Siber güvenlik için yapay zeka nedir?
Siber güvenlik için yapay zekanın tanımı
Siber güvenlik için yapay zeka, birden fazla kaynaktaki olay ve siber tehdit verilerini analiz etmek ve ilişkilendirmek için yapay zekayı kullanır ve bu verileri güvenlik uzmanlarının daha fazla araştırma, cevap ve raporlama için kullandığı net ve eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Bir siber saldırı, güvenlik ekibi tarafından tanımlanan belirli kriterleri karşılıyorsa yapay zeka, cevabı otomatik hale getirebilir ve etkilenen varlıkları yalıtabilir. Üretken AI, mevcut verilerdeki kalıplara dayalı olarak orijinal doğal dil metinleri, görseller ve diğer içerikleri üreterek bunu bir adım daha ileri taşıyor.
Siber güvenlik için yapay zekanın gelişimi
Güvenlik toplulukları, en azından 1980'lerin sonlarından beri siber güvenlik için yapay zekayı aşağıdaki önemli teknolojik gelişmelerle birlikte kullanıyor:
- Başlangıçta güvenlik ekipleri, tanımladıkları parametrelere göre uyarıları tetikleyen kural tabanlı sistemler kullanıyordu.
- 2000'li yılların başlarından itibaren, büyük veri kümelerini analiz eden ve öğrenen bir yapay zeka alt kümesi olan makine öğrenimindeki ilerlemeler, operasyon ekiplerinin olağandışı bir şey olduğunda tespit etmek ve yanıt vermek için bir kuruluştaki tipik trafik desenlerini ve kullanıcı eylemlerini anlamasını sağladı.
- Yapay zekadaki en son gelişme, mevcut verilerin yapısına dayalı olarak yeni içerik oluşturan üretici AI’dır. İnsanlar bu sistemlerle doğal dili kullanarak etkileşime girerek güvenlik uzmanlarının sorgulama dilini kullanmadan çok spesifik soruların derinliklerine inmesini sağlar.
Ancak yapay zekayı kullanan yalnızca güvenlik ekipleri değildir. İster ulus devlet aktörleri, ister büyük suç kuruluşları veya bireyler olsun, siber saldırganlar da yapay zekadan kötü amaçla yararlanabilirler. Kötü aktörler yapay zeka sistemlerine bulaşıyor, meşru kişilerin kimliğine bürünmek için yapay zekayı kullanıyor, siber saldırılarını otomatikleştiriyor ve siber saldırı hedeflerini araştırmaya ve tanımlamaya yardımcı olmak için yapay zekayı dağıtıyor. Ayrıca insanların hassas verileri yapay zeka istemlerine yapıştırması ve verileri kazara kamuya sızdırması riski de bulunuyor.
Siber güvenlikte üretici AI etkisi
Üretici AI henüz başlangıç aşamasında ve yakın zamanda Güvenlik için Copilot’un duyurulmasıyla güvenlik alanında kullanılmaya başlandı. Analistler ve diğer güvenlik uzmanları için güvenliği radikal biçimde basitleştirme potansiyeline sahip:
- Olay araştırmalarına rehberlik etmeye yardımcı olmak için verileri uygun bağlamla eyleme geçirilebilir öneriler ve içgörüler halinde sentezleme.
- Analistlerin kuruluştaki diğer kişilerin neler olduğunu anlamalarına yardımcı olmak için kullanabileceği, insanların okuyabileceği raporlar ve sunumlar oluşturma.
- Bir olay veya güvenlik açığıyla ilgili soruları doğal dilde veya grafiklerle yanıtlama.
Güvenlik topluluğu üretici AI güvenlik teknolojisini ürünlerine ve çözümlerine ekledikçe, bunu sorumlu bir şekilde oluşturmak önemli hale gelecek. İnsanların yeni sistemlerin gizliliğe saygı duyduğunu, güvenilir ve emniyetli olduğunu bilmesi gerekiyor. Doğruluk ve dürüstlük, mevcut üretici AI modellerinde bilinen sorunlardır, ancak teknoloji geliştikçe kuruluşların yapay zeka odaklı siber tehditlerin bir adım önüne geçmesine yardımcı olacaktır.
Siber güvenlik için yapay zeka nasıl çalışır?
