Veriler siber güvenlikte gerçekten yararlıdır. Birçok araç veya platform, tehdit istihbaratı, güvenlik uyarıları ve uygulamalardan ve cihazlardan alınan günlükler dahil olmak üzere çeşitli biçimlerdeki verileri kullanır. Bazı güvenlik çözümleri, ağ etkinliklerini tarar ve güvenli veya düzenli etkinliği karşılaştırmak için kullanılan uzun vadeli verileri toplar ve bu veriler daha sonra anormal veya kötü niyetli davranışı belirlemek için bir temel oluşturur.
Bunlar, veri yapısının sağlam bir güvenlik duruşu uygulamak için verilerden yararlanırken yaptığı işlevlerdir. Ayrıca, siber tehditlere karşı karmaşık bir koruma ağı örmesine izin veren birkaç başka işlev de sağlar.
Veri yapısını anlama
Siber güvenlik yapısı olarak da bilinen veri yapısı, BT varlıklarını geniş bir saldırı ve tehdit yelpazesine karşı kapsamlı bir şekilde güvence altına almak için farklı güvenlik bileşenlerini entegre etmek üzere tasarlanmış nispeten yeni bir siber güvenlik yaklaşımıdır. Bağımsız ve yalıtılmış güvenlik araçlarını kullanma şeklindeki geleneksel stratejiden uzaklaşarak, bütüncül koruma sağlamak için dinamik bir güvenlik araçları ağı kurar.
Siber güvenlik yapısı, gerçek zamanlı güvenlik verisi paylaşımı sağlamak ve farklı güvenlik çözümlerinin işlevlerini en üst düzeye çıkarmak için birden çok güvenlik aracını birbirine bağlar. Bu son teknoloji siber savunma yaklaşımı, gelişen tehdit ortamına daha etkin bir şekilde yanıt vermek için kuruluşların farklı güvenlik kontrollerini ve savunma mekanizmalarını birleştirir.
“Veri dokusundaki” “veri” kısmı, özellikle veri merkezli bir siber savunma stratejisi yaratarak veri kullanımına işaret ediyor. Siber güvenlik dokusu, çeşitli güvenlik teknolojilerini ve bileşenlerini entegre etme sürecinde farklı güvenlik kontrollerinden veri toplar. Ayrıca veri alışverişi mekanizmalarının, otomatik olay müdahale sistemlerinin ve birleştirilmiş güvenlik platformlarının oluşturulmasını da gerektirir.
Ek olarak, tehdit tespitini, analizini ve müdahalesini desteklemek için güvenlikle ilgili tüm verileri birleştirmek, ilişkilendirmek ve bağlamsallaştırmak için makine öğrenimi algoritmaları tarafından oluşturulan verileri alır.
Veri yapısı, bunları yaparak çok çeşitli saldırı vektörlerini ele alan kapsamlı koruma sağlar. Değişen saldırı taktiklerine ve tekniklerine uyum sağlar. Hızlı ve doğru tehdit tespiti, daha iyi hafifletme ve müthiş önleme elde etmek için birden çok aracın birleşik işlevlerinden yararlanır. Ayrıca, sıfırıncı gün güvenlik açıklarını ve gelişmiş kalıcı tehditleri ele alma yeteneğine de sahiptir.
Siber güvenlik dokusu nasıl çalışır?
Siber güvenlik dokusu, çeşitli araçların entegrasyonunu basitleştiren ve gelişen tehditlere dinamik adaptasyon sağlayan kapsamlı güvenlik sağlamayı mümkün kılan çok sayıda bileşene sahiptir. Bu bileşenler, olay müdahalesi de dahil olmak üzere güvenlik operasyonlarının verimliliğinde önemli geliştirmeler sağlar.
Hızlı tehdit istihbaratı ve güvenlik verileri entegrasyonu – Siber güvenlik yapısının çok önemli bir bileşeni olan tehdit istihbaratını çevik bir şekilde entegre etme yeteneği, bir kuruluşun sahip olduğu siber güvenlikle ilgili verileri iyi bir şekilde kullanmasını sağlar. Tehdit istihbaratı, CISA gibi devlet kurumları, siber güvenlik şirketleri ve kurumları ve ortak projeler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelir. Güvenlik verileri ise bir kuruluşun farklı güvenlik araçlarından ve potansiyel saldırı yüzeylerinden elde edilir.
Ne yazık ki birçok kuruluş, izleyemedikleri BT varlıklarına veya kullanılmayan verilerle güvenlik araçlarına sahip oldukları anlamına gelen zayıf güvenlik görünürlüğünden muzdarip olmaya devam ediyor. Veri merkezli bir siber güvenlik stratejisine sahip olmak bu zayıflığı giderir ve tehdit algılama, hafifletme, iyileştirme ve önleme sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir.
