Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka: Genel Bakış

Üretken yapay zeka, eğitildikleri verilere dayanarak yüksek kaliteli metinler, resimler ve diğer içerikleri oluşturabilen derin öğrenme modelleri olarak tanımlanıyor.

Gen AI, dijital alanda birçok avantaj sunuyor. Dikkate değer bir örnek, mobil uygulamaları daha ilgi çekici hale getirmek için AI özelliklerinin bunlara dahil edilmesidir.

Siber güvenlikte üretken yapay zeka, verileri analiz edebilir, tehditleri tanımlayabilir ve kötü niyetli saldırıları önlemek için çözümler önerebilir. Bu blog yazısında Gen AI'nin siber güvenlik önlemlerini güçlendirmeye nasıl yardımcı olabileceğini daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Siber Güvenlikte Nesil Yapay Zekanın Avantajları

Üretken yapay zekanın iş dünyasında kullanılması büyük bir potansiyele sahiptir. Siber güvenlik açısından Gen AI aşağıdakiler gibi dikkate değer avantajlarla birlikte gelir:

1. Geliştirilmiş Tehdit Tespiti

Üretken yapay zeka, geniş bir veri aralığındaki kalıpları sorunsuz bir şekilde gözlemleyip öğrenebilir, bu da siber güvenlik profesyonellerinin siber güvenlik tehditlerini sürekli olarak tanımlayıp anlamasını mümkün kılar.

IBM tarafından yapılan bir araştırmada, yapay zekayı benimseyenlerin %66'sı, Üretken Yapay Zekanın sıfır gün saldırılarını ve tehditlerini tahmin etmelerine yardımcı olduğunu ortaya çıkardı. Sıfır gün saldırıları, geleneksel sistemlerin gözden kaçırabileceği daha yeni tehditleri ifade eder.

Diğer %65'lik bir kesim ise Nesil Yapay Zekanın tehditleri tespit etmek için kullanıcı davranışının ilişkilendirilmesine yardımcı olduğunu söyledi.

Siber güvenlikte Nesil Yapay Zeka ile potansiyel bir saldırıya işaret edebilecek hafif davranış değişikliklerini tespit etmek çok daha kolay olacaktır. Örneğin, Gen AI, şüpheli davranışları tespit etmek için yeni dosyaları ve kodları otomatik olarak analiz edebilir. Veya sahte e-postaları doğru bir şekilde tanımlamak için e-posta içeriğini, dil kalıplarını ve gönderen bilgilerini analiz edin.

2. Tahmine Dayalı Analitik

Gen AI, güvenlik günlükleri, ağ trafiği, tehdit istihbaratı vb. gibi büyük veri kümelerindeki tekrarlayan kalıpların analizine dayanarak gelecekteki sonuçlara ilişkin doğru tahminler yapabilir.

Örneğin, Gen AI, önceki güvenlik açıklarından veya saldırılardan gelen kalıpları analiz edebilir ve bunu gelecekte ortaya çıkabilecek olası tehditleri tahmin etmek için kullanabilir. Bu, kuruluşların ve güvenlik ekiplerinin bu tür saldırıları önlemek için önlemler almasına olanak tanır.

3. Otomatik Yanıtlar

Daha önce gözlemlenen kalıplara ve saldırılara dayanarak Gen AI, farklı tehdit türleri için otomatik yanıtlar üretebilir. Örneğin, kötü amaçlı IP adreslerini engelleyen eylemleri tetikleyebilir, izinsiz giriş girişimlerine karşı güvenlik duvarı kurallarını ayarlayabilir veya kötü amaçlı yazılımların yayılmasını önleyebilirsiniz.

Siber güvenlikte üretken yapay zekayı kullanarak, bir saldırıdan önce güvenlik açıklarını düzeltmek veya şüpheli trafiği daha fazla araştırma için bal küplerine yönlendirmek için otomatik yanıtlar da oluşturabilirsiniz.

