekilde birlikte çalışan araçlara yatırım yapın. Veya gerekiyorsa, dijital varlığınızın tamamında tam görünürlük elde etmek için ekibinizin araçları tümleştirmesine zaman ve kaynak ayırın.

Veri gizliliğini ve kalitesini yönetin
Yapay zeka sistemleri, eğitilmeleri ve işletilmeleri için kullanılan verilere dayanarak kararlar alır ve içgörüler sağlar. Verilerde hatalar varsa veya veriler bozuksa yapay zeka zayıf içgörüler sunar ve kötü kararlar verir. Planlamanız sırasında, verileri temizleme ve gizliliği koruma süreçlerinizin olduğundan emin olun.

Yapay zekayı etik bir şekilde kullanın
Yıllar içinde biriken verilerin çoğu hatalı, taraflı veya güncelliğini yitirmiştir. Üstelik yapay zeka algoritmaları ve mantığı her zaman şeffaf değildir, bu da tam olarak nasıl içgörü ve sonuç ürettiğini bilmeyi zorlaştırır. Önyargılı veriler nedeniyle belirli kişilere haksız davranma riski varsa, yapay zekanın son karar verici olmamasını sağlamak önemlidir. Sorumlu AI hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yapay zeka sistemlerinizi sürekli olarak test edin
Uygulamadan sonra, yeni veriler üretildikçe önyargı veya kalite sorunlarını belirlemek için sistemlerinizi düzenli olarak test edin.

Üretici AI kullanımına yönelik politikaları tanımlayın
Çalışanlarınızın ve iş ortaklarınızın, kuruluşunuzun üretici AI araçlarının kullanımına ilişkin ilkelerini anladığından emin olun. Özellikle insanların gizli ve hassas verileri üretici AI istemlerine yapıştırmaması çok önemlidir çünkü bu verilerin kamuya açık hale gelme riski vardır.