Siber tehditler endişe verici bir hızda geliştikçe, kuruluşlar potansiyel ihlallerden bir adım önde kalmak için giderek daha fazla öngörücü analitiklere yöneliyorlar.
Tehdit istihbaratını birden fazla kaynaktan toplayarak ve gelişmiş öngörücü modeller uygulayarak, güvenlik ekipleri reaktif savunmadan proaktif risk yönetimine geçiyor.
Bu yaklaşım, işletmelerin tam gelişmeden önce siber risklerin tanımlanmasını, önceliklendirilmesini ve hafifletilmesini dönüştürür.
.png
)
Tehdit Zekasının Evrimi
Geleneksel siber güvenlik yaklaşımları uzun zamandır reaktif önlemlere dayanmaktadır ve olaylara güvenlik duvarları ve antivirüs yazılımı gibi araçlarla ortaya çıktıktan sonra yanıt vermiştir.
Bunlar temel güvenlik altyapı bileşenleri olmaya devam ederken, genellikle yeni saldırı yöntemlerini tahmin edemezler. Tehdit istihbaratı, sofistike bir analitik sürece veri toplamanın ötesinde gelişti.
IBM’in en son siber güvenlik raporu, “Tehdit istihbaratı sadece ham tehdit bilgilerinden daha fazlası” diye açıklıyor.
“Güvenlik uzmanlarına, örgütlerinin kendilerini nasıl durduracakları dahil olası tehditler hakkında derinlemesine anlamalarını sağlamak için ilişkilendirilmiş ve analiz edilen tehdit bilgileridir.”
Tehdit verileri ve tehdit zekası arasındaki ayrım çok önemlidir. Tehdit verileri yalnızca olası tehditleri listelerken, Tehdit İstihbaratı, karar vermeyi bilgilendiren eyleme geçirilebilir anlatılar oluşturmak için daha geniş bağlamı inceler.
Toplama ve tahmin gücü
Farklı kaynaklardan tehdit zekası toplamak, modern siber risk analizinin merkezindedir. Stellar Cyber’ın tehdit istihbarat platformu, “çoklu ticari, açık kaynaklı ve hükümet tehditleri zekası, gerçek zamanlı olarak bir araya getirerek” toplayarak bu yaklaşımı örneklendiriyor.
Bu kapsamlı veri toplama, öngörücü modeller için daha sağlam bir temel oluşturur.
Öngörücü analitik, bu toplu verileri üç aşamalı bir işlemle kullanır: veri toplama ve hazırlık, kalıpların ve anomalilerin analizi ve eyleme geçirilebilir içgörüler üretme.
Bu içgörüler, güvenlik ekiplerinin kaynaklara girmeden önce kaynaklara öncelik vermelerini, güvenlik açıklarını ve tehditleri ele almasını sağlar.
Pazar büyümesi ve evlat edinme
Piyasa eğilimleri, öngörücü analitik değerinin artan tanınmasını yansıtmaktadır. Şubat 2025 raporuna göre, tehdit istihbarat piyasasının bu yıl 13.56 milyar dolardan 2029 yılına kadar%17,9’luk bir bileşik büyüme oranıyla 26.19 milyar dolara çıkması bekleniyor.
Bu büyüme, artan siber tehditler, yasal uyumluluk gereksinimleri ve saldırıların artan karmaşıklığı ile yönlendirilir.
Raporda, “Tahmin dönemindeki büyüme, IoT güvenlik zorlukları, ileri kalıcı tehditler (APT’ler), işbirlikçi tehdit istihbarat paylaşımı, sıfır güven güvenliği modelleri, jeopolitik gerilimler ve siber güvenlik ile ilişkilendirilebilir” diyor.
Gartner’ın 2025 için en iyi siber güvenlik trendleri
Mart 2025’te Gartner, üretken AI evrimi, dijital ademi merkeziyet ve sürekli gelişen bir tehdit manzarasından önemli ölçüde etkilenen birkaç siber güvenlik eğilimini belirledi.
Bu eğilimler arasında, kuruluşlar daha fazla genai, bulut hizmetleri ve otomasyonu benimsedikçe, makine kimliklerini yönetmek giderek daha kritik hale gelmiştir.
Gartner kıdemli analisti Alex Michaels, “Kontrolsüz ve yönetilmezse, makine kimlikleri bir kuruluşun saldırı yüzeyini önemli ölçüde genişletebilir” diye uyarıyor. Bu, makine kimlik izlemesini öngörücü risk modellerine dahil etmenin önemini vurgulamaktadır.
Gerçek dünya uygulamaları ve faydaları
Öngörücü analitik, siber güvenliğin çeşitli alanlarında özellikle değerlidir:
Erken tehdit tespiti
Kuruluşlar, tarihsel verileri analiz ederek ve kalıpları gerçekleşmeden önce tanımlayarak potansiyel tehditleri tespit edebilir. Bu yetenek, özellikle uzun süreler boyunca uykuda kalabilecek ve tespit edilmeyebilecek gelişmiş kalıcı tehditleri tespit etmek için özellikle değerlidir.
Güvenlik Açığı Yönetimi
Araştırmacılar, ortak güvenlik açıkları ve maruziyet (CVE) verilerine dayalı siber riskleri otomatik olarak öngören Cyripred modeli geliştirdiler. Bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinin sadece güvenlik açığı puanlarından ziyade öngörülen risk seviyelerine göre yama çabalarına öncelik vermelerine yardımcı olur.
Düzenleyici uyumluluk
Öngörücü analitik, mevcut güvenlik kontrolleri ve uyumluluk programları üzerindeki etkilerini tahmin ederek düzenleyici güncellemeleri izleyebilir ve analiz edebilir.
Bu öngörü, kuruluşların yürürlüğe girdikten sonra yeni gereksinimleri ele almak için mücadele etmek yerine proaktif olarak adapte olmalarını sağlar.
Zorluklar ve düşünceler
Vaadine rağmen, öngörücü siber risk analizi çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır. Veri kalitesi çok önemlidir, çünkü düşük kaliteli veriler yanlış tahminlere yol açar.
Ek olarak, makine öğrenimi modelleri doğal olarak tarihsel verilerle sınırlıdır ve tamamen yeni saldırı vektörlerini tahmin etmek için mücadele eder.
Bir araştırma makalesi, “Makine öğrenme yöntemleri geleceği geçmiş verilere dayanarak tahmin etmek için tasarlanmıştır. Daha önce görülmemiş bir riski öngöremezler ve tarihsel verilerde bunun izi yoktur” diyor.
Önümüzdeki yol
2025’e geçtikçe, yapay zeka ve makine öğrenimini tehdit istihbaratıyla entegre etmek hızlanmaya devam ediyor.
Ocak ayında başlatılan Zbrain’in tehdit istihbarat toplama ajanı, bu eğilimi birden fazla kaynaktan tehdit istihbaratının toplanmasını ve analizini otomatikleştirerek örneklendiriyor.
Öngörücü analiz yeteneklerine yatırım yapmak artık isteğe bağlı değil, güvenlik duruşlarını geliştirmek isteyen kuruluşlar için gereklidir.
Siber suçlular giderek daha sofistike teknikler kullandıkça, saldırıları gerçekleşmeden önce tahmin etme ve önleme yeteneği, esnek kuruluşları savunmasız olanlardan ayıracaktır.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!