Siber güvenlik için yapay zeka, insanların ne zaman ve nerede oturum açtığı, trafik hacimleri ve çalışanların kullandığı cihazlar ve bulut uygulamaları gibi bir kuruluştaki etkinlik desenlerini belirlemek için birden fazla kaynaktaki büyük miktardaki verileri değerlendirerek çalışır. Neyin tipik olduğunu anladıktan sonra araştırılması gerekebilecek anormal davranışları belirleyebilir. Gizliliği korumak amacıyla bir kuruluşun verileri diğer kuruluşlardaki yapay zeka çıktısı için kullanılmaz. Bunun yerine yapay zeka, birden fazla kuruluştan sentezlenen küresel tehdit analizini kullanır.
Yapay zeka, sistemin değerlendirdiği verilere dayanarak sürekli öğrenmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Üretici AI, kötü amaçlı yazılımgibi bilinen belirli siber tehditleri algıladığında tehdit analizinin bağlamsallaştırılmasına yardımcı olabilir ve olup biteni açıklamak için yeni metin veya resimler oluşturarak anlaşılmasını kolaylaştırabilir.
İnsanlar siber güvenlik açısından hala hayati önem taşıyor ancak yapay zeka, onların becerilerini artırmalarına ve tehditleri daha hızlı belirleyip çözmelerine yardımcı oluyor.
Yapay zeka güvenliği kullanım örnekleri
Yapay zeka, güvenlik uzmanlarının yerini almak yerine onların işlerini daha etkili bir şekilde yapmalarına yardımcı olmak için kullanıldığında en etkili sonucu verir. Yapay zeka güvenliğinin yaygın kullanım örneklerinden bazıları şunlardır:
-
Kimlik ve erişim yönetimi
Yapay zeka, kullanıcı oturum açma davranışlarındaki desenleri anlamak ve güvenlik uzmanlarının takip etmesi için anormal davranışları algılayıp ortaya çıkarmak amacıyla kimlik ve erişim yönetimi (IAM) için kullanılır. Ayrıca, belirli koşullar karşılandığında iki öğeli kimlik doğrulamayı veya parola sıfırlamayı otomatik olarak zorlamak için de kullanılabilir. Ve gerekirse, bir hesabın ele geçirildiğine inanmak için bir neden varsa kullanıcının oturum açmasını engelleyebilir.
-
Uç nokta güvenliği ve yönetimi
Yapay zeka, güvenlik uzmanlarının kuruluş içinde kullanılan tüm uç noktaları belirlemesine ve bunların en yeni işletim sistemleri ve güvenlik çözümleriyle güncel tutulmasına yardımcı olur. Yapay zeka ayrıca bir kuruluşun cihazlarına yönelik kötü amaçlı yazılımların ve siber saldırıların diğer kanıtlarının ortaya çıkarılmasına da yardımcı olabilir.
-
Bulut güvenliği
Çoğu kuruluş buluta büyük yatırım yapıyor. Bir veya daha fazla bulut hizmeti sağlayıcısında altyapıyı yönetiyor ve çeşitli satıcıların bulut uygulamalarını kullanıyorlar. Yapay zeka, ekiplerin çoklu bulut ortamlarındaki risklere ve güvenlik açıklarına yönelik görünürlük kazanmasına yardımcı olur.
-
Siber tehdit algılama
Kapsamlı algılama ve yanıt (XDR) ile güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) çözümleri, güvenlik ekiplerinin tüm kuruluş genelindeki siber tehditleri ortaya çıkarmasına yardımcı olur. Bunu yapmak için her iki çözüm de büyük ölçüde yapay zekaya dayalıdır. XDR çözümleri uç noktaları, e-postaları, kimlikleri ve bulut uygulamalarını anormal davranışlara karşı izler ve olayları ekibe iletir veya güvenlik operasyonları tarafından tanımlanan kurallara göre otomatik olarak yanıt verir. SIEM çözümleri, kuruluş genelindeki sinyalleri toplamak için yapay zekayı kullanır ve ekiplere olup bitenler hakkında daha iyi görünürlük sağlar.
-
Bilgi koruması
Güvenlik ekipleri, ister kuruluşun altyapısında ister bir bulut uygulamasında barındırılıyor olsun, ortamdaki hassas verileri belirlemek ve etiketlemek için yapay zekayı kullanır. Yapay zeka ayrıca birisinin verileri şirket dışına taşımaya çalıştığını algılamaya ve eylemi engellemeye ya da sorunu güvenlik ekibine bildirmeye yardımcı olabilir.
