Suni zekâ terimi, bir BT sisteminin geçim sağlama, meseleleri çözme veya tasarılama hüneri gibi insan zekâsı süreçlerinin simülasyonunu belirlemek için kullanılır. Suni zekâ sistemleri günümüzde bu özelliklerin bir haylisini içermektedir ve ChatGPT ’nin ortaya çıkışıyla beraber günlük hayatta kullanımları yaygınlaşmıştır. Ancak bu aynı zamanda kuruluşların “suni zekâ” terimini istismar ederek bu terimin albenisinden faydalanmaya çalışmasıyla da sonuçlanmıştır. Suni zekânın siber güvenlik açısından da büyük bir potansiyeli var. Tümleşik siber güvenlik alanında küresel bir lider olan WatchGuard, reel suni zekânın nasıl ayırt edileceğini ve siber güvenlikte kullanıldığında işletmelere sunacağı 4 avantajı sıralıyor.
Suni zekâ terimi, bir BT sisteminin geçim sağlama, meseleleri çözme veya tasarılama hüneri gibi insan zekâsı süreçlerinin simülasyonunu belirlemek için kullanılır. Suni zekâ sistemleri günümüzde bu özelliklerin bir haylisini içermektedir ve ChatGPT ’nin ortaya çıkışıyla beraber günlük hayatta kullanımları yaygınlaşmıştır. Ancak bu aynı zamanda kuruluşların “suni zekâ” terimini istismar ederek bu terimin albenisinden faydalanmaya çalışmasıyla da sonuçlandı. Bunun sebebi, suni zekâ teriminin sıklıkla elastik bir biçimde kullanılması ve muhtelif değişik teknolojilere atıfta bulunabilmesidir. Suni zekâ marifetleriyle iftihar eten pek çok firma varken, reel suni zekâ çözümlerini, bu teknolojiye dayalı olduklarını iddia edenlerden ayırt edebilmek çok ehemmiyetli. Tümleşik siber güvenlik alanında küresel bir lider olan WatchGuard, reel suni zekânın nasıl ayırt edileceğini ve siber güvenlikte kullanıldığında işletmelere sunacağı 4 avantajı sıralıyor.
Reel Suni Aklı Ayırt Etmek İçin 3 Başlık
Suni akılla alakalı en yaygın kusur, onun otomasyonla eşanlamlı olduğudur. Ancak reel şu ki, otomatikleştirilmiş sistemlerin tekdüze ve yineleyen görevleri yürütmek için manuel olarak yapılandırılması gerekirken suni zekâ sistemleri, işlenecek bilgilere sahip olduklarında bağımsız olarak geçim sağlayabilmektedir. Suni zekâ otomasyonun bazı yönlerinden faydalanırken, sadece görevleri yürütmenin ötesine geçiyor. WatchGuard, reel suni zekâ ile sadece onu temel alıyor gibi görünen teknolojiler arasındaki 3 temel farkı şöyle sıralıyor:
1. Eğitim: Suni zekâ sistemleri, beslendikleri bilgilerden bilen algoritmalar oluşturmak için makine öğrenimini ML kullanır ve bunlardaki kalıpları belirlemek için istatistiksel algoritmalar kullanır. Bunun aksine, suni aklı entegre etmeyen uslu sistemler sadece algoritmalarla çalışır. Bu sistemler, muhakkak vaziyetlerde nasıl davranmaları gerektiğini tanımlayan bir dizi evvelden belirlenmiş kural ve karar ağacı kullanılarak oluşturulur.
2. Sürekli Bilme: Suni zekâ, zaman içinde devamlı olarak bilecek ve büyüyecek biçimde planlanmıştır. Yeni bilgiler kullanıma sunuldukça sistem, doğruluğunu ve becerilerini geliştirmek için kendini yine eğitebilir. Otomasyona katlanan çözümlerin kapsamı hudutludur ve sadece evvelden programlanmış kuralların kısıtlamaları dahilinde muhakkak görevleri asıllaştırabilir.
