Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi ile Veri Güvenliği Nasıl Sağlanır?

Siber güvenlik, dijital çağda giderek karmaşıklaşan tehditlerle savaşmayı mümkün kılar. Bu mücadelede bilişim altyapısını destekleyen bazı teknolojiler bulunur. Söz konusu teknolojiler arasındaki yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (MI), siber risklere karşı yenilikçi çözümler sunar. İzleme, denetim, tehdit algılama ve uyarı sistemlerini kapsayan gelişmiş bir savunma altyapısı oluşturur. Örneğin siber güvenlik ve yapay zekâ iş birliği sayesinde büyük veri kümeleri kısa sürede analiz edilebilir, böylece olası ataklar hızlıca belirlenebilir. Yazının devamında daha pek çok avantajı beraberinde getiren siber güvenlikte makine öğrenimi ve yapay zekâ konusunu ele aldık.

Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Nedir?

Yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi teknolojiler, her geçen gün değişen siber güvenlik ihtiyaçlarına yanıt verir. Yapay zekâ (AI), sistemlere insana özgü yetenekleri kazandıran ve topladığı bilgilerle otomatik olarak kendisini geliştiren teknolojilerin genel adıdır. AI tabanlı sistemlerin hedefleri arasında problem çözme, öğrenme, algılama, dil anlama, konuşma, tanıma ve karar verme gibi karmaşık görevler bulunur. Bu amaçlara ulaşmak için makine öğrenimi, derin algılama ve doğal dil işleme gibi yöntemlerden yararlanılır.

Makine öğrenimi ise (ML) sistemlerin belirli görevleri yerine getirme yeteneklerinin veri analizi ve deneyimle geliştirilmesine odaklanır. Ml algoritmalarının mantığı, sistemlerin büyük veri setleri üzerinden öğrenmesine ve gelecekteki girdileri analiz ederek doğru çıkarımlarda bulunmasına dayanır. Özetle bilgisayar sistemleri; verileri işlemek, tanımlamak ve kullanmak için makine öğrenimi algoritmalarından faydalanır.

Siber güvenlikte deep learning yani derin öğrenme teknolojileri de kullanılır. Deep learning, makine öğrenimi teknolojisi kapsamında olsa da bazı özgün yönleriyle ayrı bir yere konumlandırılır. Derin öğrenmede (DL) sistemler, kararlarını önceki şablonlara göre ve mevcut bilgilerini optimize ederek belirler. Bu yapay zekâ alt dalı; cihazlara görüntü, metin ya da ses biçimindeki girdileri filtrelemeyi ve sınıflandırmayı öğretir. 

Siber Saldırılarda Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır?

Siber güvenlikte makine öğrenimi ve yapay zekâ kullanımı, şirketlerin geçmişteki saldırı verilerini yorumlama yeteneğini geliştirir. Aynı zamanda gelecekte meydana gelebilecek atakları tahmin edebilme konusunda da kapsamlı analizler sunar. Yani siber güvenlik ve yapay zekâ, bir araya geldiğinde tehditleri saptayarak hızlıca kontrol altına alabilen tam teçhizatlı güvenlik sistemleri oluşturur. 

Öte yandan, siber saldırılarda da yapay zekâ kullanılır. Yapay zekâ (AI) aracılığıyla yapılan atakların amacı, genellikle bir hedef sisteme zarar vermek ya da bilişim altyapısının güvenliğini zayıflatmaktır. Örneğin siber saldırganlar, söz konusu teknoloji üzerinden bir şirketin veri tabanına ya da sistemlerine erişerek bunları işlevsiz duruma getirebilir. Bu teknolojinin beraberinde getirdiği tehditler arasında otomatik saldırılar, kimlik avı ve deepfake atakları öne çıkar.

Kimlik Avı Saldırıları

Bireyleri ve kurumları hedef alan kimlik avı saldırıları, siber güvenlik tehditlerinin başında gelir. Geleneksel kimlik avı sistemleri; phishing gibi dolandırıcılık yöntemlerini içeren e-postaları tespit etme, filtreleme ve kara listeye alma prensibiyle çalışır. Fakat bu yöntemler, yalnızca bilinen saldırılarda etkili olabilir. Yeni teknolojilerle geliştirilen kimlik avı atakları karşısında ise yetersiz kalabilir. Örneğin yapay zekâ, yerine geçilen şirkete ilişkin bilgileri içeren ve hedef kullanıcıları verilerini paylaşmaya ikna eden bir dille oluşturulan e-postalar hazırlayabilir. Ayrıca taklit edilmiş sesler, görüntüler ve web siteleri aracılığıyla kişileri ya da kurumları bilgilerini aktarmaya yönlendirebilir.

