Güvenlik araçları daha sofistike hale geldikçe ve siber suç faaliyetlerine ilişkin içgörü daha kapsamlı hale geldikçe, tehdit faaliyetlerini tespit etmeye yönelik toplu yeteneğimiz de gelişmiştir. Tehdit aktörleri için mevcut bekleme süreleri yeni bir düşük seviyeye ulaştı. ortalama 20 gün. Bu, saldırganların her seferinde aylarca fark edilmeden pusuda beklediği geçmiş yıllara göre belirgin bir farktır.

Güvenlik ekipleri her gün tehdit aktörleri için suçun maliyetini yükseltmek için çalışıyor ve ihlalleri daha erken tespit etmek ve mümkün olan her yerde hasarı tamamen önlemese bile en aza indirmek için gelişmiş güvenlik araçlarıyla teknik bilgilerinden yararlanıyor.

Tehdit istihbaratını ve verileri geniş ölçekte yapay zekanın (AI) üstün gücüyle birleştirerek, her yerde siber savunucuların etkisini artırabiliyoruz. Nasıl olduğunu öğrenmek için okumaya devam edin.

Hızlı Savunma Nasıl Etkinleştirilir?

Oluşturduğumuz, yakaladığımız, kopyaladığımız ve tükettiğimiz veri miktarı hızla artıyor. 2025 yılına kadar, küresel veri üretiminin 100’den fazla kişiye ulaşacağı tahmin ediliyor 180 zettabayt. Neyse ki, bulut sağlayıcıları arasındaki rekabet sayesinde son yıllarda verileri depolama ve sorgulama maliyeti önemli ölçüde düştü.

Buna karşılık, bu azalan maliyetler, şirketlerin daha fazla tehdit sinyali yakalamak için dijital varlıklarına daha yüksek çözünürlüklü sensörler yerleştirmeye yatırım yapmalarını sağladı. Kuruluşlar ayrıca, genişletilmiş algılama ve yanıt (XDR) ve güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) çözümleri gibi gelişmiş güvenlik araçlarındaki artış nedeniyle bu tehdit sinyallerini uç noktalar, uygulamalar, kimlikler ve bulut platformları arasında birleştirebilir.

Bununla birlikte, temel zorluk devam etmektedir: Savunmacılar, ilgili içgörüleri ortaya çıkarmak ve gerçek zamanlı olarak yanıt vermek için mevcut veri hacimlerini verimli ve etkili bir şekilde nasıl analiz edebilir? Yapay zekanın devreye girdiği yer burasıdır.

Hedeflenmiş, iyi dizine eklenmiş veriler, savunucuların tehditleri algılamasını ve anlamasını sağlayan şeydir. Güvenlik ekipleri, tehdit istihbaratını bir yapay zeka modeline besleyerek, tehdit zekasını yapay zekaya bir sonraki saldırıyı nasıl tahmin edeceğini öğreten etiketler ve eğitim verileri olarak kullanabilir. Benzer şekilde, siber savunucular bir siber saldırıyı başarılı bir şekilde engellemek veya hızlı bir şekilde çözmek için tehdit istihbaratından yararlandığında, yapay zeka modelleri deneyimlerini diğer güvenlik sinyallerine göre dijital olarak modelleyebilir. Bu, düşmanca davranışlara ilişkin daha derin bir anlayış oluşturur ve gelecekteki savunma stratejilerini bilgilendirmek için geçmişteki siber ihlallerden öğrenilenlerin diğer kuruluşlara yayılmasına yardımcı olur.

Ancak yapay zekanın asıl faydası, şirketlerin savunmalarını saldırı oranında ölçeklendirmesine olanak sağlamasıdır. Bunun nedeni, yapay zekanın tehdit sinyallerini işleyebilmesi ve görünüşte farklı verileri insan araştırmacılardan çok daha hızlı bir şekilde birbirine bağlayabilmesidir. Bu, güvenlik ekiplerinin üzerindeki yükü hafifleterek daha karmaşık işler yapmaları için onları serbest bırakırken aynı zamanda şirketlerin tehdit istihbaratı konusunda zamanında harekete geçmesine yardımcı olur. Bu, bizi yapay zeka destekli yeni bir güvenlik çağına fırlattı.

Önceden, yapay zeka teknolojinin derinliklerine gömülüydü. Kimlik avı saldırılarını veya parola spreylerini tespit etmek gibi göreve özgü işlevlerde mükemmeldi, ancak ortalama bir müşteri yapay zeka ile doğrudan etkileşim kuramadı. Bugün, her yerdeki savunucuların becerilerini artırmayı amaçlayan temel modeller üzerine inşa edilmiş yeni bir üretken yapay zeka dünyası görüyoruz. Yapay zeka ve tehdit istihbaratını geniş ölçekteki verilerle birleştirerek, siber savunucular her zamankinden daha akıllı ve daha hızlı çalışmak için güçlendirilir.



siber-1