Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uzaktan Çalışma Güvenliğinde Nasıl Devrim Yaratıyor?

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, tehditlerin erken tespiti ve müdahalesine yönelik proaktif bir yaklaşımla siber güvenliğe girdi. Tehdit tespitini otomatikleştirerek, siber tehditleri tanımlayıp bunlara yanıt vererek, yanlış pozitifleri ortadan kaldırarak ve bir kuruluşun genel güvenlik duruşunu geliştirerek uzaktaki çalışanların güvenliğini sağlayabilirsiniz.

Uzak çalışma ortamlarında yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı güvenlik çözümlerinin uygulanması, geleneksel siber güvenlik önlemlerinin eksikliklerini de çözdü. Yapay zeka ve makine öğreniminin benimsenmesi, güvenlik tehditlerini sınırlandırırken erişim kontrolü sağlayarak işletmeler için siber güvenlikte devrim yaratıyor.

Temelleri Anlamak: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Uzak dijital ortamlar güvenli uzaktan erişim sağlar. Çalışanın bulut bilişim, sanal özel ağlar (VPN'ler) ve uzak masaüstleri aracılığıyla kurumsal ağa bağlanmasına olanak tanır. Bu kurulumlar uyarlanabilir, ölçeklenebilir ve uygun maliyetlidir ancak yine de güvenlik tehditlerine açıktır.

AI/ML'nin Kurumsal Siber Güvenliğe Uygulanması

İşletmeler hoş olmayan durumlardan kaçınmak için çeşitli siber güvenlik protokolleri uygulamaktadır. Siber güvenlik ufuklarına yeni eklenen yapay zeka ve makine öğrenimidir.

Yapay zekanın siber güvenlikte uygulanması, çeşitli güvenlik tehditlerini hızlı ve doğru bir şekilde aktif olarak tanımlayabilen, analiz edebilen, değerlendirebilen ve tahmin edebilen araçlar veya yazılımlar geliştirmeye odaklanır. Makine öğrenimi, siber güvenlikte çeşitli erişim kaynaklarını değerlendirerek veri ve algoritmalar oluşturmak için kullanılır.

Uzaktan Çalışma Güvenliği Zorluklarının Mevcut Durumu

Siber güvenlik, BT ekiplerinin karşılaştığı her gün gelişen bir zorluktur. 2022 yılında yapılan bir işveren anketine göre, yanıt verenlerin %56'sı çalışanların uzaktan çalışırken iyi güvenlik uygulamalarından habersiz olduklarını söyledi.

Yeni Yüksek Derecede Kaçınabilen Uyarlanabilir Tehditler (HEAT)

Web tarayıcılarını hedef alan yeni Yüksek Derecede Kaçınabilir Uyarlanabilir Tehditler (HEAT), standart güvenlik teknolojilerine yönelik ortaya çıkan güvenlik riskleridir. Hızla gelişen teknoloji ve iletişim araçları, yeni güvenlik açıkları yaratabilmekte veya yetkisiz kullanıcıların özel bilgilere erişmesine olanak sağlayabilmektedir.

Uzaktan İş Gücü ve Siber Güvenlik Zorlukları

Uzak çalışanların kurumsal ağlara farklı erişim düzeyleri vardır ve güvenliği ve performansı yönetirken faaliyetlerini takip etmek zor bir iştir. İşletmeler artık üretkenliği ve performans takibini geliştirmek için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor.

Uzaktan çalışma güvenliği, hassas bilgilerin, yetkisiz veri akışının ve siber saldırıların güvenliğini sağlamak için çeşitli araçlar ve gelişmiş teknikler kullanılarak son kullanıcı güvenlik riskinin azaltılmasını içerir.

Giriş kontrolu

Bu teknolojiler, şirketin uzaktan erişimi ve kurumsal veri korumasını düzenlemesine ve potansiyel tehditleri ve siber saldırıları tespit etmesine olanak tanıyor. Aslında siber güvenlikte yapay zeka pazarının 2029 yılına kadar 62 milyar doları aşacağı tahmin ediliyor.

Yapay Zeka, Tehdit Tespiti ve Yanıtını Nasıl Geliştirir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı tekniklerin ve araçların kullanılması, kurumsal ağın uzaktan çalışanın güvenliğini sağlamasına, erişimini, cihaz güvenliğini ve oturum açma kimlik bilgileri güvenliğini kontrol etmesine olanak tanır.

Otomasyon

Yapay zeka, çeşitli güvenlik kontrollerini otomatikleştirerek siber saldırıların erken tanımlanmasına ve azaltılmasına olanak tanıdığı için siber güvenliğin geleceğini temsil ediyor. Ek olarak makine öğrenimi algoritmaları, potansiyel siber tehditlerin ölçeğini, doğasını ve kökenini değerlendirmek için yapay zeka odaklı siber güvenlik çerçevelerine entegre edilir.

