Pascal Geenens, Radware Siber Tehdit İstihbaratı VP’si – Röportaj Serisi

Pascal Geenens, Radware Siber Tehdit İstihbaratı VP’si, bilgi teknolojisi, ağ güvenliği ve tehdit istihbaratı alanlarında yirmi yılı aşkın deneyime sahip bir siber güvenlik araştırmacısı ve teknoloji lideridir. Radware’da, şirketin gelişen siber tehdit manzarası üzerine araştırma ve düşünce liderliğini, özellikle dağıtılmış hizmet reddi saldırıları, Nesnelerin İnterneti kötü amaçlı yazılımları, otomatik tehditler ve saldırganlar ve savunmacılar tarafından kullanılan yapay zeka kullanımının artması üzerine özel bir odaklanma ile yürütür. Geenens, Radware’ın güvenlik araştırma ekibinin bir parçası olarak IoT tuzaklarını geliştirir ve bakımını yapar ve BrickerBot ve Hajime gibi tehditlere ilişkin kapsamlı araştırmalar yapmıştır. Radware’a katılmadan önce, Juniper Networks’te danışman mühendisi olarak çalışmış ve Avrupa, Orta Doğu ve Afrika’daki büyük bulut ve iletişim hizmet sağlayıcılarına yazılım tanımlı ağ, ağ işlevi sanallaştırma ve veri merkezi otomasyon stratejileri konusunda danışmanlık yapmıştır.

Radware bir halka açık siber güvenlik ve uygulama teslimatı şirketidir ve şirketlere fiziksel, bulut, hibrit ve yazılım tanımlı ortamlarda ağlar, web siteleri, uygulamalar ve API’leri korumalarına yardımcı olur. Portföyü, AI destekli dağıtılmış hizmet reddi korumaları, web uygulaması güvenlik duvarları, bot yönetimi, API güvenliği, uygulama teslimatı denetleyicileri ve yönetilen acil durum yanıtlama hizmetlerini içerir. Davranış analizi, makine öğrenimi, bulut ölçekli tehdit istihbaratı ve otomatik azaltma birleştirerek, Radware’ın teknolojisi, gerçek zamanlı olarak kötü amaçlı faaliyetleri tanımlamak ve meşru kullanıcılar için erişimi korurken kritik dijital hizmetlerin kullanılabilirliğini ve performansını sürdürmeyi amaçlar.

Siber güvenlik alanında neredeyse üç десятиyıl geçirdiniz, IBM AIX çekirdek desteği ve altyapı mühendisliğinden BrickerBot, JenX ve Demonbot gibi botnet’leri keşfetmeye ve şimdi Radware’da Tehdit İstihbaratı’nı yönetmeye kadar. Geriye bakıldığında, saldırganların nasıl inovasyon yaptığında gördüğünüz en büyük değişiklikler nelerdir ve AI, bir sonraki nesil siber tehditlerin nasıl görüneceği konusunda beklentilerinizi nasıl değiştirdi?

Tehdit manzarası, yüksek teknikli hobi olarak motive edilen yalnız hacker’lerden, yüksek organize ve sofistike girişimci olan siber suçlulara doğru temel bir değişim geçirdi. Geçmişte, bir hacker genellikle teknik zorluğu kendisi için motive ediyordu. Bugün, dijital hızlandırma ve üretken AI’nin birleşmesi, tüm operasyonu ticarileştirdi ve olgun bir Suç-as-a-Hizmet (CaaS) ekonomisini besledi. Kötü amaçlı aktörler, esasen kurumsal Yazılım-as-a-Hizmet (SaaS) modelini yansıttı ve gelişmiş araçları herkesin satın alabileceği şekilde sattı. Bu, deneyimsiz saldırganların ölçeklenebilir şekilde sofistike saldırılar başlatmasına olanak tanır. Dijital ayak izimiz her yıl genişledikçe, kullanılabilir saldırı yüzeyi ve mali sömürü fırsatları da buna paralel olarak büyür.

