Siber Güvenlikte Yapay Zekanın Rolünü Ortadan Kaldırmak

Yapay zekanın (AI) rolü ve çeşitlendirilmiş entegrasyonlarımızdan elde etmeyi bekleyebileceğimiz siber güvenlik faydaları konusunda iş dünyasında çok fazla beklenti ve beklenti var.

Gelişmiş müşteri hizmetleri sunan web sitesi sohbet robotlarından biyometrik tanımlama ve son teknoloji müşteri veri analizine kadar, AI ve Edge AI, bildiğimiz gibi dünyayı dönüştürmek için ayarlanmıştır. Konu, gizemlerle örtülü olduğu kadar, rüyalar kadar da hararetli bir şekilde tartışılmaktadır. Cesur yeni bir geleceğe giden yapay zekanın, hiper-akıllı makinelerin egemen olduğu insanları tasvir eden popüler distopik bilim kurgu fantezileriyle çarpışıyor.

Özellikle yapay zekanın gelecekteki bilgi güvenliğimiz üzerindeki etkisi ve büyük endüstrileri etkileyen rolü ile ilgili olarak, çok ihtiyaç duyulan gerçeklik dozunun zamanı gelmiş olabilir.

Ne en çılgın rüyalar ne de en kötü kabuslar yakın zamanda gerçekleşmeyecek, ancak AI zaten uygulamalara önemli faydalar sağlıyor ve siber savunmayı katlanarak iyileştirme potansiyeline sahip. AI ayrıca belirli veri ve bilgi tehditleri oluştururken, çoğunlukla bizim avantajımıza uygulanacak ve herhangi bir organizasyonun savunma cephaneliğinin önemli bir bileşeni haline gelmelidir.

Yapay zeka ve siber güvenlik birlikte nasıl çalışır?

Bu dijital çağın yarattığı konforlar ve faydalar sayısız olmakla birlikte, birçok dezavantajı da beraberinde getiriyor. En göze çarpan ve zarar veren tehditlerinden biri, hassas verilerimizin ve kişisel bilgilerimizin daha önce hiç olmadığı kadar risk altında olmasıdır.

Son on yılda yüzlerce kimlik dolandırıcılığı olayı, büyük mali kayıplar vakaları ve tabii ki büyük veri ihlalleri yaşandı. Doğası gereği siber saldırılar yaygındır ve her kişiyi, kuruluşu ve hükümeti etkiler. Siber suçluların dünyanın herhangi bir yerinde, istedikleri zaman hedeflerine ulaşabilecekleri bir çağa giriyoruz. Bu nedenle, etkili ve ilerici siber güvenliğe olan ihtiyacımız hiç bu kadar önemli olmamıştı.

Tipik bir siber saldırı, düşmanların veya siber suçluların, hedeflerinin bilgisayar sistemine veya ağına erişme ve bunları değiştirme veya başka bir şekilde zarar verme girişimidir. Sistematiktir, planlıdır ve kuruluşları ve ilgili (genellikle kritik) herhangi bir işi bozmak için dikkatle hesaplanmış teknolojiyi kullanır. operasyonlar.

Gelecek kasvetli görünürken, önemli siber güvenlik uygulamaları ile teknolojik gelişmeler de gerçekleşti. Bu önemli oyun değiştiricilerden biri, yapay zeka (AI) ve onun bir alt kümesi olarak makine öğrenimi (ML) tarafından geliştirilen ve desteklenen teknolojiler ve tekniklerdir.

Bugün gördüğümüz şey, biyometrik girişlerin, güvenli girişler oluşturmak için parmak izleri, retinalar veya avuç içi izleri taranarak giderek daha fazla kullanılmasıdır. Bu, tek başına bir güvenlik önlemi olarak veya bir parola ile birlikte kullanılabilir ve en yaygın olarak akıllı telefon teknolojisinde bulunur.

Siber güvenlik uzmanları, parolaların siber tehditlere karşı son derece savunmasız olduğunu, kişisel verileri, kredi kartı bilgilerini ve hatta sosyal güvenlik numaralarını tehlikeye attığını kesin olarak göstermiştir. Tüm bunlar, biyometrik oturum açmaların siber güvenliğe olumlu katkıda bulunmasının nedenleridir.

