Dijital çağ geliştikçe ve iş ortamını şekillendirmeye devam ettikçe, kurumsal ağlar giderek daha karmaşık ve dağınık hale geldi. Bir şirketin kötü niyetli davranışı tespit etmek için topladığı veri miktarı sürekli olarak artar ve bu da aldatıcı ve bilinmeyen saldırı modellerini ve sözde “samanlıkta iğne” denilen durumu tespit etmeyi zorlaştırır. Veri ihlalleri, fidye yazılımı saldırıları ve kötü niyetli içeridekiler gibi artan sayıda siber güvenlik tehdidiyle kuruluşlar, ağlarını başarılı bir şekilde izleme ve güvenli hale getirme konusunda önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Ayrıca, siber güvenlik alanındaki yetenek eksikliği, manuel tehdit avcılığı ve günlük korelasyonunu külfetli ve zor bir görev haline getiriyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için kuruluşlar, ağlarını siber tehditlere ve bilinmeyen kötüye karşı korumak için temel araçlar olarak tahmine dayalı analitik ve Makine Öğrenimi (ML) odaklı ağ güvenliği çözümlerine yöneliyor.
Makine Öğrenimine Yönelik Ağ Güvenliği Çözümlerinin Rolü
Siber güvenlikte makine öğrenimi odaklı ağ güvenliği çözümleri, tehdit algılamanın çeşitli yönlerini otomatikleştirmek için kendi kendine öğrenen algoritmaların ve diğer tahmine dayalı teknolojilerin (istatistikler, zaman analizi, korelasyonlar vb.) kullanımına atıfta bulunur. Geleneksel kural tabanlı güvenlik çözümlerinde bulunan sınırlamalar nedeniyle, ML algoritmalarının kullanımı ölçeklenebilir teknolojiler için giderek daha popüler hale geliyor. Bu, bilinen kötü göstergelere veya mevcut imzalara sahip olmayabilecek yeni ve gelişen tehditler dahil olmak üzere kötü niyetli etkinliğin kalıplarını, anormalliklerini ve diğer ince göstergelerini tanımlayabilen gelişmiş algoritmalar aracılığıyla verilerin işlenmesiyle sonuçlanır.
Bilinen tehdit göstergelerini tespit etmek ve yerleşik saldırı modellerini engellemek, genel siber hijyenin hala çok önemli bir parçasıdır. Ancak, tehdit akışlarını ve statik kuralları kullanan geleneksel yaklaşımlar, tüm farklı günlük kaynaklarının bakımı ve kapsamı söz konusu olduğunda zaman alıcı hale gelebilir. Ek olarak, Saldırı Göstergeleri (IoA) veya Tehlike Göstergeleri (IoC) bir saldırı anında mevcut olmayabilir veya hızla güncelliğini yitirebilir. Sonuç olarak şirketler, siber güvenlik duruşlarındaki bu boşluğu doldurmak için başka yaklaşımlara ihtiyaç duyuyor.
Özetle, kural tabanlı güvenlik çözümlerinin belirtilen dezavantajları, günümüzde ağ güvenliğine daha bütüncül bir yaklaşım benimsemenin önemini vurgulamaktadır. Makine öğrenimi destekli Ağ Tespiti ve Yanıtı (NDR) geleneksel algılama yeteneklerini ve önleyici güvenlik önlemlerini tamamlayan çözümler.
Ağ Güvenliği için Makine Öğreniminin Faydaları
Peki, Makine Öğrenimi (ML) ağ güvenliğinin geleceğini nasıl şekillendiriyor? Gerçek şu ki, makine öğrenimi destekli güvenlik çözümleri, güvenlik ekiplerine çok sayıda avantaj sağlayarak ve kuruluşların genel tehdit algılama yeteneklerini geliştirerek ağ güvenliğinde önemli bir dönüşüm getiriyor:
- Büyük veri analitiği:Sürekli artan veri miktarı ve farklı günlük kaynakları nedeniyle, kuruluşların ağ trafiği günlükleri, uç noktalar ve siber tehditlerle ilgili diğer bilgi kaynakları dahil olmak üzere çok büyük miktarda bilgiyi gerçek zamanlı olarak işleyebilmesi gerekir. Bu bağlamda, makine öğrenimi algoritmaları, başka türlü fark edilmeyecek kalıpları ve anormallikleri belirleyerek güvenlik tehditlerinin saptanmasına yardımcı olabilir. Sonuç olarak, bir çözümün farklı günlük kaynaklarını dahil etme yeteneği ve esnekliği, tehdit algılama yetenekleri için temel bir gereklilik olmalıdır.
