By Gizem Yılmaz, Product Owner, Nextray AI
Modern dijital çağda siber güvenliğin önemi arttı. İşletmelerin ve kuruluşların teknolojiye bağımlılığının artmasıyla birlikte siber saldırılara karşı duyarlılıkları da arttı. Siber saldırıların sürekli gelişen doğası nedeniyle, bir bireyin bir şirketin karşı karşıya olduğu tüm tehditleri manuel olarak tespit etmesi ve azaltması neredeyse imkansızdır. Bilgisayar korsanları, belirli hedefleri göz önünde bulundurarak sürekli olarak yeni saldırı yöntemleri geliştirir. Bu tehditlere karşı koymak için siber güvenlik uzmanlarının stratejilerini sürekli olarak ayarlaması gerekiyor. Örneğin, Aralık 2021’de yeniden ortaya çıkmadan önce uzun süre fark edilmeyen log4j örneğini ele alalım. Bu tür bilinmeyen tehditlerin bir ağa dahil edilmesi, derhal tespit edilip engellenmediği takdirde ciddi hasara neden olabilir ve kuruluşu derinden etkileyebilir. . Yapay zeka (AI), bu alanda umut verici çözümler sunan değerli bir araç olarak ortaya çıktı. ML destekli NDR’nin heyecan verici dünyasına dalalım ve ağların gelişen siber tehditlere karşı korunması üzerindeki dönüştürücü etkisini keşfedelim.
Büyük hacimli güvenlik verilerinin analiziyle artan verimlilik
Siber güvenlik alanında, güvenlik verilerinin hacmi ve karmaşıklığı katlanarak artmaya devam ediyor. Tehdit tespiti için siber güvenlikte büyük hacimli verileri analiz etmek, gerçek zamanlı analize duyulan ihtiyaç, çeşitli veri kaynakları ve formatlarının kullanılması, gürültünün ortasında tehditlerin ince kalıplarının veya göstergelerinin tanımlanması ve tespit algoritmalarının doğruluğunun ve güvenilirliğinin sağlanması nedeniyle zordur. Yanlış pozitifleri ve negatifleri en aza indirin. Makine öğrenimi (ML), verileri uygun ölçekte işleme, karmaşık kalıpları ve anormallikleri tespit etme, önceden bilinmeyen tehditleri belirleme ve analiz sürecini otomatikleştirme becerisinden yararlanarak tehdit tespiti için siber güvenlikteki büyük hacimli verilerin analiz edilmesine verimlilik sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarlardaki verileri hızlı bir şekilde analiz ederek gerçek zamanlı tehdit tespitine olanak tanır, yanıt sürelerini kısaltır ve tehdit tanımlamanın doğruluğunu artırır. ML’nin büyük veri hacimlerini işlemedeki verimliliği, güvenlik ekiplerinin tehditleri etkili bir şekilde tespit etmesine ve bunlara yanıt vermesine olanak tanır, potansiyel hasar riskini en aza indirir ve genel siber güvenlik duruşunu geliştirir.
Sürekli öğrenme ve uyum sağlama yeteneği ile geliştirilmiş doğruluk
Yapay zekanın siber güvenlikteki doğruluğu güçleniyor çünkü sürekli öğrenip ayarlanabiliyor. Makine öğrenimi algoritmalarını çok çeşitli tehdit senaryolarını ve davranışlarını kapsayan kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğiterek, zaman geçtikçe tehditleri tespit etme konusunda daha iyi hale gelirler. Yapay zeka algoritmaları yeni veriler elde ettikçe modellerinde ince ayar yapabilir ve ortaya çıkan tehdit modellerini daha doğru bir şekilde tespit edebilir. Yapay zekanın bu uyarlanabilir özelliği, kuruluşların gelişen siber tehditlere proaktif bir şekilde müdahale etmelerini sağlar ve siber güvenlik savunmalarının hassasiyetini önemli ölçüde artırır.
Bilinmeyen Tehditleri ortaya çıkararak güvenliği güçlendirme
Yapay zekanın gelişmiş algoritmaları ve yetenekleri, gizli tehlikelerin açığa çıkmasına olanak tanıyarak güvenlik ekiplerinin siber suçlulardan bir adım önde olmalarını sağlar. Yapay Zeka (AI), siber güvenlikte bilinmeyen tehditleri tespit etmede etkili olup bilinen tehditlere odaklanan geleneksel imza tabanlı yöntemlerin bıraktığı boşluğu dolduruyor. Siber suçluların saldırı tekniklerini sürekli olarak geliştirmesi nedeniyle, bilinmeyen veya sıfır gün tehditlerini tanımlama ve bunlara yanıt verme yeteneği çok önemlidir. Yapay zeka, güvenlik sistemlerini davranışsal analiz, anormallik tespiti ve tahmine dayalı analitik gibi gelişmiş teknikleri kullanarak anormal kalıpların ve şüpheli etkinliklerin tespit edilmesini sağlar. Bu proaktif yaklaşım, yalnızca bilinen imzalara dayanan geleneksel yöntemleri atlayabilecek potansiyel tehditlerin belirlenmesine olanak tanır.
Özetle, ML’nin ağ algılama ve yanıt verme konusundaki ilerlemeleri, veri analizinde daha fazla verimlilik, sürekli öğrenme yoluyla gelişmiş doğruluk ve bilinmeyen tehditleri ortaya çıkarma yeteneği sunarak siber güvenlikte devrim yaratıyor. Kuruluşlar yapay zekanın gücünden yararlanarak siber güvenlik savunmalarını güçlendirebilir, siber suçlulardan bir adım önde kalabilir ve ağlarını sürekli gelişen siber tehdit ortamına karşı koruyabilir.
yazar hakkında
Gizem Yılmaz Nextray AI’nin Ürün Sahibidir. Gizem Yılmaz deneyimli Veri Analisti ve Ürün Sahibi olarak öne çıkıyor. Değer maksimizasyonuna odaklanır, ürüne eklenecek özelliklerin keşfedilmesi üzerinde çalışır ve devam eden çalışmaların önceliklerini yönetir. Veri analizi konusunda uzmanlaşmış bir profesyonel ve ürün geliştirme sürecine önemli katma değer sağlayan bir kişidir. Veri analizi becerisi ve stratejik düşünme yeteneği ile işletmenin karar alma süreçlerine ve ürün geliştirme sürecine destek vermektedir. Gizem aynı zamanda ekipler arasında etkin iletişim sağlayarak projelerin zamanında ve başarılı bir şekilde tamamlanması için iş birliği yapar. Mesleki deneyimi ve liderlik yetkinlikleri ile işletmenin küresel hedeflerine ulaşmasında değerli bir katkı sağlamaktadır.
Gizem hakkında daha fazla bilgiye https://www.linkedin.com/in/gizem-yilmaz/ adresinden ulaşabilirsiniz.