Yapay zeka, sistem veya cihaz güvenlik açıklarını ve diğer olası kötü niyetli eylemleri belirlemek için kullanılabilir. Geleneksel sistemlerin her ay üretilen çok sayıda kötü amaçlı yazılıma ayak uyduramadığı bir gerçektir, bu nedenle AI'nın harekete geçmesi ve sorunu çözmesi için olası birçok alandan biri haline gelmiştir.

Şu anda siber güvenlik şirketleri, karmaşık algoritmalar benimseyerek kötü amaçlı yazılımları ve yetkisiz girişleri algılamak için yapay zeka sistemlerine öğretiyor. Bu şekilde, yapay zeka ve makine öğrenimi artık blok zinciri tabanlı kripto para birimlerini, çevrimiçi bankacılığı, hassas şirket kayıtlarını, müşteri verilerini vb. güvence altına almak için kullanılıyor.

Bu sistemler, fidye yazılımı ve kötü amaçlı yazılım saldırılarındaki en basit kalıpları bile ayırt etme, ağlara veya bireysel sistemlere girmelerini etkin bir şekilde durdurma yeteneklerine zaten sahiptir. Ayrıca geleneksel yaklaşımların hızının ötesine geçen tahmine dayalı işlevlerden de yararlanıyorlar. Bu nedenledir ki

AI üzerinde çalışan sistemler, gönderiler, haberler ve siber tehdit çalışmaları aracılığıyla otomatik olarak bilgi toplayan doğal dil işleme yeteneklerinin kilidini açar. Bu bilgi, eğilimler, siber saldırılar ve önleme yöntemleri hakkında fikir verecektir. Ayrıca bilgi güvenliği firmalarının mevcut tehditler ve zaman dilimleri hakkında güncel kalmasına ve kuruluşları korumak için proaktif stratejiler oluşturmasına yardımcı olur.

Yapay zekanın siber güvenliği geliştirmesinin 6 yolu

Hepimiz, AI ve ML veya makine öğreniminin geleceğimizi etkilemesinin birkaç yolu olduğunu biliyoruz. Siber güvenliğe çok ihtiyaç duyulan desteği vererek bu teknolojilerin fark yaratacağı yollardan bazılarını vurguladık.

1. Siber tehdit tespitinde makine öğrenimi

Kuruluşlar, rakiplerin başarmaya çalıştığı her şeye karşı koyabilmek için bir siber saldırıyı önceden tespit edebilmelidir. Makine öğrenimi, veri analizine dayalı siber tehditleri tespit etmede ve bilgi sistemlerindeki bir kusurdan yararlanmadan önce bir tehdit bulmada son derece yararlı olduğu kanıtlanmış yapay zekanın bir yönü gibi görünüyor.

Makine öğrenimi, bilgisayarların elde edilen verilere dayalı algoritmaları kullanmasına ve ayarlamasına, ondan öğrenmesine ve gerekli iyileştirmeleri anlamasına yardımcı olur. Siber güvenlik açısından bu, makine öğreniminin bilgisayarın tehditleri algılamasına ve herhangi bir anormalliği herhangi bir insandan daha doğru bir şekilde tanımlamasına olanak tanıdığı anlamına gelir.

Geleneksel teknoloji büyük ölçüde geçmiş sonuçlara dayanır ve yapay zekanın yapabildiği gibi doğaçlama yapamaz. Klasik teknolojiler, bilgisayar korsanlarının en son tekniklerini ve püf noktalarını AI gibi ele alamaz. Ek olarak, insanların her gün karşılaştığı siber tehditlerin miktarı insanlar için çok fazla ve yapay zeka tarafından daha iyi yönetiliyor.