-
Olay araştırması ve yanıtı
Olay yanıtı sırasında, güvenlik uzmanlarının olası siber saldırıları ortaya çıkarmak için çok fazla veriyi ayıklaması gerekir. Yapay zeka, birden fazla veri kaynağındaki en yararlı olayların belirlenmesine ve ilişkilendirilmesine yardımcı olarak uzmanların değerli zamanlarından tasarruf etmesine yardımcı olur. Üretici AI, analizi doğal dile çevirerek ve soruları doğal dilde yanıtlayarak araştırmayı daha da basitleştirir.
Yapay zeka güvenliğinin avantajları
Artan sayıda siber tehdit, artan veri miktarı ve genişleyen siber saldırı yüzeyi göz önüne alındığında, yapay zekanın güvenlik operasyonları ekiplerinin daha etkili olmasına yardımcı olmasının çeşitli yolları vardır.
-
Kritik siber tehditleri daha hızlı algılar
SIEM veya XDR gibi birçok güvenlik çözümü, potansiyel olarak anormal davranışı gösteren binlerce olayı günlüğe kaydeder. Bu olayların büyük çoğunluğu zararsız olmasına rağmen bazıları değildir ve potansiyel bir siber tehdidi gözden kaçırma riski çok büyük olabilir. Yapay zeka, gerçekten önemli olan olayları belirlemeye yardımcı olur. Ayrıca tek başına şüpheli görünmeyen ancak diğer etkinliklerle ilişkilendirildiğinde potansiyel bir siber tehdide işaret eden davranışların algılanmasına da yardımcı olur.
-
Raporlamayı basitleştirir
Üretici AI kullanan araçlar, güvenlik uzmanlarının kuruluştaki diğer kişilerle hızlı bir şekilde paylaşabileceği anlaşılması kolay raporlar oluşturmak için çeşitli veri kaynaklarından bilgi çekebilir.
-
Güvenlik açıklarını belirler
Yapay zeka, bilinmeyen cihazlar ve bulut uygulamaları, güncel olmayan işletim sistemleri veya korumasız hassas veriler gibi potansiyel risklerin algılanmasına yardımcı olur.
-
Analistlerin becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur
Üretici AI siber tehdit verilerinin ve analizlerinin doğal dile çevrilmesine yardımcı olduğundan, daha az teknik beceriye sahip analistler daha üretken olabilir. Üretici AI, düzeltme adımlarının belirlenmesine yardımcı olarak yeni ekip üyelerinin siber saldırılara nasıl etkili bir şekilde yanıt vereceklerini hızlı bir şekilde öğrenmelerini sağlar.
-
Siber tehdit analizi ve içgörüler sağlar
Gelişmiş siber saldırganlar genellikle farklı kimlikler, cihazlar, uygulamalar ve altyapılar arasında geçiş yaparak algılanmaktan kurtulmaya çalışır. Yapay zeka, çeşitli kaynaklardan çok sayıda veriyi hızlı bir şekilde işleyebildiğinden, bu şüpheli davranışı tanımlamaya ve güvenlik uzmanlarının hangi siber tehditlere dikkat etmesi gerektiğini önceliklendirmeye yardımcı olabilir.
-
Siber tehdit algılama ve önleme için yapay zeka güvenliği
Yapay zekanın siber güvenlik için en kritik kullanımlarından biri siber tehdit algılama ve önlemedir. Makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zekanın siber tehditleri belirlemeye ve önlemeye yardımcı olmasının birkaç yolu vardır:
- Denetimli öğrenme modelleri, bir sistemin eğitilmesine yardımcı olmak için etiketlenmiş ve sınıflandırılmış verileri kullanır. Örneğin, bilinen bazı kötü amaçlı yazılımlar, diğer siber saldırı türlerinden farklı olmalarını sağlayan benzersiz imzalara sahiptir.
- Denetimsiz öğrenmede makine öğrenimi algoritmaları, verilerdeki etiketlenmemiş kalıpları belirler. Yapay zeka, bilinen imzalara sahip olmayan gelişmiş veya yeni ortaya çıkan siber tehditleri bu şekilde algılar. Normun dışına çıkan etkinlikleri veya diğer siber saldırıları taklit eden desenleri arar.
- Sistemler, kullanıcı ve varlık davranışı analiziyle bilinen davranışları anlamak için kullanıcı trafik desenlerini değerlendirir; böylece bir kullanıcının hesabın ele geçirildiğine işaret edebilecek beklenmedik veya şüpheli bir şey yaptığını algılayabilir.
- Yapay zeka sistemleri ayrıca tehdit analizi oluşturmak amacıyla sosyal medya gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarını analiz etmek için doğal dil işlemeyi kullanır.
