Öte yandan, yapay zeka, siber güvenlik endüstrisinde savunmaları güçlendirmek ve ortaya çıkan tehditlere karşı koruma sağlamak için geliştirilen ve uygulanan birçok yapay zeka destekli güvenlik teknolojisi ile siber güvenlik uzmanlarının elinde güçlü bir araç olabilir. Araştırmalar, yapay zekayı kullanan daha geniş işletmelerle birlikte, işletmelerin %35’inin kullandığını ve işletmelerin %42’sinin operasyonlarında yapay zeka kullanımını araştırdığını gösteriyor; siber güvenliğin hiçbir şekilde AI uygulamalarından muaf olmadığını görüyoruz.
Potansiyelden yararlanma: AI devrimini yönlendiren temel kullanım durumları
Siber güvenlik alanının veri açısından ne kadar zengin olduğu göz önüne alındığında, yapay zekanın siber güvenlikteki faydaları sayısızdır. Yapay zeka odaklı çözümler, tehdit algılama doğruluğunu artırabilir ve insan güvenliği uzmanlarının üzerindeki yükü hafifleterek, onların insan muhakemesi ve yaratıcılığı gerektiren zorlu görevlere odaklanmalarına olanak tanır. Siber güvenlik uzmanları, günlük işlerini iyileştirmek için yapay zekanın yeteneklerinden yararlanmakla da ilgilenmelidir. Yapay zekanın siber güvenlikte kullanımı ve satıcıların profesyonellere araçlar sunduğu yerler için gördüğümüz en önemli kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:
1. AI ağ izleme, veri akışlarını analiz ederek, anormallikleri tespit ederek ve temeller oluşturarak süreci kolaylaştırır. Siber güvenlik endişelerini gerçek zamanlı olarak tanıyarak tehdit tespitini artırır ve önleyici çözümler sağlar. Nokia’nın Deepfield Defender’ı, ağ analitiği ve güvenlik yeteneklerinin bir parçası olarak yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Platform, büyük hacimli ağ trafiği verilerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek için gelişmiş algoritmalar kullanır ve değerli bilgiler ve modeller çıkarır. Bu, işletmelere basitleştirilmiş izleme, otomasyon yetenekleri ve güvenlik içgörüleri sağlar.
Kuruluşlar, yapay zeka algoritmalarından yararlanarak siber güvenlik duruşlarını geliştirebilir ve ağ performanslarını optimize edebilir. Kuruluşlar, yapay zeka destekli ağ izlemeyi uygulamak için net bir strateji belirlemeli ve izlenmesi gereken sistem ve cihazları belirlemeli, entegrasyon protokolleri oluşturmalı ve BT/güvenlik ekipleri için doğru eğitimin sağlanmasını sağlamalıdır. Sorunun erken tespitini sağladığı ve operasyonel verimliliği artırmak ve arıza süresini azaltmak için kestirimci bakımı kolaylaştırdığı için bu çok önemlidir.
2. AI, test sürecinin çok sayıda öğesini iyileştirmek için yazılım testinde hızla kullanılmaktadır. Yapılandırılmış test senaryoları oluşturabilir, işlevsel testi otomatikleştirebilir ve AI/ML testine yardımcı olarak siber güvenlik açıkları riskini azaltabilir. Ayrıca, çeşitli durumları simüle ederek performans testini geliştirir ve karmaşık iş prosedürlerini otomatikleştirerek uçtan uca testi hızlandırır. Appvance, test sürecini hızlandırmak ve test kapsamını iyileştirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını kullanan birçok yapay zeka otomasyon test platformundan biridir.
Yapay zeka destekli bu test uygulamaları, test durumu oluşturma, yürütme ve sonuç analizi dahil olmak üzere çeşitli test işlemlerini otomatikleştirebilir. Mevcut test araçları ve iş akışlarıyla entegre olan yapay zeka güdümlü test otomasyon çerçeveleri, işletmeler tarafından otomatik olarak test senaryoları oluşturmak ve bunları paralel olarak yürütmek için uygulanmalı ve böylece daha hızlı ve daha eksiksiz test yapılmasına olanak sağlanmalıdır.