Otomatik Saldırılar

Siber saldırılar ve yapay zekâ arasındaki güçlü ilişki, bu süreci kötü niyetli kullanıcılar açısından daha kolay hâle getirir. Zira bu teknoloji, saldırganların otomatize sistemler kurarak hedef sistemleri kolayca taramasına ve zafiyetleri fazla çaba sarf etmeden keşfetmesine neden olur. Yani hedef sistemlere yönelik eş zamanlı ve koordineli saldırılar düzenleme kapasitesi sunar. Ayrıca atak sırasında karşılaşılan engelleri analiz ederek adaptasyon yeteneğini artırır. Özetle yapay zekâ ile veri analizi, kötü amaçlarla kullanıldığında bilişim altyapısı güvenliği açısından son derece tehlikeli bir hâl alabilir. 

Deepfake Saldırıları

Deepfake; ikna edici sahte görüntüler, sesler ve videolar oluşturmak için kullanılabilecek bir yapay zeka (AI) yöntemidir. "Deepfake" araçları, derin öğrenme teknolojisini sahte görüntüler ya da sesler ile birleştirir. Sonuç olarak gerçekliği bulunmayan kişiler ve olaylar meydana getirir. Deepfake saldırıları, sosyal mühendislik açısından büyük bir tehdit yaratır. Saldırganlar, bu teknolojiyi kullanarak hedef kişilerin ağız hareketleri, ifadeleri ve jestleri üzerinden sahte görüntüler oluşturabilir. Sahte içerikler aracılığıyla kişileri manipüle edebilir, maddi ve manevi zarara uğratabilir.

Siber Güvenlikte Yapay Zekâ ve Makine Öğreniminin Kullanım Alanları Nelerdir?

Siber güvenlikte yapay zekâ uygulamalarına ve makine öğrenimi çözümlerine her geçen gün daha fazla yer verilir. Zira Ml, AI ve siber güvenlik arasındaki ilişki, zafiyetlerin tespitinden alınan önlemlerin belirli periyotlarda kontrol edilmesine kadar farklı adımları içerir. Böylelikle zararlı yazılımların tespiti, kimlik avı saldırılarının belirlenmesi, ağ ve uç nokta trafik güvenliğinin sağlanması mümkün olur. 

Zararlı Yazılımların Belirlenmesi

Geleneksel antivirüs programları, genellikle imza tabanlı algılama sistemlerini kullanarak kötü amaçlı yazılımları tespit eder. Fakat yapay zekâ gibi teknolojilerle geliştirilmiş zararlı yazılımları belirlemekte yetersiz kalabilir. Bu tür yazılımlar, imza tabanlı tespit sistemlerini aşmak için adaptasyon yeteneğini kullanır. Siber güvenlik ve yapay zekâ kullanımı; davranış analizi gibi teknikler aracılığıyla kendisini geliştirir. Bu gelişim, kötü amaçlı yazılımların sürekli olarak değişen doğasına karşı etkili bir koruma sağlar. Örneğin siber güvenlikte makine öğrenimi algoritmaları, büyük veri setlerindeki karmaşık desenleri analiz ederek insanların ya da antivirüs programlarının algılamakta zorlandığı anormallikleri belirleyebilir.

Makine Öğrenimi ile Kimlik Avı Tespiti

Siber güvenlikte makine öğrenimi, kimlik avı tespitinde kullanılarak bireylerin ve kurumların uğrayacağı zararları önleyebilir. Saldırıları tanımlayan dil kalıpları, sahte bağlantılar ve bilgi talepleri gibi unsurları analiz ederek tehdit işaretlerini belirler. Makine öğrenimi ve siber güvenlik iş birliğinde kimlik avı e-postalarının içeriği detaylıca analiz edilir. Özetle, siber güvenlikte makine öğrenimi hem bilinen saldırı tekniklerinin hem de yeni teknolojilerle harmanlanan belirlenmesi zor atakların daha kolay tespit edilmesini sağlar.

Davranış Analizi

Kullanıcı Davranış Analitiği (User and Entity Behavior Analytics - UEBA), siber güvenlik ve yapay zekâ alanında önemli bir konsepttir. Örneğin kurum içi tehditleri tespit etme konusunda önemli bir rol oynar. Bu alanda kullanılan deep learning teknolojisi, şüpheli trafik hareketleriyle normal işlemleri birbirinden ayırmaya yardımcı olur. Derin öğrenme yeteneğini içeren UEBA çözümleri, kurumdaki olağan davranış kalıplarını öğrenerek herhangi bir sapma veya anormallik olduğunda hızlıca tespit eder. 

Veri Analizi

Veri güvenliği ve yapay zekâ, birbiriyle sıkı sıkıya bağlı iki kavramdır. Zira veri analizleri, yapay zekâ ile siber güvenlik sağlamanın temelini oluşturur. Bu teknoloji; büyük veri setlerini inceleyerek anormal aktiviteleri tanımlar ve zararlı yazılımları belirler. Yani yapay zekâ; davranış analizi, desen tanıma ve öğrenme kapasitesi sayesinde siber güvenlik uzmanlarına daha güçlü bir savunma mekanizması sunar. Böylece kurumlar, daha proaktif bir güvenlik stratejisi benimseyerek veri güvenliğini artırabilir.