Yapay zeka destekli siber güvenlik araçları nelerdir?
Yapay zeka, etkinliğini artırmaya yardımcı olmak için çeşitli siber güvenlik araçlarıyla tümleştirilmiştir. Bazı örnekler şunlardır:
- Yeni nesil güvenlik duvarları ve yapay zeka: Geleneksel güvenlik duvarları, bir yönetici tarafından belirlenen kurallara göre trafiğe izin verme veya trafiği engelleme konusunda karar verir. Yeni nesil güvenlik duvarları, yeni siber tehditlerin belirlenmesine yardımcı olmak amacıyla tehdit analizi verilerinden yararlanmak için yapay zekayı kullanarak bu özelliklerin ötesine geçiyor.
- Yapay zekayla geliştirilmiş uç nokta güvenliği çözümleri: Uç nokta güvenlik çözümleri, güncelliğini kaybetmiş bir işletim sistemi gibi uç nokta güvenlik açıklarını belirlemek için yapay zekayı kullanır. Yapay zeka ayrıca bir cihaza kötü amaçlı yazılım yüklenip yüklenmediğini veya olağandışı miktarda verinin bir uç noktaya veya uç noktadan sızdırılıp sızdırılmadığını algılamaya da yardımcı olabilir. Yapay zeka, uç noktayı dijital ortamın geri kalanından yalıtarak uç nokta siber saldırılarının durdurulmasına yardımcı olabilir.
- Yapay zeka destekli ağ saldırısı algılama ve önleme sistemleri: Bu araçlar, ağ üzerinden kuruluşa sızmaya çalışan yetkisiz kullanıcıları ortaya çıkarmak için ağ trafiğini izler. Yapay zeka, siber saldırganları çok fazla zarar vermeden önce belirleyip engellemek için bu sistemlerin verileri daha hızlı işlemesine yardımcı olur.
- Yapay zeka ve bulut güvenliği çözümleri: Pek çok kuruluş altyapıları ve uygulamaları için birden fazla bulut kullandığından, farklı bulutlar ve uygulamalar arasında geçiş yapan siber tehditleri izlemek zor olabilir. Yapay zeka, güvenlik açıklarını ve potansiyel siber saldırıları belirlemek için tüm bu kaynaklardan gelen verileri analiz ederek bulut güvenliğine yardımcı olur.
- Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının güvenliğini yapay zeka ile sağlama: Uç noktalar ve uygulamalara benzer şekilde, kuruluşlar da genellikle potansiyel siber saldırı vektörleri olan birçok IoT cihazına sahiptir. Yapay zeka, herhangi bir IoT cihazına yönelik siber tehditlerin algılanmasına yardımcı olur ve aynı zamanda birden fazla IoT cihazındaki şüpheli etkinlik desenlerini ortaya çıkarır.
- XDR ve SIEM: XDR ve SIEM çözümleri, analistlerin ortamlarında olup bitenleri anlamalarına yardımcı olmak için birden fazla güvenlik ürününden, günlük dosyalarından ve harici kaynaklardan bilgi alır. Yapay zeka, tüm bu verilerin net içgörüler halinde sentezlenmesine yardımcı olur.
Siber güvenlik için yapay zeka için en iyi deneyimler
Güvenlik operasyonlarını desteklemek için yapay zekanın kullanılması dikkatli bir planlama ve uygulama gerektirir, ancak doğru yaklaşımla operasyonel etkinlik ve ekibinizin dengeli yaşamı açısından anlamlı iyileştirmeler sağlayan araçları kullanıma sunabilirsiniz.
-
Bir strateji geliştirin
Güvenlikte kullanılabilecek çok sayıda yapay zeka ürünü ve çözümü vardır ancak bunların hepsi kuruluşunuz için doğru olmayabilir. Yapay zeka çözümlerinizin birbirleriyle ve güvenlik altyapınızla iyi bir şekilde tümleştirilmesi önemlidir, aksi takdirde ekibinize daha fazla iş çıkabilir. Öncelikle en büyük güvenlik zorluklarınızı düşünün ve ardından bu sorunları çözmenize yardımcı olacak yapay zeka çözümlerini belirleyin. Yapay zekayı mevcut süreçlerinizle ve sistemlerinizle tümleştirmek için bir plan geliştirmeye zaman ayırın.
