Karthik Krishnan, CEO, Concentric AI
Yapay zeka (AI), son birkaç yılda ChatGPT gibi örneklerin son manşetlere hakim olmasıyla dikkate değer ilerlemeler kaydetti.
Benzer şekilde, büyük dil modelleri (LLM’ler) oyunun kurallarını değiştiren bir yenilik olarak ortaya çıkıyor. GPT 3.5 ve GPT 4 gibi LLM’ler, insan benzeri metinleri anlama ve üretme konusunda benzeri görülmemiş bir yetenek sergileyerek her tür endüstri için yeni olanaklar ortaya çıkardı.
Teknoloji haberleri döngüsünde AI her yerdedir. Ancak siber güvenlikte yapay zeka biraz farklıdır. Özellikle siber tehditler giderek daha yaygın ve karmaşık hale geldikçe, dijital varlıkları ve altyapıları korumak için yenilikçi çözümlere olan kritik ihtiyacı anlamak önemlidir. Aslında, büyük dil modelleri siber güvenliğin geleceğini temsil ediyor olabilir.
Ama önce, biraz arka plan.
Dil modellerinin kısa tarihi
Dil modellerinin gelişimi ilk günlerden itibaren dikkate değer dönüşümler geçirdi. N-gramlar gibi erken modeller, kelime dizilerinin olasılığına dayalı olarak metin oluşturmak için temel istatistiksel yöntemlere dayanıyordu. Makine öğrenimi teknikleri geliştikçe, tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları gibi gelişmiş bağlam anlayışı ve metin oluşturma yetenekleri sunan daha gelişmiş modeller ortaya çıktı.
Ancak, doğal dil işlemede (NLP) bir dönüm noktası sağlayan, transformatör mimarilerinin tanıtılmasıydı. OpenAI’nin popüler GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi, dil modellerinin yeteneklerini önemli ölçüde geliştirdi. Bu modeller, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek son derece tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metinleri çok hızlı bir şekilde oluşturmalarına olanak tanır.
GPT-4 gibi büyük dil modelleri, insan diline çok benzeyen metinlerin anlaşılmasında ve üretilmesinde önemli ilerlemeler göstermiştir. Bu modeller bağlamı yakalayabilir, nüansları kavrayabilir ve hatta belirli bir derecede yaratıcılık sergileyerek birden çok endüstride çeşitli uygulamaların önünü açabilir.
Siber güvenlikte büyük dil modellerinin uygulamaları
Büyük dil modelleri, siber güvenliğin çeşitli yönlerini geliştirmek için büyük potansiyel göstermiştir. Yapay zeka güdümlü dil modelleri, tehdit algılamadan güvenlik farkındalığı eğitimine ve veri güvenliği duruş yönetimine (DSPM) kadar süreçleri kolaylaştırabilir, doğruluğu artırabilir ve insan uzmanları destekleyebilir.
Siber güvenlik alanındaki büyük dil modellerinin bazı temel uygulamaları şunlardır:
Tehdit algılama ve müdahale
LLM’ler, şüpheli kalıpları ve potansiyel tehditleri belirlemek için günlükler ve tehdit istihbaratı akışları dahil olmak üzere çok büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve işleyebilir. Bu modeller, bu verilerin analizini otomatikleştirerek güvenlik ekiplerinin olaylara daha hızlı ve etkili bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir.
Veri güvenliği
LLM’ler, güvenlik ekiplerinin verileri bağlamla birlikte anlamalarına yardımcı olarak kuruluşların hassas verilerinin nerede olduğunu ve bu veriler için risklerin nerede olabileceğini envanterlemesine ve anlamasına olanak tanır. Verileri geniş ölçekte analiz eden bu modeller, ekiplerin görev açısından kritik verilerini keşfetmesine, izlemesine ve korumasına yardımcı olabilir.
Otomatik güvenlik açığı değerlendirmesi
Yapay zeka güdümlü dil modelleri, kodu otomatik olarak analiz edebilir ve olası güvenlik açıklarını belirleyerek geliştiricilere güvenlik risklerini istismar edilebilir hale gelmeden önce ele almalarına yardımcı olacak içgörüler sağlar. Ek olarak, dil modelleri düzeltme için öneriler üreterek geliştiricilerin güvenli kod yazmasını kolaylaştırır.
Güvenli kod analizi ve önerileri
LLM’ler, potansiyel güvenlik sorunları için kod havuzlarını analiz etmek ve güvenli kodlama için en iyi uygulamaları önermek için kullanılabilir. Bu modeller, geçmiş güvenlik açıklarından ve kodlama modellerinden öğrenerek, gelecekteki güvenlik olaylarını önlemeye yardımcı olacak iyileştirmeler önerebilir.
