Siber Güvenlikte Yapay Zeka: Nasıl Çalışır?

Makine derin öğrenmesi ve veri madenciliği ile yapay zeka (AI) ve CPU simgesine elle dokunarak başka bir modern bilgisayar teknolojileri kullanıcı arabirimi.

Siber savunucular ve saldırganlar arasında hiç bitmeyen bir savaş vardır ve bu, güvenlik ürünleri için de geçerlidir: Bir güvenlik satıcısı en son tehdidi hafifletmek için bir yol geliştirir geliştirmez, saldırganlar bunun etrafında bir yol veya yeni bir tehdit bulmakla meşguldür. yerini almak için.

İşletmeleri ve bireyleri dolandırıcılardan , kötü amaçlı yazılımlardan ve veri hırsızlığından koruma çabalarında avantaj elde etmeye çalışmak için birçok siber güvenlik şirketi, cephaneliklerinde potansiyel olarak yararlı bir silah olarak yapay zekaya (AI) ve makine öğrenimine (ML) yöneldi.

Yapay zekayı siber güvenlik bağlamında kullanmanın bazı faydaları vardır. Savunma önlemlerini güçlendirebilir ve yanıt sürelerini hızlandırabilir, ancak mükemmel bir çözüm değildir. Yapay zeka, özellikle tehditleri belirleme ve hafifletme söz konusu olduğunda insan zekasının yerini alamaz, ancak doğru bağlamlarda, doğru ekiple yardımcı olabilir.

AI Şu Anda Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılıyor?

Öngörü yeteneklerini geliştirmeye çalışan SIEM çözümleri veya tehdit algılama sürecini otomatikleştirmeye çalışan tehdit istihbaratı yazılımları olsun , dünyanın dört bir yanındaki işletmeler yapay zekayı siber güvenlik geleceklerinin kritik bir parçası olarak görüyor.

AI genel olarak şu anda revaçta, ancak siber güvenlikteki kullanımının önümüzdeki yıllarda patlaması bekleniyor. Bir Statista raporu , “Siber Güvenlikte Yapay Zeka” pazarının 2020’de 10,5 milyar dolardan 2026’da 46,3 milyar dolara çıkmasını ve bu süreçte 200 milyar dolara yaklaşan siber güvenlik ürünleri pazarından giderek daha büyük bir pay almasını bekliyor.

İşte şirketlerin yapay zeka ve makine öğreniminin siber güvenlik şirketlerine siber suçlu rekabetinde avantaj sağlamak için neler yapabileceğini düşündüklerine dair bazı örnekler:

Tehditleri Daha Hızlı Değerlendirme: Dijital dönüşüm iş dünyasını ele geçirirken, güvenlik ekipleri benzeri görülmemiş miktarda veriyi işlemek ve korumakla görevlendiriliyor ve uyarıların hacmi çok büyük. Yapay zeka, uyarı yorgunluğundan kaçınırken bu verileri elemeyi ve potansiyel tehditleri daha verimli bir şekilde tanımlamayı mümkün kılar. IBM’in QRadar SIEM çözümü , tehdit algılama görevlerinde makine öğreniminden bu şekilde yararlanır.

Savunma Önlemlerini Otomatikleştirme: Güvenlik düzenleme, otomasyon ve müdahale (SOAR) araçları, 2017’de ilk kez tanıtıldıklarından bu yana siber güvenlik stratejileri arasında popülerlik kazandı. Bunun nedeni, kısmen SOAR’ın güvenlik tehditlerine karşı harekete geçmek için gereken insan müdahalesini azaltma, yapay zekanın sunabileceğinden daha yaratıcı düşünmeyi gerektiren sorunlarla uğraşmak için insan uzmanların zamanını artırıyor.

Daha Düşük İnsan Hatası İhtimali: Herhangi bir siber güvenlik sisteminin kritik zayıf noktalarından biri insan unsurudur. Ne kadar iyi planlarsanız yapın, teknolojiniz ne kadar etkili olursa olsun, ağınızı fidye yazılımlarına ve diğer siber güvenlik tehditlerine karşı savunmasız bırakmak için bir veya iki kişinin hata yapması yeterlidir . Siber güvenlik şirketleri, çözümlerini mümkün olduğu kadar otomatikleştirerek, siber felakete yol açan insan hatası olasılığını azaltmayı umuyor.

Kimlik Avı Tespiti: Kimlik avı , bilgisayar korsanlarının ağınıza sızmak için sahip olduğu en etkili tekniklerden biridir. E-posta güvenlik araçlarıyla entegre yapay zeka, e -posta sahteciliği gibi şüpheli davranış belirtilerini tespit etmek ve potansiyel olarak kötü niyetli e-postaları kullanıcıların gelen kutularına ulaşmadan önce engellemek için e-postaların bağlamını ve içeriğini analiz edebilir . Bu, hem basit kimlik avı dolandırıcılıkları hem de hedef odaklı kimlik avı gibi daha gelişmiş teknikler için yararlı olabilir.

Biyometrik Kimlik Doğrulama: Geleneksel parola koruması yerine veya yanında , bazı şirketler bilgisayar korsanlarının kullanıcı hesaplarına erişimini potansiyel olarak engellemek için yapay zeka tarafından desteklenen biyometrik ve yüz tanıma tarayıcılarına yöneldi.