- Anormal davranışın otomatik analizi: AI, normal ağ trafiğinin analizini temel olarak kullanarak ağ etkinliğinin çok gerekli olan sağlık izlemesini sağlar. Otomatik korelasyon ve kümelemenin yardımıyla, aykırı değerler ve sıra dışı davranışlar tespit edilebilir, bu da manuel tespit mühendisliği ve tehdit avına olan ihtiyacı azaltır. Yanıtlanması gereken kilit sorular arasında “ağdaki diğer istemcilerin etkinliği nedir?” ve “bir müşterinin davranışı önceki faaliyetleriyle uyumlu mu?” Bu yaklaşımlar, etki alanı tarafından oluşturulan algoritmalar (DGA) alanları, ağ bağlantılarındaki hacme dayalı düzensizlikler ve ağdaki olağandışı iletişim kalıpları (örn. yanal hareket) gibi olağandışı davranışların saptanmasına olanak tanır. Bu nedenle, bir müşterinin mevcut davranışını akranlarınınkiyle karşılaştırmak, ince anormallikleri belirlemek için uygun bir temel oluşturur.
- Bilinmeyen saldırıları gerçek zamanlı olarak tespit edin: Bilinen kötü göstergeleri (belirli IP adresleri, etki alanları vb.) doğrudan tespit etmek nispeten kolay olsa da, bu göstergeler olmadığında birçok saldırı tespit edilemeyebilir. Durum buysa, bilinmeyen saldırı modellerini otomatik bir şekilde tespit etmek için istatistikler, zaman ve korelasyona dayalı tespitler çok büyük değer taşır. Algoritmik yaklaşımları birleştirerek, imzalara ve uzlaşma göstergelerine (IoC) dayalı geleneksel güvenlik çözümleri, kendi kendine daha yeterli olacak ve bilinen kötü amaçlı yazılım göstergelerine daha az bağımlı olacak şekilde geliştirilebilir.
- Kendi kendine öğrenen algılama yetenekleri: Makine öğrenimi odaklı çözümler, tehdit algılama yeteneklerini, tehdit puanlamasını, kümelemeyi ve ağ görselleştirmelerini sürekli olarak geliştirmek için geçmiş olaylardan öğrenir. Bu, algoritmaların kendilerinin eğitilmesini veya analistlerden gelen geri bildirimlere dayalı olarak bilgilerin nasıl sunulacağını ayarlamayı içerebilir.
- Olay Yanıtını Geliştirin:Bir analistin geçmiş olay müdahale faaliyetlerinden öğrenen ML, olay müdahale sürecinin belirli yönlerini otomatikleştirerek bir güvenlik ihlalini gidermek için gereken zamanı ve kaynakları en aza indirebilir. Bu, metin ve kanıtları analiz etmek için algoritmaların kullanılmasını, temel nedenlerin ve saldırı modellerinin belirlenmesini içerebilir.
Makine öğrenimi odaklı bir Ağ Güvenliği Çözümü Örneği
Ana hatlarıyla belirtilen avantajları içeren makine öğrenimi güdümlü Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) çözümleri söz konusu olduğunda, ExeonTrace Avrupa’da lider bir ağ güvenlik çözümü olarak öne çıkıyor. On yıllık akademik araştırmayı bir araya getiren ödüllü makine öğrenimi algoritmalarına dayanan ExeonTrace, kuruluşlara gelişmiş makine öğrenimi tehdidi algılama yetenekleri, eksiksiz ağ görünürlüğü, esnek günlük kaynağı entegrasyonu ve büyük veri analitiği sağlar. Ek olarak, algoritmalar meta veri analizi onları şifrelemeden etkilenmeyen, tamamen donanımsız ve çoğu siber güvenlik altyapısıyla uyumlu hale getiren gerçek yükler yerine. Sonuç olarak ExeonTrace, ham günlük verilerini güçlü grafik veritabanlarında işleyebilir ve bunlar daha sonra denetimli ve denetimsiz makine öğrenimi modelleri tarafından analiz edilir. Algoritmalar, korelasyon ve olay birleştirme yoluyla, yerleşik imzalar veya bilinen kötü niyetli göstergeler bulunmayabilecek yeni veya yeni ortaya çıkan siber tehditlerle uğraşırken bile yüksek doğruluklu anormallikleri ve ince kötü niyetli davranış ipuçlarını doğru bir şekilde belirleyebilir.
 |
| Security Analytics Pipeline: Makine öğrenimi yoluyla ağ anormalliklerinin tespiti |
Çözüm
Siber saldırı tehdidi giderek daha karmaşık hale geldikçe, kuruluşlar ağlarını korumak için geleneksel güvenlik önlemlerinin ötesine geçmelidir. Sonuç olarak, birçok şirket artık güvenlik savunmalarını güçlendirmek için Makine Öğrenimine (ML) ve tahmine dayalı analitiğe yöneliyor. Bu bağlamda, ExeonTrace gibi makine öğrenimi odaklı Ağ Algılama ve Yanıt (NDR) çözümleri, kuruluşların sürekli gelişen tehdit ortamının önünde kalmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. ExeonTrace, ağ trafiğini ve uygulama günlüklerini analiz eden gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kuruluşlara en karmaşık siber saldırıları bile hızlı bir şekilde algılama ve bunlara yanıt verme olanağı sunar.
 |
| ExeonTrace Platformu: Ağ görünürlüğü |
Ücretsiz bir demo rezervasyonu yapın ExeonTrace’in kuruluşunuzu daha hızlı, güvenilir ve tamamen donanımsız hale getirmek için makine öğrenimi algoritmalarından nasıl yararlandığını keşfetmek için.
