2025 yılına gelindiğinde, Zero Trust kavramsal bir çerçeveden modern güvenliğin temel bir direğine dönüştü. Artık sadece teorik değil, şimdi kuruluşların benimsemesi gereken bir gereklilik. Sıfır güven ilkeleri üzerine inşa edilmiş sağlam, savunulabilir bir mimari, temel düzenleyici görevleri karşılamaktan daha fazlasını yapar. Siber esnekliğin temelini oluşturur, üçüncü taraf ortaklıkları güvence altına alır ve kesintisiz iş operasyonları sağlar. Yakın tarihli bir Zscaler raporuna göre, kuruluşların% 80’inden fazlası 2026 yılına kadar sıfır güven stratejileri uygulamayı planlıyor.
Sıfır güven bağlamında, yapay zeka (AI), uyarlanabilir güven ve sürekli risk değerlendirmesi etrafında otomasyon uygulamak için bir araç olarak büyük ölçüde yardımcı olabilir. Sıfır bir güven mimarisinde, erişim kararları sürekli olarak cihaz duruşu, kullanıcı davranışı, konum, iş yükü hassasiyeti ve daha fazlası gibi değişen faktörlere uyum sağlamalıdır. Bu sürekli değerlendirme, insan takımlarının tek başına işleyebileceği çok fazla miktarda veri üretir.
Yapay zeka, CISA’nın sıfır güven sütunlarının beşinde – kimlik, cihazlar, ağlar, uygulamalar ve verilerin beşinde kritik bir rol oynayarak bu ölçeği yönetmenin anahtarıdır. Sinyali gürültüden filtreleyerek AI, müdahaleleri tespit etmeye, kötü amaçlı yazılımları tanımlamaya ve manuel olarak yakalanması neredeyse imkansız olan anomalileri işaretlemek için davranışsal analitik uygulayabilir. Örneğin, bir kullanıcı aniden hassas dosyaları olağandışı bir konumdan saat 2’de indirirse, davranışsal taban çizgileri üzerinde eğitilmiş AI modelleri olayı işaretleyebilir, riski değerlendirebilir ve yeniden kimlik doğrulama veya oturum sonlandırma gibi eylemleri tetikleyebilir. Bu, otomasyon tarafından desteklenen riske dayalı olarak gerçek zamanlı olarak ayarlanan uyarlanabilir güven: erişim sağlar, böylece sistem insan müdahalesini beklemeden hemen yanıt verebilir.
Öngörücü ve üretken yapay zeka: farklı araçlar, farklı amaçlar
Zero Trust ile ilgili iki ana AI kategorisi vardır: öngörücü modeller ve üretken modeller. Sahip olduğun öngörücüMakine öğrenimi ve derin öğrenme dahil, kalıpları, davranışları ve uzlaşmanın erken göstergelerini tanımlamak için tarihsel veriler üzerinde eğitilmiştir. Bu modeller, saldırı zincirinin başlarında tehditleri yakalamaya yardımcı olan EDR’ler, saldırı algılama platformları ve davranışsal analitik motorlar gibi güç algılama ve önleme sistemleri. Zero Trust söz konusu olduğunda, tahmin yapay zeka gerçek zamanlı sinyalleri dinamik politika uygulamalarına besleyerek kontrol düzlemini destekler. Bağlamı puanlayarak erişim isteklerinin sürekli değerlendirilmesini sağlar: Cihaz uyumlu mu? Oturum açma konumu olağandışı mı? Davranış temel aktivite ile tutarlı mı?
Üretken yapay zekaChatgpt ve Gemini gibi büyük dil modelleri gibi farklı bir amaca hizmet eder. Bu sistemler öngörücü değildir ve kontrolleri zorlamaz. Bunun yerine, bilgi özetleyerek, sorgular oluşturarak, komut dosyası oluşturarak ve ilgili bağlama daha hızlı erişim sağlayarak insan operatörlerini desteklerler. Yüksek tempo güvenlik ortamlarında, bu işlev sürtünmeyi azaltmaya yardımcı olur ve analistlerin daha verimli bir şekilde araştırmasına ve araştırmasına izin verir.
Ajanik yapay zeka Güvenlik iş akışlarındaki aktif katılımcılara destek rollerinin ötesinde büyük dil modelleri alır. Bir LLM’yi API’ları çağırabilen, komut dosyalarını yürütebilen ve gerçek zamanlı geri bildirimlere göre davranışını uyarlayabilen hafif bir “ajan” ile sarılarak, karmaşık sıfır güven görevlerini uçtan uca düzenleyen kendi kendine sürüş otomasyon katmanı kazanırsınız. Örneğin, bir ajan yapay zeka otomatik olarak kimlik bağlamını toplayabilir, ağ mikro segmentasyon politikalarını ayarlayabilir, geçici erişim iş akışlarını döndürebilir ve daha sonra manuel müdahale olmadan bir risk eşiği temizlendikten sonra ayrıcalıkları iptal edebilir. Bu evrim sadece yanıt sürelerini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda tutarlılığı ve ölçeklenebilirliği de sağlar, ekibinizin rutin uygulama ve iyileştirme arka planda güvenilir bir şekilde gerçekleşirken stratejik tehdit avına odaklanmasına izin verir.
