Yapay Zeka Güvenliği

Yapay Zeka Güvenliğini Anlamak: Tanım ve Açıklama

Temel düzeyde, yapay zeka destekli güvenlik çözümleri, bir ortamdaki kullanıcıların davranışlarını benzer bir ortamdakilerle çapraz karşılaştırarak "güvenli" ve "kötü niyetli" davranışları belirlemek üzere programlanır. Bu süreç genellikle sistemin insan denetimi olmadan kalıplar oluşturduğu "denetimsiz öğrenme" olarak adlandırılır. Vectra gibi bazı yapay zeka destekli siber güvenlik platformları için "derin öğrenme", kötü niyetli davranışları tanımlamak için bir başka önemli uygulamadır. Beyindeki nöronların biyolojik yapısı ve işlevinden esinlenen derin öğrenme, büyük, birbirine bağlı yapay nöron ağlarına dayanır. Bu nöronlar, yeni gelen girdilere yanıt olarak adapte olan bir dizi ağırlıkla birbirine bağlanan bireysel nöronlarla katmanlar halinde düzenlenmiştir.

Gelişmiş yapay zeka güdümlü siber güvenlik araçları, büyük veri kümelerini hesaplama ve analiz etme yeteneğine sahiptir ve bu sayede potansiyel kötü niyetli davranışlara işaret eden etkinlik kalıpları geliştirebilirler. Bu anlamda YZ, insan meslektaşlarının tehdit algılama yeteneğini taklit eder. Siber güvenlikte yapay zeka otomasyon, önceliklendirme, uyarıları bir araya getirme, uyarıları sıralama, yanıtları otomatikleştirme ve daha fazlası için de kullanılabilir. YZ genellikle analist çalışmasının ilk seviyesini artırmak için kullanılır.

Siber Güvenlikte Yaygın Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zeka destekli güvenlik çözümleri, siber güvenlik alanında geniş bir uygulama alanına sahiptir. İşte en yaygın kullanım alanlarından bazıları:

1. Tehdit Tespiti ve Tahmini: Yapay zeka, potansiyel kötü niyetli davranışların göstergesi olan faaliyet modellerini belirlemek için büyük veri kümelerini analiz edebilir. Yapay zeka güdümlü siber güvenlik sistemleri, daha önce tespit edilen davranışlardan öğrenerek, ortaya çıkan tehditleri otonom olarak tahmin edebilir ve tespit edebilir.
2. Davranış Bağlamsallaştırma ve Sonuç Çıkarma: Yapay zeka, siber güvenlik olaylarının tanımlanmasına ve anlaşılmasına yardımcı olarak eksik veya yeni bilgileri bağlamsallaştırabilir ve bunlardan sonuçlar çıkarabilir.
3. İyileştirme Stratejisi Geliştirme: Yapay zeka araçları, tespit edilen davranışların analizine dayanarak tehditleri azaltmak veya güvenlik açıklarını gidermek için uygulanabilir iyileştirme stratejileri önerebilir.
4. Otomasyon ve Güçlendirme: Yapay zeka, uyarı toplama, sıralama ve yanıt verme dahil olmak üzere çeşitli siber güvenlik görevlerini otomatikleştirebilir. İnsan analistlerin çalışmalarını tamamlayarak daha karmaşık zorluklara odaklanmalarını sağlar.

Güvenlik Alanında Yapay Zeka Destekli Teknolojilerden Yararlanmanın Faydaları

Yapay zeka siber güvenlik çözümlerinin benimsenmesi, kuruluşlar ve onların BT ve güvenlik ekipleri için çeşitli avantajlar sunmaktadır:

1. Gelişmiş Veri İşleme: Yapay zekanın yetenekleri, büyük hacimli verilerin yüksek hızda işlenmesini sağlayarak kuruluşlara potansiyel tehditler hakkında kapsamlı içgörüler sunar.
2. Kaynak Kısıtlı Ekipler için Güçlendirme: Yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirerek ve sürekli koruma sağlayarak daha küçük veya daha az kaynaklı siber güvenlik ekipleri için kaynak boşluğunu doldurur.
3. Tutarlı ve Uzun Vadeli Koruma: Yapay zeka sistemleri tutarlı ve sürekli koruma sağlayarak insan hatası riskini azaltır ve gelişen tehditlere karşı uzun vadeli savunma sunar.

