Yapay Zeka Tabanlı Siber Güvenlik

 Gelişen teknolojiler siber güvenliği riske atıyor. Güvenlik profesyonellerinin savunma stratejilerindeki yeni gelişmeler bile bir noktada başarısız oluyor. Ayrıca, hücum-savunma stratejileri ve yenilikleri hiç bitmeyen bir döngü içinde ilerlerken, siber saldırıların karmaşıklığı ve hacmi artmıştır. Yapay zekanın (AI) gücünü siber güvenlik ile birleştiren güvenlik uzmanları, savunmasız ağları ve verileri siber saldırganlardan korumak için ek kaynaklara sahiptir. Bu teknolojiyi uyguladıktan sonra anında içgörüler sağladı ve yanıt sürelerinin kısalmasını sağladı.

Yapay zeka teknikleri, gürültünün veya istenmeyen verilerin nasıl kaldırılacağını öğrenmek ve güvenlik uzmanlarının anormal etkinliği tespit etmek için siber ortamı anlamasını sağlamak için kullanılabilir. Yapay Zeka, siber tehditler tespit edildiğinde otomatik tekniklerle siber güvenlikten yararlanabilir. Yapay Zeka, büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve siber saldırıları azaltmak için mevcut sistemlerin ve yazılımların uygun bir şekilde geliştirilmesine izin verir. Benzer şekilde, siber güvenlik çözümleri için yapay zekanın uygulanması, kuruluşların mevcut siber tehditlerden korunmasına ve yeni kötü amaçlı yazılım türlerinin belirlenmesine yardımcı olacaktır. Ek olarak, yapay zeka tabanlı siber güvenlik sistemleri etkili güvenlik standartları sağlayabilir ve daha iyi önleme ve kurtarma stratejileri geliştirmeye yardımcı olabilir. Siber güvenlik için AI kullanımı, konumu veya ağ erişim ayrıcalıklarını değiştiren dinamik, gerçek zamanlı, küresel bir kimlik doğrulama çerçevesi oluşturmaya yardımcı olur.

Siber Güvenlik Çözümlerinde Hangi Tür Yapay Zeka Uygulamaları Kullanılıyor?

• Spam Filtresi Uygulamaları (spamassassin)
• Ağ İzinsiz Giriş Tespiti ve Önleme
• Dolandırıcılık tespiti
• Kredi puanlama ve sonraki en iyi teklifler
• Botnet Algılama
• Güvenli Kullanıcı Kimlik Doğrulaması
• Siber güvenlik Derecelendirmeleri
• Bilgisayar Korsanlığı Olayı Tahmini
• …

Bir yazılımı, kötü amaçlı yazılım mı yoksa yapay zeka ile normal bir yazılım mı tespit etmek mümkündür. Kötü amaçlı yazılım tespiti yapan bir yapay zeka uygulaması geliştirmek için yapılacak ilk şey bazı ayırt edici özellikleri belirlemektir. Bu özelliklere bazı zararsız yazılımlar ve bazı kötü amaçlı yazılımlara ek olarak, sistem eğitilir.

Bir yazılımın analizinde kullanılacak bazı özellikler şunlardır:

• Erişilen API'ler,
• Diskteki erişilen alanlar,
• Erişilen çevresel ürünlere (kamera, klavye vb.),
• Tüketilen işlemci gücü.
• Tüketilen bant genişliği.
• İnternet üzerinden iletilen veri miktarı.

Seçkin özellikler kullanılarak sistem kurulur. Sisteme bir test yazılımı verdiğinizde, bu ayırt edici özellikleri analiz ederek, yazılımın kötü amaçlı olup olmadığını tespit etmeye çalışır.

Günümüzün Siber Güvenliği ve Yapay Zeka ile Geleceği

Günümüzde kuruluşlar ağ güvenliklerine çok dikkat ediyor. Küçükten büyüğe her siber saldırının muazzam etkisinin farkındalar. Bu altyapıyı güvence altına almak için kuruluşlar birden çok savunma hattı kullanır. Bu çok katmanlı güvenlik sistemi genellikle ağ trafiğini kontrol edebilen ve filtreleyebilen en uygun güvenlik duvarı ile başlar. Bu katmandan sonra, ikinci savunma hattı antivirüs (AV) yazılımından oluşur. Bu AV araçları, kötü amaçlı kodları ve dosyaları bulmak ve ortadan kaldırmak için sistemi tarar. Bu iki savunma hattıyla kuruluşlar, felaket kurtarma planının bir parçası olarak düzenli olarak yedeklemeler gerçekleştirir. Şimdilik güvenlik duvarı politikaları oluşturmak, yedeklemeleri yönetmek ve bu tür birçok görev bir profesyonel gerektirir. Ancak AI(yapay zeka) geleneksel yaklaşımı değiştirecektir.

