Yapay zeka (yapay zeka) artık hayatımızın neredeyse her alanında önemli bir etki yaratıyor: Daha iyi sağlık teşhisleri ve tedavileri sunabiliyor; mali dolandırıcılık riskini tespit etmek ve azaltmak; envanter yönetimini iyileştirmek; ve Cuma gecesi bir film akışı için doğru öneriyi sunun. Ancak yapay zekanın en önemli etkilerinden bazılarının siber güvenlik alanında olduğu da güçlü bir şekilde öne sürülebilir.
Yapay zekanın hızla gelişen tehditleri öğrenme, uyarlama ve tahmin etme yeteneği, onu dünyadaki işletmelerin ve hükümetlerin korunmasında vazgeçilmez bir araç haline getirdi. İstenmeyen posta filtreleme gibi temel uygulamalardan gelişmiş tahmin analitiğine ve yapay zeka destekli müdahaleye kadar yapay zeka, dijital varlıklarımızı siber suçlulardan koruyarak ön saflarda kritik bir rol üstleniyor.
Ancak siber güvenlikte yapay zekanın geleceği her şey güllük gülistanlık değil. Bugün yapay zeka teknolojisinin demokratikleşmesinin yol açtığı önemli bir değişimin ilk işaretlerini görebiliyoruz. Yapay zeka, kuruluşları daha güçlü savunmalar oluşturma konusunda güçlendirmeye devam ederken, aynı zamanda tehdit aktörlerine daha karmaşık ve gizli saldırılar gerçekleştirebilecekleri araçlar da sağlıyor.
Bu blogda, tehdit manzarasının nasıl değiştiğini inceleyeceğiz, yapay zekanın siber savunmada oynadığı gelişen rolün izini süreceğiz ve gelecekteki saldırılara karşı savunmanın sonuçlarını ele alacağız.
Siber Güvenlikte Yapay Zeka: İlk Dalga (2000–2010)
Yeni milenyuma girerken dijital dönüşümün ilk aşamaları kişisel ve profesyonel yaşamlarımızı etkilemeye başladı. Çoğu kuruluşta, bilgi çalışanları işlerini sıkı bir şekilde yönetilen BT ortamlarında, masaüstü ve dizüstü bilgisayarların yanı sıra kurumsal BT altyapısının omurgasını oluşturan şirket içi veri merkezlerinden yararlanarak yaptılar.
Bu dönemde ön plana çıkan siber tehditler öncelikle kaos yaratmaya ve kötü şöhret kazanmaya odaklandı. 2000’li yılların başlarında ILOVEYOU, Melissa ve MyDoom gibi kontrolsüz bir yangın gibi yayılan ve önemli küresel aksaklıklara neden olan kötü amaçlı yazılımların doğuşuna tanık olduk. 2000’li yılların ortalarına doğru ilerledikçe, finansal kazanımların cazibesi, kimlik avı programlarının ve finansal kötü amaçlı yazılımların çoğalmasına yol açtı. Zeus bankacılık truva atı, şüphelenmeyen kullanıcıların bankacılık kimlik bilgilerini gizlice çalarak önemli bir tehdit olarak ortaya çıktı.
Kuruluşlar, davetsiz misafirleri savuşturmak ve dijital varlıkları korumak için imza tabanlı antivirüs yazılımı ve güvenlik duvarları gibi temel güvenlik kontrollerine büyük ölçüde güveniyordu. Ağ güvenliği kavramı, geliştirilmiş izinsiz giriş tespit sistemlerinin siber güvenlik cephaneliğine girmesiyle birlikte gelişmeye başladı. İki faktörlü kimlik doğrulama (2FA) bu dönemde ilgi görmeye başladı ve hassas sistemler ve veriler için ekstra bir güvenlik katmanı ekledi.