Davranış Analitiği: Birçok şirket, anormal kullanıcı davranışını daha iyi belirlemeye ve potansiyel tehditleri çok fazla zarar vermeden önce durdurmaya yardımcı olmak için UEBA ve diğer davranışsal analitik çözümlerini denemeye başladı . Bu analitik biçimi, bir kişinin ofisi yerine bir halk kitaplığından oturum açması gibi olağandışı kullanıcı oturum açma davranışlarını izleyen bir yapay zeka gibi çeşitli biçimlerde olabilir.

Yapay Zeka Siber Güvenlikte Ne Kadar Etkili?

Yapay zeka ve otomasyondan bahsederken sık sık yapılan bir nakarat, yapay zekanın insan zekasının sağladığı yaratıcı ve stratejik düşünceyi eninde sonunda kopyalayamayacağıdır. AI’nın şimdiye kadar nasıl uygulandığına ve geliştirildiğine bağlı olarak, bu doğrudur.

Yapay zeka ve makine öğreniminin iyi olduğu kanıtlanmış görevler, basit, öngörülebilir kalıplara sahip görevler ve büyük veri kümelerinin işlenmesini gerektiren görevlerdir. İnsanlar ağ trafiğini otomasyonun yapabildiği kadar hızlı işleyemeyecekleri için yapay zeka olay yanıt sürelerini bu şekilde potansiyel olarak hızlandırabilir .

Öte yandan, AI’nın bir dizi olağandışı veya öngörülemeyen davranışla uğraşmak zorunda olduğu kullanım durumlarında mücadele eder. Bu nedenle davranışsal analiz, bir çözüm olarak karışık bir çanta olabilir. IEEE tarafından yayınlanan 2018 tarihli bir makale , bu konuda daha fazla ayrıntıya giriyor ve şöyle açıklıyor: “Makine öğreniminin ayrıcalıklı kullanıcılar, geliştiriciler ve bilgili içeriden kişilerle ilgili sınırlamaları vardır. Bu kullanıcılar benzersiz bir durumu temsil eder çünkü iş işlevleri genellikle düzensiz davranışlar gerektirir. Bu, algoritmalar [için] bir temel oluşturmak için istatistiksel analiz için zorluklara neden olur.”

Ek olarak, bir AI sistemi kötü bir şekilde uygulanırsa, bir saldırıda bir şirkete karşı silah haline getirilebilir. Bu, kötü niyetli aktörlerin yapay zeka algoritmalarının davranışlarını öğrenmek için kullandığı veri kümelerini manipüle ettiği veri düzeyinde gerçekleşebilir. Güvenlik açıkları, verilerdeki önyargılardan veya boşluklardan da gelebilir. Bilgisayar korsanları , girdi verilerini işleyen yazılımlardaki zayıflıkların nerede olduğunu belirlemek için bazen nöral bulanıklaştırma adı verilen bir teknik kullanır.

Yapay zekanızın size karşı çalışmasını önlemek için koruma önlemleri oluşturmak önemlidir. Cihazlarınızın ve uygulamalarınızın konfigürasyonlarını düzenli olarak değerlendirmeli ve siber güvenlik altyapınızın yapay zeka araçlarıyla doğrudan ilgili olmayan diğer alanlarını izlemelisiniz. Bu yalnızca yapay zekanız için değil, genel olarak güvenlik duruşunuz için de faydalıdır.

Yapay zekanın siber güvenlikteki artan önemi de iki yönlüdür. Daha fazla siber güvenlik kuruluşu, güvenliklerini artırmak için yapay zekadan yararlandıkça, bilgisayar korsanları da yapay zeka tarafından oluşturulan kimlik avı e-postaları veya sürekli değişen kötü amaçlı yazılım imzaları gibi yöntemlerle aynı şeyi yapabilir .

Neyse ki, iyi işleyen yapay zekayı oluşturmak, bunu yapacak kaynaklara ve uzmanlığa sahip şirketler için bile zordur. Bu nedenle, ortalama siber suçlunuz muhtemelen bir sonraki sosyal mühendislik planı için yapay zeka kullanmayacak. Bununla birlikte, Rusya gibi ülkelerden gelen devlet destekli bilgisayar korsanları, gelişmiş AI bilgisayar korsanlığı yeteneklerine erişebilir.

Sonuç olarak: Siber güvenlikte yapay zeka

Yapay zekanın siber güvenlikteki etkinliği, konuşlandırıldığı herhangi bir alandakiyle aynıdır. Yapay zekanın etkili ve tutarlı bir şekilde yaptığı kanıtlanmış şeylere odaklanıldığında faydalıdır, ancak başka herhangi bir yere odaklanıldığında, mücadele eder, çoğu zaman güçlü bir şekilde.

Yapay zekayı bir siber güvenlik stratejisine uygularken bilgi çok önemlidir; hem yapay zekanızı eğitmek için beslediğiniz veriler biçimindeki bilgi hem de yapay zekanın hangi konularda iyi olduğunu ve işletmeniz için bundan en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi anlama biçimindeki bilgi.

Nihayetinde yapay zeka, güvenlik duvarları veya IDPS gibi bir araçtır ve tek bir araç tüm siber güvenlik sorunlarınızın çaresi olamaz. Yapay zeka, kuruluşunuzun siber güvenlik stratejisi için bir fayda sağlasa da, yine de onu desteklemek için çalışan insanlara ihtiyacınız var. Aksi takdirde, ağırlığınızı sağlam olmayan bir temele vermiş olursunuz.

Kaynak:

https://www.esecurityplanet.com/trends/ai-cybersecurity/