Siber Güvenlikte Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — Bu Yaklaşımlar Geleceği Nasıl Şekillendirecek?
Siber güvenlikte Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin öğrenmenin tanımı
Makine öğrenimiyle desteklenen Yapay Zeka siber güvenlik, yakın gelecekte güçlü bir araç olarak kullanılabilir. Diğer sektörlere benzer şekilde, güvenlikte de insan etkileşimi uzun süredir temel ve vazgeçilmez bir unsurdur. Siber güvenlik şu anda büyük oranda insan girişine bağlı olsa da teknolojinin belirli görevlerde aşamalı olarak bize göre daha iyi sonuçlar ortaya çıkardığını görüyoruz.
Teknolojideki her gelişme, bizi insan rollerinin daha verimli desteklenmesine yaklaştırmaktadır. Bu gelişmelerin yanı sıra, aşağıdaki birkaç araştırma alanı tüm yapının temelini oluşturmaktadır:
- Yapay zeka (AI, Artificial intelligence) bilgisayarlara insan aklının tüm duyarlı yanıt becerisini sağlamak amacıyla tasarlanır. Bu disiplin, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi diğer pek çoğunu kapsayan şemsiye disiplindir.
- Makine öğrenimi (ML, Machine learning), mevcut davranış şablonlarını kullanarak önceki veri ve sonuçlara göre karar alma yapıları oluşturur. Yine de bazı değişiklikler için insan müdahalesi gerekir. Makine öğrenimi, bugüne kadarki en uygun AI siber güvenlik disiplinidir.
- Derin öğrenme (DL, Deep Learning), makine öğrenimine benzer şekilde kararları önceki şablonlara göre belirler ancak düzenlemeleri kendisi yapar. Siber güvenlikte derin öğrenme şu anda makine öğrenimi kapsamında yer almaktadır bu nedenle burada ML'ye odaklanacağız.
AI ve makine öğrenimi siber güvenlik için ne yapabilir?
AI ve siber güvenlik, devrim niteliğinde gelişmeler olarak kabul edilir ve birbirlerine düşündüğümüzden çok daha yakın olabilirler. Bununla birlikte, sınırlı beklentilerle yaklaşıldığında ortaya çıkan bu sonuç gerçeğin yalnızca bir kısmını yansıtmaktadır. Gerçek olarak önümüzde duran ise gelecek yıllarda göreli olarak aşamalı gelişmelere şahit olabileceğimizdir. Bakış açısına göre, tam otonom gelecekle karşılaştırıldığında aşama olarak görülen durum, geçmişte başarabildiklerimizin çok ötesinde yer almaktadır.
Makine öğrenimi ve AI konseptlerinin güvenlikle ilgili olası etkilerini keşfederken siber güvenlikteki mevcut sorunlu noktaların çerçeveye dahil edilmesi önemlidir. Uzun süredir normal olarak kabul ettiğimiz ancak AI teknolojileri şemsiyesi altında yeniden değerlendirilmeye tabi tutulabilecek birçok süreç ve unsur mevcuttur.
Yapılandırmada insan hatası
İnsan hatası, siber güvenlik zayıflıklarının önemli bir parçasıdır. Örneğin, büyük BT ekiplerinin kuruluma dahil olduğu durumlarda bile doğru sistem yapılandırmasının yönetilmesi son derece zor olabilir. Sürekli yenilik dönemine girilmesiyle bilgisayar güvenliği hiç olmadığı kadar katmanlı bir yapıya kavuşmuştur. Duyarlı araçlar, ekiplerin, ağ sistemlerinin değiştirilmesine, düzenlenmesine ve güncellenmesine neden olacak gibi görünen sorunları bulmasına ve hafifletmesine yardımcı olabilir.
