Siber güvenlikte yapay zekayı kullanmanın 4 avantajı

Yapay zekayla ilgili en yaygın yanılgı, onun otomasyonla eşanlamlı olduğudur. Ancak gerçek şu ki, otomatikleştirilmiş sistemlerin monoton ve tekrarlayan görevleri yürütmek için manuel olarak yapılandırılması gerekirken yapay zeka sistemleri, işlenecek verilere sahip olduklarında bağımsız olarak uyum sağlayabilmektedir. Yapay zeka otomasyonun bazı yönlerinden yararlanırken, yalnızca görevleri yürütmenin ötesine geçiyor. WatchGuard, gerçek yapay zeka ile yalnızca onu temel alıyor gibi görünen teknolojiler arasındaki 3 temel farkı şöyle sıraladı:

''Eğitim: Yapay zeka sistemleri, beslendikleri verilerden öğrenen algoritmalar oluşturmak için makine öğrenimini (ML) kullanır ve bunlardaki kalıpları tanımlamak için istatistiksel algoritmalar kullanır. Bunun aksine, yapay zekayı entegre etmeyen akıllı sistemler yalnızca algoritmalarla çalışır. Bu sistemler, belirli durumlarda nasıl davranmaları gerektiğini belirleyen bir dizi önceden tanımlanmış kural ve karar ağacı kullanılarak oluşturulur.  

Devamlı öğrenme: Yapay zeka, zaman içinde sürekli olarak öğrenecek ve gelişecek şekilde tasarlanmıştır. Yeni veriler kullanıma sunuldukça sistem, doğruluğunu ve yeteneklerini geliştirmek için kendini yeniden eğitebilir. Otomasyona dayanan çözümlerin kapsamı sınırlıdır ve yalnızca önceden programlanmış kuralların kısıtlamaları dahilinde belirli görevleri gerçekleştirebilir.

Karar verme: Yapay zeka, tekrarlanmayan görevler için tasarlanmıştır, bu nedenle durumları analiz edebilir ve insan müdahalesi olmadan kararlar verebilir; oysa otomatik sistemler kendi başlarına karar veremez.''

Siber güvenlik için gerçek yapay zekanın 4 avantajı

Yapay zekanın siber güvenlik açısından büyük potansiyeli olduğunu belirterek WatchGuard’a göre otomasyon, otomatik bot saldırılarıyla mücadele etmeyi ve uyarı yorgunluğunu hafifletmeyi mümkün kılarak analistlerin bilgi ve becerilerini daha verimli bir şekilde uygulamalarını sağlarken, gerçek yapay zekanın 4 avantajını şöyle anlattı:

''Zaman içinde geliştirilmiş performans: ML kullanan çözümler, etkinliği iyileştirmek için deneyimlerden ve ağ modellerinden öğrenme yetenekleri sayesinde zaman içinde performansı artırır. Bu, güvenlik savunmalarına uyarlanabilirlik kazandırır ve standart ağ etkinliğindeki anormalliklerin tespit edilmesinde doğruluğu artırır.

Geliştirilmiş tehdit tespiti: Yapay zeka, kötü niyetli siber aktörlerin davranışlarındaki değişiklikleri öğrenme ve bunlara uyum sağlama yeteneği sayesinde, insan analistlerin yapamadığı kalıpları belirleyerek tehdit tespitini geliştirir. Bilinmeyen tehditleri tespit ederken değer katar ve özelleştirilmiş APT (gelişmiş kalıcı tehdit) saldırılarıyla uğraşırken güçlü bir müttefiktir.

Yetenek eksikliklerinin giderilmesine yardımcı olmak: Yapay zeka, büyük miktarlarda veriyi analiz ederek kalıpları, anormallikleri ve potansiyel tehditleri insan analistlerden çok daha hızlı tespit edebilir. Bu yetenekler, insan uzmanlığının önemli olmadığı anlamına gelmez ancak gelişen tehditleri keşfederek ve neredeyse gerçek zamanlı saldırıları tespit ederek çağın ilerisinde kalmamıza olanak tanır. Bu bakımdan yapay zeka, daha kısa sürede daha fazlasını yapmamızı sağlıyor ve yetenek eksikliğiyle mücadele eden siber güvenlik ekipleri için bir nimet.

Daha iyi uç nokta koruması: WatchGuard'ın EPDR ve EDR'si gibi yapay zeka tabanlı uç nokta algılama ve yanıt araçları, uç noktalar için davranışsal bir temel oluşturur. Her iki çözüme de dahil olan Sıfır Güven Uygulama Hizmeti, yalnızca güvenilir olarak sınıflandırılan uygulamaların her uç noktada çalışmasına izin verir. Ayrıca kötü amaçlı uygulama ve süreçlerin veya bilinmeyen uygulamaların çalıştırılması, maksimum 4 saat içinde sınıflandırılarak vakaların yüzde 99,98'i yapay zeka motoru tarafından, geri kalan yüzde 0,02'si ise teknik uzmanların eylemleri sayesinde engellenir.''

Bu bağlamda, bu güvenlik ürünlerini temel olarak kullanan Watchguard'ın ThreatSync'i gibi yapay zeka destekli bir XDR çözümü, tehdit algılama ve yanıt yeteneklerini sürekli olarak öğrenebilir, uyarlayabilir ve geliştirebilir. Kurumları potansiyel tehditlere karşı gerçek zamanlı olarak ve birden fazla alanda uyarmak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak, ortalama tespit süresini (MTTD) azaltır, daha fazla görünürlük sağlar ve çoklu ürün müdahalesine olanak tanır. Bu önlemler sağlam bir güvenlik oluşturulmasına yardımcı olur. 

EKONOMİ GÜNDEMİ