Üretken yapay zeka dijital ortamımıza daha derinlemesine entegre oldukça kuruluşlar uygulama, teknoloji ve siber güvenlik risklerini etkili bir şekilde yönetme ihtiyacıyla karşı karşıya kalıyor. Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi, siber saldırıların kolaylığını, potansiyelini ve karmaşıklığını artırıyor. Bu dinamik ortamda daha iyi gezinmek için kuruluşlar risk yönetimini önceliklendirmek, güvenliği ve geliştirici ekip işbirliğini optimize etmek ve performans ölçümlerini iyileştirmek için yenilikçi yaklaşımlar benimseyebilir.
Yapay Zeka Karşısında Risk Önceliklendirmesi
Yapay zeka destekli uygulamaların ve sistemlerin çoğalması, yeni güvenlik açıklarının patlamasına yol açtı. Yaygın güvenlik açıkları ve riskler (CVE’ler) son on yılda yüzde 500 oranında arttı ve bu da kuruluşların riskleri yönetmesini ve önceliklendirmesini giderek zorlaştırdı. Güvenlik açıklarını yalnızca teknik önem derecesine dayalı olarak değerlendirmeye yönelik geleneksel yöntemler artık yeterli değildir. Bunun yerine, benzersiz iş bağlamlarını ve gerçek zamanlı tehdit istihbaratını dikkate alan kapsamlı bir yaklaşımın benimsenmesi çok önemlidir.
Modern risk önceliklendirme araçları, kuruluşlara, potansiyel iş etkilerine göre bağlamlandırılmış güvenlik bulgularına ilişkin birleşik bir görünüm sağlayabilir. Kuruluşlar, farklı güvenlik araçları genelinde bulguların ciddiyetini normalleştirerek ve etkilenen varlıkların iş sonuçlarını değerlendirerek tek bir uyarlanabilir risk puanı oluşturabilir. Bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinin öncelikle en kritik güvenlik açıklarına odaklanmasına, iyileştirme çabalarının optimize edilmesine ve genel güvenlik duruşunun iyileştirilmesine olanak tanır.
Bunu bir adım daha ileri taşımak için yapay zeka destekli bir platform, birden fazla güvenlik tarayıcısından/kaynağından veri alabilir, bulguları normalleştirebilir ve iş bağlamına ve aktif tehdit istihbaratına dayalı olarak önceliklendirilmiş bir risk listesi oluşturabilir. Bu yöntem yalnızca düşük öncelikli konulara harcanan zamanı ve kaynakları azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluş için en büyük riski oluşturan güvenlik açıklarını hedef alarak güvenlik etkinliğini de artırır.
Gelişmiş Güvenlik için Yapay Zekadan Yararlanma
Yapay zekanın kendisi siber güvenlik risk yönetiminin iyileştirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Yapay zeka destekli platformlar, trendleri ve sorunları ortaya çıkarmak için farklı kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi analiz edebilir, daha derin içgörüler ve daha doğru tehdit tespiti sağlayabilir. Makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme, bu platformların farklı güvenlik araçlarından elde edilen bulguları ilişkilendirmesine de olanak tanıyarak, yapay zeka olmadan tek bir çözüm kullanmaya kıyasla güvenlik ortamına daha bütünsel bir bakış açısı kazandırabilir.
Yapay zeka destekli uygulama güvenliği çözümlerinin diğer önemli faydalarından biri, çeşitli tarayıcılarda yinelenen bulguları ve hatalı pozitifleri azaltma yeteneğidir. Örneğin, aynı güvenlik açığı hem statik uygulama güvenlik testi (SAST) hem de dinamik uygulama güvenlik testi (DAST) araçları tarafından raporlanabilir. Yapay zeka bu bulguları ilişkilendirebilir, fazlalığı ortadan kaldırabilir ve iyileştirme sürecini kolaylaştırabilir. Bu yetenek yalnızca güvenlik ve geliştirme ekiplerinin iş yükünü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda ortalama iyileştirme süresini (MTTR) de hızlandırır.