AI, bu evrimin bir sonraki bölümünü iki farklı şekilde sürüklemektedir.

İlk olarak, AI, siber suçu demokratikleştirir. Amatör saldırganlara anında bir yetenek artışı sağlar ve büyük sendikaların operasyonlarını akıcı hale getirmelerine, kullanıcı arayüzlerini parlatmalarına ve kötü amaçlı hizmetlerini daha verimli bir şekilde pazarlamalarına yardımcı olur.

İkincisi ve daha kritik olanı, AI’nin yükselişi, tehdit istihbaratının bir sonraki bölümünü otomatikleştirmektedir. Ağları taramak, açıkları keşfetmek ve neredeyse tamamen kendi başlarına sömürüleri oluşturmak ve silahlandırmak için makinelerin kullanılmasıyla, makinelerin insan savunuculardan çok daha hızlı bir şekilde eylemleri gerçekleştirebileceği bir operasyonel gerçeklik ortaya çıkıyor.

AI, saldırganlar için teknik bariyeri dramatik bir şekilde düşürüyor. Bir sonraki üç ila beş yıl içinde sizi en çok endişelendiren saldırı AI yetenekleri hangileri ve hangilerinin şu anda hak ettikleri ilgiyi görmediğini düşünüyorsunuz?

Şu anda en yakından dikkat edilmesi gereken alan, AI destekli açıklık keşfi ve sömürüsüdür. Bir açıklık ortaya çıktığında, bir yarış başlar. Saldırganlar, AI’yi kullanarak açıklığı anında analiz etmek, nerede uygulandığını haritalamak ve sömürü varyasyonlarını oluşturmak ve test etmek için kullanıyorlar. Bu, zaten çok hızlı olan sömürü zaman çizelgesini tamamen sıkıştırıyor.

Aynı zamanda, yerel, sürekli AI sistemlerine doğru büyük bir kayma görüyoruz. Özellikle “yerel ajanlar ile bir nabız”ın yükselişi. OpenClaw ve Microsoft’un (MSFT ) yakın zamanda OpenClaw’ı her çalışanın görev çubuğuna entegre edeceğini açıklaması gibi. Standart bulut tabanlı asistanlardan farklı olarak, bu yerel ajanlar sürekli olarak arka planda, doğrudan bir çalışanın makinesinde çalışır. Sürekli döngülerle çalışırlar ve insan eylemlerini taklit ederler, örneğin tarayıcı otomasyon yoluyla yazma ve gezinme. Bu, standart son nokta güvenlik sistemlerinin çalışanın kendisi ile AI aracını ayırt etmesini neredeyse imkansız hale getirir. Kullanıcılar, işlerini yapabilmek için ajanlara geniş sistem izinleri vermeye mecbur kalacaklarından, ajanlar güvenli API bağlayıcılarını yerel tarayıcıları kullanarak linkleri ve düğmeleri tıklayarak atlayabilir. Bu yerel ajanlar, doğrudan veya dolaylı bir.prompt enjeksiyon saldırısına maruz kalırlarsa, bir tehdit aktörü, ajanları kurumsal verilerin dışarı aktarılmasını, değiştirilmesini veya yok edilmesini sağlamak için manipüle edebilir, tüm bunlar geleneksel bir iz olmadan yapılır.

Saldırganlar, açıklık ifşası ile aktif sömürü arasındaki zaman penceresini sürekli olarak daraltıyorlar. AI, bu zaman çizelgesini ne kadar hızlandırdı ve güvenlik ekiplerinin ön plana çıkarması gereken değişiklikler nelerdir?

Bu, iki yarışın birleşmesidir: bir yandan, yeni açıklıkları keşfetmek, düzeltmek ve ifşa etmek için kötü adamlardan önce yarışmak, diğer yandan da açıklık ifşasından önce savunmasız yazılım dağıtımlarını yamalamak için yarışmak. AI, her iki yarışta da ön plandadır.

