2023 yılında siber saldırılar ilgi görmeye devam ediyor. Bekleme süreleri kısaldıkça siber suç oranları daha hızlı artıyor ve bu da siber saldırı girişimlerinin daha sık görülmesine yol açıyor. Ancak büyük ve küçük ölçekli şirketler, genişletilmiş siber güvenlik yetenekleriyle daha yüksek koruyucu önlemler almayı tercih ederek mücadele ediyor.
Örneğin Google yakın zamanda Google’ın dijital çalışma alanlarını korumak için sıfır güven güvenlikli erişim kısıtlamalarını, dijital egemenliği ve tehdit savunmasını kullanan yapay zeka destekli siber kontrollere geçti. Yapay zeka, operasyonel teknoloji (OT) sistemi tehditlerine karşı da önemli bir bileşen haline geldi.
Tek seferde büyük miktarlarda veriyi analiz etmeye yönelik gelişmiş kapasiteler ve geniş bir güvenlik sistemindeki potansiyel tehditleri ve zayıf noktaları belirlemeye yönelik gelişmiş tahmin yetenekleriyle yapay zeka ve makine öğrenimi, siber altyapıları gelecekte korumak için değerli araçlardır.
Bu yazıda, hayati dijital sistemleri korumak için sürekli çalışan yapay zeka destekli bulut güvenliği bilgi ve olay yönetimi (SIEM) çözümlerinin devrim niteliğindeki potansiyeline göz atacağız.
Bulut SIEM nasıl çalışır?
SIEM, siber tehditlerin tespit edilmesi ve tam kapsamlı siber saldırılara dönüşmesini engellemeyi amaçlayan bir güvenlik çözümünü ifade eder. SIEM, kuruluşların olası güvenlik açıklarını ve zayıf noktaları analiz etmesine olanak tanıyarak kuruluşlara bu güvenlik aksaklıklarını başarılı, yıkıcı siber saldırılarla sonuçlanmadan önce giderme fırsatı sunar.
SIEM çözümleri, siber güvenliğe olası bir tehdit oluşturabilecek olağandışı kullanıcı davranışlarını belirlemek için kullanıcı erişimini izleyerek çalışır. SIEM, sistem izleme ve analizini gerçek zamanlı olarak gerçekleştirmek için günlük yönetimi araçlarını kullanıyordu. “SIEM” terimi, 2005 yılında Gartner tarafından güvenlik bilgi yönetimi (SIM) ve güvenlik olay yönetimi (SEM) uygulamalarının bir kombinasyonunu ifade etmek üzere icat edildi.
Günümüzde SIEM, ileri düzeyde güvenlik kapsamı ve gerçek zamanlı tehdit analizi sağlamak için en son teknolojileri birleştirerek giderek daha karmaşık hale geldi. Bulut SIEM, harici bir cihazda bulunan bir yazılımdan ziyade, bir kuruluşun sistemleri için kapsamlı güvenlik kapsamı sağlayan, bulut tabanlı bir güvenlik platformudur.
Bulut tabanlı SIEM güvenlik çözümleri, güvenlik risklerinin hatalı pozitif tespitini önleyerek gelişmiş tehdit tanımlama yetenekleri sağlar. Bir kuruluşun ihtiyaçlarına göre ölçeği artırılabilen veya azaltılabilen log analitiği izlemeyi kullanırlar. Bulut SIEM platformları, güvenlik operasyonları merkezi (SOC) eylemlerinin basitleştirilmiş bir versiyonunu sunarak platformlar arası entegre izleme yetenekleri ve gelişmiş güvenlik izleme ve makine öğrenimi algoritmasına dayalı analizin otomasyonunu sağlar.
Makine öğrenimi algoritmaları siber tehditlere gerçek zamanlı olarak nasıl yanıt verir?
Bulut tabanlı SIEM, çoğu zaman diğer siber güvenlik platformlarıyla birlikte çoğu çağdaş güvenlik sisteminin temel bir bileşeni haline geldi. Cloud SIEM, gelişmiş güvenlik kapsamı ve güncel siber güvenlik tehdit tespiti ve yanıtları sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimini birleştiren en son devrim niteliğindeki teknolojilere dayanır.
Sürekli izleme yetenekleri
Bulut SIEM protokollerinde, makine öğrenimi algoritmaları günün her saati çalışarak potansiyel siber tehditleri tanımlamak için ağ verilerini ve kullanıcı davranışını sürekli olarak izler. İnsan güvenliği ekiplerinin yanlışlıkla belirli risk göstergelerini gözden kaçırabileceği durumlarda, yapay zeka algoritmaları sürekli izlemeyi devreye sokarak, şüpheli bir olayın veya kullanıcı davranışının, tabiri caizse, gözden kaçması ihtimalini oldukça düşük hale getirir.
