AI, işin endüstriler arasında yapılma şeklini dönüştürüyor. Ancak iş verimliliğini artırırken, aynı zamanda oldukça etkili araçlara sahip siber suçluları da silahlandırıyor. Bu kötü aktörler, kötü amaçlı yazılım, fidye yazılımı ve kimlik avı kampanyaları da dahil olmak üzere sofistike sosyal mühendislik taktiklerini güçlendirmek için hedefleri kişisel bilgilerden vazgeçmek, kendilerini ve organizasyonlarını tehlikeye atmaya yönlendirmek için yapay zeka kullanıyorlar.
Büyük dil modellerinin (LLM’ler) ve üretken AI (Genai) yükselişi, bu kötü niyetli şemaları meydana geldiğinde tespit etmeyi son derece zorlaştırır. Bazen insanlar tarafından yazılanlardan neredeyse ayırt edilemeyen iletişimler yaratabilirler. Daha da kötüsü, bu gelişmiş kampanyalar siber suçluların hızlı bir şekilde inşa edilmesi ve konuşlandırması daha basittir, bu yüzden McKinsey’e göre bu saldırılar hacimde patladı. 2022’de Genai platformlarının çoğalmasından bu yana, kimlik avı saldırıları%1,265 arttı.
Kötü aktörler, güvenlik açıkları bulma yeteneklerini artırdılar ve işletmeleri yeni bir ileri saldırı dalgasını savuşturmak için bıraktılar. Kuruluşlar AI’yı onlar için çalışacak şekilde optimize etmenin yollarını ararken, siber güvenlik uygulamalarını buna karşı savunmak için yükseltmelidirler.
Risk değerlendirmelerine öncelik ver
AI sistemleri, kalıpları, anomalileri ve zayıflıkları bulmak için büyük miktarlarda ağ verilerini hızlı bir şekilde analiz edebilir. Bu bir kuruluş için ya da bir kuruluş için işe yarayabilir. Siber güvenlik suçluları, saldırı kampanyaları için bir kuruluşun hedef alanlarını belirleme yeteneğini kullanır.
Organizasyonlar bir adım önde olmalı ve kötü aktörler yapmadan önce bu zayıflıkları tanımlamalıdır. Bunu yapmak için, işletmeler güvenlik açıklarını bulmak ve ele almak için yapay zeka ve risk değerlendirme araçlarını kullanmalıdır ve bir penetrasyon (kalem) testi ile başlamalıdır. Kalem testleri genellikle zayıflıkları bulmak için bir sisteme bir saldırı simüle etmek için kullanılır, bu da işletmelerin ihtiyaçlarını haritalamasına ve kapsamlı bir siber güvenlik stratejisi formüle etmesine izin verir. Herhangi bir zamanda gerçekleştirilebilirler ve proaktif ve sık sık yapılmalıdır, böylece hiçbir taş kalmaz. Özerk penetrasyon testi, özellikle kuruluşların proaktif adımlar atabilmeleri için yeni zayıflıkları ortaya çıktıklarında tanımlamalarını sağlayabilir.
Doğru teknolojileri yerine koyun
Değerlendirmeler yapıldıktan sonra, şirketler risk ve yama güvenlik açıklarını azaltmak için uygulamaları gereken araç ve süreçlere karar vermelidir. Her kuruluşun yaklaşımı farklı olacaktır, ancak teknolojinin doğru kombinasyonunu bulmak proaktif güvenliği korumak için kritik öneme sahiptir.
Son nokta yönetimi, modern organizasyonlar için bulmacanın kritik bir parçasıdır. Herhangi bir kuruluşun yönetilmesi gereken farklı uç noktaları vardır. Dizüstü bilgisayarlardan akıllı telefonlara kadar, siber suçluların peşinden gitmesi ve güvenlik profesyonellerinin savunması için bir dizi hedef var. Mobil işgücünün hassas iş verilerine her yerden erişebileceği günümüz dünyasında, uç nokta yönetimi bir zorunluluktur.
Yapay zeka ile çalışan güvenlik tehditlerinin ortaya çıkması, ihlalleri önlemek için bu uç noktaları yönetmek ve kilitlemek için BT ekiplerine daha fazla bir uyum sağlıyor. Yeni nesil uç nokta koruma çözümleri, ciddi bir sorun haline gelmeden önce şüpheli aktiviteyi sürekli olarak izlemek ve tespit etmek için yapay zeka, makine öğrenimi ve davranışsal analiz kullanır. Bağlı her cihazı koruyarak, kuruluşlar daha geniş güvenlik çerçevelerini güçlendirebilir.
İşletmeler, çok faktörlü kimlik doğrulama yazılımı ve elbette güçlü şifreleri kullanmanın en iyi uygulaması aracılığıyla ortamlarını daha da güvence altına almalıdır. Birleştirildiğinde, bunlar siber suçluların oturum açma kimlik bilgilerine erişmesini giderek zorlaştırarak kaba kuvvet saldırılarını savuşturmaya yardımcı olur. Bir çalışan mobil cihazlarını kaybederse, bu kimlik doğrulama önlemleri işletme verilerinin korunmasına yardımcı olacaktır.