Bulut bilgi işlem gibi yeni internet altyapılarının eski yerel çerçevelere göre ne gibi avantajlar sağlayabileceğini düşünün. Kurumsal sistemlerde, BT ekibinin bu sistemleri güvende tutabilmek için uyumluluğu garanti altına alması gerekecektir. Yapılandırma güvenliğinin değerlendirilmesinde manuel süreçler kullanılması, normal günlük destek görevlerine sonu gelmeyen güncellemeler ekleyerek ekipte önemli bir yorgunluk ortaya çıkarır. Akıllı, uyarlanabilir otomasyon ile ekipler, yeni keşfedilen sorunlara yönelik tavsiyeleri doğru zamanda alabilirler. Ekipler ilerleme seçeneklerine yönelik tavsiyeler alabilir veya ayarların gereken şekilde otomatik olarak düzenlenmesini sağlayan sistemlere sahip olabilirler.
Tekrarlanan etkinliklerde insan verimliliği
İnsan verimliliği, siber güvenlik sektöründeki bir diğer sorunlu noktadır. Başta bulunduğumuz dinamik ortamda gerçekleşenler olmak üzere hiçbir manuel süreç kusursuz biçimde tekrarlanamaz. Kuruluşların birçok uç nokta makinesinin teker teker ayarlanması en çok zaman alan görevler arasında yer almaktadır. İlk kurulumdan sonra bile BT ekipleri, kendilerini aynı makineleri ziyaret ederek yanlış yapılandırmaları veya uzaktan güncellemelerle onarılamayan eski kurulumları düzeltirken bulabilirler.
Bunun yanı sıra, tehditlere yanıt verme görevi çalışanlara atandığında, söz konusu tehdidin kapsamı hızlı şekilde değişebilir. İnsan odağı beklenmeyen zorluklar nedeniyle yavaşlatılabilirken, AI ve makine öğrenimi tabanlı bir sistem minimum gecikmeyle müdahale sağlayabilir.
Tehdit alarm durumu yorgunluğu
Tehdit alarm durumu yorgunluğu, doğru şekilde ele alınmadığında kuruluşlar için başka bir zayıf nokta ortaya çıkarabilir. Daha önce değinilen güvenlik katmanlarının daha gelişmiş hale gelmesi ve yayılmasıyla saldırı alanı genişlemektedir. Birçok güvenlik sistemi, bilinen sorunlara tamamen refleksif ve geniş kapsamlı uyarılarla tepki verecek şekilde ayarlanmıştır. Sonuç olarak, bu özel istekler insan ekiplerini olası kararları ayrıştırma ve harekete geçme zorluğuyla karşı karşıya bırakır.
Çok fazla alarm durumunun olması, bu seviyede karar vermeyi başlı başına ilgilenilmesi gereken bir süreç haline getirir. Sonuç olarak, karar yorgunluğu siber güvenlik personeli için günlük bir deneyim haline gelir. Belirlenen bu tehditlere ve güvenlik açıklarına proaktif şekilde müdahale edilmesi ideal durum olsa da birçok ekip tüm tesislere zaman ve personel ayırmakta zorlanmaktadır.
Bazı durumlarda ekipler en büyük sorunlara öncelik vermeye ve ikincil hedefleri geriye atmaya karar vermek zorunda kalmaktadır. Siber güvenlik çabalarında AI unsuruna yer verilmesi BT ekiplerinin, bu tehditlerin büyük bölümünü verimli, pratik şekilde yönetmesine olanak sağlayabilir. Bu tehditlerin her birine karşı koyma görevi, tehditler otomatik etiketlemeyle bir araya toplandığında çok daha kolay hale gelebilir. Bunun ötesinde, bazı sorunlu durumlar makine öğrenimi algoritması tarafından düzeltilebilir.
Tehdit yanıt süresi
Tehdit yanıt süresi, kesinlikle siber güvenlik ekiplerinin verimliliğini belirleyen en temel ölçümler arasında yer alır. Kötü amaçlı saldırganlar, zayıf noktaların belirlenmesinden uygulamaya kadar pek çok alanda oldukça hızlı hareket edebilmeleriyle tanınırlar. Geçmişin tehdit aktörleri, saldırılarını gerçekleştirmeden önce bazen haftalar boyunca ağ izinleri arasında gezinmek ve güvenliği yatay olarak devre dışı bırakmak zorundaydı.
