Eski Savunma Sistemlerinin Geride Kaldığı Zamanlar: Proaktif AI Güvenlik Neden Gerekir

Şu anda güvenlik alanında çalışıyorsanız, her zaman geri kalan gibi hissedebilirsiniz. Yeni bir ihlal haberleri var, taze bir ransomware hikayesi ve savunucuların önceden görmediği bir başka zekice hile. Aynı zamanda, hala eski internet fikirlerine dayanan ve ağların net sınırları olan ve saldırganların daha yavaş hareket ettiği bir koruma sistemi var.

Rakamlar size bu hissin sadece bir his olmadığını söylüyor. En son IBM Cost of a Data Breach Report göre, global ortalama ihlal maliyeti 2024 yılında 4.88 milyon dolar olarak belirlenmiştir, bu da bir önceki yıla göre %10’luk bir artış anlamına geliyor. Bu, pandemi yıllarından bu yana görülen en büyük artış ve güvenlik ekipleri daha fazla araç ve personel yatırımı yapıyorlar.

Verizon Data Breach Investigations Report 2024, 30.000’den fazla olayı ve 10.000’den fazla onaylanmış ihlali inceliyor. Saldırganların çoğunlukla çalınan kimlik bilgilerini, web uygulaması açıklarını ve sosyal eylemleri nasıl kullandıklarını vurguluyor ve organizasyonların güvenlik açıklarını düzeltmek için ortalama 55 gün gerektiğini belirtiyor. Bu 55 gün, sürekli tarama yapan bir saldırgan için çok rahat bir pencere.

Avrupa’da, ENISA Threat Landscape raporunda 2023 için de benzer bir durum görülmektedir. Ransomware, hizmet reddi saldırıları, tedarik zinciri saldırıları ve sosyal mühendislik gibi tehditlerin karışımı dikkat çekmektedir. Bir başka ENISA çalışması, tedarik zinciri olaylarına odaklanmış ve 2020 yılına göre 2021 yılında böyle saldırilerin dört kat daha fazla olduğunu tahmin etmektedir ve bu trendin devam ettiğini belirtmiştir. 

Bu nedenle, resim basit ancak rahatsız edici. İhlaller daha yaygın, daha pahalı ve daha karmaşık hale geliyor ve araçlar gelişiyor. Birçok organizasyonun kendini savunma şekli yapısal olarak yanlış.

Neden Klasik Güvenlik Modeli Geride Kalıyor

Uzun bir süredir, siber savunmanın mental resmi basitti. İç ve dış arasında net bir ayrım vardı. Güçlü bir sınırları olan bir ağ oluştururdunuz. Güvenlik duvarları ve filtreler kullanılırdı. Son noktada antivirüs yazılımları ve bilinen kötü imzaları arardınız. Kuralları ayarlayıp uyarıları izler ve açık bir tehdit olduğunda müdahale ederdiniz.

Bu modelde üç büyük sorun var.

İlk olarak, sınırlar büyük ölçüde ortadan kalktı. İnsanlar her yerden çalışıyorlar ve yönetilen ve yönetilmeyen cihazlar kullanıyorlar. Veriler kamu bulut platformlarında ve yazılım olarak hizmet araçlarında saklanıyor. Ortaklar ve tedarikçiler doğrudan iç sistemlere bağlanıyorlar. ENISA tedarik zinciri çalışması, nasıl souvent girildiğini gösteriyor, direkt bir saldırı yerine bir ortak veya yazılım güncellemesi yoluyla.

İkinci olarak, bilinen imzalara odaklanmak büyük bir kör nokta bırakıyor. Modern saldırganlar özel malware ile “yaşayan toprak”ı karıştırıyorlar. Yerleşik betik araçlarını, uzaktan yönetim ajanlarını ve günlük idari eylemleri kullanıyorlar. Her adım tek başına zararsız görünebilir. Basit bir imza tabanlı yaklaşım, özellikle saldırganlar her seferinde küçük ayrıntıları değiştirdiklerinde, daha büyük resmi göremez.

Üçüncü olarak, insanlar aşırı yüklenmiştir. Verizon raporuna göre, güvenlik açığı sömürüsü artık ağlara girmek için önemli bir yoldur ve birçok organizasyon yamaları yeterli hızda uygulamakta zorluk çekmektedir. IBM’nin araştırması, uzun tespit ve içerme sürelerinin ihlal maliyetlerinin devam etmesinin önemli bir nedeni olduğunu ekliyor. Analistler, uyarılar, günlükler ve manuel triaj altında ezilirken, saldırganlar her şeyi otomatikleştirmektedir.

Bu nedenle, saldırganlar daha hızlı ve daha otomatik hale gelirken, savunucular hala büyük ölçüde manuel investigación ve eski kalıplara dayanmaktadır. Bu açığı kapatmak için yapay zeka gelir.