Ayrıca Gen AI, güvenlik günlüklerinizi analiz ettikten sonra otomatik olarak ayrıntılı raporlar oluşturabilir.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Kullanımının 3 Büyük Zorluk ve Riski

Avantajların yanı sıra, siber güvenlik için Gen AI kullanmanın potansiyel riskleri ve zorlukları da var. Bunlar şunları içerir:

1. Veri Gizliliği Kaygıları

Üretken yapay zeka modellerini eğitmek veya mevcut verileri analiz etmek, genellikle yapay zeka araçlarına kuruluşunuzdan birçok bilgi sağlayacağınız anlamına gelir. Bu şekilde daha doğru sonuçlara ulaşabilirsiniz.

Ancak veri gizliliğinizin nasıl korunduğuna dair endişeler var. Örneğin, kişisel bilgilerin kontrol edilmediği takdirde, özellikle de etik kuralların ve veri yönetimi uygulamalarının ihmal edildiği durumlarda kötüye kullanılması ihtimali vardır.

Ayrıca Gen AI modelleri yalnızca üzerinde eğitim aldıkları veriler kadar iyidir. Dolayısıyla, eğer taraflı veriler kullanılırsa, modelin belirli kalıpları kaçırması ve hatalı veya taraflı tahminler yapması ihtimali vardır. Siber güvenlikte bu, belirli saldırı türlerinin gözden kaçırılması veya belirli tehditlerin hafife alınması anlamına gelebilir.

2. Yapay Zeka Kötü Amaçlı Kullanılıyor

Gen AI araçları daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale geliyor. Sonuç olarak, yalnızca meşru bir üretken yapay zeka geliştirme şirketinin erişimine açık olmakla kalmıyor, aynı zamanda kötü niyetli kişiler tarafından da kullanılabiliyor.

Örneğin bilgisayar korsanları, zayıf güvenlik protokollerini hedef alan kötü amaçlı kodlar oluşturmak için üretken yapay zekayı kolaylıkla kullanabilir.

Ek olarak, üretken yapay zeka yeni ve karmaşık saldırı yöntemleri oluşturmak için kullanılabilir ve bu da geleneksel güvenlik önlemlerinin buna ayak uydurmasını zorlaştırır.

Örneğin, Gen AI, son derece inandırıcı sahte e-postalar veya web siteleri oluşturabilir, bu da kullanıcıların dolandırıcılığı tespit etmesini ve bunlardan kaçınmasını zorlaştırır. Bu, şüphelenmeyen kullanıcıların hassas bilgiler sağlamaya veya zararlı içerik indirmeye yönlendirilebileceği anlamına geliyor.

3. İşten Ayrılma

Verimlilik, siber güvenlikte üretken yapay zeka kullanmanın en büyük avantajlarından biridir. Bu teknoloji, büyük miktarda veriyi geleneksel siber güvenlik tekniklerinden daha hızlı analiz edebilir.

Ne yazık ki bu aynı zamanda yapay zekanın potansiyel olarak pek çok işi yerinden edebileceği anlamına da geliyor. Aslında Goldman Sachs'ın bir raporu, yapay zekanın otomasyon yoluyla 300 milyon işin yerini alacağını açıklıyor.

Tehdit tespiti ve kötü amaçlı yazılım analizi gibi tekrarlanan görevleri yerine getiren siber güvenlik uzmanları, büyük olasılıkla yapay zeka otomasyonundan ilk etkilenen kişiler olacak.

Ancak her şey kasvetli ve kasvetli değil. İnsan uzmanlığına hala ihtiyaç duyulacak. Özellikle siber güvenlik profesyonelleri için en iyi çözüm, becerileri yeniden kazandırmak veya geliştirmektir. Bu, özellikle giriş seviyesi görevleri yerine getiren profesyoneller için çok önemlidir.

Yeni başlayanlar için profesyonellerin yapay zeka ile birlikte çalışma konusunda rahat olmaları gerekecek. İkincisi, daha fazla kuruluşun sağlam siber güvenlik stratejileri oluşturabilen, yapay zeka sistemlerini optimize edebilen ve risk yönetimini denetleyebilen insan uzmanlara ihtiyacı olacak.