Ağınız için Yapay Zeka Siber Güvenlik üretici Değerlendirme

Doğru yapay zeka güvenlik üretici seçmek, çözümün etkinliğini ve ağınızla uyumluluğunu sağlamak için çok önemlidir. İşte yapay zeka siber güvenlik sağlayıcılarını değerlendirirken göz önünde bulundurmanız gereken bazı temel sorular:

1. Machine Learning Algoritmaları: üretici ürünü ne tür makine öğrenimi algoritmaları kullanıyor? Bu algoritmalar ne sıklıkla güncelleniyor ve yenileri yayınlanıyor?
2. Algoritma Performansı: Makine öğrenimi algoritmaları yeni bir ortamdaki tehditleri ne kadar hızlı tespit edebilir? Bir öğrenme sürecine ihtiyaç duyuyorlar mı, duyuyorlarsa bu ne kadar sürüyor?
3. Önceliklendirme ve Entegrasyon: Ürün, acil müdahale gerektiren kritik ve yüksek riskli ana bilgisayarları nasıl önceliklendiriyor? Mevcut tespit, uyarı ve olay müdahale iş akışlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre oluyor mu?
4. Güvenlik Altyapısı ile Entegrasyon: Ürün, tespit edilen saldırıları engellemek veya kontrol altına almak için güvenlik duvarı, uç nokta güvenliği veya ağ erişim kontrolü (NAC) sistemleriyle entegre oluyor mu? Bu platformlarla ne kadar iyi entegre oluyor?
5. İş Yükü Azaltma ve Verimlilik: Ürünü kullanan güvenlik analistleri için beklenen iş yükü azalması nedir? Ne kadar verimlilik artışı beklenebilir?
6. Gerçek Dünya Testi: Ürün, makine öğrenimi algoritmalarının gerçek dünya senaryolarındaki değerini göstermek için kırmızı ekip tatbikatlarının yürütülmesini destekliyor mu? üretici ürünün herhangi bir tehdidi tespit edememesi durumunda masrafları karşılamaya istekli mi?
7. Ürün Değerlendirmesi: Değerlendirme sırasında insan analistlere uzaktan erişim sağlanmasını tavsiye ediyorlar mı? Bu tavsiyenin arkasındaki nedenler nelerdir?

Yapay Zeka Siber Güvenliğinizi Nasıl Geliştirebilir?

İnsan zekasını veri bilimi ve makine öğrenimi teknikleriyle birleştirmek. Tehdit tespitine yönelik Vectra AI yaklaşımı, insan uzmanlığını geniş bir veri bilimi ve gelişmiş makine öğrenimi teknikleri seti ile harmanlamaktadır. Bu model, en son araştırmalara, küresel ve yerel öğrenme modellerine, derin öğrenmeye ve sinir ağlarına dayanan sürekli bir tehdit istihbaratı döngüsü sunar.

1. Veri yakalama

Sensörler bulut, SaaS, veri merkezi ve kurumsal ortamlardan ilgili meta veri trafiğini veya günlükleri çıkarır.

İlk günden itibaren geliştirilen benzersiz derecede verimli bir yazılım mimarisi ve özel olarak geliştirilen işleme motorları, benzeri görülmemiş ölçekte veri yakalama ve işleme olanağı sağlar.

2. Verilerin normalleştirilmesi

Trafik akışları tekilleştirilir ve özel bir akış motoru saldırgan davranışlarını tespit etmek için meta verileri çıkarır. Gelgit, zamanlama, trafik yönü ve paketlerin boyutu dahil olmak üzere her akışın özellikleri kaydedilir. Her akış daha sonra bir IP adresi ile tanımlanmak yerine bir ana bilgisayara atfedilir.

3. Veri zenginleştirme

Veri bilimcilerimiz ve güvenlik araştırmacılarımız, meta verileri makine öğreniminden türetilen güvenlik bilgileriyle zenginleştiren çok sayıda kendi kendine öğrenen davranış modeli oluşturur ve bunları sürekli olarak ayarlar. Bu modeller, ağ verilerini güvenlik kalıpları (örn. işaretler), normal kalıplar (örn. öğrenmeler), öncüler (örn. zayıf sinyaller), saldırgan davranışları, hesap puanları, ana bilgisayar puanları ve ilişkili saldırı kampanyaları dahil olmak üzere temel güvenlik özellikleriyle güçlendirir.