Saldırganlar Zaten AI’ı Bir Takım Arkadaşı Olarak Kullanıyor

İnsanlar güvenlikte AI’dan bahsederken, genellikle saldırganları yakalamaya yardımcı olan araçları düşünürler. Gerçekte, saldırganlar da işlerini kolaylaştırmak için AI’ı kullanmak için çok istekliler.

Microsoft Digital Defense Report 2025, devlet destekli grupların sentetik medya oluşturmak, ihlal kampanyalarının bazı kısımlarını otomatikleştirmek ve etkileme operasyonlarını ölçeklendirmek için AI’ı nasıl kullandıklarını açıklamaktadır. Bir başka Associated Press özeti Microsoft tehdit istihbaratını rapor ediyor ki, 2024’ün ortalarından 2025’in ortalarına kadar, AI tarafından oluşturulan sahte içerikli olaylar, bir önceki yıla göre iki katından fazla, 2023’te görülenin on katı kadar artmıştır.

Pratikte, bu, herhangi bir dilde anadili gibi okuyan phishing mesajları gibi görünür. Bu, deepfake ses ve video gibi görünür, saldırganların üst düzey liderler veya güvenilir ortaklar gibi davranmalarına yardımcı olur. Bu, AI sistemlerinin büyük miktarda çalınan veriyi tarayarak ortamınızın, personelinizin ve üçüncü tarafının en değerli ayrıntılarını bulmasına yardımcı olur.

Bir recent Financial Times piece on agentic AI in cyberattacks even describes a largely autonomous espionage operation where an AI coding agent handled most of the steps from reconnaissance to data exfiltration with limited human input. However you feel about that specific case, the direction of travel is clear. Saldırganlar AI’ı işlerinin sıkıcı kısımlarını ele almak için kullanmakla çok mutlu.

Saldırganlar AI’ı daha hızlı, daha iyi karışmak ve daha fazla hedefi vurmaya yardımcı olmak için kullanıyorsa, savunucular geleneksel sınırları ve manuel uyarı triajına dayanamayacağını bekleyemez. Ya benzer zekayı savunmaya getirirsiniz ya da açıklık devam eder.

Reaktif Savunmadan Proaktif Güvenlik Düşüncesine

İlk gerçek değişim teknik değil; zihinsel.

Reaktif bir tutum, açık işaretler bekleyerek sonra tepki verme fikrine dayanır. Yeni bir ikili tespit edilir. Bir uyarı, bilinen bir modele uyan trafik nedeniyle ateşlenir. Bir hesap, açık bir şekilde tehlike altında olduğunu gösterir. Takım müdahale eder, araştırır, temizler ve belki de aynı modelin tekrar çalışmasını önlemek için bir kural günceller.

Yavaş ve nadir saldırıların olduğu bir dünyada bu yeterli olabilir. Sürekli araştırma, hızlı sömürme ve AI destekli kampanyaların olduğu bir dünyada çok geç.

Proaktif bir tutum farklı bir yerden başlar. Her zaman düşman trafiğinin dokunabileceğini varsayar. Bazı kontrollerin başarısız olabileceğini varsayar. Anormal davranışları ne kadar hızlı tespit edebileceğinize, nasıl hızlı ve tutarlı bir şekilde öğrenebileceğinize dikkat eder. Bu çerçevede, temel sorular çok pratiktir.

• Ana sistemleriniz, kimlikleriniz ve veri depolarınıza sürekli görünürlüğünüz var mı?

• Normal davranışlardan küçük sapmaları, sadece bilinen kötü imzaları değil, fark edebilir misiniz?

• Bu iç görüye hızlı, tekrar edilebilir bir eylem bağlayabilir misiniz, böylece ekibinizi yakılmazsınız?

AI, tek başına çözüm değildir, ancak modern ortamların talep ettiği ölçekte bu sorulara cevap vermek için güçlü bir yoldur.

AI Sürümlü Bir Güvenlik Tutumunun Görünümü

AI, tehditlere karşı basit bir evet veya hayır bakış açısını, daha zengin, davranış tabanlı bir resme dönüştürmeye yardımcı olur. Algılama tarafında, modeller kimlik faaliyetlerini, son nokta telemetresini ve ağ akışlarını izleyerek ortamınız için neler normal görünüyor öğrenebilir. Sadece bilinen kötü bir dosyayı engellemek yerine, bir hesabın normalden farklı bir konumdan ve zamanda giriş yaptığını, daha önce hiç dokunmadığı bir sisteme geçtiğini ve sonra büyük miktarda veri taşıdığını gösterebilir. Her bir olay kolayca gözden kaçabilir. Birleştirilmiş model ilginçtir.