2. Yapay zeka destekli parola koruması ve kimlik doğrulama

Parolalar her zaman çok zayıf bir güvenlik denetimi olmuştur ve çoğu zaman siber suçlular ile kimliklerimiz arasındaki tek bağlantıdır. Biyometrik kimlik doğrulama, parolalara alternatif olarak değerlendiriliyor, ancak bu çok uygun değil ve saldırganlar da bu kontrolleri kolayca atlayabilir. Geliştiriciler, mevcut biyometrik kimlik doğrulamasını iyileştirmek ve onu sağlam bir uygulama haline getirmek için tüm kusurları ortadan kaldırmak için yapay zekayı kullanıyor.

Bir örnek, Apple'ın şu anda iPhone X akıllı telefonlarında kullanılan yüz tanıma teknolojisidir. Face ID adı verilen cihaz, yerleşik kızılötesi sensörler ve sinir motorları ile kullanıcının yüz özelliklerini algılar. AI yazılımı, temel benzerlikleri ve kalıpları tanıyarak karmaşık bir yüz modeli üretir.

Apple, bu teknolojinin yapay zekayı kandırma ve uygulamayı başka bir yüzle açma ihtimalinin milyonda bir olduğuna inanıyor. AI cihaz mimarisi, yeni bir saç stiline sahip olmak, sakal uzatmak, kapüşonlu giymek vb. gibi değişiklikleri telafi ederek çeşitli aydınlatma koşullarında da çalışabilir.

3. Kimlik avı algılama ve önleme kontrolünde AI ve ML

Kimlik avı, bilgisayar korsanlarının bir kimlik avı saldırısı kullanarak yüklerini teslim etmeye çalıştığı en çok kullanılan siber saldırı yöntemlerinden biridir. Kimlik avı e-postaları son derece yaygındır; aslında, her 99 e-postadan biri bir saldırı girişimidir. Açıldıktan sonra, e-posta, kurbanı kötü amaçlı yazılımları veya bilgisayar korsanlarının favorilerinden biri olan fidye yazılımını cihazlarına yüklemeye teşvik eden bir bağlantı içerecektir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, neyse ki, kimlik avı saldırılarını azaltmada ve engellemede önemli bir rol oynayacak.

AI ve ML, 10.000'den fazla aktif kimlik avı kaynağını tanımlayabilir ve izleyebilir ve insanlardan çok daha hızlı yanıt verebilir. AI ve ML ayrıca dünyanın dört bir yanından gelen kimlik avı tehditlerini izlemek için çalışır ve kimlik avı kampanyaları hakkındaki bilgisi tek bir coğrafi bölgeyle sınırlı değildir. AI ayrıca sahte ve geçerli bir web sitesi arasında hızlı bir ayrım sağlar.

4. Zafiyet yönetiminde AI ve ML kullanımı

Neredeyse her iş süreci bilgi teknolojisini (BT) içerir. Yalnızca bu yıl bugüne kadar 2.000'den fazla benzersiz güvenlik açığı kaydedildi. Tüm bunları insan veya konvansiyonel teknoloji ile yönetmek inanılmaz derecede zordur. Yine de AI buna çok daha kolay yaklaşacak.

AI ve ML tabanlı sistemler, çevrimiçi tehditlerin bir güvenlik açığından yararlanmasına izin vermez. Bunun yerine, bu AI tabanlı sistemler, kurumsal bilgi sistemlerinde olası kusurları verimli ve etkili bir şekilde arar ve bunu, karanlık web korsan forumları, bilgisayar korsanlarının güvenilirliği, kullanılan trendler vb. gibi çeşitli değişkenleri başarılı bir şekilde dahil ederek yapar. Bu sistemler, bu tür değişkenleri analiz edebilir ve bu bilgileri, savunmasız hedeflere ne zaman ve nasıl saldırılabileceğine karar vermek için kullanabilir.

5. Ağ güvenliği ve AI

AI hayatımızı çok daha kolaylaştıracak, ancak aynı zamanda şu anda kullandığımız birçok teknolojinin eskimesine yol açacaktır. Ayrıca belirli pozisyonların veya işlerin modasının geçmesine neden olabilir. Ağ güvenliğinin iki temel yönü, güvenlik politikası geliştirme ve bir organizasyonun ağ topografisidir.