Ne yazık ki, teknolojik yeniliklerden faydalananlar sadece siber güvenlik alanındaki uzmanlar değil. Otomasyon, siber saldırılarda sıklıkla kullanılan bir unsur haline gelmiştir. Son zamanlarda gerçekleştirilen LockBit fidye yazılımı saldırıları gibi tehditler, saldırı sürelerini önemli ölçüde hızlandırmıştır. Şu anda bazı saldırılar yarım saat gibi kısa bir süre içinde gerçekleştirilebilmektedir.
Saldırı türleri bilinse dahi, insan yanıtı ilk saldırıyı karşılamakta gecikebilir. Bu nedenle, birçok ekip genellikle saldırı denemelerini önlemek yerine başarılı saldırılara yanıt verme aşamasında devreye girmektedir. Yelpazenin diğer tarafındaki fark edilemeyen saldırılar ise kendi başlarına bir tehlike teşkil etmektedir.
ML destekli güvenlik, saldırı verilerini çekerek derhal analiz edilmek üzere gruplanmalarını ve hazırlanmalarını sağlayabilir. Bu yaklaşım, siber güvenlik ekiplerine işleme ve karar verme süreçlerini basitleştiren raporlar sağlar. Bu güvenlik yaklaşımı yalnızca bildirimde bulunmanın ötesine geçtiğinde, hasarı sınırlayan ve gelecekteki saldırıları engelleyen eylem önerileri sunabilir.
Yeni tehditleri tanımlama ve tahmin etme
Yeni tehditleri tanımlama ve tahmin etme, siber saldırılara yanıt çerçevelerini etkileyen bir diğer unsurdur. Daha önce belirtildiği gibi, mevcut tehditlerin yanıtlanmasında gecikmeler olmaktadır. Bilinmeyen saldırı türleri, davranışları ve araçları ekiplerin tepki süresini daha da yavaşlatmaktadır. Daha kötüsü ise veri hırsızlığı gibi daha sessiz tehlikelerin bazı durumlarda hiçbir şekilde fark edilememesidir. Nisan 2020'de Fugue tarafından gerçekleştirilen anket, BT ekiplerinin %84'ünün bulut tabanlı sistemlerinin fark edemedikleri şekilde saldırıya uğramış olabileceğinden endişe duyduklarını ortaya çıkarmıştır.
Saldırıların sıfır gün güvenlik açıklarına yol açacak şekilde sürekli gelişmesi, her zaman ağ güvenliği çabalarının altında yatan endişe olmuştur. İyi haber ise siber saldırıların genellikle baştan aşağı yeni olmamasıdır. Saldırıların genellikle başarılı davranışlar, çerçeveler ve eski saldırıların kaynak kodları üzerine inşa edildiğinin bilinmesi, makine öğrenimine ilerleyebileceği bir yol sunmaktadır.
ML tabanlı programlama, bir saldırının belirlenmesine yardımcı olacak şekilde yeni tehdit ile önceden belirlenenler arasındaki benzerlikleri ortaya çıkarır. İnsanlar tarafından yeterince hızlı ve verimli şekilde yapılması mümkün olmayan bu eylem aynı zamanda gerekli uyarlamalı güvenlik modellerini belirler. Bu bakış açısına göre, makine öğrenimi artan tehdit farkındalığı sayesinde ekiplerin yeni tehditleri öngörmesini ve gecikmeyi azaltmasını kolaylaştırır.
Personel kapasitesi
Personel kapasitesi, dünya çapında birçok BT ve siber güvenlik ekibini zor durumda bırakan süregelen sorunlar arasında yer alır. Kuruluşun gereksinimlerine bağlı olarak, kalifiye personel sayısı sınırlı olabilir.
Bununla birlikte, insanların işe alınmasının kuruluşların bütçeleri üzerinde ciddi bir baskı oluşturması daha sık rastlanılan bir durumdur. İnsan destek personeli yalnızca günlük iş gücünü karşılama değil aynı zamanda sürekli eğitim ve sertifika ihtiyacına yönelik yardım sağlama gerekliliğini de ortaya çıkarır. Şu ana kadar belirttiğimiz gibi yeniliklerin aralıksız olarak gerçekleştiği düşünüldüğünde bir siber güvenlik profesyoneli olarak güncel kalabilmek kolay bir iş değildir.