• Kuruluşlar, gelişmiş araçlar kullanarak güvenlik olaylarını izleyebilecek ve bunlara müdahale edebilecektir.
• Yeni nesil güvenlik duvarları, ağ paketlerinde bir model bulabilen ve bir tehdit olarak işaretlendiğinde bunları otomatik olarak engelleyebilen yerleşik makine öğrenimi teknolojisine sahip olacak.
• Tahmin edilebileceği gibi, yapay zekanın doğal dil yetenekleri, siber saldırıların ortaya çıkışını anlamak için kullanılacaktır. Bu teori, internet üzerinden veri taranarak uygulamaya konulabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi (ML) ile Geliştirilmiş Siber Güvenlik

Gizleme, polimorfizm(çok biçimlilik) ve diğerleri gibi karmaşık bilgisayar korsanlığı teknikleri, kötü niyetli programları tespit etmeyi gerçek bir zorluk haline getirir. Ayrıca alana özgü iş gücü sıkıntısı çeken siber güvenlik uzmanları (mühendisleri) bir başka sorundur. Yapay zekanın siber güvenliğe adım atmasıyla, uzmanlar ve araştırmacılar, sofistike siber saldırıları minimum insan müdahalesi ile belirlemek ve bunlara karşı koymak için potansiyelini kullanmaya çalışıyor. Bir AI alt kümesi olan AI ağları ve makine öğrenimi, güvenlik uzmanlarının yeni saldırı vektörleri hakkında bilgi edinmesini sağladı.

Siber güvenlikte makine öğrenimi , algoritmaların salt bir uygulamasından çok daha fazlasıdır. Siber tehditleri daha iyi analiz etmek ve güvenlik olaylarına yanıt vermek için kullanılabilir. Makine öğreniminin birkaç önemli faydası daha vardır:

• Kötü amaçlı etkinlikleri tespit eder ve siber saldırıları durdurur
• Siber tehditler için mobil uç noktaları analiz eder. (Google zaten bunun için makine öğrenimini kullanıyor.)
• Kötü niyetli saldırı tespitinden uç nokta korumasına kadar insan analizini iyileştirir
• Sıradan güvenlik görevlerini otomatikleştirmede kullanır
• Zero Day (Sıfır Gün) güvenlik açığı yok veya tamamen AI ile yok edilecektir.

Yapay zeka , kuruluşların güvenlik altyapısını güçlendirmek için zaten benimsenmiştir. Yapay zeka destekli çözümlerin siber güvenliği önemli ölçüde iyileştirdiği çok sayıda gerçek hayat örneği vardır.

• Gmail, günde 100 milyon spam'ı engellemek için makine öğrenimini kullanır . E-postaları filtrelemek ve spam içermeyen bir ortamı verimli bir şekilde sunmak için bir sistem geliştirdi.
• IBM'in Watson bilişsel eğitimi, siber tehditleri ve diğer siber güvenlik çözümlerini tespit etmek için makine öğrenimini kullanır.
• Google, Cloud Video Intelligence platformunda Deep Learning AI kullanıyor . Bu platformda, sunucuda depolanan videolar içeriği ve bağlamına göre analiz edilir. AI algoritmaları, şüpheli bir şey bulunduğunda güvenlik uyarıları gönderir.
• Balbix platformu, BT altyapısını veri ve güvenlik ihlallerine karşı korumak için yapay zeka destekli risk tahminleri kullanır.

Yakın zamanda yapay zeka destekli sistemler siber güvenlik çözümlerinin ayrılmaz bir parçası olacaktır. Ayrıca siber suçlular tarafından kuruluşlara zarar vermek için de kullanılacaktır. Yapay zekayı otomatik programları kullanarak gelişmiş tehditlere duyarlı hale getirecektir. Diğer herhangi bir siber güvenlik çözümü gibi AI da% 100 kusursuz değildir. Siber saldırıları sınırlama ve sıradan rutin görevleri otomatikleştirme yeteneğine sahip iki ucu keskin bir kılıçtır ve büyük bir avantajdır. Otomasyon dalgası günlük görevleri üstlenirken, aynı teknoloji daha az insan hatası ve ihmal olasılığını artıracaktır.