Geniş veri işleme kapasitesi
Yapay zeka algoritmaları, büyük miktarlardaki verileri neredeyse anında değerlendirecek şekilde programlanabilir; bu da, potansiyel siber tehditlere karşı gerçek zamanlı olarak bilgi sahibi olma konusunda muazzam bir avantaj sağlar.
SIEM platformundaki yapay zeka makine öğrenimi algoritmaları, herhangi bir anormalliğin olası bir tehdide, kurumsal güvenlik politikalarının ihlaline veya başka bir güvenlik olayına işaret edip etmediğini değerlendirebilmek için bulut günlük verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edebilir.
Kimlik avını önleme
Bulut SIEM platformlarında yapay zeka modelleri, güvenliği ihlal edilmiş bağlantıları ve ekleri belirlemek için e-postalar ve mesajlar da dahil olmak üzere yazılı iletişim içeriğini analiz ederek kimlik avı girişimlerini özel olarak arayabilir. Yapay zeka modelleri, kimlik avı girişiminin nerede olabileceğini değerlendirmek için kullanıcı davranış kalıplarını analiz edebilir ve ilgili güvenlik ekibi üyelerini gerektiğinde müdahale etmeleri konusunda uyarabilir.
Bu, günümüzde tüm kuruluşlarda siber güvenlik önlemenin önemli bir yönüdür. Bazı kaynaklara göre günümüzde siber saldırı girişimlerinin şaşırtıcı bir şekilde %98’inden sosyal mühendislik saldırıları sorumludur. Dolayısıyla yapay zekanın model tanımlama yetenekleri, maliyetli ve zarar verici güvenlik veya veri ihlalleriyle sonuçlanabilecek kimlik avı ve sosyal mühendislik saldırı girişimlerini önlemede paha biçilmez bir kaynaktır.
Güvenlik uyumluluğu protokollerini güncelleme
Programlanmış normlara, kurallara ve davranış kurallarına göre kalıpları tanıma ve tanımlamaya yönelik gelişmiş kapasitesiyle yapay zeka, aynı zamanda belirli bir kuruluşun tüm güvenlik protokollerinin ve prosedürlerinin güncel güvenlik kuralları ve düzenlemeleriyle uyumlu olmasını da sağlayabilir.
Yapay zeka araçları, uyumlulukla ilgili sorunları tespit edebilir ve kuruluş genelindeki uyumlu olmayan etkinlikleri ortaya çıkaran raporlar üretebilir, böylece güvenlik protokollerinin ve etkinliklerinin mevcut güvenlik standartlarına uygun kalmasını sağlayabilir.
Bir kuruluşun güvenliği, daha sonra, nüfuz edilmesi ve kopyalanması daha zor olan, güvenli şifrelenmiş dijital imzalar yoluyla belgeleri şifreleme yeteneğine sahip güvenli PDF araçlarının kullanılması gibi basit ama yine de son derece etkili önlemlerle güçlendirilebilir. Bu anahtar, olası siber ihlallerin etkilerini azaltmaya ve bir kuruluşun dahili verilerini güvende tutmaya yardımcı olabilir.
Tarihsel siber saldırı modellerini temel alma
Yapay zeka, şüpheli davranış kalıpları ve olağandışı kullanıcı etkinliklerine ilişkin temel bir bilgi tabanı oluşturmak için geçmiş güvenlik ihlali modellerini kullanır; böylece yapay zeka modellerinin daha karmaşık güvenlik yanıtları oluşturmasına, ihlal azaltma prosedürü önerileri oluşturmasına ve zaman geçtikçe ve daha fazla veri toplandıkça olayların önlenmesine olanak tanır.
SIEM platformlarındaki yapay zeka algoritmaları, çeşitli kaynaklardan gelen güvenlik olayı raporlarına erişir ve bu verileri, ayrı olaylardan veya kuruluşlardan kaynaklanan olası birbirine bağlı güvenlik olaylarına daha kapsamlı bir genel bakış sağlamak için birleştirir.
Yapay zeka destekli tehdit istihbaratı, güvenlik ekibinin verimliliğini artırıyor
Gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi ile desteklenen tehdit istihbaratı yazılımı, insan güvenlik ekiplerine kuruluşun güvenlik protokollerinde proaktif ayarlamalar yapma gücü verir.
