Makine öğrenimi ve uygulamalı veri bilimi kullanarak siber güvenlik nasıl geliştirilir?

Makine öğrenimi ve veri bilimi, teknolojik alanda önemli değişiklikler getirdi. Şu anda siber suçlular, siber saldırılar başlatmak için yapay zeka gibi karmaşık teknikler kullanıyor. Veri bilimi bu tür değişiklikleri izleyebilirken, etkili olabilmesi için makine öğrenimi gerekir. Mevcut siber güvenlik ortamında, saldırının nasıl gerçekleştiğini ve kötü amaçlı yazılım modellerini anlamak, tehditlerin doğru şekilde algılanması ve kaldırılması için önemlidir.

Makine öğrenimi, çeşitli kalıpların tanımlanmasına yardımcı olur. Benzer şekilde, veri bilimi, çeşitli yazılım modellerini taramak ve kuruluşunuzu risklere maruz bırakanları belirlemek için makine öğrenimi teknikleriyle çalışır.

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimini Tanımlama

Siber güvenlik konusunda yeniyseniz, bu ve diğer siber güvenlik terimlerinin ne anlama geldiğini anlamalısınız. Makine öğrenimi, örneklenmiş verilerden öğrenmek için yapay zekanın kullanılmasını içerir. Öte yandan, veri bilimi, ham veri işlevselliğini yorumlamak ve geliştirmek için makine öğrenimi araçlarını kullanır. Makine öğrenimi ve uygulamalı veri biliminin birleşik işlevselliği şu anda konuşma tanıma uygulamaları, salgın izleyiciler ve kişiselleştirilmiş öneriler gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.

Siber Güvenlik için Makine Öğrenimi ve Uygulamalı Veri Bilimini Neden Kullanmalı?

Belirtildiği gibi, mevcut siber güvenlik araçları, gelişmiş koruma için makine öğrenimi ve uygulamalı veri bilimini kullanmaya eğilimlidir. Nedenlerini merak ediyorsanız aşağıda bazı nedenler var;

1. Hackerlar Gelişmiş Siber Saldırı Tekniklerini Kullanıyor

"İyi adamlara" yardımcı olması gereken yapay zeka, makine öğrenimi ve veri biliminin faydaları "kötü adamlar" tarafından da kullanılıyor. Bilgisayar korsanları, çeşitli güvenlik açıklarına sahip işletmeleri aramalarını otomatikleştirmek için benzer gelişmiş teknikleri kullanır. Bir kuruluşun güvenlik sistemindeki zayıf noktaları kolayca bulabilirler. Dolayısıyla rekabetçi bir savunma için siber güvenlik uzmanlarının da bu gelişmiş stratejilerden faydalanması gerekiyor.

2. Big Data Easy, Verilerdeki Artışın üstesinden geliyor

Siber saldırılarla ilgili verilerin bolluğu, daha iyi siber güvenlik sistemleri geliştirmede faydalıdır. Bununla birlikte, veri bolluğu, özellikle ortalama siber güvenlik araçları için, işleme ve yönetim güçlüklerini beraberinde getirir. Bu nedenle, makine öğrenimi ve uygulamalı veri bilimi aracılığıyla güvenlik uzmanları, en yüksek verimlilikle daha iyi içgörüler elde etmek için veri parçalarını gözden geçirebilir.

3. Büyük Veri Bilime Dayanır

Siber güvenlik araçları, verileri oluşturulduğu hızda işleyebilse bile, ham veriler yine de analiz gerektirir. Toplanan bilgilerin faydalı olması için işletmeler bunları bilimsel olarak yorumlamalı ve bulguları siber güvenlik stratejilerine dahil etmelidir.

4. Saldırının Nasıl Olduğunu Bilmek Önemlidir

Geleneksel güvenlik açığı tarayıcıları ve antivirüs yalnızca tehditleri keşfetmeye ve ortadan kaldırmaya odaklandı. Bununla birlikte, veri biliminin uygulanmasıyla siber güvenlik uzmanları, saldırıyı destekleyen çeşitli faktörleri ve tehdidin belirli özelliklerini ortaya çıkarabilir. Bu, tehdidin giriş noktalarını, bilgisayar korsanının eriştiği belirli verileri ve bilgisayar korsanı için hedef noktaları analiz etmeyi içerir.