Ağ Trafik Güvenliği

Yapay zekâ algoritmaları, şirket ağlarının güvenliğini sağlamak ve siber tehditlere karşı önlem almak konusunda önemli rol oynar. Şüpheli etkinlikleri izlemek, olağan dışı trafik akışlarını tespit etmek ve ağda yetkisi olmayan cihazları belirlemek gibi geliştirilebilir özelliklere sahiptir. Bu sistemler, verileri analiz ederek tipik ağ davranışlarını anlamak için desen tanıma ve makine öğrenimi kullanır. Siber güvenlikte makine öğrenimi teknolojisini kullanmak, ağdaki anormal durumları belirleme ve yetkisiz erişimlere hızlıca müdahale etme şansı verir.

Uç Nokta Güvenliği

Uç nokta güvenliği, cihazları siber tehditlere karşı koruyan bir alandır. Bu alandaki teknolojiler; bilgi hırsızlığı, kötü amaçlı yazılımlar, kimlik avı saldırıları gibi risklere karşı koruma sağlamak üzere tasarlanmıştır. Siber güvenlik ve yapay zekâ birlikteliği, uç nokta güvenliğini destekler. AI tabanlı çözümler, uç nokta cihazlarının davranışlarını analiz ederek potansiyel tehditleri belirlemek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Örneğin; dosya taramalarında şüpheli bir durum tespit edildiğinde ilgili belgeler karantinaya alınabilir ve siber güvenlik ekibine bildirilebilir.

Siber Güvenlikte Yapay Zekâ Kullanmanın Sunduğu Avantajlar Nelerdir?

Yapay zekâ, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde analiz edebilir. Bu sayede anormal aktiviteleri ve potansiyel tehditleri hemen belirler. Siber güvenlikte makine öğrenimi, otomatik tepki yetenekleri aracılığıyla tehditleri algılar algılamaz otomatik önlemler alma fırsatı tanır.

Yapay zekâ teknolojileri, yeni tehdit modellerini sürekli olarak öğrenerek güvenlik önlemlerini bu risklere göre adapte edebilir. Yani siber güvenlik ve yapay zekâ iş birliği, kurumların bilişim altyapısını güncel tehditlere karşı daha hazırlıklı hâle getirir.

Etkili Analiz ile Verimliliği Artırır

Siber güvenlik ve yapay zekâ birlikteliği, rutin görevleri otomatikleştirme yeteneği kazandırır. Bu otomatizasyon sayesinde daha karmaşık ve stratejik görevlere odaklanmak mümkün olur. Örneğin siber güvenlik ekipleri, tehdit istihbaratı toplama ya da yeni güvenlik açıkları üzerinde çalışma gibi daha özelleşmiş alanlara yönelebilir. Böylece kurumlar, insan kaynağını etkili bir şekilde kullanabilir ve güvenlik stratejilerini verimli hâle getirebilir.

Gerçek Zamanlı Tehditleri Tespit Eder

Siber güvenlikte makine öğrenimi algoritmaları, bilinmeyen ve gelişen tehditleri gerçek zamanlı olarak belirlemeyi sağlar. Böylelikle siber saldırılara karşı proaktif bir savunma mekanizması oluşturulur. Aynı zamanda anormal davranışları tanımlama ve gerçek zamanlı tepki verme yetenekleri sayesinde siber güvenlik ekibine hızlı uyarılar gönderir. Bu da kurumların tehditlere daha hızlı ve etkili bir şekilde yanıt vermesini sağlar.

Yüksek Doğruluk Oranı Sağlar

Siber güvenlik ve yapay zekâ çözümleri, insanlar tarafından algılanması zor olabilecek karmaşık ve kötü niyetli tehditleri tespit etme konusunda üstün bir yetenek sergiler. Gelişmiş doğruluk özellikleri sayesinde karmaşık siber saldırıların ve sistemlerdeki anormalliklerin kesin olarak belirlenebilmesi sağlar. Bu yetenek, sahte ya da hatalı tehdit algılama oranlarını azaltarak güvenlik ekiplerinin gerçek risklere daha etkili bir şekilde odaklanmasına olanak tanır.

Kurumsal Siber Güvenliği Sağlayarak Verilerinizi ve İtibarınızı Koruyun

Siber saldırı ve yapay zekâ arasında iki yönlü bir ilişki bulunur. Kötü niyetli kişilere hizmet eden teknoloji maddi ve manevi zararlara yol açarken; siber güvenlikte kullanılan yapay zekâ olanakları bilişim altyapılarını güçlendirir. Bilişim altyapınızı güçlendirerek kurumsal siber güvenliğinizi artırmak için inventiv’den de destek alabilirsiniz. TSE onaylı sızma testi firması inventiv, Securvent hizmeti kapsamında sistemlerinizdeki güvenlik zafiyetlerini belirlemenize ve gidermenize yardımcı olur. Verilerinizi ve itibarınızı koruyan bu hizmetten faydalanmak için vakit kaybetmeden inventiv ile tanışabilirsiniz.