AI tabanlı güvenlik araçları, daha az sayıda personel ve destek gereksinimiyle bu sürecin yönetilmesine yardımcı olabilir. Bu personelin son teknoloji AI ve makine öğrenimi alanlarında güncel bilgileri edinmesi gerekse de personel gereksinimdeki azalmaya maliyet ve zaman tasarrufu eşlik edecektir.
Uyarlanabilirlik
Uyarlanabilirlik, değinilen diğer nokta gibi kesin kabul gören bir endişe olmamakla beraber kuruluşun güvenlik becerilerini önemli ölçüde değiştirebilir. İnsan ekipleri, becerilerini özel gereksinimlerinizle uyumlu şekilde özelleştirme konusunda sorun yaşayabilir.
Personel özel yöntemler, araçlar ve sistemlerle ilgili eğitim almadığında, ekibinizin verimliliğinde azalma görülebilir. Yeni güvenlik ilkelerinin uyumlu hale getirilmesi gibi basit görünen gereksinimler bile insan tabanlı ekiplerde yavaş bir şekilde yerine getirilebilir. Bu insan doğasının bir özelliğidir. Yeni becerileri anında öğrenemeyebiliriz ve doğru şekilde uygulamamız zaman alır. Doğru veri setleri kullanıldığında, uygun şekilde eğitilen algoritmalar sizin için özel olarak tasarlanan çözümlere dönüştürülebilir.
AI siber güvenlikte nasıl kullanılır?
Siber güvenlikte yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi disiplinleri kapsayan bir üst küme olarak görülse de kendine ait bir role sahiptir.
Temelde AI daha az ağırlık taşıyarak "başarı" ve "doğruluğa" ulaşmaya odaklanır. Nihai hedef, gelişmiş sorun giderme sırasında doğal yanıtlar oluşturmaktır. Gerçek AI uygulaması sırasında gerçek bağımsız kararlar alınır. AI programlaması yalnızca veri setinden sağlam mantık üzerine inşa edilen bir sonuca ulaşmak için değil, duruma ideal çözümü bulmak amacıyla tasarlanır.
Daha kapsamlı bir kavrayış için modern AI ve altında yatan güncel disiplinlerin anlaşılması en doğru yaklaşımdır. Özellikle siber güvenlik alanı söz konusu olduğunda otonom sistemler yaygın mobilize sistemler kapsamına dahil edilmez. Bu kendi kendini yönlendiren sistemler birçok kişi tarafından sıklıkla AI ile ilişkilendirilir. Bununla birlikte, güvenlik hizmetlerimizi destekleyen veya güçlendiren AI sistemleri pratik ve kullanılabilir yapılardır.
AI yaklaşımının siber güvenlikteki ideal rolü, makine öğrenimi algoritmaları tarafından oluşturulan şablonların anlaşılır hale getirilmesidir. Elbette şu anki AI seviyesinde, sonuçların insan becerileriyle yorumlanabilmesi mümkün değildir. İnsan benzeri çerçevelerin geliştirilmesini hedefleyen bu alanda ilerleme sağlayan çalışmalar yapılsa da gerçek AI, makinelerin farklı bir açıdan ele alınacağı durumlarda soyut kavramlarla hareket edebilmelerini gerektiren uzak bir hedeftir. Başka bir deyişle, AI ile ilgili dedikoduların aksine bu seviyede yaratıcılık ve kritik düşünmenin yanına yaklaşmak henüz mümkün değildir.
Makine öğrenimi siber güvenlikte nasıl kullanılır?
Makine öğrenimi güvenlik çözümleri insanların yapay zeka ailesi olarak kurguladığı çözümlerden farklıdır. Bununla birlikte, bugüne kadarki en güçlü siber güvenlik AI araçları oldukları kolayca söylenebilir. Bu teknoloji kapsamında, bir olayın gerçekleşip gerçekleşmeme olasılığını ortaya çıkarmak için veri şablonları kullanılır.