3. Karar Verme: Suni zekâ, yinelenmeyen görevler için planlanmıştır, bu sebeple vaziyetleri tahlil edebilir ve insan müdahalesi olmadan kararlar verebilir; oysa otomatik sistemler kendi başlarına karar veremez.
Siber Güvenlik İçin Reel Suni Zekânın 4 Avantajı
Suni zekânın siber güvenlik açısından büyük potansiyeli var. WatchGuard ’a göre otomasyon, otomatik bot hücumlarıyla gayret etmeyi ve ihtar bitkinliğini rahatlatmayı olası kılarak analistlerin bilgi ve hünerlerini daha yararlı bir biçimde uygulamalarını sağlarken, reel suni zekâ ise alttaki 4 avantajı sunar.
1. Zaman içinde geliştirilmiş performans: ML kullanan çözümler, aktifliği iyileştirmek için tecrübelerden ve ağ modellerinden bilme kabiliyetleri sayesinde zaman içinde performansı artırır. Bu, güvenlik korunmalarına uyarlanabilirlik kazandırır ve standart ağ faalliğindeki anormalliklerin tespit edilmesinde doğruluğu artırır.
2. Geliştirilmiş tehdit tespiti: Suni zekâ, makûs gayeli siber oyuncuların tavırlarındaki farklılıkları bilme ve bunlara geçim sağlama hüneri sayesinde, insan analistlerin yapamadığı kalıpları tanımlayarak tehdit tespitini geliştirir. Meçhul tehditleri tespit ederken değer katar ve özelleştirilmiş APT gelişmiş kalıcı tehdit hücumlarıyla uğraşırken güçlü bir bağlaşıktır.
3. Beceri yetersizliklerinin giderilmesine destekçi olmak: Suni zekâ, büyük ölçülerde bilgiyi tahlil ederek kalıpları, anormallikleri ve potansiyel tehditleri insan analistlerden çok daha süratli tespit edebilir. Bu maharetler, insan uzmanlığının ehemmiyetli olmadığı anlamına gelmez ancak büyüyen tehditleri keşfederek ve neredeyse reel zamanlı hamleleri tespit ederek çağın ilerisinde kalmamıza imkân tanır. Bu bakımdan suni zekâ, daha kısa vakitte daha aşırısını yapmamızı sağlıyor ve beceri yetersizliğiyle gayret eden siber güvenlik takımları için bir nimet.
4. Daha iyi uç nokta gözetmesi: WatchGuard ’ın EPDR ve EDR ’si gibi suni zekâ tabanlı uç nokta idrak etme ve cevap taşıtları, uç noktalar için tutumsal bir temel oluşturur. Her iki çözüme de dahil olan Sıfır Güven Uygulama Hizmeti, sadece güvenilir olarak sınıflandırılan uygulamaların her uç noktada çalışmasına izin verir. Ayrıca makûs emelli uygulama ve süreçlerin veya meçhul uygulamaların çalıştırılması, maksimum 4 saat içinde sınıflandırılarak hadiselerin %99,98 ’i suni zekâ motoru tarafından, geri kalan %0,02 ’si ise teknik uzmanların eylemleri sayesini yasaklanır.
Bu bağlamda, bu güvenlik ürünlerini temel olarak kullanan WatchGuard ’ın ThreatSync ’i gibi suni zekâ yardımlı bir XDR çözümü, tehdit idrak etme ve cevap becerilerini devamlı olarak bilebilir, uyarlayabilir ve geliştirebilir. Müesseseleri potansiyel tehditlere karşı reel zamanlı olarak ve birden fazla alanda uyarmak için suni zekâ ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak, vasati tespit zamanını MTTD eksiltir, daha fazla görünürlük sağlar ve çoklu ürün müdahalesine imkân tanır. Bu temkinler sağlam bir güvenlik oluşturulmasına destekçi olur.
Kaynak: BYZHA Beyaz Haber Ajansı