Siber Güvenlikte Gerçek Dünya Uygulamaları ve Nesil Yapay Zekanın Örnek Çalışmaları

Devam etmeden önce, Yapay Zekanın (AI) entegrasyonunun muazzam potansiyele sahip çok önemli bir araç haline geldiği siber güvenlikteki gerçek dünyadaki örneklere ve üretken AI kullanım örneklerine kısaca bakalım. Yapay zekanın siber güvenlik alanında savunmaları güçlendirmeye, tehdit algılamayı iyileştirmeye ve sürekli gelişen siber tehditlere karşı dijital altyapıların dayanıklılığını artırmaya yardımcı olabilecek çok sayıda uygulaması vardır. Siber riskleri azaltmak için nasıl kullanılabileceğini anlamak için gerçek hayattan örnekleri daha derinlemesine inceleyelim.

Google

Google, kuruluşundaki siber tehditlere karşı koruma sağlamak için üretken yapay zekayı kullanmıyor. Ayrıca diğer kuruluşların da aynısını yapmasına yardımcı olmak için Üretken Yapay Zeka çözümleri oluşturur.

Google ayrıca siber güvenliğin iyileştirilmesine yardımcı olacak siber savunma girişimlerinin başlatıldığını da duyurdu. Böyle bir girişim, Google'ın yazılım geliştirme sürecinde kullandığı SAIF - Güvenli Yapay Zeka Çerçevesidir.

SAIF, yapay zeka sistemlerini tehditlere ve saldırılara karşı korumayı amaçlayan kavramsal bir çerçevedir. Belirli bir yapay zeka modelinin çalınması, üretken yapay zeka çıktıları yoluyla veri zehirlenmesi veya hızlı enjeksiyonlar aracılığıyla kötü amaçlı girdiler gibi risklerle mücadele etmek için kullanılabilir. SAIF aynı zamanda tehditleri tespit etmek ve savunmaları otomatikleştirerek saldırılara karşı koruma sağlamak amacıyla giriş ve çıkışları izleme konusunda da etkilidir.

Ayrıca Google, kötü amaçlı yazılımları tespit etmek amacıyla dosya türlerini belirleyen bir siber güvenlik aracı olan Magika'yı da piyasaya sürmeyi planlıyor. Google, Google Drive, Gmail ve Güvenli Tarama gibi ürünlerini korumak için bu aracı başarıyla kullandı.

PayPal

PayPal, tüccarlar ve müşteriler için işlemleri kolaylaştıran uluslararası bir ödeme platformudur. PayPal, siber güvenlik önlemlerini uygulamak için, gerçek zamanlı dolandırıcılık faaliyetlerini tespit edecek gelişmiş Makine Öğrenimi (ML) modellerini eğitir.

Tipik olarak PayPal ağı, yapay zekanın öğrenebileceği çok miktarda işlem verisi sağlar. ML modelinden elde edilen sonuçlar daha sonra kimlik doğrulama sistemlerini iyileştirmek ve sahtekarlık faaliyetlerini yakalamak için kullanılabilir. Model, PayPal'ın veri kümesi büyüdükçe öğrenmeye ve uyum sağlamaya devam ediyor.

ED&F Man Holding

ED&F, tehdit tespiti için Üretken Yapay Zekayı başarıyla kullanan bir emtia tüccarıdır. Bunu Vectra'nın yapay zeka tehdit tespit platformu Cognito'yu kullanarak başardılar.

ED&F, cihazlar arasındaki iletişim, veri aktarımları ve kullanıcı eylemleri de dahil olmak üzere ağ etkinliği hakkında ayrıntılı bilgi verdi. Cognito daha sonra bu verileri güvenlik açıklarını ve şüpheli davranışları gerçek zamanlı olarak tanımlamak için kullanır.

ED&F'nin siber güvenlik yöneticisi Carmelo Gallo'ya göre Cognito, verilere ve dosyalara yetkisiz uzaktan erişim gibi riskli çalışan davranışlarının belirlenmesine yardımcı olmada önemli bir rol oynadı. ED&F ayrıca sistemlerinde uzun süredir varlığını sürdüren bir komuta ve kontrol kötü amaçlı yazılımını da keşfetti.