ML, bazı açılardan gerçek AI yaklaşımının karşısında yer almaktadır. Makine öğrenimi "başarı" kavramına odaklanmadan "doğruluk" sağlamayı hedefler. Bunun anlamı, ML'nin görev odaklı bir veri setinden öğrenmeyi hedefleyerek ilerlemesidir. Bu süreç, verilen göreve optimum performans gösteren çözümün bulunmasıyla sonuçlanır. Bu yaklaşım, sağlanan veriler ideal olmasa bile yalnızca bu verilere dayalı olası çözümü bulmayı hedefler. ML kullanıldığında, veriler doğru şekilde yorumlanmamakta ve bu görev yine insan ekiplerin omuzlarına yüklenmektedir.
Makine öğrenimi, şablon tanımlama ve uyarlama gibi zorlu görevleri hafifletebilir. İnsanlar, görev yorgunluğu ve genel olarak monotonluğa toleranslarının az olması sebebiyle bu tip görevler için uygun değildir. Bu nedenle, verilerin yorumlanması hala insanlar tarafından gerçekleştirilirken makine öğrenimi, veri çerçevesinin okunabilir, tahlil edilmeye hazır şekilde oluşturulmasına yardımcı olabilir. Makine öğrenimi yoluyla siber güvenliğin, her biri kendi avantajlarına sahip olan birkaç farklı biçimi vardır:
Veri sınıflandırma
Veri sınıflandırma, veri noktalarına kategoriler atanması için önceden belirlenen kuralları kullanır. Bu noktaların etiketlenmesi, saldırılar, güvenlik açıkları ve proaktif güvenliğin diğer unsurlarına yönelik bir profilin oluşturulmasının önemli bir parçasıdır. Bu, makine öğrenimi ile siber güvenlik arasında bir kesişim noktası ortaya çıkarmak açısından temel bir eylemdir.
Veri kümeleme
Veri kümeleme önceden belirlenen kuralların sınıflandırılmasına yönelik aykırılıkları ele alarak bunları benzer niteliklere veya ayırt edici özelliklere sahip "kümelenmiş" veri gruplarına uygular. Bu yaklaşım, örneğin sistemin halihazırda tanımadığı bir saldırı verisi türünün analiz edilmesinde kullanılabilir. Bu kümeler, saldırının gerçekleşme biçiminin yanı sıra ele geçirilen ve ifşa edilen bileşenlerin belirlenmesine de yardımcı olur.
Önerilen davranış biçimi
Önerilen davranış biçimi, ML güvenlik sisteminde bulunan proaktif önlemlerden yararlanır. Bunlar, davranış şablonlarına ve eski kararlara dayalı olarak oluşturulmuş, doğal olarak önerilen davranış biçimlerinin sunulduğu bilgilerdir. Bu noktada alınan kararın gerçek otonom AI yoluyla ulaşılan akıllı bir karar olmadığının tekrar altının çizilmesi önemlidir. Bu karar, mantıklı ilişkileri belirleyebilmek için var olan veri noktalarının kullanıldığı bir uyarlamalı sonuç çerçevesidir. Tehditleri yanıtlama ve riskleri azaltma süreçleri bu tür bir araçla ciddi anlamda desteklenebilir.
Olasılık sentezi
Olasılık sentezi, yeni olasılıkların önceki verilerden çıkarılan dersler ve aşina olunmayan yeni veri setlerine dayalı olarak sentezlenmesine olanak sağlar. Bir eylemin veya bir sistem durumunun geçmişteki benzer durumlarla uyumlu olması ihtimaline daha fazla odaklanan bu yaklaşım, öneride bulunma sürecinden biraz farklıdır. Örneğin, bu sentez kuruluş sistemlerindeki zayıf noktaların sonsuz şekilde denetlenmesinde kullanılabilir.
Kestirimci tahmin
Kestirimci tahmin, ML bileşen süreçleri arasında en ileriye dönük olanıdır. Bu avantaj, mevcut veri setleri değerlendirilerek olası sonuçların öngörülmesiyle sağlanır. Bu yaklaşım öncelikle tehdit modellerinin geliştirilmesinde, bunun yanı sıra dolandırıcılık önleme ve veri ihlali korumasının oluşturulmasında kullanılır ve birçok kestirimci uç nokta çözümünün ana unsurunu teşkil eder.
