“Yapay zeka yıkama” gibi terimlerin ana akım iş bilincine girmesiyle, yapay zeka etrafındaki abartı, teknolojinin gerçek uygulamaları ile boş vaatleri arasındaki farkı ayırt etmeyi zorlaştırıyor.
Somut iş faydaları arayışı tüm hızıyla devam ediyor ve siber güvenlikte olduğu kadar herhangi bir sektörde de, yapay zeka teknolojilerinin sadece bunun için konuşlandırılmasını, yapay zekanın gerçek bir fark yaratacağı kullanım durumlarını belirlemenin aksine ayırt etmek önemlidir. Yapay zekayı her sorunun çözümü olarak övmek suları bulandırır ve kaçırılan fırsatlara yol açabilir.
Ancak tehdit istihbaratı alanında, AI araçlarının siber güvenlik ekipleri için büyük bir vaat gösterdiği belirli yollar vardır, bunlara karanlık web tehditlerinin üzerini açmak da dahildir. Karanlık web, anonimlik vaadiyle bilinen ve siber suçluların kuruluşlara karşı saldırılarını organize edip planladığı son derece karmaşık bir alandır. Yapay zekanın karanlık web’den veri toplama, ona yapı uygulama ve nihayetinde kuruluşların güvenlik stratejilerini bilgilendirmek için kullanabilecekleri istihbarata dönüştürme konusunda bir rolü vardır.
Karanlık ağ, yapay zeka için mükemmel bir kullanım örneğidir
Karanlık web, yapılandırılmamış, farklı ve analizi zor verilerin klasik bir örneğini temsil eder. Forum tartışmalarından, pazar yeri listelerine ve fidye yazılımı grubu iletişimlerine kadar, genellikle çeşitli platformlara ve dillere dağılmış – karanlık web’i anlamak ve bu geniş, gelişen alanda gezinmek, deneyimli siber analistler için bile göz korkutucu olabilir.
Yapay zekanın en büyük kullanım alanı, doğal dil iletişimini verimli bir şekilde işleme, analiz etme ve yorumlama yeteneğidir. Yapay zeka algoritmaları, devasa veri kümelerindeki kalıpları, korelasyonları ve anormallikleri hızla belirleyerek siber güvenlik uzmanlarına eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayabilir. Bu yetenek yalnızca tehdit tespitinin hızını ve doğruluğunu artırmakla kalmaz, aynı zamanda kuruluşları karanlık web kaynaklı tehditlere karşı güvence altına almak için daha proaktif ve kapsamlı bir yaklaşım sağlar. Bu, siber öldürme zincirinin başlarında bir tehdidi tespit etmek ile saldırganın amacına ulaşmasının ardından bir tehdidi tespit etmek arasındaki farkın yüz binlerce dolar olabileceği bir ortamda hayati önem taşır.
Yapay zekanın dil engellerini aşmadaki rolü
Bu kullanım durumunu göstermenin harika bir yolu dil çevirisidir. Karanlık web, siber suçluların çeşitli dillerde faaliyet gösterdiği ve karmaşık ve karanlık web’e özgü argo kullandığı küresel bir alandır. Verilerimiz bize karanlık web’de kullanılan ilk 10 dilin İngilizce, Rusça, Almanca, Fransızca, İspanyolca, Bulgarca, Endonezyaca, Türkçe, İtalyanca, Felemenkçe ve standart Çince olduğunu gösteriyor. İngilizceden sonra karanlık web’de en çok kullanılan dil Rusça olup İngilizce olmayan dil içeriğinin %66’sını oluşturmaktadır.
Ancak bu genellikle ders kitabı Rusçası değildir. Tıpkı İngilizce konuşan hackerların kendi argo terimleri, kısaltmaları ve kod sözcükleri olduğu gibi, Rus meslektaşlarının da vardır. Tarihsel olarak, bu karanlık web’den istihbarat toplamak için bir zorluk yaratmıştır, çünkü güvenlik uzmanları potansiyel düşmanlar arasındaki bir konuşmayı yakaladığında, onu “çözmeleri” gerekir.