Tehdit Tespiti

Bu gelişmiş çözümler, güvenli erişim kontrolüne ve ağ etkinliğinin gerçek zamanlı izlenmesine katkıda bulunarak, bir saldırı anlamına gelebilecek anormal davranışları anında tespit eder.

Cevap

Güvenlik sorunlarına yanıt olarak sistem, güvenliği ihlal edilmiş işletim sistemlerine erişimi kısıtlayarak otomatik olarak harekete geçebilir. Bu proaktif önlem, hassas verileri olası ihlallerden korumak için uygulanır.

Siber Güvenlik Araç Seti (CyberSecTK)

Bu program yapay zeka destekli koruma özellikleriyle donatılmış açık kaynaklı bir araçtır. Kimlik avı, kötü amaçlı yazılım ve fidye yazılımı gibi çevrimiçi saldırıları erken aşamalarında belirleme ve önleme yeteneğine sahiptir.

Sophos Intercept X

Bu uç nokta güvenlik aracı, dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar ve mobil cihazlar gibi çeşitli uzaktan erişim cihazlarındaki siber tehditleri etkili bir şekilde tanımlamak ve önlemek için yapay zekayı kullanır.

Vectra Cognito

Bu program, içeriden gelen tehditler, gelişmiş kalıcı tehditler ve kötü amaçlı yazılım saldırıları dahil olmak üzere çeşitli tehdit türlerini tespit etmek için tasarlanmıştır. Bu tehditlere yanıt verme ve uygun önlemleri alma becerisine sahiptir.

Makine Öğreniminin Güvenlik Analizindeki Rolü

Makine öğreniminin yönlendirdiği verilere bağlı olarak yapay zekayı kullanarak e-posta, mesajlaşma veya işbirliği araçları aracılığıyla uzaktaki çalışanları hedef alan kimlik avı, kötü amaçlı yazılım veya fidye yazılımı saldırılarını tespit etmek ve önlemek için önlemler uygulayın. Bu teknoloji, kötü amaçlı bağlantıları, alıntıları, ekleri veya istekleri tespit etmek için iletişimleri analiz eder.

Makine Öğreniminin Kullanımı

E-posta sahtekarlığını, kötü amaçlı yazılımları ve kimlik avı saldırılarını tanımlamak için makine öğreniminden yararlanılabilir. Cihaz ve ağ trafiğindeki anormallikleri veya izinsiz girişleri tespit ederek uzlaşma veya saldırıları gösterebilir.

Dizüstü bilgisayarlar, akıllı telefonlar, tabletler, yönlendiriciler ve VPN'ler dahil olmak üzere uzaktaki çalışanların cihazlarının ve kurumsal ağlarının güvenliğini sağlayarak uzaktan erişimi, kullanıcı kimliklerini ve kurumsal kaynakları destekler.

Erken Tespit ve Hızlı Yanıt

Makine öğrenimi, yetkisiz erişim, veri sızması ve hizmet reddi saldırılarının tespit edilmesini sağlar. Siber güvenlikte AI/ML, gerekli kaynaklara ve sistemlere erişim ve izin vermek için çok faktörlü kimlik doğrulama ve davranış analizi yoluyla kimlik doğrulamaya yardımcı olur.

Dikkatli ve Sürekli İnceleme

Ayrıca uzaktan çalışanların yüzündeki, sesindeki veya parmak izindeki sahtekarın varlığına işaret edebilecek değişiklikleri veya tutarsızlıkları tespit etmek ve tespit etmek için de kullanılabilir. Makine öğrenimi ayrıca kanıt toplamaya, kaynak izlemeye, etki analizine ve veri/sistem kurtarmaya yardımcı olur ve uzaktan çalışanlarla ilgili hoş olmayan olayların ele alınmasına yönelik iyileştirme ve hafifletme önerileri sunar, örneğin:

• Veri ihlalleri ve
• Fidye yazılımı saldırıları vb.

Siber Güvenlikte Yapay Zekanın Sınırlamaları

Yapay zeka ve makine öğreniminin uzaktan güvenlik kontrol önlemleri açısından büyük faydaları olsa da, kurumsal yönetim ve uzak kullanıcılar için uygulama ve altyapı konusunda belirli sınırlamalar bulunmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, şirket içinde mevcut olmayabilecek özel bilgiler gerektirir.

Uzman Bilgisi ve Uygulama

Bu, AI ve ML tabanlı güvenlik çözümlerinin uygulanmasını ve yönetilmesini zorlaştırabilir. Yapay zeka hâlâ gelişmekte olan bir bilim olduğundan doğruluk ve özgünlükle ilgili sorunlar da olabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi, güvenilir bulgular üretmek için yüksek kaliteli verilere dayanır.