Savunucular, artan sayıda açıklıkla başa çıkmak ve giderek daha az zaman içinde cevap vermek zorundadırlar. Bir açıklık kamuoyuna açıklandıktan sonra, saldırganlar hızlı bir şekilde temel adımları tamamlar. Etkilenen şeyler nelerdir? İnternet üzerinden erişilebilir mi? Sömürü tekrar edilebilir ve diğer ortamlarda çalışmak için uyarlanabilir mi? AI, bu adımların her birini hızlandırır, açıklığı özetler, kavram kanıtı kodunu inceler, değişiklikler önerir ve tarama, sömürü ve sonuçların işlenmesini otomatikleştirir.

Yamalama, güvenlik ekiplerinin izlediği tek saat değildir. Gerekli, ancak genellikle saldırganın zaman çizelgesinden daha yavaştır, özellikle üretim sınıfı, internete açık uygulamalar ve API’ler için. Ekiplerin, neyin açık olduğunu, neyin pratikte sömürülebilir olduğunu ve hangi iş hizmetleri ve kaynaklarının etkileneceğini bilmeleri gerekir.

Bu kritik maruz kalma penceresini kapatmak için, savunucular, reaktif, yamalama-önceki zihniyetten, otomatik, koruma-önceki bir modele geçmelidir. Ortam özgüllüğü gerçek zamanlı savunmalar uygulayarak, genel, tek boyutlu imzalar veya operasyon ekiplerinin üretim için doğrulanmamış yazılım güncelleştirmelerini aceleyle uygulamaya zorlamadan, şirketler, API uç noktalarının ve online uygulama iş mantığının sürekli, otomatik keşfini ve en son açıklıklar ve tehditlere ilişkin tehdit istihbaratını kullanarak dinamik olarak uyarlanmış sanal yamalar oluşturmalıdır. Bu bağlamda farkında olan korumalar, web uygulamaları ve API uç noktalarında, savunmasız uygulama mantığına ulaşmadan önce sömürü girişimlerini engeller. Bu tür otomatik bir müdahale, güvenlik ekiplerine, işleri riske atmadan veya kapalı kalma olmadan güvenli bir şekilde yazılım güncelleştirmelerini test etmelerine ve dağıtmalarına olanak tanıyan bir düzeltme penceresi sağlar.

Şirketler, AI destekli uygulamaları ve AI ajanlarını hızla dağıtıyor ve bunlar büyük ölçüde API’lere güveniyor. Şirketler, bu güvenlik risklerini yeterince değerlendirmiyor mu ve günümüzde en büyük hataları görüyorsunuz?

Evet, birçok şirket hala bu riskleri küçümsüyor. Çünkü AI ajanlarını güvenli olmak için uygulamalar olarak görüyorlar ve AI güvenliğini veri gizliliği sorunu olarak değil, operasyonel bir tehdit olarak görüyorlar. Şu anda en çok gördüğümüz sorun, ajan ajansının temel bir yanlış anlaşılmış olması. Bir yerel AI ajanının gerçekten etkili olması ve bir çalışanın zamanını kazanması için, kullanıcıların tüm erişim izinlerini ona devretmesi gerekir. Bu, ajanın effectively çalışanın kimliğini ve kurumsal uygulamalar, tarayıcı oturumları ve yerel dosyalar üzerindeki güvenilen erişimi miras alması anlamına gelir. AI ajanları, insan davranışını taklit ederek, tarayıcı otomasyonu yoluyla tıklama ve yazma yoluyla sistemlerle etkileşime girebildiğinden, kurumsal güvenlik sistemleri, gerçek çalışandan AI aracını ayırt edemez. Bir tehdit aktörü, bir AI aracını, bir e-postada, bir PDF’de veya bir web sayfasında bulunan kötü niyetli talimatları işlemesi için kandırdığında, model, bu talimatları bir komut olarak işler ve kullanıcının farkında olmadan kurumsal verilerin dışarı aktarılmasını, değiştirilmesini veya yok edilmesini gerçekleştirebilir.