-
Güvenlik araçlarınızı tümleştirin
Güvenlik için yapay zeka, tüm kuruluş genelindeki verileri analiz edebildiğinde en etkili yöntemdir. Araçlarınız silolarda çalışıyorsa bu durum zordur. Bütünleşik XDR ve SIEM çözümleri gibi mevcut ortamınızda işe yarayan ve birlikte sorunsuz bir şekilde çalışan araçlara yatırım yapın. Veya gerekiyorsa, dijital varlığınızın tamamında tam görünürlük elde etmek için ekibinizin araçları tümleştirmesine zaman ve kaynak ayırın.
-
Veri gizliliğini ve kalitesini yönetin
Yapay zeka sistemleri, eğitilmeleri ve işletilmeleri için kullanılan verilere dayanarak kararlar alır ve içgörüler sağlar. Verilerde hatalar varsa veya veriler bozuksa yapay zeka zayıf içgörüler sunar ve kötü kararlar verir. Planlamanız sırasında, verileri temizleme ve gizliliği koruma süreçlerinizin olduğundan emin olun.
-
Yapay zeka sistemlerinizi sürekli olarak test edin
Uygulama sonrasında sistemlerinizi düzenli olarak test etmek, yeni veriler oluşturulurken sapma veya kalite sorunlarını belirlemenize yardımcı olur.
-
Yapay zekayı etik olarak kullanın
Yıllar içinde biriken verilerin çoğu hatalı, taraflı veya güncelliğini yitirmiştir. Üstelik yapay zeka algoritmaları ve mantığı her zaman şeffaf değildir, bu da tam olarak nasıl içgörü ve sonuç ürettiğini bilmeyi zorlaştırır. Yapay zekanın, kullandığı verilerdeki önyargı nedeniyle belirli bireylere adaletsiz davranabileceği durumlarda son karar verici olmamasını sağlamak önemlidir. Sorumlu AIhakkında daha fazla bilgi edinin.
-
Üretici AI kullanımına yönelik ilkeler belirleyin
Çalışanlarınızın ve iş ortaklarınızın, kuruluşunuzun üretici AI araçlarının kullanımına ilişkin ilkelerini anladığından emin olun. İnsanların gizli ve hassas verileri üretici AI istemlerine yapıştırmamaları özellikle önemlidir çünkü verilerin halka açık hale gelme riski vardır.
Siber güvenlik için yapay zekanın geleceği
Yapay zekanın güvenlikteki rolü büyümeye devam edecek. Önümüzdeki yıllarda güvenlik uzmanları şunları öngörebilir:
- Yapay zeka, daha az hatalı pozitif sonuçla siber tehditleri algılama konusunda daha iyi hale gelecek.
- Yapay zeka çok çeşitli siber saldırı türlerine yanıt verme ve bunları azaltma konusunda daha iyi hale geldikçe, güvenlik operasyonları ekipleri daha sıkıcı işlerini otomatikleştirecek.
- Kuruluşlar, güvenlik açıklarını gidermeye ve güvenlik duruşunu iyileştirmeye yardımcı olmak için yapay zekayı kullanacak.
- Güvenlik uzmanlarına hala yüksek talep olacak.
- İnsanlar, en karmaşık güvenlik olaylarını ele alma ve proaktif siber tehdit avcılığıgibi daha stratejik roller üstlenecek.
Yapay zekayla daha etkili olacak olan yalnızca güvenlik topluluğu değil. Siber saldırganlar da yapay zekaya yatırım yapıyor ve muhtemelen bu teknolojiyi şu amaçlarla kullanacak:
- Tek seferde çok sayıda parolayı kırma.
- Gerçek e-postalardan ayırt edilmesi zor olan karmaşık kimlik avı kampanyaları oluşturma.
- Algılaması son derece zor olan kötü amaçlı yazılımlar geliştirme.
Kötü aktörler siber saldırı yöntemleriyle daha karmaşık yapay zekayı tümleştirdikçe, güvenlik topluluğunun bu siber tehditlerin bir adım önünde kalabilmek için yapay zekaya yatırım yapması daha da zorunlu hale gelecek.
Yapay zeka güvenliği çözümleri
Kuruluşlar, genişleyen bir siber saldırı yüzeyiyle birlikte giderek artan sayıda siber tehditle karşı karşıyadır. Özellikle yetenek eksikliği göz önüne alındığında, siber güvenlik uzmanları için buna ayak uydurmak çok zor olabilir. Yapay zeka, sıkıcı, düşük beceri gerektiren görevlerin çoğunu üstlenerek güvenlik uzmanlarının işlerini daha tatmin edici ve stratejik hale getirmeyi vaat ediyor. Kuruluşlar, yapay zekayı güvenlik operasyonlarına hemen ekleyerek, daha fazla yapay zeka odaklı siber saldırıların olduğu bir geleceğe hazırlanmaya başlayabilir. Bir stratejiyle başlayın ve bugün en büyük güvenlik sorunlarınızı çözmenize yardımcı olabilecek araçlara yatırım yapın.
