Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Yeni Nesil Teknolojiler ve Güvenli Geliştirme, Güvenlik Operasyonları
Açık kaynaklı AI, uygun maliyetli güvenlik çözümleriyle siber esnekliği artırır
Kanishk Gaur •
26 Mart 2025
Kritik varlıkların siber tehditlerden korunması sadece bir öncelik değil, işletmeler ve kamu sektörü genelinde dijital ve risk liderleri için acil bir endişe kaynağıdır. Yapay zekanın kuruluşlar arasında hızlı bir şekilde benimsenmesi ile, siber güvenliği AI odaklı stratejilerle entegre etmek sadece önemli değil, zorunludur.
Ayrıca bakınız: AI, Otomasyon ve Uyum: Bankacılık Risk Yönetiminde Yeni Sınır
Siber suçluların sahtekarlık, siber suç, derin yapraklar ve yetkisiz müdahaleler için AI kullandıkları hakkında çok şey yazılıyor ve konuşulurken, AI’nın siber uzayı korumadaki rolü daha fazla araştırma ve uygulama gerektiriyor.
Siber güvenlikte açık kaynaklı yapay zekanın potansiyeli
Ticari satıcılar bugün AI ambalajları için milyonlarca dolar şarj ediyorlar, ancak işletmeler için özel çözümler oluşturmak için açık kaynaklı AI’dan yararlanmada sınırlı bir yenilik olmuştur.
Açık kaynaklı AI, özelleştirilmiş çözümler oluşturmak için değiştirilebilen ve paylaşılabilen kamuya açık kaynak koduna sahip AI teknolojilerini ifade eder. Ön planda, uygun maliyetli, ölçeklenebilir ve yenilikçi siber savunma yetenekleri sunan büyük dil modelleri bulunmaktadır.
Siber güvenlikte açık LLM’lerin rolü
Tehdit aktörleri AI’dan yararlanmaya devam ettikçe, siber güvenlik uzmanları tehditlere karşı savunmak için açık kaynak yapay zekanın gücünü kullanmalıdır. Açık LLM’ler, sahtekarlık tespiti, suç önleme, derinlik analizi, ses kimlik doğrulaması ve çekişmeli tespit gibi önemli uygulamalarda siber savunmayı güçlendirebilir. Açık kaynaklı AI – LLM’leri aracılığıyla – siber savunmanın geleceğini oluşturmaya yardımcı olabilir.
Örneğin, Deepseek V3, Deepseek R1 ve Bloom gibi açık kaynaklı AI modelleri, geliştiricilerin belirli siber güvenlik kullanım durumları için AI ince ayar yapmasını sağlar. Tehdit istihbaratı için geniş veri kümelerini analiz edin, ister azaltma stratejilerini gerçek zamanlı olarak tahmin ederken, açık LLM’ler ortaya çıkan tehditleri belirleyebilir, saldırı modellerini tahmin edebilir ve azaltma stratejilerini önerebilir.
Güvenlik işlemlerini geliştirmede açık kaynaklı yapay zekanın rolü
Siber savunma otomasyonu ve düzenleme, tehdit aktörlerini erken bir aşamada tespit etmek ve caydırmak için anahtardır. İnce ayarlandıktan sonra, açık kaynaklı AI modelleri, günlük analizi, saldırı algılama ve kimlik avı e-posta tanımlaması gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek SOC işlemlerini kolaylaştırabilir. Bu, bir kuruluşun L1 ve L2 analistlerine olan güvenini azaltarak güvenlik ekiplerinin yüksek öncelikli görevlere odaklanmasına izin verir.
Sahtekarlık tespiti için AI
Açık kaynaklı AI için bir başka önemli alan da sahtekarlık tespitidir, kimlik hırsızlığı, ödeme sahtekarlığı ve kimlik avı en yaygın siber güvenlik tehditlerinden bazılarıdır.
Şirketler, açık kaynaklı AI modellerinden yararlanarak, davranışsal anomali analizi ve derin paket denetimi yoluyla tespit yeteneklerini artırabilir. Günümüzde özel açık kaynak makine öğrenme algoritmaları, olağandışı işlem kalıpları veya giriş girişimleri gibi düzensiz kullanıcı davranışlarını belirleyebilir, potansiyel sahtekarlığı işaretleyebilir ve büyük fintech şirketleri, sigorta sağlayıcıları ve yeni nesil bankalar için kara para aklama karşıtı uyumluluk gereksinimlerini yönetmeye yardımcı olabilir. Bu algoritmalar gizli kalıpları ortaya çıkarmak için geniş veri kümelerini analiz edebilir. Bu yetenekler, analistlerin izleme işlemlerini izlemenin yanı sıra siber suçlarla mücadeleye yardımcı olan ve güçlü bir güvence ve güvenlik duygusu sağlayan zamanları önemli ölçüde azaltır.