IoT kötü amaçlı yazılımları ve botnet’leri yıllarca araştırdınız. AI, bir sonraki botnet neslini nasıl dönüştürecek?

Botnet çobanları asla durmazlar. Operatörler, yükleri döndürür, yeni açıklıkları uygular ve sürekli olarak eski cihazlar için tarama yapar ve komut altyapısını savunucular yakaladığında değiştirir. AI ajanları, bu döngüleri ciddi şekilde hızlandırabilir, açıklık triyajı, sömürü oluşturma veya altyapı yönetiminde yardımcı olabilir.

Otonom botnet’ler kurgu değildir. Brickerbot, ilk otonom botlardan biriydi. Mirai enfekte IoT cihazlarının kendisini tehlikeye atmasına çalıştığında, karşılık verirdi ve cihazın itselfini imha ederdi. Bot, bir kural tabanlı uzman sistem gibi çalışırdı, erken AI sistemlerine benzer. Bir başka ilgili botnet, Hajime, güvenlik topluluğunda yaklaşık on yıl önce büyük bir etki yaratmıştı. Hajime, peer-to-peer botnet’ti ve Torrent’un dağıtılmış karma tablolarını kullanarak, merkezi bir komuta ve kontrol altyapısına ihtiyaç duymadan kontrol edilebilirdi ve neredeyse imha edilemezdi.

Agentic Botnet’in, yerel AI ajanı çerçeveleri gibi OpenClaw üzerine inşa edilen, tamamen bağlam tarafından yönlendirilen botnet’ler hakkında güvenlik topluluğunda tartışmalar var. Bunlar, geleneksel kod tabanlı kötü amaçlı yazılımların botnet’leri değil, tamamen yerel LLM tarafından yönlendirilen botnet’lerdir. Bir tehdit aktörü, external verilere kötü niyetli talimatlar yerleştirebilir ve bir kullanıcının yerel aracının bu verileri işlediğinde, aracın bir saldırganın kontrolündeki bir C2 sunucusuna bağlanmasını sağlayabilir. Güvenlik araştırmacıları, OpenClaw ajanlarının, peer-to-peer veya ajan-ağana şifreli iletişim kanallarını kullanma yeteneğine sahip olduğunu not etmişlerdir. Saldırganlar, bu iletişim kanallarını, hijack edilen ajanların birbirleriyle sessizce koordine etmelerine ve geleneksel ağ güvenlik duvarlarını ve son nokta izlemesini atlamalarına olanak tanır.

Güvenlik taramaları, binlerce kullanıcının, OpenClaw örneklerini bulut sunucularında çalıştırdığını ve HTTP yönetim arayüzlerini doğrudan internete açık olarak ortaya koyduğunu ortaya çıkardı. Bu, tehdit aktörleri için büyük, önceden var olan, yüksek ayrıcalıklı bir ortam sunar.

OpenClaw, ClawHub gibi kamu depolarından indirilen “becerilere” dayanmaktadır. Saldırganlar, görünüşte zararsız beceriler (örneğin, “Elon Musk ne yapardı”) yükler, ancak bu beceriler, arka planda komutları çalıştırmak veya kötü amaçlı yazılımları yüklemek için gizli talimatlar içerir. Bir kullanıcının bu becerileri yüklediğinde, ajan, kullanıcıların farkında olmadan komutları çalıştırır ve bir botnet’e katılır.

Toplulukta oluşan konsensüs, OpenClaw’ın, dünyanın ilk gerçek Agentic Botnet’i için birincil hedef olduğudur. Bu, geleneksel olarak DDoS komut dosyaları çalıştıran router’lar veya IoT cihazlarından oluşan bir botnet değil, tamamen yetkili makinelerden oluşan bir botnet olacaktır. Tehdit aktörleri, bu makineleri, kimlik bilgilerini çalmak, verileri değiştirmek veya büyük ölçekli tedarik zinciri saldırıları düzenlemek için komutlayabilecektir.