Microsoft Güvenlik hakkında daha fazla bilgi edinin
Güvenlik için Microsoft Copilot
Güvenlik ekiplerinin gizli desenleri algılamasını ve üretici AI ile olaylara daha hızlı yanıt vermesini sağlayın.
Kimlik tehdidi algılama ve yanıt (ITDR)
Tüm kimlikleriniz ve kimlik altyapınız için kapsamlı koruma elde edin.
Microsoft Defender Tehdit Analizi
Dinamik tehdit analizini kullanarak modern siber tehditleri ve altyapılarını açığa çıkarın ve ortadan kaldırın.
Bulut için Microsoft Defender
Güvenlik duruşunuzu güçlendirin, iş yüklerinizi koruyun ve güvenli uygulamalar geliştirin.
Uç Nokta için Microsoft Defender
Ağ cihazları arasında siber saldırıları hızla durdurun, güvenlik kaynaklarını ölçeklendirin ve savunmaları geliştirin.
Microsoft Sentinel
Akıllı güvenlik analizi ile bütün kuruluşunuzdaki siber tehditleri görüp durdurun.
Yapay Zeka ile Güvenliği Dönüştürme
The Defender's Watch'ın bu bölümünde yapay zekanın güvenlik ekipleri için nasıl bir güç çarpanı olacağını öğrenin.
Saldırıları Gerçek Zamanlı Olarak Engelleme | Microsoft
The Defender’s Watch'un bu bölümünde, XDR'nin siber saldırıları otomatik olarak engellemek için yapay zekayı nasıl kullandığı hakkında bilgi edinin.
Sık sorulan sorular
-
Siber güvenlik için yapay zeka, birden fazla kaynaktaki olay ve siber tehdit verilerini analiz etmek ve ilişkilendirmek için yapay zekayı kullanır ve bu verileri güvenlik analistlerinin daha fazla araştırma ve siber saldırı riskini azaltmak için kullandığı net ve eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Bir siber saldırı, güvenlik ekibi tarafından tanımlanan belirli kriterleri karşılıyorsa yapay zeka, cevabı otomatik hale getirebilir ve siber saldırıyı veya virüsü yalıtıp kaldırabilir.
-
Yapay zeka, kimlik koruması, uç nokta koruması, bulut güvenliği, veri koruma, siber tehdit algılama ve olay araştırması ve yanıtı gibi güvenliğin birçok alanında kullanılıyor.
-
Güvenlik için yapay zekaya harika bir örnek, desenleri belirlemek amacıyla kullanıcı davranışını analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasıdır. Bu sistemler neyin normal olduğunu anlayarak bir siber saldırının göstergesi olabilecek anormal davranışları algılayabilir. Başka bir örnekte, güvenlik uzmanları, belirli bir olay veya ortam hakkında soru sormak ve birden fazla veri kaynağından daha fazla bağlam ve içgörü sağlayan bir diyagram veya doğal dil metni almak için üretici AI kullanıyor.
-
Makine öğrenimi, çok büyük miktarlardaki verilerden gelen desenleri algılayan bir yapay zeka alt kümesidir. Makine öğrenimini kullanan güvenlik sistemleri, zamanla bir kuruluş genelindeki tipik trafik desenlerinin ve kullanıcı eylemlerinin ne olduğunu öğrenebilir ve olağandışı bir durumun ne zaman meydana geldiğini belirleyebilir. Ayrıca, kendi başlarına zararsız görünebilecek ancak birlikte risk teşkil eden birçok farklı sistemden gelen olayları da değerlendirebilirler.
-
Güvenlik için yapay zeka, işletmeler için şunlar gibi birçok avantaj sunar:
Olay yanıt sürelerini azaltma.
Siber tehditleri daha hızlı ve daha fazla doğrulukla algılama.
Bilinen belirli siber tehditlere karşı yanıtın otomatikleştirilmesi.
Güvenlik uzmanlarının proaktif görevlere odaklanmalarını sağlama.
Güvenlik duruşunu geliştirme.
Raporlamayı basitleştirme.
Analistlerin becerilerini artırmasına yardımcı olma.
Microsoft 365’i takip edin