Maruz kalma tarafında, AI destekli araçlar gerçek saldırı yüzünüzü haritalayabilir. Kamu bulut hesaplarınızı, internete açık hizmetlerinizi ve iç ağlarınızı taramak, unutulmuş test sistemlerini, yanlış yapılandırılmış depolamayı ve açık yönetim panellerini bulabilir. Bu bulguları pratik risk hikayelerine gruplayabilir, ham listelerin yerine. Bu, özellikle IBM’in daha recent Cost of a Data Breach raporunda vurgulandığı gibi, organizasyonlar içinde gölge AI’nin büyümesi ve ekiplerin merkezi denetim olmadan kendi modellerini ve araçlarını oluşturmasıyla birlikte özellikle önemlidir. 

Yanıt tarafında, AI size daha hızlı ve daha tutarlı hareket etmeye yardımcı olabilir. Bazı güvenlik operasyon merkezleri zaten AI destekli sistemleri, gerçek zamanlı kapsama adımlarını önermek ve uzun araştırma zaman çizelgesini insan analistler için özetlemek için kullanıyorlar. Amerika Birleşik Devletleri Siber Güvenlik ve Altyapı Güvenlik Ajansı, yapay zeka kaynaklarında böyle kullanımları açıklamaktadır, AI’ın nasıl anormal ağ faaliyetlerini tespit etmeye ve federal sistemler boyunca büyük tehdit veri akışlarını analiz etmeye yardımcı olabileceğini göstermektedir.

Hiçbir şey, insan yargısının gerekliliğini ortadan kaldırmaz. AI, insan savunucuların daha fazla zamanını derinlemesine araştırma ve zor tasarım sorularına, chẳng hạn kimlik stratejisi ve segmentasyonuna, harcayabilecekleri şekilde, sürekli izleme, model tanıma ve erken triajın bir kısmını devralarak bir güç çarpanı haline gelir.

Bu Yönde Hareket Etmenin Yolları

Güvenlikten sorumluysanız, tüm bunlar büyük ve soyut görünabilir. İyi haber, reaktiften proaktife geçiş genellikle devasa bir dönüşüm yerine birkaç somut adımla başlar.

İlk adım, veri akışlarınızı düzene koymanızdır. AI, görebileceği sinyaller kadar kullanışlıdır. Kimlik sağlayıcınız, son nokta araçlarınız, ağ kontrolleriniz ve bulut platformlarınız tümü ayrı silolara günlükleri gönderiyorsa, her model kör noktalara sahip olacak ve saldırganlar saklanacak yerler bulacaktır. En önemli telemetriniz için merkezi bir görünüm yatırımı, anlamlı AI desteğinin temelidir.

İkinci adım, AI’ı her yere serpmek yerine belirli kullanım durumlarını seçmektir. Çok fazla takım, kullanıcı hesapları için davranış analitiği, bulut ortamlarında anormal davranış tespiti veya daha akıllı e-posta ve phishing tespiti ile başlar. Amacınız, zaten risk olduğunuzu bildiğiniz ve büyük veri setleri boyunca model tanımanın açık bir şekilde yardımcı olabileceği alanları seçmektir.

Üçüncü adım, her yeni AI destekli aracı, açık bir set guardrail ile eşleştirmektir. Bu, modelin kendi başına ne yapabileceğini, her zaman insan katılımı gerektiğini ve sistemin zaman içinde dürüst ve faydalı olup olmadığını nasıl ölçeceğinizi tanımlamayı içerir. Burada, NIST AI çerçevesi ve CISA gibi ajanslardan rehberlik, her şeyi kendiniz yeniden icat etmenizi önleyebilir.

Neden Proaktif AI Güvenliği Bekleyemez

Siber saldırılar, nadir bir acil durumdan çok sürekli bir arka plan koşulu haline geliyor ve saldırganlar yapay zekayı kendileri için ağır kaldırmak için çok mutlu. Maliyet artıyor, giriş noktaları çoğalıyor ve saldırgan tarafındaki araçlar her yıl daha akıllı hale geliyor. Açık uyarılara bekleyerek ve sonra aceleyle müdahale etmeye dayanan reaktif bir model, bu dünya için yapılmamıştır.

Proaktif AI destekli bir tutum, bir moda peşinde koşmaktan çok, veri düzenini sağlama, davranış tabanlı iç görü ekleme ve yeni AI sistemleri вокругında açık guardrail oluşturma gibi sessiz, gösterişsiz işleri yapmaktır, böylece savunucularınıza yardımcı olurlar, onları şaşırtmazlar. Saldırganlar ve savunucular arasındaki açıklık gerçek, ancak sabit değildir ve güvenlik yığınında AI’ı nasıl kullanmaya karar verdiğiniz, önümüzdeki birkaç yıl içinde hangi tarafın daha hızlı ilerleyeceğini belirleyecektir.