Hacktivist kampanyaları ve büyük ölçekli DDoS saldırıları giderek daha yaygın hale geliyor. Bu gruplar daha mı sofistike hale geliyor, yoksa AI ve kolayca erişilebilen saldırı araçları, gelişmiş saldırıları çok daha geniş bir kitleye mi erişilebilir hale getiriyor?

İkisi de öyle. Bazı hacktivist gruplar gerçekten daha organize hale geldi. NoName057(16) gibi bazı gruplar, Şubat 2022’den beri günlük olarak DDoS saldırıları gerçekleştiriyor. Araçlarını geliştirmek, sadık bir takipçi kitlesi oluşturmak ve hedefleri seçmek için zamanları oldu. Hacktivistler için mesaj, kesintiden daha önemli.

Aynı zamanda, araçlar daha kolay erişilebilir hale geldi. DDoS için kiralama hizmetleri, botnet’ler, proxy ağları, sızdırılmış betikler ve öğreticiler, sınırlı beceriye sahip herhangi birinin bir kampanyaya katılmasına ve daha büyük bir şeyin parçası hissetmesine izin veriyor. AI, kodlama yardımı, hedef araştırması, çeviri, kampanya mesajlaşma ve temel otomasyonu bunlara ekliyor.

Hedefler, bir saldırıya maruz kalırlarsa, saldırıya kimin arkasında olduğu önemli değil. Bir web sitesinin down olması müşterileri etkiler. Bir kamu hizmetinin kullanılamaması vatandaşlar tarafından fark edilir. Yeterince gürültü çıkaran ve CEO’lar ve iletişim ekiplerinin cevap vermesi gereken bir durum yaratırsınız.

Şirketler, operasyonlarına generatif AI’yi entegre etmeye çalışırken, güvenlik liderlerinin henüz tam olarak takdir etmediği yeni saldırı yüzeyleri nelerdir?

Cevap, AI aracının erişebileceği şeylerle belirlenir. AI aracına, iç belgeler, kod, CI/CD boru hatları, API anahtarları veya devops araçlarına erişim izni verildiğinde, saldırı yüzeyi hızla genişler. Bir araca faydalı olmak için, ajansa ihtiyaç vardır, aksi takdirde sadece bir sohbet botundan ibarettir. Ajansa ne izin verildiğini sormak önemlidir. Ajans, hangi gizli bilgileri okuyabilir? Bir bilette veya CRM’deki bir müşterinin banka hesabını değiştirebilir mi? Kod çalıştırabilir mi? Harici bir hizmeti çağırabilir mi? Araç çağrısı yoluyla verileri açığa çıkarabilir mi?

İndirekt prompt enjeksiyonu, böyle bir ortamda daha ciddi hale gelir. Bir araca güvenilmeyen içerik işlettirilir ve ardından eylemde bulunursa, prompt, bir yol haline gelebilir. Bu, bir sohbet botunun bir soru cevaplamasından farklıdır.

AI, savunucular ve saldırganlar tarafından kullanılıyor. Savunucu AI’nin, saldırgan AI ile aynı hızda ilerleyeceğini düşünüyor musunuz, yoksa şirketlerin önümüzdeki yıllarda giderek artan bir asimetrik mücadele ile karşı karşıya kalacaklar mı?

AI, saldırgana bir avantaj sağlar. Bu, savunma AI modellerinin daha düşük olduğu anlamına gelmez. Aslında, savunmada AI kullanımı, günlük gürültüyü filtrelemek ve olay yanıtını hızlandırmak için son derece etkili. Sorun, operasyonel hızda bir yapısal boşlukta yatıyor.

Tarihsel olarak, bir açıklık keşfedildiğinde, güvenlik ekiplerinin bunu silahlandırmadan önce bir açıklığı yamalamak için küçük bir zaman penceresi vardı. Bugün, AI, bu pencereyi neredeyse sıfıra indirdi. Otomatik araçlar, bir açıklığı keşfedebilir ve anında hedefli bir sömürü oluşturabilir. İnsan tarafından yürütülen bir yama yönetim süreci, otomatik bir işlem hattıyla rekabet edemez.

