Intigriti olarak yapay zekanın, güvenlik araştırmacıları topluluğumuzun yerini alacak değil, onların güçlü bir müttefiki olduğuna inanıyoruz. Makinelerin kopyalayamayacağı insan yaratıcılığının ve yaratıcılığının değerini kabul ederken, araştırmacılarımızın hataları daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli bir şekilde bulmasını sağlamak için yapay zekayı kullanacağız. Araştırmacı ve müşteri içgörüleriyle desteklenen, güven ve rıza temeline dayanan yapay zeka destekli araçlar yaratarak, araştırmacıların en önemli şeye odaklanmasına olanak sağlıyoruz: kritik güvenlik açıklarını daha hızlı ortaya çıkarmak ve dijital dünyayı güvence altına almak.
Vizyonumuz, etik bilgisayar korsanlarını en etkili hedeflere yönlendiren, araştırmalarını hızlandıran ve uzmanlıklarının her keşfin merkezinde yer almasını sağlayan entegre bir ekosistem oluşturmaktır.
Platforma yalnızca yapay zeka eklemiyoruz; Bilgisayar korsanları için daha iyi fırsatlar yaratıyoruz ve müşterilerimize daha iyi güvenlik sonuçları sunuyoruz.
Intigriti, şirket genelinde farklı operasyonların desteklenmesine yardımcı olmak için yapay zekayı birçok şekilde uyguluyor. Bu makalede, güvenlik açığı bildirimleriyle ilgili üç temel iş zorluğunda yapay zekanın uygulanmasına odaklanacağız.
-
‘Yinelenen algılama’ işlevimiz, önceliklendirmeyi hızlandırmak için olası mükerrer gönderimleri işaretler. Model %95 doğruluğa ulaşıyor ve her altı ayda bir yeniden eğitiliyor.
-
‘Benzerlik tespiti’ işlevimiz, mevcut olanlara benzer gönderimleri ortaya çıkarır ve tekrarlanan yeniden test öngörülerini etkinleştirmek için çözümlenen veya olumsuz şekilde reddedilen öğelere odaklanır.
-
‘Geçerlilik tespiti’ fonksiyonumuz, bir filtre görevi görerek bir gönderimin geçerli olup olmadığını tahmin eder. Görseller, bölümler, satırlar, adımlar, alanlar vb. dahil olmak üzere ham metin yerine gönderime, programa ve araştırmacı meta verilerine dayanır.
Tamamı dahili olarak çalışan bu kendi kendine barındırılan modeller, kendi kendimizi eğittiğimiz modellerdir.
Intigriti’nin şunları dikkate alması önemlidir:
-
Testler, insan incelemeleri ve performans ölçümleri aracılığıyla önyargıları izler ve azaltır.
-
Şirket içi modeller, güncellenmiş etiketli verilerle her 6 ayda bir yeniden eğitilir.
-
Intigriti sürekli olarak performansı izler ve anormallikler konusunda uyarı verir.
-
Bilgi istemlerine, eklemelere veya şirket içi modellere yapılan önemli güncellemeler izlenebilirlik amacıyla belgelenir.
En önemlisi, yapay zeka özellikleri karar yardımcıları olarak görev yapar. Nihai sorumluluk, gerçek kişi olan incelemecilere aittir ve her zaman da öyle kalacaktır.
Görüntüle AI Model Kartı Özellikler, yükseltmeler, bakım ve etik hususlar hakkında daha fazla bilgi için.
Bu yapay zeka veri akışı, Intigriti hizmetlerini geliştirerek müşterilere fayda sağlıyor. Araştırmacılar ayrıca iletişim için daha iyi bir yüzey ve platform sağlamak amacıyla süreçlerin yapay zekadan faydalanmasından da faydalanıyor.
AI verileri Intigriti platformunda akar.
Tüm altyapımız AWS bünyesindedir. Platformdaki tüm veri akışlarını düzenlemek için .NET tabanlı bir arka uç kullanıyoruz. Diyagramın merkezinde yer alan C diyez programlama dili. C diyez, statik yazma, güçlü yazma, bildirimsel, işlevsel, genel, nesne yönelimli ve bileşen yönelimli dahil olmak üzere farklı programlama disiplinlerini kapsar.