Kimlik avı algılama ve önleme
Kimlik avı saldırıları genellikle kurbanları aldatmak için dili manipüle etmeye dayanır. LLM’ler, e-postalar, sosyal medya mesajları veya diğer iletişim kanallarındaki kimlik avı girişimlerini tanıyacak şekilde eğitilerek başarılı saldırıları önlemeye ve hassas bilgileri korumaya yardımcı olur.
Güvenlik bilinci ve eğitimi
LLM’ler, güvenlik farkındalığı eğitimi için gerçekçi simülasyonlar ve senaryolar üretebilir. Bu modeller, kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici içerik sağlayarak, çalışanların siber güvenlik risklerini ve en iyi uygulamaları anlamalarını geliştirmeye yardımcı olabilir ve sonuç olarak bir kuruluşun genel güvenlik duruşunu güçlendirir.
Yapay zeka, şirketlerin hassas verileri korumasına nasıl yardımcı oluyor?
Devasa bulut benimseme ve geçiş ile şirketler çok büyük miktarlarda hassas bilgi üretiyor ve işliyor. Dijital varlıkların gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini sağlamak için sağlam bir güvenlik duruşunun sürdürülmesi giderek daha önemli hale geliyor.
GPT gibi LLM’ler, bir şirketin veri güvenliği duruş yönetimini (DSPM) iyileştirmede çok önemli olabilir. Şirketler, gelişmiş yapay zeka güdümlü dil modellerinin gücünden yararlanarak veri güvenliği gereksinimlerini daha iyi anlayabilir ve yönetebilir, sonuç olarak veri ihlalleri ve diğer siber tehdit risklerini azaltabilir.
LLM’lerin veri güvenliğine belki de en önemli katkısı, hassas verilerin analizini ve kategorizasyonunu otomatikleştirmesidir. LLM’ler, verileri hassasiyet düzeyine göre verimli bir şekilde işleyebilir ve sınıflandırabilir, bu da kuruluşların en değerli ve hassas bilgilerinin korunmasına öncelik vermelerini sağlar. Kuruluşlar, hassas verileri belirleyip sınıflandırarak uygun güvenlik önlemlerini ve kontrollerini uygulayabilir ve güvenlik duruşlarının her bir veri kategorisinin özel gereklilikleriyle uyumlu olmasını sağlayabilir.
Ayrıca LLM’ler, endüstrinin en iyi uygulamalarına bağlılığı ve ilgili düzenlemelere uyumu sağlamak için güvenlik politikaları ve prosedürleri oluşturmak, gözden geçirmek ve güncellemek için kullanılabilir. Yapay zeka ile kuruluşlar, güncel ilkeleri daha fazla doğruluk ve tutarlılıkla sürdürebilir ve sonuç olarak genel güvenlik duruşlarını iyileştirebilir.
ChatGPT siber güvenlikte gerçekten bir fark yaratabilir mi?
ChatGPT’nin yaygın olarak benimsenmesi, çok yönlülüğüne, entegrasyon kolaylığına ve çeşitli görevleri yerine getirmedeki etkinliğine bağlanabilir. Bağlamı anlama, tutarlı yanıtlar üretme ve farklı alanlara uyum sağlama yeteneği, onu işletmeler ve geliştiriciler için çekici bir seçenek haline getirdi.
ChatGPT, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajlar sunarak siber güvenlik sektörü için umut verici bir potansiyel göstermektedir:
Olay müdahalesi ve triyaj
ChatGPT, bilgi toplama, olaylara öncelik verme ve ön analiz sağlama gibi olay yanıtının ilk aşamalarını otomatikleştirerek güvenlik ekiplerine yardımcı olabilir. Bu, ekiplerin daha karmaşık görevlere odaklanmasına, verimliliği artırmasına ve yanıt sürelerini azaltmasına yardımcı olabilir.
Güvenlik politikası yönetimi
ChatGPT, güvenlik politikaları oluşturup inceleyerek sektördeki en iyi uygulamalara uymalarını ve ilgili düzenlemelere uymalarını sağlayabilir. Kuruluşlar, bu süreci otomatikleştirerek daha fazla doğruluk ve tutarlılıkla güncel politikaları sürdürebilir.
Güvenlik operasyon merkezi (SOC) verimliliğini artırma
ChatGPT, günlük analizi, tehdit avı ve paydaşlarla iletişim gibi rutin görevleri otomatikleştirerek SOC ekiplerini destekleyebilir. Bu, SOC analistlerine daha stratejik ve karmaşık görevlere odaklanmaları için zaman ve kaynak kazandırabilir.