4. Tespit Etme ve Yanıt Verme

Yapay zeka puanları özel olarak oluşturulmuş saldırgan davranış modelleri, tehditleri zarar vermeden önce otomatik olarak ve gerçek zamanlı olarak tespit eder. Tespit edilen tehditler daha sonra otomatik olarak önceliklendirilir, risk seviyesine göre önceliklendirilir ve tehlikeye atılmış ana cihazlarla ilişkilendirilir.

Tier 1 otomasyonu haftalar veya aylar süren çalışmaları dakikalara indirir ve güvenlik analistinin iş yükünü 37 kat azaltır.

Ana bilgisayar kimliği ve işaretleme gibi makine öğreniminden türetilen öznitelikler, bir saldırının daha geniş ölçeğini ve kapsamını ortaya çıkaran hayati bir bağlam sağlar. Özel olarak tasarlanmış araştırma tezgahı, güvenlikle zenginleştirilmiş meta veriler için optimize edilmiştir ve ölçekte saniyenin altında aramalara olanak tanır.

Yapay zeka, tehditler için sonsuz avı ve aramayı ortadan kaldırmak için tespitleri eyleme geçirilebilir bağlamla artırarak en alakalı bilgileri parmak uçlarınıza getirir.

Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik Çözümünün Arkasındaki Veri Bilimi

Yakalanan paketlerden meta verileri analiz etmek için davranışsal algılama algoritmalarını kullanan siber güvenlik yapay zekamız, trafiğin şifreli olup olmadığına bakılmaksızın gizli ve bilinmeyen saldırıları gerçek zamanlı olarak tespit eder. Yapay zekamız, hassas yükleri araştırmadan kullanıcı gizliliğini korumak için derin paket incelemesi yapmak yerine yalnızca paketlerden yakalanan meta verileri analiz eder.

‍

Küresel öğrenme: Tüm tehditlerin ortak paylaştığı gizli özellikleri bulun.

Küresel öğrenme, tehditlerin tüm kurumsal organizasyonlarda paylaştığı temel özellikleri tanımlar.

Küresel öğrenme, tehdit ortamındaki yeni ve değişen eğilimleri belirlemek için malware, saldırı araçlarını, teknikleri ve prosedürleri sürekli olarak analiz eden tam zamanlı bir siber güvenlik uzmanları ve tehdit araştırmacıları grubu olan Vectra AI Threat Labs ile başlar.

Çalışmaları, şirketimiz tarafından kullanılan veri bilimi modellerini bilgilendiriyor Attack Signal Intelligencedenetimli makine öğrenimi de dahil olmak üzere.

Çok büyük hacimlerdeki saldırı trafiğini analiz etmek ve kötü niyetli trafiği benzersiz kılan temel özelliklere indirgemek için kullanılır.

‍

Yerel öğrenme: Ağa özgü saldırı modellerini ortaya çıkarır.

Yerel öğrenme, saldırı modellerini ortaya çıkarmak için bir kuruluşun ağında neyin normal ve anormal olduğunu tanımlar.

Kullanılan temel teknikler denetimsiz makine öğrenimi ve anomali tespitidir. Vectra AI , bir veri bilimcisinin doğrudan gözetimi olmadan belirli bir müşteri ortamı hakkında bilgi edinmek için denetimsiz makine öğrenimi modellerini kullanır.

Vectra AI , anomalileri bulmaya ve raporlamaya odaklanmak yerine, bir saldırganın ağı keşfettiğine, saldırı için ana bilgisayarları değerlendirdiğine ve çalınan kimlik bilgilerini kullandığına dair işaretler de dahil olmak üzere bir saldırının veya saldırı tekniklerinin önemli aşamalarının göstergelerini arar.

‍

Entegre istihbarat: İlişkilendirin, puanlayın, önceliklendirin

Vectra AI , binlerce olayı ve ağ özelliğini tek bir algılamada yoğunlaştırır.

Yapay zekamız, olay korelasyonu ve ana bilgisayar puanlaması gibi teknikleri kullanarak aşağıdakileri gerçekleştirir:

• Tüm algılama olaylarını tehdit davranışı belirtileri gösteren belirli ana bilgisayarlarla ilişkilendirir.
• Vectra AI Threat Certainty Index™'i kullanarak her algılama ve ana bilgisayarı tehdit şiddeti ve kesinliği açısından otomatik olarak puanlar.
• Her olayı zaman içinde ve siber saldırı yaşam döngüsünün her cümlesi boyunca izler.