Güvenliğe katmanlı bir yaklaşım benim
Ortaçağda, krallıklar saldırganları uzak tutmak için uzun kale duvarları olan köyleri korudu. Saldırganların duvarları ölçeklendirecek merdivenleri olması durumunda, bu krallıklar bazen duvarlarını hendeklerle çevrelediler. Saldırganların hendekleri geçmesini ve duvarları ölçeklendirmesini önlemek için, bu krallıklar oklanacak saldırganlara ateş etti.
Her koruma, farklı bir güvenlik katmanıdır, tam olarak BT ekiplerinin kuruluşlarını nasıl savunması gerekir. Tek bir savunma hattına güvenmek, AI destekli saldırılara karşı uygulanabilir değildir ve hiçbir güvenlik çözümü saldırganların geçemeyeceğini garanti edemez. Bununla birlikte, kapsamlı bir çok katmanlı yaklaşım, bir ihlal şansını önemli ölçüde azaltabilir.
Yazılım, çalışan eğitimi ve faaliyeti, sürekli sistem güncellemeleri ve güvenlik uzmanları ile ortaklıklar ek koruma katmanlarıdır. Her biri farklı avantajlar sunar. Bir saldırının başarılı olma olasılığını en aza indirmek için, işletmeler tüm çalışanlar için güvenlik eğitimine yatırım yapmalıdır. AI birçok siber tehdidi daha inatçı ve sofistike hale getirir. Örneğin, çalışanları AI-güçlü kimlik avı saldırılarının en son ployları ve taktikleri konusunda eğiterek, çalışanların kandırılması daha az olasıdır, bu da saldırıları etkisiz hale getirir. Ayrıca, çalışanları tehlikeye atılan web sitesi bağlantılarının nasıl görünebileceği konusunda eğitmek ve bunları tıklamaktan kaçınmak için uç noktaları kötü amaçlı yazılımlarla enfekte etme riskini en aza indirir.
Bugün hemen hemen tüm yazılımlar, tehditleri ortadan kaldırmak için yerleşik güvenlik araçlarına sahiptir. Bu saldırılar azim ve sofistike olarak arttıkça, yazılım satıcıları onlara karşı savunmaya yardımcı olmak için yamalar ve güncellemeler yayınlar. Bu nedenle kuruluşlar ve çalışanlar yazılımlarını en son güvenlik yamalarıyla sürekli olarak güncellemelidir.
Son olarak, güvenlik uzmanları ve danışmanları ile ortaklık kurmak, ister çözümler, bilgi veya eğitim etrafında olsun, güvenlik boşluklarını doldurmaya yardımcı olabilir. Bu ortaklıklar da daha uygun maliyetli olabilir. Kuruluşlar, güvenlik altyapısı satın almak veya şirket içinde çalışmak için bir güvenlik uzmanı işe almak yerine, güvenlik hizmetlerine abonelik için ödeme yapabilir ve ortaya çıktıkça ihtiyaçlarına yardımcı olmak için danışmanları kiralayabilirler. Ortaklıklar, güvenliği ve esnekliği artırmanın ve belirli ihtiyaçlar ve ortamlar için bir stratejiyi haritalamanın harika bir yoludur.
Yapay zeka ile çalışan siber tehditler gelişmeye devam ettikçe, işletmeler güvenliğe daha güvenli bir yaklaşım benimsemelidir. Güvenlik açıklarının nerede olduğunu anlamak ve bunları ortadan kaldırmak için stratejik bir plan hazırlamak, veri, gelir ve itibarın korunmasına yardımcı olacaktır. Değerlendirmeler yaparak ve doğru araçları, teknolojiyi ve süreçleri yerine getirerek, kuruluşlar sadece AI tehditlerinin önünde değil, aynı zamanda bir sonraki tehdit dalgasının ne olursa olsun katlanacak bir güvenlik duruşu geliştirebilirler.
Yazar hakkında
Michal Gray, Thrive’ın CTO’sudur. Michael, son on yılda Thrive’da güçlü bir teknoloji lideri olmuştur ve danışmanlık, ağ mühendisliği, yönetilen hizmetler ve ürün geliştirme gruplarına katkıda bulunurken sürekli olarak merdivenden yükselir. Michael’ın teknoloji kariyeri Dove Consulting ve daha sonra 2007 yılında ilk beş ilaç firması tarafından satın alınan bir biyoteknoloji şirketi olan Praecis’te başladı. Şu anki rolünde görev yaparken, şimdi Thrive’ın Ar-Ge, teknoloji yol haritalama vizyonundan sorumlu, aynı zamanda güvenlik ve uygulama geliştirme uygulamalarına yöneldi. Birkaç ortak danışma konseyinin bir üyesidir ve birçok yerel ve ulusal teknoloji etkinliğine katılır. Michael, Northeastern Üniversitesi’nden işletme derecesine sahiptir ve ayrıca Fortinet, Sonicwall, Microsoft, ITIL, Kaseya dahil olmak üzere birçok teknik sertifikaya sahiptir ve Sertifikalı Bilgi Sistemleri Güvenlik Profesyonelini (CISSP) korur.
Michael’a çevrimiçi olarak https://www.linkedin.com/in/michael-gray-4861663/ adresinden ulaşılabilir ve şirket web sitemize https://thivenExtgen.com/.