Yeşil ‘Kullanıcı’ simgesiyle tabandan başlarsanız, kullanıcının giriş noktası doğrudan Çekirdek API’ye gider. Araştırmacının gönderimleri de dahil olmak üzere her türlü veri işleminin gerçekleştiği yer burasıdır. Yapay zeka ile ilgili her şey aynı zamanda Core API’den geçer.
Kaydedilen veriler her zaman Temel Etkinlik Deposuna gider ve tüm bilgi orada ayrıştırılıyor. Bu, tek bir sıkı bağlı sistem yerine verileri bağımsız, modüler bileşenlere böldüğü anlamına gelir. Aslında Intigriti platformdaki her değişikliği takip ediyor. Bu, belirli bir zaman diliminde platformdaki verilerin durumunun ne olduğunu bilmemizi sağlar. Yapay zeka modellerini eğitirken bu çok değerlidir çünkü geçmiş yıllarda, aylarda ve günlerde yaşanan olaylardan ders almamıza olanak tanır.
Buradaki en önemli şey verilerin eşzamansız olarak işlenmesidir, yani oluşturulduğu anda kaydedilmez. Bunun yerine platformda meydana gelen bir olaya veya eyleme yanıt olarak kaydedilir.
AI Orchestrator, gönderim tarafından oluşturulan bir olayı tespit etmek için kullanılır ve örneğin, bu verileri AI eşleştirme için ihtiyaç duyduğumuz başka bir formatta kaydetmek için ‘Vektör yerleştirmeleri iste’ çağrısını yapar ve ardından AI Predictor’a ihtiyaç duyulan AI öğelerini bildirir. Bunlar daha sonra Çekirdek API’ye ve kullanıcıya filtrelenir.
Eğitim Jüpiter defterlerinde gerçekleşir. Diyagramda görebileceğiniz Python öğesi budur (sarı ve mavi logo).
Python logosunun yanındaki logo olan Ray Serve, açık kaynaklı, yüksek performanslı uzaktan prosedür çağrılarına yönelik bir Google geliştirmesi olan gRPC üzerinden Cümle Transformatörleri ve XGBoost için ölçeklenebilir model hizmeti sağlar.
Modeller genellikle ikili sınıflandırıcılardır ve biz XGBoost perde arkasında. XGBoost, hızıyla bilinen açık kaynaklı, ölçeklenebilir bir makine öğrenimi kitaplığıdır. XGBoost çerçevesi her altı ayda bir çözümlenen gönderimler üzerine yeniden eğitilir ve bu süreçte doğruluk ve ölçümler yeniden değerlendirilir.
Aşağıdaki liste gibi gönderimden elde edilen veriler alınabilir ve modele beslenebilir.
-
Başlık uzunluğu
-
Uç nokta benzerliği
-
Gösterilen başlık sayısı
-
Hangi araştırmacıydı
-
Araştırmacının kaç erişim gönderimi vardı?
Ve çok daha fazlası
Bundan sonra hangi özelliklerin en fazla etkiye sahip olduğunu bulmak için eğitime başlar ve bunları sınıflandırır. Bu modelin sonucu, hızlı karar vermede önceliklendirmeye yardımcı olacak her türlü tahmindir; bu da hem müşterileri hem de araştırmacıları daha mutlu eder.
Ancak vektör aynı zamanda Anthropic Claude 4.5’i (her zaman en son sürüm) sağlayan Amazon Network’ü kullandığımız geniş dil modelimize AWS aracılığıyla çağrı yapmaktan da sorumludur. Büyük dil modellerine erişim için doğrudan AWS üzerinden gidiyoruz; bu, gönderdiğimiz verilerin üçüncü taraflarca eğitim amacıyla kullanılmamasını garanti ediyor.
Ölçeklenebilir bir kurulum oluşturuyoruz. Kendi kendini eğiten ve kendi kendini barındıran modellerle çalışmalıyız; bu, bir modele kendi verilerimize ince ayar yapma ve ardından onu altyapımızda çalıştırma becerisine sahip olmak anlamına gelir. Büyük dil modellerine erişim için bir AWS hizmeti olan Amazon Bedrock’u kullanıyoruz. Hepsi AWS ekosisteminin içinde.
Intigriti platformu AB’de barındırılmaktadır. Bazı üçüncü taraflar ABD’de bulunmaktadır ancak uyumluluk sağlamak ve gecikmeyi en aza indirmek için Amazon Web Services (AWS) için her şey AB-Batı-1 bölgesinde barındırılmaktadır.