Gelişmiş güvenlik önerileri
Büyük miktarlarda veriyi hızlı bir şekilde işleme ve birbirine bağlı platformlar ile olaylar arasındaki karmaşık kalıpları tespit etme ve tanıma becerisine sahip olan yapay zeka tehdit istihbaratı, güvenlik ekiplerine gelişmiş öneriler ve uyarılar sunarak güvenlik ekiplerine gerekli önleyici tedbirleri almaları için etkili temel uyarı sağlayabilir. hareketler.
Kullanıcı ve varlık davranışı analizlerini izleme
Diğer güvenlik sistemleri, yetkili kullanıcı oturum açma işlemlerini ikna edici bir şekilde taklit eden yetkisiz ağ oturum açma girişimlerini kabul etme konusunda kandırılabilse de, SIEM sistemlerindeki yapay zeka modelleri, anormal davranış kalıplarını veya normal yetkili kullanıcılar tarafından yapılan alışılmadık eylemleri izlemek ve tanımlamak için kullanıcı ve varlık davranışı analitiğini (UEBA) kullanır.
Kullanıcı davranışını analiz etmek için daha kapsamlı bir yaklaşım sağlayan UEBA, kullanıcı davranışını değerlendirmek için daha bütünsel bir yaklaşım benimseyerek kurnaz saldırganların normal güvenlik protokollerini atlatmasını engeller.
Uygulanabilir bilgiler
Gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi araçlarıyla güvenlik ekipleri, eyleme geçirilebilir değerli bilgilerle donanmış olup ekiplerin olası siber tehditlere karşı önlem almasına ve özel verileri ve bulut tabanlı varlıkları korumaya devam etmesine olanak tanır.
Güvenlik ekipleri arasında işbirliği
Farklı kuruluşlardaki güvenlik ekipleri tehdit öngörüleri, güvenlik olayları, güncel güvenlik ihlali göstergeleri (IOC’ler) ve ortak bir bilgi veritabanına katkıda bulunduğundan, SIEM platformlarındaki yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, güvenlik ekipleri arasında işbirliğini teşvik etmek için kullanılabilir. İlgili tüm tarafların yararına olabilecek devam eden siber suç soruşturmaları.
Bu birbirine bağlı veri kümeleri, SIEM platformunda, güvenlik ekiplerinin belirli bir siber saldırının gerekli ayrıntılarını hızlı bir şekilde okumasına yardımcı olabilecek analiz katmanları sağlayan, kolayca gezinilebilen görselleştirmelerle sunulur. Bu gelişmiş görselleştirme araçları, güvenlik ekiplerinin kullanabileceği daha verimli bir harita oluşturmak için çeşitli saldırı vektörleri katmanlarını, verileri ve karmaşık davranış kalıplarını birleştirerek karmaşık, birbirine bağlı siber saldırı ağlarını basitleştirmeye yardımcı olur.
Son düşünceler
Verileri ve kullanıcı davranışını sürekli olarak izlemeye, geniş veri kümelerindeki kalıpları anında analiz edip değerlendirmeye ve ileri düzey güvenlik protokolü önerileri ve eyleme dönüştürülebilir bilgiler sağlamaya yönelik son teknoloji yetenekleriyle yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri, günümüzün güvenlik ekipleri için önemli bir kaynak sağlıyor.
Birbirine bağlı SIEM bulut platformları aracılığıyla değerli verileri toplamak ve önceki siber saldırı modellerini geliştirmek, tüm kuruluşlar genelinde geniş ve kapsamlı bir güvenlik haritası oluşturmanın önemli bir parçasıdır; güvenlik ekiplerinin kurumlar ve kuruluşlar arasında işbirliği yaparak bilgi tabanlarını ve olay müdahale prosedürlerini geliştirmelerine olanak tanır. AI tarafından toplanan bilgilerin karmaşık ve paylaşılan bir veritabanına katkıda bulunması.
Benzeri görülmemiş hız ve muazzam bilgi işlem yetenekleri, günümüzün güvenlik ekiplerinin geliştirme aşamasındaki en son siber güvenlik saldırılarının önünde kalmasına, tüm güvenlik ortamındaki boşlukları veya güvenlik açıklarını etkin bir şekilde tespit edip düzeltmesine olanak tanırken aynı zamanda kullanıcı davranışı, potansiyel şüpheli etkinlik, ve tüm kurumsal sistemlerde ve dijital ortamlarda yetkisiz oturum açma girişimleri.