3. Kuruluşlar, olay müdahalesini, güvenlik açığı yönetimini ve güvenlik tarama sistemlerini iyileştiren yapay zeka modellerinin sürekli öğrenme özelliklerinden yararlanabilir. Yapay zekanın riskleri analiz etme, kötü amaçlı yazılım saldırılarını tespit etme ve olaylara yanıt verme yeteneği, genel siber güvenliği artırır. CrowdStrike, tüm beceri seviyelerindeki kullanıcılara içgörü sağlamak, süreçleri otomatikleştirmek, tehdit avını geliştirmek ve risk değerlendirmesine yardımcı olmak için yüksek kaliteli güvenlik verilerini kullanan üretken bir yapay zeka güvenlik analisti olan Charlotte AI’ı tanıttı.
Üretken yapay zeka, verileri analiz eder, eğilimleri tanır ve siber riskleri algılayarak kuruluşların daha etkili yanıt vermesini sağlar. Kuruluşlar, belirli siber güvenlik endişelerini tanımalı ve üretken yapay zekanın mevcut güvenlik önlemlerini geliştirmede değerli olabileceği alanları belirlemelidir.
Bunlar birkaç önemli örneği vurgulamaktadır, ancak siber güvenlik ekiplerinin erişimini ve kapasitesini artırabilecek satıcı analizi ve eğitim içeriği oluşturma gibi daha pek çok örnek listelenebilir.
AI yelpazesi: dar, geniş ve önünüzdeki yol
Yapay zekanın uygulanmasında hala erken olmamıza ve mevcut gelişimin belirli görevlere net bir şekilde odaklanan ‘dar yapay zeka’ aşamasında olmasına rağmen, yapay zekanın siber güvenlik mesleğinde geniş ve değerli uygulamaları vardır. “Dar yapay zeka” etiketi sınırlı bir kapsamı ifade etse de, bu yapay zeka sistemlerinin yeteneklerini veya potansiyel etkisini baltalamaz. Bununla birlikte, AI, birçok olası yorumu olan geniş bir terimdir ve araçlar, örneğin makine öğrenimi ve güvenlik duvarı izleme dahilinde, uzun yıllardır bir “AI” biçimini kullanıyor olabilir.
Yapay zeka teriminin bir pazarlama avantajı vardır, bu da satıcıları onu kullanmaya teşvik eder ve bir satıcının teknolojilerine yapay zekayı dahil ettiğini gördüklerinde siber güvenlik profesyonellerinin beklentileri ile teknolojinin gerçekliği arasında bir uyumsuzluk olasılığını artırır. Buna ek olarak, uyum, veri güvenliği, önyargı ve telif hakkı ihlali gibi AI kullanmanın risklerini dikkate almak önemlidir.
Bu nedenle siber güvenlik profesyonellerinin, teknolojinin kendilerine yardımcı olmasını istedikleri görevleri, çözümlerin bu ihtiyaçları ne ölçüde karşıladığını potansiyel risklere karşı dengeli bir şekilde karşılama derecesini ve birçok aracın yapay zeka desteğini içerme olasılığını göz önünde bulundurması gerekir. Teknolojinin siber güvenlik ekiplerine yardımcı olacak pek çok harika uygulaması var ve mevcut araçların uygun şekilde değerlendirilmesiyle, siber güvenlik profesyonellerini yapay zeka ile desteklemek için büyük bir potansiyel var.
Dhairya Mehta bir siber güvenlik uzmanıdır. PA Danışmanlığı. Bu makaleye içgörüleriyle katkıda bulundukları için PA’dan Elisabeth Mackay ve Richard Watson-Bruhn’a özel teşekkürlerimle.