Geleneksel çeviri araçları, doğal olarak, Rus hacker’ların kullandığı argoyu doğru bir şekilde çevirmek için donatılmamıştır. Ancak, karanlık web’de kullanılan argo terimler konusunda bir model eğiterek, özel olarak oluşturulmuş yapay zeka destekli çeviri araçları bu çok dilli karmaşıklığı parçalamaya ve gizli tehditleri belirlemeye yardımcı olabilir.
Bu AI tabanlı yaklaşım, büyük miktarda içeriği kopyalayıp yapıştırma veya kötü çevrilmiş terimlerle karanlık web verilerinde arama yapma gibi manuel ve hataya açık süreçleri ortadan kaldırarak güvenlik ekiplerinin verimliliğini ve istihbaratın doğruluğunu iyileştirme potansiyeline de sahiptir. Dönüştürücüler gibi gelişmiş AI modelleri, yalnızca kelimesi kelimesine çevirmek yerine çevirilerin semantik anlamının daha iyi anlaşılmasını da sağlayabilir. Anlamı türetmek için bağlamı kullanarak AI, çeviri doğruluğunu iyileştirir ve analistlerin aksi takdirde gizli kalabilecek tehditleri yorumlamalarına olanak tanır.
Tehdidin doğasını anlamak
Yapay zekanın bir diğer potansiyel kullanım durumu, bir organizasyonla ilgili belirli tehditleri hızla tespit edip uyarmak ve istihbaratın önceliklendirilmesine yardımcı olmaktır. Bir yapay zekanın verilerde arayabileceği bir şey, bir aktörün saldırı planlayıp planlamadığını, tavsiye isteyip istemediğini, erişim veya araç satın almak veya satmak isteyip istemediğini değerlendirmektir. Bunların her biri, organizasyon için farklı bir risk seviyesini gösterir ve bu da güvenlik operasyonlarını bilgilendirebilir.
Örneğin, ilk erişim aracılarının gönderilerini, yani siber suçluların bir kuruluşun ağına erişim satmak için karanlık web’de yayınladıkları reklamları ele alalım. Bu tür gönderileri izlemek, bir insan analist için zaman alıcı ve manuel bir görevdir, çünkü karanlık web forumlarını gün be gün okumalarını ve çok fazla gürültünün arasından ilgili gönderileri tespit etmelerini gerektirir. Ancak bir yapay zeka modeli, ilk erişim aracısı gönderisinin temel bileşenlerini belirlemek ve çıkarmak ve olası hedefi belirlemek üzere eğitilebilir, bu da bu şirkete önceden uyarı sağlar ve güvenlik protokollerini gözden geçirmelerine, uyarı durumlarını yükseltmelerine ve erişim belirtilerini proaktif bir şekilde aramaya başlamalarına olanak tanır.
Yapay Zeka aracılığıyla tehdit istihbaratının artırılması
Yapay zeka siber güvenlikte her derde deva olmayacak, ancak büyük miktarda yapılandırılmamış verinin verimsizlik yarattığı alanlarda oynayabileceği bir rol var. Güvenlik ekiplerinin izlemesi gereken tehdit beslemeleri ve veri kaynakları giderek artıyor ve bu da ilgili istihbaratın çıkarılmasını giderek zorlaştırıyor. Yapay zeka, en ciddi tehditleri hızlı ve etkili bir şekilde bularak güvenlik analistlerine destek olabilir. Güvenlikte zaman kritik öneme sahiptir ve tehdit istihbaratını daha hızlı, daha doğru ve dolayısıyla daha eyleme geçirilebilir hale getirmenin gerçek bir gücü vardır.
Ayrıca, AI yenilikleri istihbarat toplamayı daha kolay ve daha az kaynak yoğun hale getirdiğinden, daha küçük siber güvenlik ekiplerinin, kuruluşlarına yönelik potansiyel tehditler için karanlık web’i aktif olarak izleme gibi daha karmaşık tehdit istihbaratı faaliyetleri üstlenmelerini sağlama olasılığı yüksektir. Daha fazla şirketin proaktif bir siber güvenlik duruşu benimsemesine olanak tanıyabilir. Teknolojik gelişmeler devam ettikçe, tehdit istihbaratına AI’nın entegrasyonu standart hale gelecektir. Abartının ötesine bakıldığında, AI proaktif karanlık web izlemeyi ana akıma getirmede önemli bir katalizör olduğunu kanıtlayabilir.