Yeni bir rapora göre, 2025 yılına kadar yapay zeka (AI) yazılım pazarı 2021’deki 33 milyar dolardan 64 milyar dolara genişleyecek. Ve siber güvenlik, en hızlı büyüyen yapay zeka harcaması kategorisidir ve harcamalarda %22,3 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) artış yaşar.
Bu, Forrester Research’ün “Global AI Software Forecast 2022″ye göre. Raporda, “Siber güvenlik, saldırıların gerçek zamanlı izlenmesine ve saldırılara yanıt verilmesine odaklanan en hızlı AI yazılım büyüme kategorisidir” deniyor. Sonraki iki kategori, müşteri ve insan sermayesi yönetimi (%22) ve süreç optimizasyonu, bilgi ve veri zekası (%18,3) ayrıca siber güvenlik unsurlarına sahiptir, bu nedenle güvenlik aracı üreticileri üzerindeki etki daha da önemli olabilir.
Bu, şirketlerin yapay zeka ile geliştirilmiş yazılım ve hizmetlerine verdikleri önemle uyumludur. Örneğin, kredi devi Visa, son beş yılda veri analitiği ve yapay zekaya yarım milyar dolar harcadığını açıkladı. Bu araçları, geleneksel siber güvenlik önlemleriyle birlikte, e-ticaret büyümesine rağmen, Visa’nın tarihi düşük olarak adlandırdığı dolandırıcılık oranını korumak için kullanıyor.
Kuruluşlar, saldırı yüzeyi yönetimi, genişletilmiş algılama ve yanıt (XDR) ve kullanıcı ve varlık davranışı analitiği (UEBA) dahil olmak üzere, yinelenen eylemlerin ve beklenen davranışların olduğu her yerde siber güvenlik için AI dağıtabilir. Forrester, SentinelOne’ı XDR başarı öyküsünün en önemli örneği olarak nitelendirerek, şirketin %120 yıllık gelir artışı 2022 mali yılında. Mart ayında SentinelOne, Attivo Networks’ü satın aldığında platformuna kimlik tehdidi algılama ve yanıtını ekledi.
Bir AI aracı, belirli bir cihazdan veya hesaptan normal aktivitenin ne olduğunu öğrenebilir ve ardından bu uç nokta normların dışında hareket ettiğinde işaretleyebilir. İnsan gözünün ağın her bölümünü izlemesine yetecek kadar personel temin etmenin imkansızlığı düşünüldüğünde, bu tür otomatik algılama paha biçilmezdir. Araştırmacılar, istismar forumlarının ağlarını izlemek gibi pratik görevlere GPT-3 gibi büyük dil modellerini uygulamanın yollarını buluyorlar. Bu tür gelişmelere bir bakış açısı sağlamak için, Dark Reading bir rapor yayınladı Eylül ayında, bir satıcının yapay zeka taleplerinin nasıl değerlendirileceği ve başarı kriterlerinin nasıl tanımlanacağı hakkında “Makine Öğrenimi, Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Siber Güvenliği Nasıl İyileştirir”.
AI’nın dörtnala koştuğu bir aksaklık, insan analistlerin alarm yorgunluğu yaratmadan değerlendirmeleri için gerekli olanı işaretleyecek bir sistem kurma zorluğudur. 2022’de daha önce yapılan bir anket, BT güvenlik personelinin neredeyse yarısının (%46), yapay zeka sistemlerinin ele almaları için çok fazla yanlış pozitif uyarı oluşturduğunu söylediğini ortaya koydu. Bir iyimser, yanlış pozitif sorunu büyüme için bir fırsat olarak görür, ancak ince ayar hizmetleri için yeni bir pazar açar.
Daha fazla içgörü için şu adresi ziyaret edin: Forrester Research blog girişi rapor hakkında.