Üretken Yapay Zeka ve Geleneksel Siber Güvenlik Yöntemleri

Geleneksel siber güvenlik yöntemleri kural tabanlı bir sistem ve manuel analizle gelişir.

Kural tabanlı sistemler genellikle sisteme nelere dikkat etmesi gerektiğini söyleyen önceden tanımlanmış talimatların ayarlanmasını içerir. Bu genellikle popüler kötü amaçlı yazılımların veya güvenlik ihlallerinin sergilediği benzersiz kalıplara dayanır.

Bu kurallar şüpheli etkinliği işaretlediğinde, genellikle güvenlik açıklarını manuel olarak değerlendirmeniz ve çözmeniz gerekir. Geleneksel siber güvenlik yöntemleri de büyük ölçüde insan müdahalesine ve sürekli güncellemelere bağlıdır.

Büyük veritabanlarıyla uğraşan geleneksel yöntemlerin aksine, Gen AI, çok büyük miktarda veriyi değerlendirerek, bir insan analistinin gözden kaçırabileceği karmaşık kalıpları tespit etmesine olanak tanıyor. Bu aynı zamanda güvenlik açıklarını daha ayrıntılı olarak anlamanıza da yardımcı olur.

Üretken yapay zeka, verileri analiz etmenin ötesinde, örneğin güvenli parolalar oluşturmak veya daha verimli güvenlik protokolleri tasarlamak gibi potansiyel tehditlere karşı çözümler oluşturmaya yardımcı olabilir. Yani daha proaktif.

Yapay zeka, daha güçlü siber güvenlik önlemlerinin uygulanmasında daha etkili bir araç olduğunu kanıtlarken, insan müdahalesine her zaman ihtiyaç duyulacak. Böylece daha iyi sonuçlar için her iki yöntemin güçlü yönlerinden yararlanabilirsiniz.

Örneğin yapay zeka tarafından yapılan tahminleri doğrulamak ve daha iyi doğruluk sağlamak için geleneksel yöntemleri kullanabilirsiniz. Ayarladığınız manuel yapılandırmaları geliştirmek için AI önerilerini de kullanabilirsiniz.

Yapay Zeka ve Siber Güvenlikte Yükselen 7 Trend:

Siber güvenlikte üretken yapay zeka hızla gelişiyor. Burada, geleceği şekillendirmesi muhtemel birkaç yeni trendi inceliyoruz.

• Yapay Zeka Bulutu ve Güvenliğin Önceliklendirilmesi : Yapay zeka sistemleri ile bulut altyapısı arasında bir entegrasyon görüyoruz. Bu, gerçek zamanlı tehdit tespitini ve önlenmesini kolaylaştıracaktır.
• Nesil Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik Araçlarının Genişletilmesi : Nesil Yapay Zeka, siber saldırganları kandırmak için sahte sistemler veya balküpleri oluşturma konusunda becerikli olacak. Teknolojinin büyük miktarda veriyi analiz etme ve kalıpları belirleme yeteneği aynı zamanda yeni siber güvenlik çözümlerinin yaratılmasına da yardımcı olacak.
• Siber Dayanıklılığa Vurgu : Yapay zekanın güvenlik açıklarını tahmin etme ve düzeltme yeteneği, siber güvenlik sistemlerinin dayanıklılığının artmasını sağlayacaktır. Teknoloji, saldırganlar bu zayıflıkları istismar etmeden önce zayıf noktaların onarılmasına yardımcı olacak.
• Yapay Zeka Kuşağı Tarafından Kolaylaştırılan Giderek Daha Karmaşık Siber Saldırılar : Yapay Zeka Kuşağı, başlangıçta çok zorlayıcı olan siber saldırıları geniş ölçekte kolaylaştırabilir. Derin sahtekarlıklar da gerçekten iyiye gidiyor ve kişiselleştirilmiş kimlik avı kampanyaları yoluyla sosyal mühendislik riskini artırıyor.
• Yapay Zeka Destekli Otomasyonun Kullanımı, Siber Güvenlik Ekiplerinin Gelişmiş Analizler Sağlamasına Olanak Sağlıyor : Yapay zeka, eninde sonunda günlük incelemenin yanı sıra tehdit algılama ve analiz gibi zaman alan görevleri de üstlenecek. Bu, insan uzmanların karar verme ve siber güvenlik stratejileri geliştirme gibi daha stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanıyacak.