İşletmeler ayrıca, işlemleri sürekli olarak izleyebilen ve şüpheli faaliyetleri geleneksel sistemlerden daha hızlı tanımlayabilen AI destekli, gerçek zamanlı izleme sistemleri oluşturmak için açık kaynaklı AI ve LLM’leri de kullanabilirler. Açık AI modelleri, ince sahtekarlık kalıplarını tanımlamak için sentetik veri kümeleri üzerinde eğitim ister geleneksel algılama yöntemlerinden kaçan tespit anomalilerini tespit etmek için sentetik sahtekarlığın tespit edilmesine yardımcı olur.
Derin kesici tehditlerle mücadele
Deepfake teknolojisi, finansal sahtekarlıktan yanlış bilgi kampanyalarına kadar ciddi riskler oluşturmaktadır. Hong Kong’da yakın tarihli bir dava, bir şirketin CFO’sunu milyonlarca doları aktarmak için aldatmak için DeepFakes’in nasıl kullanıldığını göstererek, derin disklerle mücadele etmenin toplum ve işletmeler için zorlu bir sorun olacağını vurguladı.
Açık kaynak yapay zeka, derin yaprak tehditlerini tespit etmek ve nötralize etmek için kritik bir araç olabilir. Açık kaynaklı derinlik tespit modelleri, AI algoritmalarının ve LLM’lerin sentetik ortam, metin ve biyometrik veri kümelerini tespit etmek için ses, video ve görüntü dosyalarını analiz etmesini sağlar. Organizasyonlar kimlik doğrulamalı dijital kayıtlara karşı yüz ve ses biyometrilerini çapraz referans alarak kimlik doğrulama önlemlerini güçlendirebilir.
Diğer zorluklar arasında, sesli mesajlara inen ve siber sahtekarlığa neden olabilecek Vishing ve Spear Kimlik avı çağrıları yer alıyor. Mistral AI gibi açık kaynaklı AI destekli çözümler, zift, ton ve gürültü gibi akustik özellikleri analiz ederek manipüle edilmiş sesi tespit edebilir. AI, cihazlar, uygulamalar ve mobil uygulamalar için güvenli ve sorunsuz erişim kontrolü sağlamak için ses biyometrilerini kullanabilir. Yapay zeka, yapay zeka ile çalışan ses sistemlerinden ödün vermeyi amaçlayan düşman saldırılarını azaltmak için ikinci bir savunma katmanı olarak çalışabilir.
Siber güvenlikte açık kaynaklı yapay zekanın geleceği
Ticari satıcılar ticari AI güvenlik çözümleri oluşturmak için milyarlarca dolar yatırım yaparken, açık kaynaklı AI siber güvenlik için daha işbirlikçi ve yenilikçi bir yaklaşım sunuyor.
Açık kaynaklı çözümlerin artan kullanımı, siber güvenlik çözümü geliştiricileri ve dijital yenilikçiler arasında daha fazla işbirliği ve yenilik sağlar. Açık kaynaklı AI çözümleri geliştirmenin ilk aşamalarında siber güvenlik ve gizlilik uygulayarak, güven, şeffaflık ve etik dijital platformlara etkili bir şekilde entegre edilebilir. AI sistemlerinin entegre edilmesini sağlamaya odaklanan denetimler yoluyla üçüncü ve dördüncü taraf doğrulamasına birçok kaynak yatırılmaktadır.
Muazzam potansiyeline rağmen, açık kaynaklı AI, siber suçluların AI modellerini kötü niyetli amaçlar için manipüle etmeye çalıştığı düşmanca sömürü gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Bu riskleri azaltmak için, güçlü açık kaynaklı AI geliştirmek ve özel yönetişim ve doğrulama protokolleri uygulamak çok önemlidir.
Düzenleyici organlar AI güvenlik standartları üzerinde çalıştıkça, açık kaynaklı AI’yi kucaklamak adil, doğru ve uyumlu siber güvenlik çözümleri geliştirmenin anahtarı olacaktır. Etrafında AI düzenleyici standartlar geliştirirken açık kaynaklı AI kabul etmek, küresel olarak AI güvenlik enstitüleri için temel bir öncelik olmalıdır.