Yapay zeka (YZ) teknolojileri, günümüzde siber güvenlik alanında giderek daha fazla entegre ediliyor. Uç nokta koruma (EDR), SIEM sistemleri, posta filtreleme ve zafiyet tarayıcıları gibi araçlar, yapay zekanın sunduğu “akıllı” karar verme yetenekleriyle güçlendirilmiş durumda. Ancak bu modellerin çoğu tescilli ve şeffaf olmayan yapıları nedeniyle, güvenlik ekipleri yalnızca çıktılarını görebiliyor ve modelin iç mantığına erişemiyor.
Yapay Zekanın Siber Güvenlikteki Sınırlamaları
YZ modelleri, istatistiksel akıl yürütmeye dayanır; bu da organizasyonun operasyonel önceliklerini veya insan faktörünü anlamakta yetersiz kalır. Örneğin, bir SIEM aracındaki yapay zeka, kritik bir saldırı senaryosunu bağlamdan kopuk şekilde değerlendirebilir. Bu nedenle, güvenlik uzmanlarının yapay zekayı körü körüne kullanmak yerine, kendi yapay zeka destekli iş akışlarını tasarlamaları önemlidir. Böylece hangi verilerden öğrenileceği, risk kriterlerinin ne olacağı ve davranış şekli kontrol altına alınabilir.
Güvenlik Operasyonlarında Yapay Zeka Destekli Araçlar
Günlük siber güvenlik soruşturmalarında, karmaşık JQ filtreleri, SQL sorguları veya düzenli ifadeler (regex) yazmak zaman alıcıdır ve dikkat dağıtır. Yapay zeka, bu tercüme yükünü azaltarak, kullanıcıların doğal dilde sorgu ifade etmelerine imkan tanır. Örneğin, Python tabanlı küçük yapay zeka araçları, kullanıcıların “belirli bir IP adresine ait tüm oturum kayıtlarını getir” gibi sade İngilizce komutlar vermesini sağlar ve arka planda doğru SQL veya regex sözdizimini oluşturur. Bu yaklaşım, SOC ekiplerinin olay müdahalesinde hız ve doğruluk kazanmasına yardımcı olur.
Teknik Özet: Yapay Zeka ve Siber Güvenlik Entegrasyonu
- Kullanılan araçlar: EDR platformları, SIEM, posta filtreleme sistemleri, zafiyet tarayıcıları, yama yönetim araçları.
- Yapay zeka modelleri: Tescilli ve şeffaf olmayan modeller, Python destekli açık kaynak çözümler.
- Saldırı zinciri: Phishing ile başlayan, makro tabanlı zararlı yüklemeler, C2 iletişimi, veri sızıntısı aşamaları.
- Önerilen savunma: Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA), ağ segmentasyonu, düzenli yama yönetimi, olay müdahale (incident response) süreçlerinin otomasyonu.
Siber Güvenlik Ekipleri İçin 5 Pratik Öneri
- Ortamınızdaki yapay zeka kullanımını haritalayın ve karar mekanizmalarını analiz edin.
- Yapay zeka modelleriyle aktif etkileşim kurarak çıktıları sorgulayın ve mümkünse davranışlarını ayarlayın.
- Tekrarlayan görevlerden birini seçin ve Python ile yapay zeka destekli otomasyon aracı geliştirin.
- Makine öğrenimi temellerini öğrenerek modellerin nasıl çalıştığını ve hata yapabileceği noktaları anlayın.
- Topluluk ve sektör etkinliklerine katılarak bilgi paylaşımı ve güncel yaklaşımlardan haberdar olun.
Yapay zeka, siber güvenlikte bir güç çarpanı olarak kullanılabilir ancak karar verme sorumluluğu her zaman insanlarda kalmalıdır. Bu dengeyi sağlamak, hem saldırganlara karşı daha etkili savunma hem de operasyonel verimlilik için kritik önemdedir.