Bu yaklaşımların hepsinin sıfır güven modelinde bir yeri vardır. Öngörücü AI, gerçek zamanlı risk puanlamasını sağlayarak otomatik uygulanmayı geliştirir. Üretken AI, savunucuların özellikle zamana duyarlı veya yüksek hacimli senaryolarda daha hızlı hareket etmelerini ve daha iyi bilgilendirilmiş kararlar almalarını sağlar. Ajan AI, karışıma orkestrasyon ve uçtan uca otomasyonu karışıma otomatik olarak ayarlamanıza, riskleri düzeltmenize ve manuel müdahale olmadan ayrıcalıkları iptal etmenize olanak tanır. Sıfır güven mimarisinin gücü, onu en uygun olduğu yere uygulamaktır.
İnsan Makinesi Takımı: Tandem’de Çalışma
Büyüyen rollerine rağmen, tek başına AI modelleri sıfır güven mimarisinin tek “beyni” olarak hizmet edemez. Öngörücü AI, Üretici AI ve Ajan AI’nın her biri daha çok uzmanlaşmış yardımcı pilot analistler gibi hareket eder-kalıpları beslemek, bağlamı özetlemek veya gerçek zamanlı sinyallere dayalı iş akışlarını düzenlemek. True Zero Trust, otomatik eylemlerin güvenlik hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlamak için hala insan tanımlı politika mantığına, titiz sistem düzeyinde tasarıma ve devam eden gözetime dayanmaktadır.
Bu özellikle önemlidir çünkü AI manipülasyona karşı bağışık değildir. . SANS Kritik AI Güvenlik Yönergeleri AI sistemi körü körüne güvenilirse, hepsi sıfır güven uygulanmasını altüst etmek için kullanılabilir olan model zehirlenmesi, çıkarım kurcalama ve vektör veritabanı manipülasyonu gibi anahat riskleri. Bu yüzden bizim SANS Sec530 Defensible Güvenlik Mimarisi ve Mühendisliği: Hibrit İşletme için Sıfır Güven Uygulama Kurs, insan-makine takımı kavramını vurgular. AI veri analizini ve yanıt önerilerini otomatikleştirir, ancak insanlar daha geniş güvenlik mimarisindeki sınırlar belirlemeli ve çıktıları doğrulamalıdır. Bu, daha sıkı icra kuralları yazmak veya model çıktılarına erişimi bölümlere ayırma anlamına gelir, kontrol operatörle kalır.
Bu işbirliği modeli giderek daha fazla sürdürülebilir yol olarak kabul edilmektedir. Makineler, işleme hacmi söz konusu olduğunda insanları geride bırakabilir, ancak sadece insanların getirdiği belirli iş bağlamı, yaratıcılık ve etik akıl yürütmeden yoksun olabilirler. Uygulayıcılar – “çok yönlü savunucular”, onları çağırmak istediğim gibi – sadece olay tepkisi için değil, esnek uygulama stratejileri tasarlamak, belirsiz senaryoları yorumlamak ve makinelerin yapamayacağı karar çağrılarını yapmak için de önemlidir. Zero Trust’ın geleceği, insanın yerini alan AI değildir. İnsanı güçlendirmeden, insan kontrolünü ortadan kaldırmadan insanı büyütme, harekete geçirilebilir içgörü, araştırmayı hızlandırma ve ölçeklendirme kararlarını yükseltiyor.
Daha fazla bilgi için hazır mısınız?
AI’nın Zero Trust’taki rolü üzerine daha derin bir dalış için SANS sertifikalı eğitmen Josh Johnson, Rockville, MD’deki SANS DC Metro Güz 2025 Canlı Eğitim Etkinliğimizde (29 Eylül-4 Ekim, 2025) SEC530 öğretecek. Etkinlik, hepsi pratik uygulamaya yönelik endüstri lideri uygulamalı laboratuvarlar, simülasyonlar ve egzersizler içeren dinamik bir öğrenme ortamı geliştiriyor.
SANS DC Metro Güz 2025’e kaydolun.
Not: Bu makale, Sans kıdemli eğitmeni ve Arctic Wolf’ta tehdit araştırma ve istihbarat başkan yardımcısı Ismael Valenzuela tarafından yazılmış ve katkıda bulunulmuştur.