Genellikle, her iki görev de çok zaman alıcıdır ve çok fazla insan çabası ve zaman alır. Artık ağ trafiği dinamiklerini analiz edip inceleyerek ve politika ve prosedürler önererek bu süreçleri otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanabiliriz. Bu sadece zamandan tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda teknik büyüme ve geliştirme alanlarına ayırabileceğimiz çok fazla enerji ve para tasarrufu sağlar.

6. AI ile davranış analizi

AI'nın davranışsal analitik yeteneği, güvenlik geliştirmelerimizde heyecan verici bir başka gelişmedir. Bu, ML algoritmalarının, bilgisayarınızı veya diğer akıllı cihazları ve en sevdiğiniz çevrimiçi platformları nasıl kullanacağınızı inceleyerek davranış kalıplarını öğrenip oluşturabilmesine bağlıdır. Ayrıntılar, normal oturum açma zamanlarınızdan mesajlaşma ve göz atma kalıplarınıza kadar her şeyi içerebilir.

AI algoritmaları herhangi bir zamanda normal kalıplarınızın dışında düzensiz davranışlar veya eylemler bulursa, bunun şüpheli bir kullanıcı tarafından yürütüldüğünü tespit edebilir veya kişiyi engelleyebilir. AI algoritmalarını işaretleyen davranışlar, ürünleri sizinki dışındaki adreslere gönderilen büyük bir çevrimiçi alışveriş çılgınlığından, yüklemelerde, indirmelerde veya arşivlenmiş dosyalarınızdaki belgelerin genel aktarımında ani bir artıştan herhangi bir şey olabilir. yazma hızınızdaki ani değişim.

Yapay zeka bir veri ihlalinin maliyetini nasıl azaltabilir?

Yapay zekanın radikal yaratıcılığı ile siber güvenlik ihlallerinin belirlenmesi, tüketicilerin özel bilgilerini korumalarına yardımcı olabilir.

Çoğu web sitesi belirli miktarda bilinen güvenlik açığı içerdiğinden, bilgisayar korsanları sıklıkla en yüksek miktarda kişisel veriye sahip olanları hedefler. Çoğu durumda, bu, kullanıcının aktif katılımı ve farkındalığı olmadan zahmetsizce yapılır. Yapay zekanın çeşitli sektörlerde kişisel bilgilere yönelik tehditlere karşı nasıl kullanıldığını keşfedelim.

Bankacılık

Anormallik algılama, karmaşık bir dünyada olağandışı etkinlikleri belirlemek için yapay zekayı kullanan bir tekniktir. Örneğin, bir müşteri beklenmedik bir şekilde banka hesabından şüpheli büyük bir para çekme işlemi yaptığında. Bu faaliyet, bu belirli müşterinin "doğal davranışı" sınırlarının ötesinde olacak ve hem müşteri hem de banka bu olağandışı faaliyet hakkında bilgilendirilecektir.

Kredi kartı dolandırıcılığı ve suistimali bankacılık sektörünün en önemli sorunlarından biridir. Yapay zeka, bir kötüye kullanım tanımlama tekniği kullanarak bu tehditleri en aza indirmeye yardımcı olur. Burada bilgisayarlar, sistemde yerleşik olarak bulunan önceki kurallara dayalı olarak kredi kartı sahtekarlığını veya kötüye kullanımını tanımlar. Belgelenmiş her istilanın benzersiz bir imzası vardır. Benzer imzalar istila özelliklerini tanımlar. Çoğu zaman, imzaların benzer bir kusuru olacaktır. Cihaz bu imzalardan birini tespit ettiğinde banka uyarılır.

Bankalar için bir diğer sorun da kredi başvuru dolandırıcılığıdır. AI, başvuranın orijinalliği hakkındaki bilgileri hızlı bir şekilde analiz etmek ve sağlanan verilerdeki şüpheli bir yerleşim yeri veya iş adresi gibi olağandışı davranışları veya anormallikleri tespit etmek için kullanılır. Hileli kredi başvurularının başvuru sürecinde normalden daha erken kaldırılmasıyla dolandırıcılık kısıtlanabilir veya tamamen ortadan kaldırılabilir ve yasal başvuruları incelemek için daha fazla zaman harcanabilir.