Bu aynı zamanda yapay zekanın savunmacılar için ilk kez önemli bir değer göstermeye başladığı zamandır. Spam e-posta hacimleri arttıkça, istenmeyen ve çoğu zaman kötü niyetli e-postalar posta sunucularını ve gelen kutularını tıkadı; kullanıcıları hızlı zengin olma planları, yasa dışı ilaçlar ve değerli kişisel bilgileri ifşa etmeleri için kandırmaya yönelik benzer tuzaklarla cezbetti. Yapay zeka, BT alanındaki pek çok kişi için hala bilim kurgu gibi görünse de, şüpheli mesajları daha önce hayal bile edilemeyecek bir verimlilikle hızlı bir şekilde tespit edip karantinaya almak için ideal bir araç olduğunu kanıtladı; riski önemli ölçüde azaltmaya ve kayıp üretkenliği geri kazanmaya yardımcı oldu. Her ne kadar başlangıç aşamasında olsa da yapay zeka, kuruluşların kendilerini hızla gelişen tehditlere karşı geniş ölçekte korumalarına yardımcı olma potansiyeline dair bir fikir verdi.
Siber Güvenlikte Yapay Zeka: İkinci Dalga (2010–2020)
Milenyumun ikinci on yılına geçerken BT altyapısının yapısı önemli ölçüde değişti. SaaS (hizmet olarak yazılım) uygulamalarının, bulut bilişimin, BYOD (kendi cihazını getir) politikalarının patlaması ve gölge BT’nin ortaya çıkışı, BT ortamını her zamankinden daha dinamik hale getirdi. Aynı zamanda tehdit aktörlerinin keşfetmesi ve istismar etmesi için sürekli genişleyen bir saldırı yüzeyi oluşturdu.
Tehdit aktörleri daha karmaşık hale geldi ve hedefleri genişledi; fikri mülkiyet hırsızlığı, altyapı sabotajı ve daha büyük ölçekte para kazanma saldırıları yaygınlaştı. Daha fazla kuruluş, iyi finanse edilen ve son derece bilgili düşmanların yönlendirdiği ulus devlet tehditlerinin farkına vardı. Bu da otonom olarak bir adım önde kalabilecek kadar hızlı öğrenebilecek, aynı derecede karmaşık savunmalara olan ihtiyacı artırdı. İran’ın nükleer tesislerini hedef alan Stuxnet solucanı gibi olaylar ve Target ile Sony Pictures gibi yüksek profilli şirketlere yönelik yıkıcı saldırılar kötü şöhret kazandı ve risklerin arttığının altını çizdi.
Aynı zamanda, dünya çapında on binlerce kuruluş için sonuçlar doğuran SolarWinds ihlalinin örneklediği gibi, tedarik zincirlerinin kırılganlığı da keskin bir şekilde odağa çıktı. Belki de en önemlisi, fidye yazılımı ve silme saldırıları, WannaCry ve NotPetya gibi kötü şöhretli türlerin küresel çapta hasara yol açmasıyla birlikte arttı. Tespit edilmesi nispeten kolay olsa da, bu tehditlerin boyutları, bir insan analistin yeteneklerinin çok ötesinde hız ve doğrulukla ölçeklenebilecek savunmalar gerektiriyordu.
Bu süre zarfında yapay zeka savunmacılar için vazgeçilmez bir araç olarak ortaya çıktı. Cylance, ağır eski antivirüs yazılımlarını hafif makine öğrenimi modelleriyle değiştirmek için 2012 yılında kurulan bu girişime öncülük etti. Bu modeller, hızla gelişen kötü amaçlı yazılımları hızlı ve verimli bir şekilde tespit edip durdurmak için eğitildi. Yapay zekanın siber güvenlikteki rolü, anormallikleri tespit etmek, olağandışı kalıpları veya karmaşık bir saldırının göstergesi olan davranışları işaretlemek ve olası saldırı vektörlerini öngörmek ve önlemek için tahmine dayalı analizler gerçekleştirmek için kullanılan makine öğrenimi teknikleriyle genişlemeye devam etti.
Siber Güvenlikte Yapay Zeka: Üçüncü Dalga (2020-Günümüz)
Günümüzde yapay zekanın siber güvenlikte kullanımı konusunda derin bir değişim yaşanıyor. Uzaktan çalışmanın her yerde bulunması, hiper bağlantılı ve merkezi olmayan BT sistemleriyle birleştiğinde, geleneksel güvenlik sınırlarını bulanıklaştırdı. Akıllı evlerden akıllı arabalara ve tüm şehirlere kadar IoT (Nesnelerin İnterneti) ve bağlı cihazlardaki artışla birlikte saldırı yüzeyi katlanarak genişledi.