Siber güvenlikte makine öğrenimi örnekleri
Kavramı daha iyi açıklamak için makine öğreniminin siber güvenlik açısından değerinin altını çizen birkaç örnek verelim:
Veri gizliliği sınıflandırması ve uyumluluk
Kuruluşunuzu gizlilik yasaları ihlallerinden korumak son yıllarda çok önemli bir öncelik haline gelmiştir. Genel Veri Koruma Düzenlemesinin (GDPR) hazırlanması ve referans olmasıyla Kaliforniya Tüketicileri Koruma Yasası (CCPA) gibi diğer yasal önlemler ortaya çıkmıştır.
Müşterileriniz ve kullanıcılardan toplanan verilerin yönetilmesi, genellikle verilerin istek üzerine silinmek amacıyla erişilebilir olmasını şart koşan bu yasalarla uyumlu şekilde gerçekleştirilmelidir. Bu düzenlemelere uyulmaması yüklü para cezalarının yanı sıra kuruluş itibarının zedelenmesi gibi sonuçlar ortaya çıkarmaktadır.
Veri sınıflandırma, tanımlayıcı kullanıcı verilerini anonim veya kimlik içermeyen verilerden ayırmanıza yardımcı olabilir. Bu durum sizi özellikle büyük veya eski kuruluşlarda devasa boyutlara ulaşan eski ve yeni veri gruplarını ayıklamaya yönelik manuel iş gücü çabalarından kurtarır.
Kullanıcı davranışı güvenlik profilleri
Ağ üzerinde kullanıcı davranışlarına dayalı özel profiller oluşturulması, güvenliği kuruluşunuzla tam uyumlu hale getirebilir. Bu model ise kullanıcı davranışındaki aykırılıklara dayalı olarak yetkisiz kullanıcının niteliklerine yönelik bir davranış şablonu oluşturabilir. Klavye vuruşları gibi öne çıkmayan nitelikler kestirimci bir tehdit modeli oluşturabilir. Olası yetkisiz kullanıcı davranışlarının dökümünün çıkarılmasıyla ML güvenlik, maruz kalınan saldırı alanlarını azaltmaya yönelik bir davranış biçimi önerebilir.
Sistem performansı güvenlik profilleri
Kullanıcı davranış profili konseptine benzer şekilde, bilgisayarınız sağlıklı olduğunda tüm bilgisayar performansına yönelik özel bir tanılama profili derlenebilir. İşlemci ve bellek kullanımın yanı sıra yüksek internet verisi kullanımı gibi niteliklerin izlenmesi kötü amaçlı yazılım etkinliklerini ortaya çıkarabilir. Bununla birlikte, video konferansa veya sıklıkla büyük ortam dosyalarının indirilmesine ihtiyaç duyan bazı kullanıcılar düzenli olarak yüksek hacimde veri kullanabilir. Sistem temel performansının genel görünümünü öğrenen bu teknoloji, daha önceki ML örneğinde belirttiğimiz kullanıcı davranışı kurallarına benzer şekilde bu yapının nasıl görünmemesi gerektiğini belirleyebilir.
Davranış tabanlı bot engelleme
Bot etkinliği web sitelerinden gelen bant genişliğini tüketebilir. Bu durum özel e-ticaret mağazalarına sahip olan ve fiziki konumu bulunmayıp internet tabanlı işletme trafiğine ihtiyaç duyan kuruluşlar için özellikle önemlidir. Gerçek kullanıcıların tatmin edici olmayan bir deneyim yaşaması, trafik kaybına ve iş fırsatlarının kaçırılmasına neden olabilir.
Bu etkinlikleri sınıflandıran ML güvenlik araçları, kötü amaçlı etkinlikleri anonim hale getiren sanal özel ağlar gibi araçların kullanılmasından bağımsız olarak bot ağlarını engelleyebilir. Kötü amaçlı tarafların davranışsal veri noktaları, makine öğrenimi güvenlik aracının, bu davranışı temel alan kestirimci modeller oluşturmasına ve benzer etkinlikler gösteren yeni web adreslerini öncelikli şekilde engellemesine yardımcı olabilir.
