Siber güvenlik manzarası hızla gelişmektedir, kuruluşlar giderek daha sofistike ve sinsi bir tehditle karşı karşıya kalır: morphing kötü amaçlı yazılım. İmzaya dayalı savunmalarla tespit edilebilen statik bir kod tabanı kullanan geleneksel kötü amaçlı yazılımlardan farklı olarak, kötü amaçlı yazılımlardan oluşan, yapısını dinamik olarak değiştirmek, tespitten kaçınmak ve geleneksel güvenlik önlemlerini karmaşıklaştırmak için AI’dan yararlanır. Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden yapılan araştırmalara göre, bugün tespit edilen kötü amaçlı yazılımların% 90’ından fazlası polimorfik davranış sergiliyor ve saldırganların geleneksel savunmaları atlamasına izin veriyor. Bu büyüyen eğilim, kuruluşların savunma stratejilerini yeniden düşünmeleri ve tehdit tespiti ve tepkisi için daha ileri, uyarlanabilir yaklaşımlar benimsemeleri için aciliyetin altını çizmektedir.
Dönüştürme kötü amaçlı yazılım, güvenlik ekipleri için önemli zorluklar yaratır. Tehditleri tespit etmek için önceden tanımlanmış imzalara dayanan geleneksel güvenlik çözümleri, bu saldırıların çevikliğini ve sürekli evrimini ele almak için donanımlıdır. Bu, kuruluşları hızla değişen tehditlere maruz bırakarak, güvenlik ekiplerinin yanıt verme yeteneğini geride bırakır. Birçok güvenlik ekibi zaten yetersiz ve aşırı yükleniyor ve şimdi değişebilecek ve mutasyona uğrayabilecek kötü amaçlı yazılımlara karşı savunmanın ek komplikasyonuyla karşı karşıya. Sonuç, hızlı hareket eden, polimorfik kötü amaçlı yazılımın tespitinin devam eden bir mücadele haline geldiği ve önemli ihlal riskini artırdığı bir ortamdır.
Dönüştürme kötü amaçlı yazılımları ele almamanın sonuçları: Finansal ve itibar riskleri
Bu zorluğu ele alamamanın sonuçları şiddetlidir. Dönüştürme kötü amaçlı yazılımların genişletilmiş bekleme süresi genellikle finansal kayıp, fikri mülkiyet hırsızlığı ve düzenleyici para cezaları dahil olmak üzere yıkıcı sonuçlara yol açar. IBM Security tarafından yapılan yakın tarihli bir araştırma, gelişmiş kötü amaçlı yazılımları içeren bir veri ihlalinin ortalama maliyetinin 4 milyon doları aştığını, bu da kötü amaçlı yazılımın daha karmaşık ve tespit edilmesi zor hale geldikçe artmaya devam eden bir rakam olduğunu buldu. Bu, tehdit aktörleri tarafından elde edilen tek bir yıllık bilinen ödemelerde bir milyar doların üzerinde olan sürekli artan pano fidye yazılımlarının aldığı açıklanmıyor. Finansal maliyetlerin ötesinde, itibar ve müşteri güvenine verilen uzun vadeli hasar geri döndürülemez olabilir. Bu, saldırganların önünde kalabilecek tehdit tespitine proaktif, yapay zeka destekli bir yaklaşım benimsemenin önemini vurgulamaktadır.
Morphing kötü amaçlı yazılım çağında proaktif tehdit tespiti
Dönüştüren kötü amaçlı yazılımlarla etkili bir şekilde mücadele etmek için kuruluşların reaktif, imza tabanlı algılama sistemlerinden uzaklaşmaları ve daha proaktif, AI güdümlü çözümleri benimsemeleri gerekir. Yapay zeka ile çalışan araçlar, büyük veri kümelerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve bilinen imzalar yerine davranışsal kalıplara ve anomalilere dayalı olarak ortaya çıkan tehditleri tanımlayabilir. Bu değişim, kuruluşların önemli hasara neden olmadan önce tehditleri tespit etmelerini ve yanıtlamalarını sağlar. Bununla birlikte, tek başına AI gümüş bir mermi değildir – insan gözetimi, içgörüleri yorumlamak, stratejik kararlar vermek ve karmaşık veya yeni tehditleri ele almak için çok önemlidir. Yapay zeka rutin görevleri otomatikleştirmede mükemmel olsa da, güvenlik ekipleri nüanslı tehdit yönetimi için gerekli kritik kararı sağlar.
Yapay zeka güdümlü siber güvenliğin temel avantajı, davranışsal analizlerden yararlanma yeteneğidir. Bir kuruluşun ağında “normal” etkinlik için dinamik temel çizgiler oluşturarak, AI güdümlü sistemler, morphing kötü amaçlı yazılımların varlığını gösteren sapmaları hızlı bir şekilde tespit edebilir. Bu, daha hızlı tespit ve ortaya çıkan tehditlerin daha doğru bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Sürekli izleme, yapay zeka güdümlü otomasyon ile birleştiğinde, gerçek zamanlı tehdit tepkisini sağlayarak, bekleme süresini en aza indirerek ve saldırıların genel etkisini azaltarak güvenliği daha da artırır.
Yapay zeka odaklı çözümlerin entegre edilmesi sadece tehdit tespitini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda güvenlik ekipleri üzerindeki operasyonel yükü hafifletir. Rutin tehdit tanımlama ve yanıtını otomatikleştirmek, analistleri üst düzey strateji ve azaltma çabalarına odaklanmak için serbest bırakır. Daha da önemlisi, AI’nın öngörücü yeteneklerini insan uzmanlığıyla birleştirmek, hızla değişen siber tehdit manzarasının yanında gelişebilen daha uyarlanabilir ve esnek bir güvenlik duruşunu teşvik eder.
Dönüştüren kötü amaçlı yazılımın yükselişi, daha dinamik ve akıllı güvenlik stratejilerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Siber tehditler daha sofistike büyüdükçe, kuruluşlar saldırganların önünde kalmak ve ağlarını bir sonraki siber tehdit dalgasına karşı korumak için uzman insan gözetimi ile eşleştirilmiş Ai-gelişmiş savunmaları benimsemelidir.
Reklam
LinkedIn Group Bilgi Güvenlik Topluluğumuza katılın!