Bu ortamda yapay zekanın rolü tamamen savunma mekanizması olmaktan çıkıp, düşmanlar tarafından da kullanılan iki ucu keskin bir kılıca dönüştü. ChatGPT gibi ticari üretken yapay zeka araçları, kötü aktörlerin teknolojiyi kötü amaçlarla kullanmasını önlemek için korkuluklar oluşturmaya çalışırken, saldırganların boşluğunu doldurmak için WormGPT gibi rakip araçlar ortaya çıktı.
Potansiyel örnekler şunları içerir:
- Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Kimlik Avı Kampanyaları: Saldırganlar artık üretken yapay zekanın yardımıyla son derece ikna edici kimlik avı e-postaları üretebiliyor ve bu da bu aldatıcı mesajların tespit edilmesini giderek zorlaştırıyor. Son araştırmalar ayrıca üretken yapay zekanın, saldırganların oluşturdukları her kimlik avı kampanyasında günlerce çalışmaktan tasarruf edebileceğini doğruluyor.
- Yapay Zeka Destekli Hedef Tanımlama: Saldırganlar, sosyal medyayı ve diğer çevrimiçi verileri analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak yüksek değerli hedefleri daha verimli bir şekilde belirleyebilir ve saldırıları buna göre özelleştirebilir.
- Yapay Zeka Odaklı Davranış Analizi: Yapay zeka tarafından desteklenen kötü amaçlı yazılımlar, tipik kullanıcı veya ağ davranışlarını öğrenebilir ve normal etkinliği daha iyi taklit ederek tespit edilmekten kaçan saldırılara veya veri hırsızlığına olanak tanıyabilir.
- Otomatik Güvenlik Açığı Taraması: Yapay zeka destekli keşif araçları, en etkili istismarı otomatik olarak seçerek ağların güvenlik açıklarına karşı otonom olarak taranmasını kolaylaştırabilir.
- Akıllı Veri Sıralama: Yapay zeka, mevcut tüm verileri toplu olarak kopyalamak yerine, sızdırılacak en değerli bilgileri tanımlayıp seçebilir, böylece tespit şansı daha da azaltılabilir.
- Yapay Zeka Destekli Sosyal Mühendislik: Vishing saldırılarında yapay zeka tarafından oluşturulan deepfake ses veya videonun kullanılması, güvenilir kişileri ikna edici bir şekilde taklit edebilir ve çalışanları hassas bilgileri açıklamaya ikna eden sosyal mühendislik saldırılarına daha fazla güvenilirlik kazandırabilir.
Bu üçüncü yapay zeka dalgasının ortaya çıkışı, siber güvenlikte çok önemli bir dönüm noktasının altını çiziyor. Yapay zekanın hem kalkan hem de mızrak olarak ikili kullanımı, kuruluşların bilgi sahibi olma ihtiyacını vurguluyor.
Çözüm
Siber güvenliğin evrimsel yolculuğu, tehdit aktörlerinin amansız ustalığını ve savunucuların iyi donanımlı ve bilgili olma ihtiyacını vurguluyor. Yapay zekanın hem müttefik hem de potansiyel düşman olarak hizmet ettiği bir aşamaya geçtikçe hikaye daha karmaşık ve büyüleyici hale geliyor.
Cylance® AI, yapay zeka odaklı siber güvenlik alanında öncü ve pazarda kanıtlanmış bir lider olarak başından beri oradaydı. İleriye baktığımızda, biz BlackBerry® olarak ufukta ne olacağını keşfetmek için sürekli olarak Cylance AI teknolojimizin sınırlarını zorluyoruz. Üretken yapay zekanın savunmacılar için güçlü bir araç olarak sahneye nasıl girdiğini ve yarının karmaşık tehditlerini öngörmek ve bunlara karşı koymak için yeni bir mercek sunduğunu inceleyeceğimiz gelecek blogumuza göz atın.
Gelecek, yapay zeka destekli siber güvenliğin gelişen dokusunu benimsemeye hazırlananlar için büyük umut vaat ediyor.
Doğrudan gelen kutunuza gönderilen benzer makaleler ve haberler için, abone ol BlackBerry Blogu.
İlgili Okumalar
Not – Bu makale BlackBerry Ürün Pazarlama Direktörü Jay Goodman tarafından ustalıkla yazılmıştır.