Bu trend, siber güvenliği artırmanın yanı sıra, geleceğin insan uzmanlar ile yapay zeka sistemleri arasında iş birliğini gerektirdiğini gösteriyor.

• Uzmanlaşmış Dil Modellerinde Yükseliş : Dünya Ekonomik Forumu tarafından yakın zamanda yayınlanan bir yayın, büyük dil modellerinin büyük miktarda verinin işlenmesinde oldukça etkili olduğunu öne sürüyor.

Ancak bu geniş kullanım siber güvenlik gibi özel alanlar için geçerli olmayabilir. Sonuç olarak, ekiplerin daha kesin ve eyleme geçirilebilir içgörülere erişmesine olanak tanıyan daha küçük ve daha özelleştirilmiş dil modellerine geçiş yapma ihtimalimiz yüksek.

• Proaktif Tehdit Algılamaya Odaklanma : Görüyoruz Gen AI, proaktif tehdit tespitine ve gerçek zamanlı yanıtlara odaklanarak mobil uygulamaların güvenliğini artırmak için kullanılıyor.

Bu, mobil uygulamalarda büyüyen yapay zeka trendlerinden biridir. Yapay zeka, güvenlik ihlaline işaret edebilecek tuhaflıkları tespit etmek için kullanıcı davranışını gözlemleyebilir. Bazı örnekler olağandışı oturum açma denemelerini veya diğer şüpheli etkinlikleri içerir.

Siber güvenlikte yapay zekanın geleceğine baktığımızda, siber uzayı rahatsız eden ve giderek artan tehditleri hedef alacak daha gelişmiş araç ve platformların olacağını tahmin etmek yanlış olmaz.

Siber Güvenlikte Nesil Yapay Zeka Nasıl Uygulanır?

Üretken yapay zekayı siber güvenlik stratejinize entegre etmek, doğru yönde atılmış dikkate değer bir adımdır. Ancak dikkatli bir planlama ve uygulamaya ihtiyaç vardır.

Bu oturumda, Gen AI'yi siber güvenlikte etkili bir şekilde uygulamanın birkaç yoluna bakacağız:

1. Küçük başla

Mevcut güvenlik sisteminizi elden geçirmek yerine, temel bilgilerle başlayıp zamanla ölçeği büyütmeyi düşünün.

Bu nedenle öncelikle kuruluşunuz için daha değerli olan kullanım senaryolarını belirlemek istiyorsunuz. Bu, güvenlik açıklarını düzeltmek veya saldırılara verdiğiniz yanıtları iyileştirmek olabilir.

2. Çalışanları Eğitin ve Yapay Zeka Kullanımını Düzenleyin

Daha sonra ekibinizi sorunları tespit etmek için Nesil Yapay Zeka'yı nasıl kullanacakları ve çıktıları nasıl yorumlayacakları konusunda eğitin. Ardından, gerçek zamanlı tehdit tespiti ve olaylara yanıt verme gibi görevler için yapay zeka tabanlı güvenlik araçlarını kademeli olarak benimseyebilirsiniz.

Ayrıca yapay zeka araçlarının kullanımını teşvik etmek için güvenlik politikalarınızı ve düzenlemelerinizi de güncellemek istiyorsunuz. Örneğin, çalışanlarınıza siber güvenlik önlemlerinizde üretken yapay zeka araçlarını kullanırken nelerin kabul edilebilir olduğuna dair örnekler gösterin.