Vectra AI , ağ içindeki önemli varlıkları tehlikeye atabilecek veya bir saldırgan için stratejik değeri olan olaylara özel olarak odaklanır. Siber saldırı yaşam döngüsünün birden fazla aşamasını kapsayan davranışlar sergileyen cihazlar da gösterildiği gibi önceliklendirilir.

‍

‍

Vectra, saldırgan davranışlarını ve kalıplarını anlayarak gereksiz uyarıları azaltır ve gerçek pozitiflere odaklanır. Bu da güvenlik analistlerine saldırıları ihlal haline gelmeden önce etkili bir şekilde avlama, araştırma ve durdurma becerisi kazandırır. İlerleyen bölümlerde, Vectra'nın teknolojisinin kapsamını ve geliştirme sürecini, tespitleri nasıl topladığını ve oluşturduğunu, olayları eyleme dönüştürülebilir olaylarla nasıl ilişkilendirdiğini ve gerçek saldırıları nasıl ele aldığını iki spesifik örnekle inceleyeceğiz.

Yapay Zeka Odaklı Tehdit Tespiti için Makine Öğrenimi Algoritması Geliştirme

Vectra'nın tespit sistemi, sadece olağandışı anomalileri tespit etmek yerine, saldırganları ve yöntemlerini eylem halinde bulmak için özel olarak tasarlanmıştır. Farklı geçmişlere sahip güvenlik araştırmacıları ve veri bilimcilerinden oluşan ekibimiz, karmaşık veri setlerinden değerli içgörüler elde etme konusunda derin bir anlayışa sahiptir. On yılı aşkın deneyimimizle, saldırgan davranışlarını minimum yanlış pozitif ile etkili bir şekilde tanımlayan tehdit tespitine yönelik işbirliğine dayalı bir yaklaşım geliştirdik.

Tespit geliştirme süreci boyunca güvenlik araştırma ekibimiz öncülük eder. Belirli araçlar veya saldırı grupları yerine genel yöntemlere odaklanarak saldırganların vahşi doğada kullandıkları yöntemleri sürekli olarak izliyor ve inceliyorlar. Örneğin, yalnızca Cobalt Strike işaretini analiz etmek yerine, bu teknolojinin eylemlerini soyutluyor ve saldırganın genel kontrol yöntemini inceliyoruz. Bu, benzer yöntemleri uygulayan hem mevcut hem de gelecekteki araçlar için kapsam oluşturmamızı sağlar.

Bir saldırgan yöntemi belirlendikten sonra, güvenlik araştırmacılarımız veri bilimi ekibimizle birlikte çalışarak kötü niyetli ve iyi huylu örneklerden oluşan bir külliyat toplar. Kötü niyetli örnekler, anonimleştirilmiş meta verileri gönüllü olarak paylaşan müşteriler, kamuya açık olarak belgelenmiş siber olaylar, sentetik veri oluşturma algoritmaları ve dahili laboratuvar saldırıları dahil olmak üzere çeşitli yerlerden elde edilir. İyi huylu örnekler, anonimleştirilmiş müşteri meta verilerinden oluşan kapsamlı veri setimizden toplanır.

Saldırgan yöntemi ve destekleyici veriler elimizdeyken, güvenlik araştırmacılarımız ve veri bilimi ekibimiz bu yöntemleri tespit etmek için optimize edilmiş bir eşiğe sahip bir prototip model geliştirir. Prototip, modele ince ayar yapmak için isteğe bağlı bir müşteri tabanından geri bildirim toplayarak sessiz bir beta modunda dağıtılır. Gözlemlenen her saldırgan yöntemi örneğinin yanı sıra eşiğin hemen altındaki olaylar da geri bildirilerek veri bilimcilerimizin modeli daha da iyileştirmesine olanak tanınır.

Bu yinelemeli süreç, modelin gerçek dünya senaryolarında performans göstermesini sağlayan katı kalite standartları karşılanana kadar devam eder. Son adım, tanımlanan saldırgan yönteminin tüm bağlamını ve söz konusu sistemler için neyin normal olduğuna dair ilgili bilgileri sunan özel bir kullanıcı arayüzü oluşturmayı içerir. Modeller daha sonra üretime alınır ve etkinliklerinden emin olmak için sürekli olarak izlenir. Veri toplama için kullanılan aynı boru hattı kullanılarak tespit sisteminde gerekli iyileştirmeler yapılır.