Intigriti veri kümeleri için, müşterilerin eğitim almak istemediklerini söylediği veriler üzerinde eğitim yapmadığımızdan emin olmak amacıyla veri yapay zekası özelliklerini devre dışı bırakan tüm şirketleri filtreliyoruz.
Bölgesel veri barındırmaya olan talep son yıllarda arttı. Sağlık hizmeti sağlayıcılarından büyük finansal kuruluşlara ve resmi süreçlere kadar her türlü verinin AB sınırları içinde barındırılması, bölgesel veri koruma yasalarıyla uyumu sağlar. Bu aynı zamanda sınırlar arası aktarımlarla ilişkili riskleri de en aza indirir ve sağlayıcılar, paydaşlar ve kuruluşlar arasında bir ilişki oluşturur.
Gönderim verileri beklemede, aktarım sırasında ve uygulama düzeyinde şifrelenir. Bu, verilerin sunucularda veya cihazlarda depolanırken korunduğu anlamına gelir. Bu da verilerin ağlar arasında taşınırken korunduğu anlamına gelir. Ve uygulamanın kendi içinde korunmaktadır. Kombine olarak veriler her koşulda korunur.
Bu, veri tabanına bağlanan bir olay sırasında bir mühendisin bile gönderimde olanı okuyamayacağı anlamına gelir. Belirli eylemleri gerçekleştirmek için içeriğin şifresini çözmemiz ve şifresi çözülen içeriğin, bilgiyi dışarı çıkarmak için büyük dil modellerine veya kendi kendine barındırılan bir modele gönderilmesini sağlamamız gerekir.
Intigriti’de her zaman tekliflerimizi geliştirmek ve geliştirmek ve araştırmacılarımızı ve müşterilerimizi destekleyecek özellikler ve araçlara yatırım yapmak için yöntemler arıyoruz.
Araştırmacılarımız tarafından güvenlik açığı tespiti yapıldıktan sonra müşterileri desteklemek için yapay zekadan yararlanılabileceğine inanıyoruz. Tekrarlanan güvenlik açıklarının azaltılmasını, iyileştirilmesini ve önlenmesini destekleyecek bazı heyecan verici çözümlerimiz var.
Intigriti 2025’i kazandı Siber Güvenlik İnovasyon Ödülü hata ödül programlarını araştırmacı topluluğumuzun güçlü yönleri etrafında inşa edilmiş sürekli, istihbarat odaklı bir güvenlik platformuna yükseltmek için. Etik bilgisayar korsanlarının uzmanlık becerilerini sergilemelerine ve her iki tarafta da kaliteyi, hızı ve etkileşimi artırarak doğru müşteri zorluklarıyla daha etkili bir şekilde eşleşmelerine yardımcı olan yeni yapay zeka destekli teknolojiyi tanıttık. Yapay zekayı hem toplum hem de müşterilerimiz için güçlü bir müttefik olarak görüyoruz; keşfedilebilirliğin daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli olmasını sağlıyoruz ve bunun özünde benzersiz insan yaratıcılığı ve ustalığı olduğunun farkındayız. Sunduğumuz yapay zeka destekli araçlar, araştırmacı ve müşteri içgörüleriyle destekleniyor ve güven ve rıza temeline dayanıyor. Yakında piyasaya süreceğimiz bazı teknolojiler beni gerçekten heyecanlandırıyor.
Kitle kaynaklı güvenliğin geleceği, teknoloji ve insanların birlikte daha güçlü olduğunu anlayanlar tarafından inşa edilecek. Intigriti olarak, bilgisayar korsanlarının güçlendirildiği, asla değiştirilmediği bir gelecek yaratmaya kendimizi adadık. Yapay zeka, araştırmacılarımızın hataları daha akıllı, daha hızlı ve daha verimli bir şekilde bulmasını sağlamak için kullanılan güçlü bir müttefiktir ve öyle kalacaktır. Araştırmacı ve müşteri içgörüleriyle desteklenen yapay zeka destekli araçlar oluşturarak, araştırmacıların en önemli şeye odaklanmasına olanak sağlıyoruz: kritik güvenlik açıklarını daha hızlı ortaya çıkarmak ve dijital dünyayı güvence altına almak.
Bu sayfayı ziyaret edin Intigriti’nin yapay zeka süreci hakkında daha fazla bilgi için.
Bu makalede verilen bilgilerin herhangi biriyle ilgili bir sorunuz varsa, ekibimize buradan mesaj gönderin.