Yapay zeka araçlarının kötüye kullanılma olasılığı ve bunu takip edebilecek güvenlik riskleri nedeniyle, kuruluşunuzda Gen Yapay Zeka'nın nasıl kullanıldığını koordine edecek önlemlerin alınması tavsiye edilir. Örneğin, kullanımı yalnızca BT departmanınız tarafından incelenen ve onaylanan araçlarla sınırlayabilirsiniz.

3. Doğru Yapay Zeka Teknolojisini Seçin

Siber güvenlik stratejinizde kullanabileceğiniz çeşitli yapay zeka teknolojileri vardır. Bazı örnekler şunları içerir:

Verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için algoritmaları kullanan Makine Öğrenimi (ML) . Tehditleri tespit etmek ve güvenlik açıklarını tahmin etmek istiyorsanız kullanışlıdır.

Doğal Dil İşleme (NLP) – insan dilini anlamaya ve manipüle etmeye odaklanır. E-postaları veya güvenlik günlüklerini analiz etme ve olay yanıtlarını otomatikleştirme gibi güvenlik süreçleri için kullanışlıdır.

Daha sonra, standart veri modellerinden sapmaları belirleyen anormallik tespit sistemlerimiz (ADS) var. ADS, ağa izinsiz girişleri, olağandışı kullanıcı davranışını veya kötü amaçlı yazılım etkinliğini tespit edebilir.

Hedeflediğiniz belirli güvenlik sorunlarını gideren teknolojiyi kullanmak istemeniz tavsiye edilir.

4. Yüksek Kaliteli Veri Kullanın

İhtiyaçlarınıza özel, yüksek kaliteli, tarafsız verilerin toplanmasına ve hazırlanmasına yatırım yapın. İdeal olarak bu, kullanım durumunuz ve tehdit ortamınızla alakalı veriler olmalıdır. Ayrıca çıktıda yanlılığı önlemek için çeşitli veri varyasyonlarını kullanmak istersiniz.

Hassas olabilecek herhangi bir bilgi yerine simüle edilmiş verileri kullanmayı düşünün. Hassas bilgileri korumak için veri depolama alanınızı ve erişim kontrollerinizi güvence altına aldığınızdan emin olun.

5. İzleyin ve uyarlayın

Son olarak, siber tehditler sürekli olarak gelişmektedir, dolayısıyla GenAI uygulamanızın da buna uyum sağlaması gerekmektedir. Performansını düzenli olarak izleyin, verileri ve modelleri güncelleyin ve ortaya çıkan zorlukları giderin.

Daha verimli bir uygulama için üretken yapay zeka hizmetleri sağlayan bir şirketle de ortaklık kurabilirsiniz.

Düzenleyici ve Etik Hususlar

Gen AI'nın giderek artan kullanımı, özellikle etik benimseme ve riskin açığa çıkmasıyla ilgili düzenlemelerin uygulanmasına ihtiyaç duyuyor. İdeal olarak, yapay zeka araçlarının kullanımı mevcut düzenleyici kurumlar tarafından belirlenen yönergeler dahilinde olmalıdır.

GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği) ve CCPA (Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası) gibi yasalar, yapay zeka siber güvenlik modelleriyle kullanıcı gizliliği ve veri korumasına yönelik standartları belirledi. Bunlardan bazıları şunlardır:

• Yalnızca belirli ve meşru amaçlar için gerekli olan verileri toplayın ve kullanın.
• Kullanıcı verilerini korumak için etkili önlemler uygulayın.
• Kullanıcıların yapay zeka platformlarının nasıl çalıştığını anlamalarına yardımcı olacak bilgiler sağlayın.

Bir çalışma aynı zamanda yapay zekanın etik olarak benimsenmesine rehberlik eden iyi bilinen çerçeveleri de vurguluyor. Bunlar; adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve sağlamlığı içerir.

Adillik – bu, özellikle yapay zekanın eğitildiği veriler söz konusu olduğunda, yapay zeka teknolojisinin adil ve tarafsız olmasını sağlamayı içerir. Bu, cinsiyet, yaş veya sosyoekonomik durum gibi faktörlere dayalı her türlü ayrımcılığın önlenmesine yönelik tedbirlerin alınmasını içerir.

