Önlem almak her zaman tedaviden daha iyidir, ancak hiçbir proaktif önlem kusursuz değildir. Siber saldırılar çok sık ve sonuçları kuruluşların savunmalarını hiçbir şeyin asla ihlal etmeyeceğini varsaymaları için çok şiddetlidir. Ekipler ayrıca olayları hızlı bir şekilde tanımalı ve bunlara yanıt vermeli, bu da güvenilir saldırı tespit yöntemlerini gerekli kılmaktadır.
Otomatik saldırı tespiti yeni olmaktan uzak olsa da, geleneksel yaklaşımlar genellikle yetersiz kalır. Kurallara dayalı algoritmalar birçok saldırıyı yakalamada başarısız olur ve meşru eylemleri şüpheli olarak işaretleyebilir. Derin öğrenme, birkaç nedenden dolayı daha etkili bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır.
Yeni Yöntemlere Karşı Koruma
Derin öğrenme tabanlı saldırı tespitinin en belirgin avantajı, bilinen saldırı göstergelerinin ötesine geçmesidir. Daha önce kaydedilen imzalar yararlı olsa da, siber suç hızla gelişir. Tehdit aktörleri 23 yeni kötü amaçlı yazılım türü kullandı ve araştırmacılar yalnızca 2023’ün ikinci yarısında 30.000 yeni güvenlik açığı keşfetti.
Derin öğrenme, daha ayrıntılı bir faktör yelpazesini dikkate aldığı için henüz görülmemiş bu saldırı yöntemlerini hesaba katabilir. Etkinliği bilinen göstergelerle karşılaştırmak yerine, normal davranışın temel çizgisinin dışına düşen her şeyi de arar. Benzer şekilde, belirli adımlardan veya kötü amaçlı yazılım imzalarından bağımsız olarak genel saldırı eğilimlerini tanıyabilir.
Derin öğrenme, şüpheli davranışın bilinen belirtilerini ve normal temel çizgileri göz önünde bulundurarak sıfırıncı gün saldırılarını belirleyebilir. Siber suçlular kendi yapay zeka benimsemelerini artırdıkça bu avantaj daha da önemli hale gelecek ve yeni stratejilerin daha hızlı geliştirilmesini teşvik edecektir.
Kullanıcı ve Varlık Davranış Analitiği
Derin öğrenme, tehlikeye atılmış içeriden hesap veya cihazları daha doğru bir şekilde belirleyebilir. Çok faktörlü kimlik doğrulama bir miktar koruma sağlasa da, bulut ihlallerinin %54,8’i hala zayıf parolalardan kaynaklanmaktadır. Sızdırılan kimlik bilgileri bir diğer %7,1’i oluşturmaktadır. Sonuç olarak, saldırı tespit yöntemlerinin çalınan veya hacklenen hesapları tespit edebilmesi gerekir; derin öğrenmenin mükemmel olduğu bir şey.
Bu koruma, normal davranışı izleyerek aykırı değerleri tespit eden ve bir ihlali öneren kullanıcı ve varlık davranış analitiği (UEBA) ile başlar. UEBA derin öğrenme olmadan mümkün olsa da, güvenilir olması için nüansına ve büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işleme yeteneğine ihtiyaç duyar.
Derin öğrenme, bir hesap veya cihazın normalde davrandığı gibi davranmadığını neredeyse anında fark edebilir. Bu hızlı yanıtlar, fidye yazılımı taleplerinin son yıllarda %518 oranında artmasıyla daha da önemli hale geliyor. Hassas verilere erişmeden önce tehlikeye atılmış bir hesabı durdurmak, işletmelerin önemli kayıplardan kaçınmasını sağlar.
Azaltılmış Yanlış Pozitifler
Derin öğrenme bu iki kullanım durumunda da birkaç yanlış pozitif üretir. Kurallara dayalı yöntemler veya daha basit AI algoritmaları kullananlar burada zorlanır çünkü meşru eylemler her zaman katı parametreleri takip etmez. Güvende olmak pişman olmaktan daha iyi olsa da, bu yanlış alarmlar uyarı yorgunluğuna yol açar ve güvenlik çalışanlarının %76’sı bunun onları yavaşlattığını söyler.