Siber Güvenliğin Geleceği
Bu güvenlik etrafında dönen tüm umut verici konuşmalara karşın hala sınırlamaların bulunduğu unutulmamalıdır.
ML, veri setlerine ihtiyaç duyar ancak veri gizliliği yasalarıyla uyumsuzluk ortaya çıkarabilir. Yazılım sistemleri eğitiminde doğru modellerin oluşturabilmesi için birçok veri noktası gerekir ancak bu durum "unutulma hakkı" ile çelişki oluşturabilir. Bazı verilerde bulunan insan tanımlayıcılar ihlallere neden olabilir, buna yönelik potansiyel çözümler düşünülmelidir. Orijinal verilerin, yazılım eğitiminde kullanıldıktan sonra sistemler tarafından erişiminin neredeyse imkansız hale getirilmesi olası çözümler arasında yer alır. Veri noktalarının anonim hale getirilmesi bir başka çözümdür ancak program mantığının zarar görmemesi için bu durumun daha fazla değerlendirilmesi gerekir.
Sektörde bu kapsamda programlama yapabilen daha fazla AI ve ML siber güvenlik uzmanına ihtiyaç duyulmaktadır. Makine öğrenimi ağ güvenliği, bakım ve ayarlama işlemlerini gereken şekilde yapabilen personel sayesinde gelişecektir. Bununla birlikte, kalifiye ve eğitimli kişilerin oluşturduğu küresel havuz bu çözümleri sağlayabilen personele yönelik yoğun talebi karşılamaktan uzaktır.
İnsan ekipleri hala büyük önem teşkil edecektir. Son noktada, kritik düşünme ve yaratıcılık karar almada vazgeçilmez hale gelecektir. Daha önce belirtildiği üzere, ne ML ne de AI bunu başarabilecek hazırlığa ve becerilere sahip değildir. Bu ilerlemenin sürebilmesi için mevcut ekiplerin güçlendirilmesinde bu çözümlerin kullanılması gerekmektedir.
Siber güvenliğin geleceğiyle uyumlu hale gelmeye yönelik 3 ipucu
Yapay zeka güvenlik yolunda geleceğe yakın bir konumda yer almak için atabileceğiniz birkaç adım mevcuttur:
- Teknolojinizin gelecek odaklı kalmasına yatırım yapın. Tehditlerin daha gelişmiş hale gelmesiyle güncel olmayan teknoloji veya verimsiz manuel iş gücü kullanımı nedeniyle ele geçirilmenin maliyeti çok daha yüksek olacaktır. Yeterli uzmanlığa sahip olmak bazı risklerin azaltılmasına yardımcı olabilir. Kaspersky Integrated Endpoint Security gibi ileriye dönük çözümler kullanarak uyum sağlamaya daha hazır olabilirsiniz.
- Ekiplerinizi değiştirmek yerine AI ve ML ile destekleyin. Güvenlik açıkları hala mevcuttur ve bugün pazarda yer alan hiçbir sistem tam koruma sağlayamamaktadır. Bu uyarlanabilir sistemlerin bile akıllı saldırı yöntemleriyle alt edilebileceğinin bilincinde olarak, BT ekiplerinizin bu altyapıyla ve destekleyici şekilde çalışmayı öğrendiklerinden emin olun.
- Veri ilkelerinizi değişen düzenlemelerle uyumlu kalmalarını sağlayacak şekilde rutin olarak güncelleyin. Veri gizliliği dünyanın dört bir yanındaki düzenleyici kuruluşların odak noktası haline gelmiştir. Benzer şekilde, yakın gelecekte birçok kurum ve kuruluş için dikkate alınması gereken en önemli noktalar arasında olmayı sürdürecektir. En güncel ilkelerle uyumlu kaldığınızdan emin olun.
İlgili Makaleler:
Siber Güvenlikte Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — Bu Yaklaşımlar Geleceği Nasıl Şekillendirecek?
Kaspersky