Siber güvenlikte büyük dil modellerinin zorlukları ve sınırlamaları
ChatGPT gibi LLM’ler siber güvenliği geliştirme konusunda büyük umut vaat etseler de, kendi zorlukları ve sınırlamaları ile birlikte gelirler. Yapay zeka odaklı teknolojilerin tam potansiyelini gerçekleştirmek için bu endişelerin üstesinden gelmek çok önemlidir:
Önyargıları ve etik kaygıları ele alma
Dil modelleri, önyargılar, yanlış bilgiler veya rahatsız edici içerikler içerebilecek internetten gelen büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiştir. Sonuç olarak, bu modeller yanlışlıkla taraflı veya zararlı çıktılar üretebilir. Bu nedenle geliştiriciler, eğitim sürecini iyileştirmeye, önyargılı içeriği filtrelemek için mekanizmalar uygulamaya ve etik hususlara öncelik vermeye yatırım yapmalıdır.
Veri gizliliği ve güvenliğinin sağlanması
LLM’ler bazen yanlışlıkla eğitim verilerindeki hassas veya özel bilgileri açığa çıkarabilir. Bu riski azaltmak için, bu modellerin geliştirilmesi ve devreye alınması sırasında sağlam veri işleme ve gizliliği koruma teknikleri oluşturmak çok önemlidir.
Otomasyonu insan uzmanlığıyla dengelemek
Gelişmiş yeteneklerine rağmen, LLM’ler siber güvenlik alanındaki insan uzmanlığının yerine geçmemelidir. Otomasyon ve insan müdahalesi arasında doğru dengeyi kurmak, yapay zeka odaklı çözümlerin tehditleri tespit etme, analiz etme ve bunlara yanıt verme konusunda insan uzmanların yerini almak yerine onları desteklemek için kullanıldığından emin olmak çok önemlidir.
Ayrıca, AI’nın siber güvenliğe getirdiği araçların birçoğunun kötü aktörler tarafından bize karşı kullanılabileceğini kabul etmeliyiz.
Kim kazanır? Savunmacılar ve saldırganlar amaçlarına hizmet etmek için AI’dan yararlanabilirlerse, muhtemelen en fazla kaynağa sahip olan galip gelir. Verileri işlemek için daha fazla parası, zamanı ve yapay zeka araçları olan herkes başarılı olacaktır.
İyi haber şu ki, yapay zeka daha fazla ticarileştikçe, onları kullanmak için gereken kaynaklar azalıyor.
Siber güvenlikte büyük dil modellerinin gelecekteki uygulamaları
LLM’ler gelişmeye ve gelişmeye devam ettikçe, siber güvenlikteki potansiyel uygulamalarının hem kapsam hem de etki açısından büyümesi bekleniyor. Dört gözle bekleyebileceğimiz birkaç şey:
Dil modellerinin sürekli iyileştirilmesi
LLM’lerin sürekli gelişimi ve iyileştirilmesi, muhtemelen doğal dil anlayışında ve üretiminde daha iyi performansa yol açacaktır. LLM’ler daha doğru tehdit algılamaya, gelişmiş güvenli kod analizine ve daha verimli güvenlik operasyonlarına katkıda bulunabilir.
Diğer AI teknolojileriyle entegrasyon
LLM’lerin bilgisayar görüşü, anormallik tespiti ve makine öğrenimi algoritmaları gibi diğer yapay zeka odaklı teknolojilerle birleşimi, daha kapsamlı ve sağlam siber güvenlik çözümlerine yol açabilir.
Yeni siber güvenlik uygulamalarının ortaya çıkışı
LLM’ler daha gelişmiş hale geldikçe, siber güvenlik pazarında yeni uygulamaların ortaya çıkışını görmeyi bekleyebiliriz. Örneğin, yapay zeka güdümlü dil modelleri, eğitim amacıyla gerçekçi tehdit simülasyonları oluşturabilir, daha gelişmiş ve uyarlanabilir kimlik avı tespit sistemleri oluşturabilir ve veri güvenliği duruş yönetimini ele alan mevcut çözümleri geliştirebilir.
Büyük dil modellerindeki gelişmeler, siber güvenlik endüstrisi için açıkça önemli bir fırsatı temsil ediyor. Kuruluşlar, bu gelişmelerin bir adım önünde kalarak ve onları siber güvenlik sorunlarına uyarlayarak dijital varlıklarını ve altyapılarını korumak için her zamankinden daha iyi bir konumda olacak.
reklam