Makine öğrenimi algoritmalarının bulguları, onları eğitmek için kullanılan verilerin yetersiz veya yanlış olması durumunda güvenilir olmayabilir. Makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarının ZTNA gibi siber güvenlik yaklaşımlarıyla uygulanması, teknolojilerin uzaktan erişimi daha etkili ve verimli bir şekilde güvenli hale getirmesini sağlar.

Uzaktan Çalışma Altyapınızı Yapay Zeka Odaklı Güvenlik için Hazırlama

Yapay zeka destekli güvenlik düzenleme, otomasyon ve yanıt (SOAR) platformları, şüpheli etkinlikleri belirtmek için ağdan, abonelik hizmetlerinden ve diğer kaynaklardan gelen büyük hacimli tehdit istihbaratını entegre eder ve ilişkilendirir.

Yapay Zeka Algoritmaları

Kaçınan veya tespit edilemeyen kötü amaçlı yazılımlar bile dosya öznitelikleri, kod yürütme kalıpları ve ağ etkinlikleri analiz edilerek yapay zeka algoritmaları tarafından tanımlanabilir. Giderek daha fazla şirket yapay zeka ve makine öğrenimi kullanıyor ve uzak ortamları için daha iyi siber güvenlik sağlama konusunda başarılı oluyor.

Şirketler, aşağıdaki BT altyapılarını uygulayarak uzaktan çalışan kullanıcılara güvenli erişim sağlamak için AI/ML teknolojilerine geçebilir:

Genişletilmiş Tespit ve Yanıt (XDR) Çözümleri

Genişletilmiş algılama ve yanıt (XDR) çözümleri, sunuculardan, güvenlik duvarlarından, uç noktalardan, bulutlardan ve diğer kaynaklardan gerçek zamanlı güvenlik verilerini toplar ve ilişkilendirir. Bilinen tehditleri inceleyerek benzer eğilimleri tespit edebilir ve saldırıları zarar vermeden önce durdurabilirler.

SIEM sistemleri

Yapay zeka tabanlı SIEM sistemleri, güvenlik uyarılarını çok sayıda tehdit istihbaratı beslemesiyle birleştirerek yeni ve gelişen tehditleri tanır. Uyarıların tanımlanabilir özelliklere göre otomatik olarak önceliklendirilmesi, sorgulama ve yanıt için devasa günlük veri kümelerinin manuel olarak incelenmesine kıyasla zamandan, personelden ve paradan tasarruf sağlar.

Yapay Zeka Analizi ve Beklenen Saldırıya Karşı Eylem Modu

Yapay zeka, sistemleri otomatik olarak izole edebilir, ağ erişimini engelleyebilir ve riskleri tespit ettikten sonra güvenliği uyarabilir. Bir standart geliştirmek için kullanıcı davranışını izleyebilir ve değerlendirebilir. Olağandışı oturum açma modelleri veya veri erişim istekleri tehlikelere yol açabilir. Bu yöntem, içeriden gelen tehditleri, güvenliği ihlal edilmiş hesapları ve kural tabanlı sistemlerin gözden kaçırdığı istenmeyen etkinlikleri tespit eder.

Bilgisayar korsanları, hayati sistemleri hacklemek, verileri çalmak, kötü amaçlı yazılım yerleştirmek ve kimlik avı yapmak için ele geçirilen kimlik bilgilerini kullanır. Yapay zeka analitiği, güvenliği ihlal edilmiş kimlik bilgilerini tespit edebilir ve düzeltmeyi başlatabilir.

Derin Sinir Ağları

Derin sinir ağları, milyonlarca e-posta arasından zararlı e-postaları tespit edebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, sahtekarlığı tespit etmek için metin ve e-posta dilini ve sözdizimini analiz edebilir. CASB'ler, bulut hizmetlerinde aşırı indirme veya izinsiz paylaşım gibi anormallikleri tespit etmek için davranış analitiğini kullanır ve bu da potansiyel tehditlere işaret eder.

Çözüm

Bu makalede görüldüğü gibi, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin ortaya çıkışı, uzaktan çalışma güvenliğinde yeni bir çağ başlatıyor. Gelişen siber tehditleri proaktif olarak tespit etmek ve bunlara karşı savunma yapmak için araçlar sunarak kuruluşları büyük saldırılardan kurtarır.

Umarım bu eğitim , "Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Uzaktan Çalışma Güvenliğinde Nasıl Devrim Yarattığını" öğrenmenize yardımcı olmuştur. Söylemek istediğiniz bir şey varsa yorum kısımlarından bize bildirin. Bu makaleyi beğendiyseniz lütfen paylaşın ve daha fazla Teknik ipucu için WhatVwant'ı Facebook, Twitter ve YouTube'da takip edin.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uzaktan Çalışma Güvenliğinde Nasıl Devrim Yaratıyor - SSS