Sonuçlar, sık sık ayarlama gerektirmeyen ve mevcut ve gelecek nesil saldırgan araçlarını etkili bir şekilde tespit eden modellerdir. Güvenlik odaklı yaklaşımımız, garip olayları tespit etmenin ötesine geçerek saldırgan eylemlerini tespit etmede başarılıdır.

Eyleme Geçirilebilir Sonuçlar için Gerçek Zamanlı Akış Motoru

Kuruluşunuzu korumak söz konusu olduğunda, her saniye önemlidir. Bu yüzden uyarılardaki gecikmeler saldırganlara tehlikeli bir avantaj sağlayabilir. Ancak Vectra'nın gerçek zamanlı akış motoru ile bir adım önde olabilirsiniz.

Geleneksel toplu işlemenin aksine, Vectra'nın algoritmaları veri akışı üzerinde çalışarak herhangi bir gecikme olmaksızın anında tespit sağlar. Bu, saldırganların saldırılarını ilerletmek için daha az zamana sahip oldukları anlamına gelir ve size onları izlerinde durdurmak için bolca fırsat verir.

Ancak bu sadece hız ile ilgili değil, aynı zamanda ölçekle de ilgili. Kurumsal ağların, bulut dağıtımlarının ve SaaS hizmetlerinin boyutu ve karmaşıklığı artmaya devam ettikçe, işlenmesi gereken veri miktarı da artıyor. Vectra'nın gerçek zamanlı akış motoru işte bu noktada parlıyor.

Büyük uluslararası işletmeleri desteklemek için tasarlanan Vectra'nın akış motoru, en büyük miktardaki verilerin bile üstesinden gelebilir. Veri boyutu sorunu olmadan uzun vadeli öğrenme modelleri oluşturmak için gerekli bilgileri zahmetsizce çıkarır.

Ve geçmişin gücünü de unutmayalım. Denetimsiz öğrenmeyi kullanan algoritmalar, gerçekten etkili olabilmek için çok sayıda veriye ihtiyaç duyar. Vectra'nın algoritmaları, akış verilerinden öğrenerek aylarca geçmiş verileri ve milyonlarca olayı hesaba katabilir. Bu da sektördeki en yüksek kaliteli uyarılar ve en doğru tespit anlamına gelir.

Tehdit Korelasyonu için Yapay Zeka

Vectra'nın yapay zeka odaklı Platformu, bireysel saldırgan yöntemlerini tanımlamanın ötesine geçer. Gelişmiş yapay zeka teknolojimizle, aktif olarak ilerleyen saldırıları hızlı bir şekilde tespit etmek, kategorize etmek ve önceliklendirmek için eylemleri ilişkilendiriyoruz. Korelasyon algoritmamız, herhangi bir güvenlik olayının net bir sinyalini sağlamak için hesaplar, ana bilgisayarlar, ağ ve bulut üzerindeki davranışları analiz eder.

Ancak bu davranışları hesaplar veya ana makineler gibi sabit çapalarla nasıl ilişkilendiririz? Ağ ve hibrit bulut ortamlarında, host-id adı verilen çığır açan bir algoritma kullanıyoruz. Bu algoritma, Kerberos ana bilgisayar sorumluları, DHCP MAC adresleri ve çerezler dahil olmak üzere gözlemlenen eserlere dayanarak geçici IP'leri kararlı ana bilgisayar makinelerine atfetmemizi sağlar. Bu atıfla, yalnızca IP'yi değil, belirli bir ana makine ile ilişkili saldırgan davranışını ve meta veri akışını doğru bir şekilde tanımlayabilir ve izleyebiliriz.

Ancak AWS'de ilişkilendirme kendi zorluklarıyla birlikte gelir. Olaylar AWS kontrol düzleminde kaydedilir ve temel kullanıcı hesapları yerine Varsayılan Roller ile ilişkilendirilir. Bu, herhangi bir sayıda hesabın belirli bir Rolü üstlenebileceği anlamına gelir ve bir saldırının kaynağını izlemeyi zorlaştırır. İşte bu noktada özel yapım teknolojimiz Kingpin devreye giriyor. Kingpin, gözlemlenen saldırıları altta yatan bir kullanıcıyla ilişkilendirmek için Rollerin zincirlemesini çözebilir ve size etkili müdahale için gereken önemli bilgileri verir.