Sigorta

Sigorta şirketleri, bireyler ve işletmeler hakkında topladığı büyük miktarda veri nedeniyle, bilgisayar korsanları için değerli bir hedef haline geldi. Anlaşılır bir şekilde, güvenlik risklerini azaltırken rekabetçi kalma ihtiyacı, firmaları ürünlerini dijitalleştirmeye ve yeni elektronik platformlara yatırım yapmaya sevk etti. Ancak bu yatırım, ortaya çıkan diğer siber güvenlik tehditlerini tetikliyor.

Bir müşteri sigorta başvurusunu yaptığında, potansiyel poliçe sahibinin doğru bilgileri sağlayacağına dair bir varsayım vardır. Bununla birlikte, az sayıda aday da sigorta şirketlerinden aldıkları oranı manipüle etmek için veriler üretmektedir.

Bu sorunu çözmek için sigortacılar, sağlanan verilerin sahte olmadığını iddia etmek için bir başvuru sahibinin çevrimiçi ağ profillerini analiz etmek için yapay zekayı kullanır. Örneğin, AI, gönderilen ayrıntılarını doğrulamak için potansiyel poliçe sahibinin resimlerini, gönderilerini ve bilgilerini inceleyecektir. Bu teknik, sahte gönderimleri tespit etmede başarılıdır.

AI, bilinen dolandırıcılık eğilimlerine dayalı olarak sigorta talebi değerlendirmesini ve filtrelemeyi optimize etmek için de kullanılabilir. Bu prosedür, potansiyel olarak yanlış iddiaları daha fazla araştırma için işaretlemekle kalmaz, aynı zamanda meşru iddiaları otomatik olarak tespit etme ve onay ve ödemeyi kolaylaştırma avantajına da sahiptir. Bu, sigorta şirketlerinin maliyetlerini düşürür ve müşterilerin fiyatlarını düşürmeye yardımcı olur.

Sağlık hizmeti

Sağlık hizmetlerinde gizlilik ve koruma, binlerce hasta verilerine erişebildiğinden karmaşıktır. Her gün hasta verisi etkileşimlerinin miktarını manuel olarak değerlendirmek pratik olmayacaktır. Ayrıca, bir hastanın verileri internete bağlandığında, mahremiyet ve güvenlik ihlalleri olasılığı daha yüksektir.

AI, bireysel işlemlerde saniyede hasta verilerini tarama ve erişim alanı, oturum açma miktarı ve her oturum açma çabası için süre gibi her işlemle ilgili farklı faktörleri değerlendirme yeteneğine sahiptir. Bir personelin hesabı, hemen hemen aynı anda 10.000 hastanın dosyalarına aniden erişirse, AI bu olağandışı davranışı algılar ve bir uyarı verir.

Kalp pilleri ve insülin pompaları gibi tıbbi cihazlar dünya çapında yaygın olarak kullanılmaktadır ve hastalara önemli faydalar sağlamaktadır. Bu tür cihazlar saldırılara karşı savunmasızdır, ancak birçoğu cihazın korumasından ve gizliliğinden tam olarak yararlanmak için gereken gerekli işletim sistemi sürümüne sahip değildir. Güvenlik araştırmacıları, tıbbi cihazların güvenlik açığını inceleyerek virüslerin bir hastanın kalp pili cihazına bulaşmasını sağladı.

Kalp pili hastaya şok vermek üzere yönlendirildi. Bu durumlarda, anormallik tespiti (yukarıda bahsedilen) kullanılarak, bilgisayara gönderilen anormal talimatları tespit etmek için AI uygulanmaktadır. AI, hastaneyi ve hastayı güvenlik açıkları konusunda uyarmak için üreticilere güvenmek zorunda kalmadan sistemi sürekli olarak izleyecektir.

Günümüzde siber güvenlikte yapay zeka kullanan şirketler

Sinir ağı, makine öğrenimi, analitik ve belirli görevler için ilişkili algoritmaları içeren yapay zeka, sistemlerin deneyim yoluyla öğrenmesini sağlar. Siber güvenlik için, yapay zekanın makine öğrenimi alt kümesi en fazla kullanıma sahiptir - en azından şu anki yapay zeka geliştirme aşamasında.