Şeffaflık ve hesap verebilirlik, yapay zeka platformu satıcılarının yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı konusunda dürüst olmasını gerektirir. Ayrıca bu yapay zeka çözümlerini kullanırken karşılaşılan hata veya sorunlardan da sorumlu olmaları gerekir. Kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığını veya saklandığını anlamalıdır.

Sağlamlık , güvenilir, emniyetli ve hatalara karşı dayanıklı yapay zeka sistemleri oluşturma ihtiyacını vurgular.

Ayrıca teknik ayrıntılara odaklanmak yerine yapay zeka sistemlerinin insan ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak oluşturulmasını teşvik eden İnsan merkezli tasarım da var.

Siber Güvenlik için Nesil Yapay Zeka Kullanımına İlişkin Uzman Görüşleri ve Tahminler

Peki siber güvenlik uzmanları siber güvenlikte üretken yapay zeka hakkında ne söylüyor?

Forbes Teknoloji Konseyi üyesi Kunle Fadeyi, yapay zekanın siber saldırılara karşı korunmaya yardımcı olabilecek proaktif güvenlik önlemleri sağlayarak siber güvenlikte devrim yarattığını kabul ediyor. Genellikle siber suçluların istismar edebileceği güvenlik açıklarını tespit edip kapatmayı içeren buna "tasarım gereği güvenlik" adını veriyor.

Kusari'nin CTO'su ve kurucu ortağı Mike Lieberman, yapay zekanın şirketlerin belirli bir kod veya yapılandırmadaki kötü güvenlik modellerini tespit etmelerine olanak tanıyarak siber güvenliği ele almalarına yardımcı olacağını öngörüyor. Lieberman'a göre yapay zeka, daha karmaşık güvenlik senaryolarında rehberlik sağlayacak. Ancak yapay zeka araçları karar vericiler için değil yalnızca sinyal olarak kullanılmalıdır.

Son olarak siber güvenlik uzmanı ve Logpoint CEO'su Jesper Zerlang, kuruluşların siber güvenlik stratejilerini genel iş hedeflerine entegre etmelerini tavsiye ediyor. Bunun nedeni, işletmeler dijital süreçlere güvendikçe siber saldırı riskinin muhtemelen artacağıdır.

Siber güvenliği iş hedefleriyle birleştirmek, kuruluşların değerli iş varlıklarını proaktif bir şekilde koruyabilmesini ve paydaşların güvenini kazanabilmesini sağlayacaktır.

Kapanışta: Siber Güvenlik için Nesil Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?

Teknoloji geliştikçe tehditler ve potansiyel saldırılar da dijital alanı doldurmaya devam ediyor. Bu, işletmeleri ve kullanıcıları kötü niyetli siber faaliyetlerden tanımlamak ve korumak için daha gelişmiş yaklaşımlara ihtiyaç duyulmasına neden olur. Bu bizi geleneksel güvenlik önlemlerini üretken yapay zeka yöntemleriyle tamamlama ihtiyacına getiriyor.

Bugün, Nesil Yapay Zekanın tehditleri tespit etmek, güvenlik sorunlarını tahmin etmek ve olaylara müdahaleyi otomatikleştirmek için nasıl daha hızlı ve daha verimli bir yol sağladığını gördük. Ayrıca siber güvenlik önlemlerinizde Gen AI'yi uygulamanın etkili yollarını da araştırdık. Bunlar arasında belirli kullanım durumlarının belirlenmesi, doğru teknolojinin seçilmesi, çalışanlarınızın eğitilmesi ve güvenlik önlemlerinizin sürekli olarak izlenmesi yer alır.

Siber güvenlik için genel yapay zekayı kullanmanın ve yeni ortaya çıkan yapay zeka siber güvenlik eğilimlerinin etik hususlarını da dikkate almalısınız.

Genel olarak bu kılavuzun size yapay zekanın güvenlik duruşunuzu iyileştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini gösterdiğini umuyoruz. Kuruluşunuz için sağlam bir siber güvenlik çerçevesi uygulamak için bu bilgileri kullanın.