Gerçek zamanlı veri alışverişi – Bu, bir kuruluşun tüm güvenlik araçlarını, çözümlerini ve mekanizmalarını sorunsuz bir şekilde entegre ederek mümkün olan veri yapısının bir başka hayati özelliğidir. Düzgün bir şekilde uygulanan bir siber güvenlik yapısı, anında tehdit veya güvenlik açığı tespiti ve hızlı yanıt sağlamak için güvenlik verilerinin anında hareketini kolaylaştırır. Tehditlerin tespit edilmediği birçok durum vardır çünkü onları yakalaması gereken güvenlik kontrolü en son tehdit istihbaratından yoksundur veya güvenli faaliyetleri potansiyel olarak zararlı faaliyetlerden ayırt edecek bir temeli yoktur.
Birleşik ve bütünsel siber güvenlik yönetimi – Bazı siber güvenlik uzmanları merkezi olmayan siber güvenliği savunurken, veri yapısı merkezileştirmeye odaklanır. Yine de, veri merkezli güvenliğe verilen önem göz önüne alındığında, bu, izlenmesi gereken mantıklı bir yoldur. Güvenlik verilerini optimize etmek için, bir kuruluşun güvenlik duruşunun panoramik bir görünümünü elde etmek ve güvenlik stratejilerini, politikalarını ve yanıtlarını verimli bir şekilde koordine etmek için mevcut tüm bilgileri birleştirmek önemlidir. Bu merkezi itme, sorunları daha iyi görmek, daha hızlı savunma mekanizmaları bulmak ve birleşik bir sezgisel arayüz aracılığıyla eylemleri daha net bir şekilde denetlemek için bir kuruluşun güvenlik duruşuna ilişkin geniş bir görüş sağlar.
Otomasyon ve orkestrasyon – Veri yapısı, otomatik karşı önlemlerin uygulanmasını destekler. Belirtildiği gibi, veri yapısıyla birlikte gelen önemli ölçüde daha geniş güvenlik görünürlüğü, tehlikeye atılan sistemlerin yalıtılması, yazılım yamalarının uygulanması ve güvenlik yapılandırmalarının ince ayarı gibi saldırılara veya tehditlere yönelik belirli yanıtları otomatikleştirerek kuruluşların manuel eylem ihtiyacını azaltmasına olanak tanır. Otomasyon, yalnızca güvenlik olaylarına yanıt vermeyi hızlandırmakla kalmaz; ayrıca tehdit aktörlerinin saldırılarında başarılı olma fırsatlarını da büyük ölçüde en aza indirir.
Yapay zeka – Çok büyük miktarda veri söz konusu olduğunda, makine öğrenimi algoritmalarını veya diğer yapay zeka biçimlerini kullanmak bir zorunluluktur. Manuel eylemlere güvenerek veri merkezli bir siber güvenlik stratejisi benimsemek neredeyse imkansızdır. AI, düzenli veya güvenli aktivite oluşturmak ve anormal davranış kalıplarını tespit etmek için tonlarca veriyi kapsamlı bir şekilde analiz etme sürecini hızlandırır. Ayrıca yapay zeka, belirli eylemlerin otomatikleştirilmesinde önemlidir.
Gelişen tehditlere karşı verileri silahlandırma
Data Fabric, siber saldırıların artan saldırganlığı ve karmaşıklığıyla mücadele etmek için siber güvenliğin verileri silah haline getirme yöntemidir. Geçtiğimiz yıllarda, zaten amansız ve kurnaz tehdit aktörleri, özellikle yapay zeka olmak üzere yeni teknolojilerin yükselişiyle güçlendi.
ChatGPT gibi üretken yapay zeka gibi gelişmiş yapay zeka teknolojileri, siber suçlular için araç görevi gördü. Henüz yüksek profilli bir yapay zeka destekli siber saldırı bildirilmemiş olsa da uzmanlar, yapay zekanın siber güvenlik sorunlarını ağırlaştırma potansiyeli konusunda alarm veriyor. NATO’nun kendisi yapay zekanın siber saldırılarda oynadığı “muazzam rolün” altını çizdi ve bunu “büyük bir meydan okuma” olarak nitelendirdi.
Yapay zeka, kötü amaçlı yazılımların üretilmesini ve saldırıların yeniden düzenlenmesini hızlandırdığı için siber tehditlerin evriminde kritik bir rol oynuyor. Ayrıca, tehdit aktörlerinin güvenlik açıklarını tespit etmesini ve bunlardan yararlanmasını hızlandırma yeteneğine de sahiptir. Ek olarak, derin sahtekarlıklar ve ses klonlama gibi yapay zeka teknolojileri, siber suçluları daha inandırıcı sosyal mühendislik saldırıları başlatmaları için yeni araçlarla donatıyor.
Siber tehditlerdeki tüm bu değişiklikler, savunmaları düzene sokmaya yardımcı olabilecek veri olarak yakalanabilir. Güvenlikle ilgili veriler, daha iyi güvenlik görünürlüğü oluşturarak, savunma stratejilerinin oluşturulmasına rehberlik ederek ve belirli güvenlik mekanizmalarının ve güvenlik olaylarına verilen yanıtların otomasyonunu ve orkestrasyonunu destekleyerek mevcut siber güvenlik sistemlerinin karmaşıklığını basitleştirmeye yardımcı olur. Sonuç olarak, karmaşık tehditlere karşı gelişmiş savunmaların oluşturulmasında etkilidir. Kuruluşların saldırıların hızlı gelişimine ayak uydurmasını sağlar.