Dahası, iki taraf farklı kurallara tabidir. Saldırganlar, uyumluluk, etik veya operasyonel kapalı kalma konusunda hiçbir kısıtlamayla karşı karşıya değildir. Özel AI ajanlarını, kısıtlamasız, büyük ölçekli kampanyalar başlatmak için dağıtabilirler. Savunucular, deterministik olarak çalışmak zorundadır. Bir savunma AI’sı, yalnızca yüksek olasılıklı bir anomali temelinde, bir core üretim veritabanını izole edemez veya bir yöneticinin kimlik bilgilerini iptal edemez. Savunucular, iş sürekliliğini korumak için doğrulamaya ihtiyaç duyar ve bu giới thiệu edilen gecikme, otomatik saldırıların sömürdüğü şeydir.

Sonuçta, güvenlik liderliği, AI’nin “daha akıllı” olmasından değil, bu mimari hız boşluğunu çözmelerinden kaynaklanacaktır. AI’yi sadece bir standart güvenlik aracı olarak gören şirketler, modern tehditlerin hızıyla ezilecektir. Başarı, altyapıyı, savunma AI’sinin tehditleri otomatik olarak izole edip içererek yeniden tasarlamaktan gelir.

Geleneksel güvenlik metrikleri ve algılama yöntemlerine güvenmeye devam eden birçok güvenlik ekibi var. Saldırılar daha hızlı ve daha otomatik hale geldikçe, şirketlerin önceliklendirmesi gereken yeni göstergeler veya davranışlar nelerdir?

Çoğu güvenlik metriği hala faaliyetle ilgili: tetiklenen uyarılar, engellenen saldırılar veya bulunan açıklıklar. Bu numaralar, olay yanıtını ölçmek için yararlı olsa da, kuruluşun gerçek maruz kalma durumuna ilişkin içgörüler sağlamaz. Ne yakaladıklarını söyler, ancak açık kalan kör noktaları göstermez.

Otomatik tehditlerin yaşandığı bir dönemde, reaktif metriklere güvenmek artık uygulanabilir değildir. Bir kuruluşun hedeflendiği anda, saldırının hızı, proaktif yönetimi gerektirir. Gerçek zamanlı saldırı yüzeyi yönetimi artık zorunludur. Savunucular, belirli operasyonel risklere ilişkin sürekli görünürlüğe ihtiyaç duyar: Hangi kritik uygulamalar ve API’ler internete açık? İçlerinde hangi açıklıklar var?

Gerçek dayanıklılık, bu saldırı yüzeyi bağlamını, davranışsal algılama ve tehdit istihbaratı ile bağlantılı olarak gelir. Hangi API istemcisinin, jetonun veya kullanıcı kimliğinin standart davranışını anladığını bilirseniz, önceden bilinmeyen saldırıları anticipasyon ve engellemek için güvenlik ekipleri müdahale edebilir.

Operasyonel hız hala bir başarı ölçüsüdür, ancak savunucular doğru zaman penceresini ölçmelidir: Bir açıklığın bir açık sistemini nasıl nhanh chóng tanımlar ve onu korumak için bir telafi edici kontrolü nasıl hızlı bir şekilde koyabiliriz? Bu özgül hız, bir güvenlik programının, yüksek hızlı saldırıları ölçeklenebilir bir şekilde karşılayıp karşılayamayacağının真正 ölçüsüdür.

Beş yıl sonrasına bakıldığında, AI çağındaki tanımlayıcı siber güvenlik zorluğu nedir ve CISO’lar ve güvenlik ekiplerinin bugün bunu hazırlamak için ne yapması gerekir?