Saldırının nasıl gerçekleştiğinin ayrıntılarını anlamak, ağınızdaki tehdidi ortadan kaldırma ve daha iyi siber güvenlik savunmaları oluşturma olasılığını artırdı.

Siber Güvenlik için Makine Öğrenimi ve Uygulamalı Veri Bilimi Nasıl Çalışır?

Makine öğrenimi ve uygulamalı veri bilimi, siber güvenlikte çeşitli şekillerde kullanılabilir. Bunlar arasında;

• sınıflandırma

Sınıflandırma, yapay zekanın insan programcılar tarafından farklı veri noktaları arasındaki ilişkilere rehberlik eden veriler ve kurallarla beslendiği denetimli öğrenmenin bir alt sınıfıdır. Bu makine öğrenimi ilkesi, rastgele orman sınıflandırıcı algoritmasını kullanarak veri etiketlerini tahmin etmek için kullanılır. Sınıflandırma, siber güvenlikte çeşitli saldırı türlerini etiketlemek, çeşitli kötü niyetli teknikleri tespit etmek ve yaygın enjeksiyon saldırılarını bulmak için kullanılır.

• regresyon

Bu aynı zamanda, öncelikle sayısal niceliklere odaklanan denetimli öğrenmenin bir alt kümesidir. Regresyon tekniklerinin amacı, farklı faktörlerin birbirini nasıl etkilediğini bulmaktır. Bu, siber güvenlik uzmanlarının şüpheli HTTP isteklerini keşfetmesine, beklenmeyen sistem çağrılarını bulmasına ve ağ paketi parametrelerini tipik değerleriyle karşılaştırmasına yardımcı olabilir.

• kümeleme

Yukarıda bahsedilen tekniklerin aksine kümeleme, denetimsiz öğrenmenin bir şeklidir. Bu nedenle, insanlar veri setlerini AI'ya girmek zorundayken, sistemler çeşitli veri noktaları arasındaki ilişkiyi kendi kendine öğrenir. Kümelemenin ana odak noktası, verileri birbirine çok benzeyen veri noktalarına dayalı olarak birden çok gruba ayırmaktır. Kümeleme, adli tıp analizi, çalınan yönetici kimlik bilgilerinin tespiti dahil olmak üzere çeşitli siber güvenlik tekniklerinde kullanılabilir.

Siber güvenlik uzmanları, bilgisayar korsanlığı girişimini önerebilecek web sitelerinde ve ağ sistemlerinde uzaktan erişimi tanımak için AI'yı eğitebilir. Kümeleme ayrıca e-posta hesaplarına yönelik kötü amaçlı yazılım saldırılarının korunmasına da yardımcı olur. Meşru ve şüpheli dosyaları ayırarak çalışanların kötü niyetli kimlik avı e-posta eklerini indirmesini engeller.

Sonuç olarak

Siber güvenlik, işletmenizi siber saldırıların ağır mali etkilerinden korurken sızma ve veri ihlallerini önler. Neyse ki, her büyüklükteki işletme, değerli siber güvenlik koruması için makine öğrenimi ve uygulamalı veri biliminden yararlanabilir. Kendinizi ve ekibinizi eğitmek harika bir ilk adımdır. Ayrıca, çalışanlarınızdan herhangi biri gaziyse, ücretsiz olarak siber güvenlik dersleri almaya hak kazanabilirler. Hem küçük hem de yerleşik kuruluşlar siber saldırılara eğilimlidir. Bu nedenle, güvenlik savunmalarını güçlendirerek işletmenizi korumak en iyi önleme stratejisidir.

Bu konuda herhangi bir fikriniz var mı? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin veya tartışmayı Twitter veya Facebook'a taşıyın.

Editörün Önerileri:

• Ödüllü bir şirket olan Cydome, deniz siber güvenliğinin sırlarını ortaya çıkarıyor
• Gelişmekte olan ülkelerin siber güvenlik sorunları
• Siber güvenlik: Neden tüm teknoloji devleri sıfır güven modelini öneriyor?
• Personelinizi siber güvenlik konusunda nasıl eğitirsiniz?