Son veriler, organizasyonlar uç nokta cihazlarını hedefleyen giderek daha karmaşık tehditlerle mücadele ederken, AI-geliştirilmiş davranış izleme ile desteklenen gerçek zamanlı uç nokta tehdidi tespitinin modern siber güvenlik stratejilerinin temel taşı haline geldiğini ortaya koymaktadır.
2029 yılına kadar 24.19 milyar ABD dolarına ulaşacağı öngörülen son nokta güvenlik piyasası ile güvenlik uzmanları, ihlaller gerçekleşmeden önce anormal davranışları gerçek zamanlı olarak tespit edebilecek çözümlere öncelik veriyorlar.
Piyasa Büyüme Sinyalleri Artan Tehdit Endişeleri
Son nokta güvenlik piyasası benzeri görülmemiş bir büyüme yaşıyor. 2025 yılında 18,7 milyar ABD Doları değerinde ve 2029 yılına kadar 29,69 milyar ABD dolarına ulaşması öngörülüyor ve zorlayıcı bir% 12,3 CAGR ile büyüyor.
.png
)
Bu büyüme, siber tehditler karmaşıklık ve ölçekte geliştikçe daha karmaşık güvenlik önlemlerine acil ihtiyacı yansıtır.
Sydney’deki son Güvenlik ve Risk Yönetimi Zirvesi sırasında Gartner kıdemli analisti Alex Michaels, “Kuruluşlar, büyük dil modeli eğitimi, veri dağıtım ve çıkarım süreçleri için önemli etkileri olan yatırım stratejilerini tamamen yeniden yönlendiriyor” dedi.
Bu değişim, AI teknolojileri savunma mekanizmalarını yeniden şekillendirirken siber güvenlikteki değişen önceliklerin altını çizmektedir.
Araştırmalar, başarılı siber saldırıların yaklaşık% 80’inin yeni ve daha önce tanımlanamayan sıfır gün tehditleri kullandığını ve modern güvenlik ihtiyaçları için geleneksel imza tabanlı tespiti yetersiz hale getirdiğini göstermektedir.
Bu gerçeklik, bilinen imzalardan ziyade şüpheli faaliyetlere dayalı tehditleri tanımlayan davranışsal izleme teknolojilerinin benimsenmesini hızlandırmıştır.
Gerçek zamanlı savunmada davranışsal izleme nasıl çalışır?
Davranışsal izleme, imza eşleşmesinden ziyade anomali tespitine odaklanan siber güvenlikte temel bir değişimi temsil eder.
Bu teknoloji, düzenli aktivitenin yerleşik temel çizgilerinden sapmaları tanımlamak için BT ortamlarında kullanıcı, uygulama ve cihaz davranışlarını sürekli olarak izler ve analiz eder.
LinkedIn’den siber güvenlik uzman analizi, “Gözlemlenen davranışı bilinen normal davranış kalıplarıyla karşılaştırarak, kötü amaçlı yazılımların veya diğer kötü amaçlı etkinliklerin varlığını gösterebilecek sapmaları tanımlayabilir” diye açıklıyor LinkedIn’den siber güvenlik uzman analizi.
Bu yaklaşım, kuruluşların tespit edilmeyebilecek tehditleri tespit etmesini ve bunlara yanıt vermesini sağlar.
Teknoloji, anomalileri anında tespit etmek için gerçek zamanlı analitik kullanır ve kuruluşların potansiyel tehditleri derhal tanımlamasına ve yanıtlamasına izin verir.
Davranışsal izleme sistemleri, tüm uç noktalardan, ağlardan ve uygulamalardan gelen verileri sürekli olarak analiz ederek, hızlı bir şekilde fark edilmeyebilecek davranışlarda küçük değişiklikleri bile izleyebilir.
Son başarı öyküleri etkinliği göstermektedir
Microsoft geçtiğimiz günlerde davranışsal engelleme ve muhafaza yeteneklerinin dünya çapında 100 kuruluşu hedefleyen bir kimlik bilgisi hırsızlığı saldırısını başarıyla engellediğini bildirdi.
Endpoint için Microsoft Defender’daki davranış tabanlı cihaz öğrenme modelleri, saldırganın tekniklerini saldırganın birçok noktasında yakaladı ve durdurdu.
Başka bir durumda, davranışsal izleme, kötü şöhretli sulu patates hackleme aracının yeni bir varyantını içeren bir ayrıcalık artış etkinliği tespit etti.
Uyarının tetiklenmesinden birkaç dakika sonra, kötü amaçlı dosya analiz edildi ve kötü niyetli olarak doğrulandı ve işlemi durduruldu ve bloke edildi, daha fazla saldırıyı önledi.
Bu örnekler, davranışsal izlemenin saldırı zincirinin başlarında tehditleri nasıl tespit edebileceğini ve güvenlik ekiplerinin önemli hasar meydana gelmeden yanıt vermesi için kritik bir süre sağlayabileceğini göstermektedir.
AI ile entegrasyon, algılama yeteneklerini hızlandırır
Yapay zeka ve makine öğrenimini davranışsal analizlerle entegre etmek, uç nokta güvenliğinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. AI algoritmaları giderek daha fazla davranış taban çizgileri oluşturabilir ve uzlaşmayı gösterebilecek ince sapmaları tanımlayabilir.
VentureBeat’ten analizi, “Tanım gereği, AI tabanlı davranışsal analitik, anomalileri tanımlayarak ve hareket ederek potansiyel olarak kötü niyetli aktivite hakkında gerçek zamanlı veriler sağlar.
“Davranışsal Analytics’in doğrulanması, davranışsal makine öğrenme modelleriyle başlar… yüksek çözünürlüklü davranışsal ve bağlamsal verilerin terabaytları üzerinde eğitilmiş.”
Bu teknolojiler, güvenlik sistemlerinin kötü amaçlı yazılım, fidye yazılımı ve kimlik bilgisi dökümü, çapraz işleme enjeksiyonu ve proses oyma gibi sofistike saldırı teknikleri gibi çeşitli tehditleri tespit etmesini sağlar.
Son nokta güvenliği için gelecekteki görünüm
Kuruluşlar uzak çalışma modellerini kucaklar ve daha fazla IoT cihazı kullandıkça, uç nokta güvenlik peyzajı gelişmeye devam edecektir. Endüstri analistleri, bulut tabanlı uç nokta güvenlik çözümlerinde, sıfır güven güvenliği modellerinde ve entegre güvenlik platformlarında sürekli büyümeyi öngörüyor.
IoT cihazlarının çoğalması, BT profesyonellerinin yüzde 96’sının daha sağlam güvenlik stratejilerinin gerekliliğini kabul ettiğini gösteren araştırmalar ile belirli zorluklar sunmaktadır.
Bağlı IoT cihazlarının 2030 yılına kadar 40 milyar’a ulaşması beklenen uç nokta güvenlik çözümleri, bu genişleyen saldırı yüzeyini etkili bir şekilde güvence altına almak için uyum sağlamalıdır.
Normal davranışın temellerini oluşturma ve gerçek zamanlı olarak anomalileri tespit etme yeteneği ile, davranışsal izleme, kuruluşlar giderek karmaşıklaşan dijital ortamları sürekli gelişen tehditlerden korudukça uç nokta güvenlik stratejilerinin kritik bir bileşeni olarak kalacaktır.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!