Saldırgan davranışlarını istikrarlı göstergelere bağladıktan sonra, sistemin altında yatan davranış profilini belirlemek için bunları birbiriyle ilişkilendiriyoruz. Bu, acil müdahale için ilerleyen tehditleri etiketlememize ve önceliklendirmemize olanak tanır. Korelasyon algoritmamız, uzman analistlerimiz ve güvenlik araştırmacılarımız tarafından gerçekleştirilen eylemleri taklit ederek aynı düzeyde tehdit sınıflandırması ve analizi almanızı sağlar.

Vectra AI Tehditleri Nasıl Önceliklendiriyor?

Vectra AI , tehdit davranışlarını bir ana bilgisayar veya hesapla ilişkilendirir ve bunları dört önem derecesinden birine göre önceliklendirir: Kritik, Yüksek, Orta ve Düşük. Bu sıralama, Vectra'nın puanlama modelinin toplu saldırgan davranışlarının gerçek bir tırmanan saldırıyla ne kadar uyumlu olduğunu anlamasına dayanır. Vectra konsolunu izleyen güvenlik ekipleri, hesaplanan önem derecesi sıralamasına göre öncelikle hangi ana bilgisayarların veya hesapların inceleneceğine karar vermelidir.

Önem Sıralaması

• Kritik veya Yüksek önem derecesi: Kritik veya Yüksek önem derecesi olarak kategorize edilen ana bilgisayarlar ve hesaplar, iş operasyonlarına zarar verme açısından yüksek bir potansiyele sahiptir ve soruşturma gerektiren aktif olarak ortaya çıkan saldırılarla ilişkili davranışlar sergiler.
• Düşük veya Orta önem derecesi: Düşük veya Orta önem derecesi olarak kategorize edilen hesaplar daha az doğrudan gözlemlenen riskler sergiler ve acil soruşturma yerine tehdit avlama çabalarında başlangıç noktaları için kullanılabilir.

Tehdit ve Kesinlik Puanları

Önem derecesi sıralamasına ek olarak, daha ince taneli sıralama sağlamak için ilişkili davranışlara dayalı olarak önceliklendirilen her hesap için tehdit ve kesinlik puanları hesaplanır. Tespitler ayrıca, ilişkili davranışın tehdidine ve altta yatan tespit modellerinin kesinliğine dayalı olarak tespite özgü şiddetleri karakterize eden tehdit ve kesinlik puanları alır. Her bir tespitin tehdit ve kesinliğinin nasıl hesaplandığına ilişkin ayrıntılar ilgili tespitlerin tek sayfalarında sunulmaktadır.

> Vectra AI'ın Tespitleri hakkında daha fazla bilgi edinin

Kötü Niyetli Aktörler Yapay Zekadan Nasıl Yararlanıyor?

İşletmeler siber güvenlik için yapay zeka teknolojisini benimsedikçe, kötü niyetli aktörler de tespit edilmekten kaçmak için yöntemlerini uyarlıyor. Yapay zeka çözümleri tarafından kullanılan tehdit işaretleme sistemleri hakkında bilgi edinerek saldırı stratejilerini değiştirmelerine ve kötü niyetli faaliyetlerini hızlandırmalarına olanak tanıyor.

Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik Kullanmanın Avantajları Nelerdir?

Yapay zeka siber güvenlik araçları, işletmelerin tehditleri verimli bir şekilde tanımlamasına, bulmasına, karantinaya almasına ve düzeltmesine olanak tanıyan otomatik algılama yetenekleri sunar. Olay müdahalesinin genel etkinliğini ve hızını artırırlar.

Yapay zeka tehdit tespitinde nasıl kullanılıyor?

Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve potansiyel güvenlik tehditlerine işaret edebilecek kalıpları veya anormallikleri tanımlayarak tehdit tespitinde hayati bir rol oynar. Yapay zeka sistemleri, makine öğrenimi algoritmaları sayesinde geçmiş verilerden öğrenebilir ve modellerini yeni ve gelişmekte olan tehditleri tanımak için sürekli olarak uyarlayabilir. Yapay zeka destekli tehdit tespit sistemleri ağ trafiğini izleyebilir, davranış kalıplarını analiz edebilir ve kötü niyetli faaliyetleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek kuruluşların potansiyel tehditlere proaktif olarak yanıt vermesini ve bunları azaltmasını sağlayabilir.

Yapay zeka destekli tehdit istihbaratı nedir?