'Gerçek' bilişsel AI'nın çok az kullanımı olmasına rağmen, makine öğrenimi ayrıca geleneksel, imza tabanlı antivirüs ve siber güvenlik stratejilerinden daha geniş bir veri toplama ve analiz yöntemine geçiş için bir basamak sağlayabilir.

Microsoft, Google, Amazon.com ve diğer bir dizi yeni kuruluş, kimlik doğrulamasını sağlamak ve bilgisayar korsanlarını durdurmak için büyük miktarda veriyi analiz eden makine öğrenimi algoritmalarını dağıtmak için farklı istila türlerine uyum sağlamak üzere tasarlanmış kural tabanlı teknolojileri kullanmaktan uzaklaşıyor. kullanıcı hesaplarına erişim elde etme.

Açıkçası, bilgisayar korsanlarının kendileri inanılmaz derecede dayanıklıdır ve onlar da yeni güvenlik sistemlerini alt etmek için farklı kesintiler oluşturmak için makine öğrenimini kullanabilirler.

Örneğin, işletmelerin sistemlerini nasıl eğittiğini öğrenebilir ve söz konusu verileri algoritmaları atlatmak veya hile yapmak için kullanabilirler. Büyük bulut hizmetleri sağlayıcıları, düşmanın hareketli bir hedef olduğunun acı bir şekilde farkındalar, ancak yeni bulut tabanlı web barındırma teknolojilerinin iyi adamların dengeyi değiştirmesine yardımcı olması gerektiğini iddia ediyorlar.

Google ayrıca, bir kullanıcı oturum açtıktan sonra bile, bilgisayar korsanlarını bulmak için ihlalleri arar. Birden çok benzersiz veri grubunu analiz edebilen makine öğrenimi sayesinde, yetkisiz girişleri yakalamak artık basit bir evet veya hayır demek değildir.Google, bir kullanıcı oturumu sırasında farklı davranış faktörlerini izler. Başlangıçta güvenilir görünen, ancak daha sonra söyledikleri kişi olmadıklarına dair işaretler gösteren biri, herhangi bir hasara neden olmadan önce Google'ın yazılımı tarafından atılacaktır.

Amazon ve Microsoft, kendi altyapılarını ve web hizmetlerini korumak için makine öğrenimini kullanmanın yanı sıra müşterilerine aynı teknolojiyi sunuyor. Amazon'un Macie hizmeti, Netflix ve kurumsal bilgiler gibi müşterilerden gelen gizli verileri belirlemek için makine öğrenimini kullanır ve ardından bunlara kimin ne zaman eriştiğini izleyerek kuruluşu şüpheli davranışlara karşı uyarır. Amazon'un GuardDuty'si, yıkıcı veya yasa dışı davranışlar için ağları izler. Hizmet ayrıca, çalışanların iş yerinde bitcoin madenciliği yapmak gibi yapmamaları gereken şeyleri yaptığını da görüyor.

Çözüm

AI'nın tamamen devralmasına izin verme fikri çok cazip olsa da, AI'nın pek çok şeyden oluştuğunu ve bu nedenle çok uyarlanabilir olduğunu hatırlamalıyız. AI, siber güvenlik harikaları yaratırken, aynı zamanda kötü niyetli amaçlar için bilgisayar korsanlarına da yol açıyor. Yanlış ellerde, katlanarak zarar verebilir ve siber güvenlik için daha da büyük bir tehlike oluşturabilir.

Teknoloji ilerledikçe, küresel dostlarımız ve müttefiklerimiz de saldırı stratejilerini, araçlarını ve tekniklerini geliştiriyor. Yapay zekanın son derece yararlı olduğuna şüphe yok, ancak biraz iki ucu keskin bir kılıç. AI ve ML, saldırıları gerçekleşmeden önce tespit etmek ve önlemek için kullanılabilir. AI daha fazla ilerleme gördükçe, teknolojinin ne kadar ileri gidebileceğine ve bize ve gelecek nesillerimize ne kadar fayda sağlayacağına gerçekten tanık olacağız.