Geleneksel yöntemlerin aksine, derin öğrenme bağlamsal analize olanak tanır. Bazı eylemler bir kullanıcı için günün bir saatinde şüpheli olabilirken, bir başkası için normal olabilir ve derin öğrenme modelleri bu nüansları yakalayabilir. Yanlış pozitifleri en aza indirerek, saldırı tespit algoritmaları zorlanan BT kaynaklarının gerçekten ihtiyaç duyulan yere gitmesini sağlar.
Derin öğrenme modelleri hala bazı yanlış pozitifler üretebilir, ancak zamanla bu örneklerden ders çıkaracaklardır. Her düzeltme, etkinliği değerlendirmek için daha büyük bir referans gövdesi sağlayarak devam eden iyileştirmeye yol açar.
BT Personeli için Hafifletilmiş İş Yükleri
Derin öğrenmenin diğer yöntemlere kıyasla daha fazla saldırı tespiti ve yanıt adımını nasıl otomatikleştirebileceğini de düşünmeye değer. Bu modeller birkaç sinir ağı katmanına sahip olduğundan, her biri diğerini bilgilendiren birden fazla görevi üst üste halledebilir.
Örneğin, şüpheli aktiviteyi tespit edebilir, söz konusu hesabı otomatik olarak sınırlayabilir ve daha etkili bir sınıflandırma için bir risk puanı atayabilir. Bu otomasyon yanıt hızlarını iyileştirir, ancak daha da önemlisi, güvenlik ekiplerinin iş yükünü azaltır. Sonuç olarak, BT personeli bir günde daha fazla rapor işleyebilir veya daha az hatayla aynı miktarda raporu yönetebilir.
İnsan iş yükünü azaltmak hayati önem taşır çünkü siber güvenlik liderlerinin %59’u ekiplerinin yetersiz personele sahip olduğunu ve %56’sı çalışanları elde tutmakta zorluk çektiğini söylüyor. Yükün bir kısmını azaltmak tükenmişliği önleyecek, elde tutmayı iyileştirecek ve daha küçük bir ekibin eksiklikleri telafi etmek için daha fazla iş başarmasını sağlayacaktır.
Karmaşık Ağ Ortamlarında Güvenilirlik
Derin öğrenmenin ayrıca büyük hacimli yapılandırılmamış verileri işleme avantajı vardır. Bu avantaj iki nedenden dolayı önemlidir. Birincisi, model eğitim aşamasını düzene sokarak daha hızlı dağıtıma olanak tanır. İkincisi, saldırı tespitinin daha karmaşık bir ortamı kapsayabileceği ve doğru kalabileceği anlamına gelir.
Hibrit çalışma ortamları ve hızlı SaaS benimsenmesi giderek daha karmaşık ağlara yol açtı. Sonuç olarak, BT profesyonellerinin %49’u altyapılarının yalnızca yarısına görünürlükleri olduğunu söylüyor. Bu şeffaflık eksikliği, etkili anormallik tespiti çalıştırmayı zorlaştırıyor, ancak derin öğrenme bunu açıklayabilir.
Daha basit algoritmaların aksine, derin öğrenme modelleri eğitimlerinde veya girdi verilerinde çok fazla yapı gerektirmez. Sonuç olarak, insan uzmanların anlayamayacağı kadar karmaşık olabilecek bir ortam bu çözümler için bir zorluk değildir. Bu, BT genişlemesinin yanıt süreleri pahasına gerçekleşmemesini sağlar.
Derin Öğrenme Kusurludur Ancak Önemli İyileştirmeler Sağlar
Siber güvenlik ekipleri, derin öğrenmenin önyargı ve veri zehirleme saldırıları tehdidi gibi karmaşıklıklar getirdiğini kabul etmelidir. Bu sorunlar dikkati hak ediyor ancak bu teknolojinin faydalarını ortadan kaldırmıyor. Derin öğrenmenin güvenilir olması için hala dikkatli bir uygulama gerektirmesine rağmen, kuruluşların saldırı tespitinde devrim yaratabilir.
Tehdit aktörleri yapay zekadan kaçınmıyor. Güvenlik uzmanlarının da bu yolu izlemesi ve derin öğrenmenin hızını, doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini benimsemesi zamanı geldi.