Üstelik yapay zeka, güvenlik açığı değerlendirmelerinin kesinliğini artırır. Yapay zeka destekli platformlar, üretim öncesi ve çalışma zamanı analizini entegre ederek, belirlenen sorunların gerçek etkisi hakkında güçlü sinyaller sağlayabilir. Bu, güvenlik ekiplerinin güvenlik açıklarının temel nedenlerini daha verimli bir şekilde ele almasını sağlayarak iyileştirme çabalarının hızını ve doğruluğunu artırır.
Güvenlik ve Geliştirme Ekipleri Arasındaki İşbirliği
Etkili siber güvenlik risk yönetimi aynı zamanda güvenlik ve geliştirme ekipleri arasında kusursuz işbirliğini de gerektirir. Yapay zeka destekli platformlar, risklere ve iyileştirme önceliklerine ilişkin birleşik bir görünüm sunarak bu iş birliğini kolaylaştırıyor. Bu ortak bakış açısı, her iki ekibin de çabalarını uyumlu hale getirmesine ve en önemli şeylere odaklanmasına yardımcı olur.
Uygulama güvenliğindeki önemli zorluklardan biri, güvenlik bulguları ile bunların çözümü arasındaki kopukluktur. Geliştiriciler sıklıkla, önceliklendirme konusunda net bir yönlendirme olmaksızın çok sayıda güvenlik uyarısı alır ve bu durum, verimsiz iyileştirme süreçlerine ve yazılım sürümlerinin gecikmesine yol açar. Yapay zeka destekli platformlar, güvenlik bulgularını geliştirme iş akışlarıyla ilişkilendirerek bu boşluğu dolduruyor ve uygun sorunların derhal uygun ekiplere yönlendirilmesini sağlıyor.
Ek olarak, iyileştirme iş akışları risk puanlarına göre otomatikleştirilmelidir. Yapay zeka destekli çözümler, rutin görevleri otomatikleştirerek ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlayarak güvenlik ekibinin üretkenliğini artırabilir ve daha hızlı, daha güvenli yazılım sürümlerini etkinleştirebilir. Bu işbirliğine dayalı yaklaşım yalnızca güvenlik sonuçlarını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda ortak sorumluluk ve sürekli iyileştirme kültürünü de teşvik eder.
Bütünsel Yönetişim Katmanı Ac ros Riskleri
Tehditlere karşı koruma sağlamak için CISO’ların, geliştiricilerden bulut güvenliğine kadar tüm araçlara ve ekiplere ilişkin perspektif de dahil olmak üzere tüm risk kapsamlarını görebilmeleri için kapsamlı bir yönetim katmanına ihtiyaçları vardır. Yapay zeka dijital ortamı yeniden şekillendirmeye devam ettikçe siber güvenlik riskini yönetmek her zamankinden daha karmaşık ve kritik hale gelecek.
Ayrıca, uygun yönetim, bir kuruluşun tarayıcılarını değiştirmek veya güvenlik kaynaklarını değiştirmek için bunların etkinliğini daha şeffaf tutarak ideal zamanın belirlenmesine yardımcı olur. Bu yönetişim katmanı, riske dayalı bir güvenlik yaklaşımını denetlediğinde, programların etkili kalmasını sağlamak için gerekli modülerliği sağlayabilir.
En yüksek riskli güvenlik açıklarını etkili bir şekilde belirleme, önceliklendirme ve düzeltme yeteneği çok önemlidir. Yapay zeka destekli platformlar, siber güvenlik risk yönetimi için yeni bir model sunarak kuruluşların yeni ortaya çıkan tehditlerin önünde kalmasını ve güvenlik yatırımlarının yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmasını sağlar. Kuruluşlar en büyük iş risklerine öncelik vermeli, güvenliklerini artırmak için yapay zekayı kullanmalı ve güvenlik ile geliştirme ekipleri arasındaki iş birliğini teşvik etmelidir. Bunu yaparak yapay zeka çağının zorluklarının üstesinden gelebilir ve risk ve güvenlik duruşlarını geliştirebilirler.
Yazar Hakkında
Karthik Swarnam, ArmorCode’un Güvenlik ve Güven Sorumlusu’dur. Kroger, DIRECTV ve TransUnion’daki eski CISO rolleri de dahil olmak üzere 25 yılı aşkın deneyime sahip bir siber güvenlik lideridir. Karthik’e LinkedIn’den ulaşılabilir ve daha fazla bilgiye ArmorCode’un web sitesinden ulaşılabilir: https://www.armorcode.com/