Beş yıl sonrasına bakıldığında, AI çağındaki tanımlayıcı siber güvenlik zorluğu, otonom olmayan insan ilişkilerini yönetmek ve güvence altına almak olacaktır. Şirketler, tek başına sohbet botlarından, birbirleriyle, kurumsal veriyle ve dış üçüncü taraf sistemleriyle etkileşime giren, mali işlemleri gerçekleştirebilen, kaynak kodu değiştirebilen ve bulut altyapısını değiştirebilen çoklu ajan sistemlerine doğru ilerlerken, geleneksel güvenlik sınırları bozulacaktır. Beş yıl içinde, bir şirket yalnızca insan çalışanları ve statik yazılımları yönetmeyecek, aynı zamanda birbirleriyle, kurumsal veriyle ve dış üçüncü taraf sistemleriyle etkileşime giren binlerce otonom AI aracını da yönetecek.

Görünürlük, ajan sistemleri boyunca organizasyon için kritiktir. Ajanlar yaygınlaştırmadan önce, CISO’lar her dağıtılan aracın açık sahipliğini tanımlayan, aracın okuyabileceği ve çağırabileceği veri modellerini ve depolarını ve aracın çağırabileceği araçları, API’leri ve sistem komutlarını belirleyen bir merkezi kayıt oluşturmalıdır. CISO’lar ayrıca, aracın dağıtımının, standartlaştırılmış, doğrulanabilir bağlantı protokollerini kullandığını ve tüm araç entegrasyonlarının sıkı bir şekilde kaydedildiğini zorunlu kılmalıdır.

Beş yıl içinde, API’leri ve online uygulamaları savunmak, yapılandırmaları yönetmek, bilinen imzaları engellemek ve açıklıkları yamalamak hakkında olmayacak. Bu, mantık karşı mantık savaşına dönüşecek. Tehdit aktörleri, AI’yi kullanarak, bir uygulamanın API şemasını haritalamak, veri akışını anlamak ve iş mantığını manipüle etmek için özel, yüksek oranda özelleştirilmiş payload dizileri oluşturmak için kullanacaklar. Bu saldırılar, geçerli bir syntax ve meşru API çağrıları kullanacağından, standart eşik tabanlı oran sınırlaması ve imza algılama completamente kör olacaktır.

Savunucular, otomatik keşfi karşılamak için, kendi maruz kalan mimariye ilişkin gerçek zamanlı, sürekli görünürlüğe ulaşmalıdır. Güvenlik ekipleri, statik belgeler veya eski API kataloglarına güvenemez. Savunma AI’sı, her aktif API uç noktası, mikro hizmet ilişkisi ve online uygulama iş akışını sürekli olarak taramalı ve haritalamalıdır. Bu otomatik görünürlük, bir yeni küresel açıklık ifşasını anında, internete açık olan belirli iç kod satırlarına bağlayabilen dinamik bir Yazılım Parça Listesi (SBOM) ile eşleştirilmelidir.

AI destekli saldırılar, meşru kullanıcı trafiği ile karışacaktır. Savunma, tamamen bağlamsal davranışsal analize kaymalıdır. Savunma AI’sı, her API istemcisini, jetonu ve kullanıcı kimliğini profilleştirerek standardize edecektir. API çağrılarının niyetini ve sırasını, yalnızca girdileri değil, izleyecektir. Bir saldırganın otomatik bir komut dosyası, meşru API çağrılarını, veri çıkarmak veya mantık açığını test etmek için anomali bir sırayla birleştirmeye başlarsa, sistem, yapısal sapmayı tanıyacak ve anında müdahale edecektir.

Gerçek dayanıklılık, bir açıklığın maruz kalma penceresini ve remediyasyonunu ne kadar hızlı kapatabildiğinize bağlıdır. Geliştirme ekiplerinin, güncelleştirmeleri yazmak, test etmek ve üretime dağıtmak için beklemek, bir strateji olacaktır. Gerçek koruma, AI tarafından beslenen, kenarlardaki savunma AI motorlarına gerçek zamanlı tehdit istihbaratı ve API keşfi verilerini besleyerek, otomatik olarak uyarlanmış sanal yamalar oluşturup dağıtarak, savunmasız uygulama mantığına ulaşmadan önce sömürü girişimlerini engelleyerek sağlanacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Radware‘i ziyaret edebilir.