Yapay zeka tehdit istihbaratı, güvenlik günlükleri, güvenlik açığı veritabanları, karanlık web forumları ve sosyal medya platformları gibi çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için yapay zeka tekniklerinin ve teknolojilerinin kullanılmasını ifade eder. Tehdit istihbaratı platformları, yapay zeka algoritmalarından yararlanarak veri toplama ve ilişkilendirme, potansiyel tehditleri belirleme ve kuruluşlara eyleme geçirilebilir içgörüler sağlama sürecini otomatikleştirebilir. Yapay zeka odaklı tehdit istihbaratı, tehdit analizinin hızını, doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini artırarak güvenlik ekiplerinin gelişen siber tehditlerin önüne geçmesini sağlar.

Yapay Zeka Siber Savunmada Nasıl Kullanılıyor?

Yapay zeka, kuruluşların güvenlik duruşunu güçlendirmek için siber savunmada yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka algoritmaları, şüpheli etkinlikleri veya potansiyel güvenlik açıklarını belirlemek için ağ günlükleri, sistem olayları, kullanıcı davranışları ve malware örnekleri dahil olmak üzere büyük hacimli güvenlik verilerini analiz edebilir. Yapay zeka destekli sistemler güvenlik olaylarını gerçek zamanlı olarak tespit edip yanıtlayabilir, tehdit avcılığını otomatikleştirebilir ve güvenlik operasyonlarının verimliliğini artırabilir. Ayrıca yapay zeka, davranış tabanlı anomali tespiti, uyarlanabilir erişim kontrolleri ve akıllı tehdit yanıt sistemleri gibi gelişmiş güvenlik mekanizmalarının geliştirilmesinde kullanılabilir ve sofistike saldırılara karşı siber savunmayı güçlendirebilir.

> Vectra'nın yapay zeka güvenlik çözümü hakkında daha fazla bilgi edinin

Yapay zeka bilgisayar korsanlarını önleyebilir mi?

Yapay zeka siber güvenlik önlemlerini önemli ölçüde artırabilirken, tüm bilgisayar korsanlarını tek başına önleyemez. Yapay zeka teknolojileri belirli tehdit türlerini tespit etmede ve azaltmada etkilidir, ancak siber saldırganlar tespitten kaçmak için taktiklerini sürekli olarak geliştirmektedir. Yapay zeka destekli sistemler yanıt süresinin kısaltılmasına, güvenlik açıklarının belirlenmesine ve kalıpların analiz edilmesine katkıda bulunabilir, ancak etkili siber savunma için insan uzmanlığı ve işbirliği çok önemlidir. Yapay zeka yeteneklerini yetenekli siber güvenlik uzmanlarıyla birleştirmek, proaktif tehdit avcılığı, tehdit istihbarat analizi ve olay müdahalesini içeren sağlam bir savunma stratejisi oluşturabilir ve sonuçta bilgisayar korsanlarının başarılı olmasını daha zor hale getirebilir.

Vectra: Güvenlik Ekiplerini Yapay Zeka ile Güçlendiriyor

Ağ Algılama ve Yanıtlama (NDR) çözümlerinin lider sağlayıcısı Vectra AI AI, sistemleriniz, verileriniz ve altyapınız için maksimum güvenlik sağlamak üzere yapay zeka teknolojisinden yararlanır. Vectra AI , güvenlik operasyonları merkezi (SOC) ekibinizi hem şirket içinde hem de bulutta şüpheli faaliyetler konusunda tespit edip uyararak potansiyel tehditlere karşı hızlı ve hassas bir şekilde harekete geçmenizi sağlar. Yapay zeka destekli gerçek tehdit tanımlama sayesinde ekibiniz yanlış alarmlardan arınmış bir şekilde kritik görevlere odaklanabilir.

Yapay zeka siber güvenlik ortamını yeniden şekillendirmeye devam ederken, bu teknolojileri benimsemek ve zorluklarını aşmak kurumsal güvenliği artırmak için çok önemlidir. Vectra AI AI, AI tarafından desteklenen gelişmiş tehdit algılama ve yanıt yetenekleri sunarak AI'yı siber güvenlik çözümlerine entegre etmenin ön saflarında yer almaktadır. Yapay zeka odaklı çözümlerimizin siber güvenlik stratejinizi nasıl destekleyebileceğini ve sofistike siber tehditlere karşı nasıl koruma sağlayabileceğini keşfetmek için bizimle iletişime geçin.