Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Kullanarak Siber Hırsızlığı Önlemenin 6 Yolu

Nesnelerin İnterneti ve yapay zeka, hemen hemen her sektördeki işletmelere sayısız fayda sağlamıştır. Kolaylaştırılmış tedarik zincirlerinden üretim süreçlerine kadar, AI ve IoT neredeyse tüm kurumsal ihtiyaçlar için çözümler sunar.

Ancak, bu teknolojiler aynı zamanda daha önce mevcut olmayan yeni siber güvenlik risklerini de beraberinde getiriyor çünkü artık pek çok cihaz internete bağlı. Siber hırsızlık riski, kuruluşların AI ve IoT çözümlerini uygulamaya yönelik birincil endişelerinden biridir.

Bu teknolojiler, bilgisayar korsanlarının uzaktan erişebileceği daha fazla cihaz ve doğrudan veya dolaylı olarak bilgi veya para çalmak için manipüle edilebilecek yazılımlar sunar.

Yapay zeka ve makine öğreniminin oluşturduğu bazı tehditlerin yanı sıra bu teknolojileri kullanarak kuruluşunuzun siber hırsızlık riskini azaltmak için kullanabileceğiniz beş stratejiyi keşfedeceğiz. O halde başlayalım!

1. Gelecekteki saldırıları tahmin edin

Gelecekteki saldırıları tahmin edebildiğinizde, onları da önleyebilirsiniz. Sonraki olası saldırıları tahmin edebildiğinizde, güvenlik ekibinizi bunlara karşı savunmak için yeterli bilgiyle donatabilirsiniz. AI ve ML kullanarak olası saldırıları tahmin etmenin üç yolu vardır:

• Ağ trafiği analizi : Bu tür bir analiz, bir ağdaki cihazlar arasındaki iletişimi inceler. Yaklaşan bir saldırıyı gösterebilecek cihazlar arasında kötü niyetli iletişimi tespit etmenize yardımcı olabilir.
• Kullanıcı ve davranış analizi : Bu tür analiz, kullanıcıların ne yaptığına ve sistemlerle nasıl etkileşime girdiğine bakar. Yaklaşan bir saldırıyı gösterebilecek anormal kullanıcı davranışını tespit etmenize yardımcı olabilir.
• Ağ davranışı analizi: Bu tür bir analiz, bir ağdaki cihazları ve trafiği ve ağ cihazlarının ve yazılımların durumunu izler. Ağ davranışı analizi, bir ağdaki cihazların durumunu izleyerek yaklaşan saldırıları tespit etmenize yardımcı olabilir.

2. Biyometrik kimlik doğrulamayı uygulayın

Görüntü kaynağı

biyometrik kimlik doğrulama Bir kişinin parmak izi, yüz veya ses gibi fiziksel özelliklerini tanımlama ve doğrulama amacıyla kullanan bir kimlik türüdür. Çoğu durumda, biyometrik kimlik doğrulama, parmak izleri veya retina taramaları gibi verileri toplamak için sensörleri kullanır ve ardından benzersiz bir tanımlayıcı oluşturmak için yazılımı kullanır.

Biyometrik kimlik doğrulama, unutulabilecek veya çalınabilecek bir belirteç veya PIN kullanılmasını gerektirmediğinden siber hırsızlığı önlemenin harika bir yoludur. Ancak biyometrik kimlik doğrulama kusursuz değildir ve sahte parmak izi veya ses kimliğine bürünme kullanan bir saldırgan tarafından ihlal edilebilir.

3. Yapay zeka destekli gerçek zamanlı algılama ve yanıt

Görüntü kaynağı

Gerçek zamanlı algılama ve yanıt, bir saldırıyı gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve otomatik düzeltme ile yanıt verebilir. Siber hırsızlığı önlemek için gerçek zamanlı algılama ve müdahaleyi üç şekilde kullanabilirsiniz.

• Erken anormallik tespiti: Erken anormallik tespiti, anormal olayları güvenlik tehdidi haline gelmeden önce tespit etmeye yönelik analitik odaklı bir yaklaşımdır. Erken anormallik tespiti, olası bir saldırıya işaret eden ağ davranışını belirleyerek siber hırsızlığı önlemenize yardımcı olabilir.
• Gerçek zamanlı tehdit analizi: Bu yaklaşım, tehditleri belirlemek için güvenlik bilgileri ve olay yönetimi (SIEM) platformlarına dayanır. Gerçek zamanlı tehdit analizi, ağdaki tehditleri belirleyerek siber hırsızlığı önlemenize yardımcı olabilir.
• Gerçek zamanlı veri keşfi: Bu yaklaşım, bir siber saldırıya işaret edebilecek verilerdeki kalıpları keşfetmenize yardımcı olmak için veri madenciliği, makine öğrenimi ve grafik analitiğine dayanır.

4. AI Massive veri taraması

Büyük veri taraması, potansiyel tehditleri belirlemek için çok büyük miktarda veriyi analiz etme yöntemidir. Siber hırsızlığı önlemek için, sistemlerinizde virüs veya fidye yazılımı gibi kötü amaçlı dosyaları aramak için AI büyük veri taramasını kullanabilirsiniz.

Bir botnet'in parçası olabilecek bir kod parçası veya şüpheli bir etki alanıyla iletişim kuran sistemler gibi şüpheli kodu aramak için veri taramayı kullanabilirsiniz. Veri taraması, şifrelenmemiş kredi kartı numaraları gibi sistemlerinizdeki hassas verileri de arayabilir.

Kötü amaçlı veya hassas veriler bulursanız, daha fazla zarar görmesini önlemek için karantinaya alabilir veya sistemlerinizden kaldırabilirsiniz.

5. Blok zinciri tabanlı platformları kullanarak verilerinizi koruyun

Blok zinciri, sözleşmeler gibi değişmez ve denetlenebilir işlemleri ve varlıkları kaydeden dağıtılmış bir defterdir. Blok zinciri teknolojisi genellikle, işlemlerini izlemek ve güvence altına almak için teknolojiyi kullanan Bitcoin ve Ethereum gibi kripto para birimleri ile ilişkilendirilir.

Sağlık ve havacılık gibi diğer endüstrilerde de kullanılır. Blockchain teknolojisi, verileri depolamak ve paylaşmak için sağlam ve güvenli bir yol sağlar. Bu, verileri kullanıcılar arasında güvenli bir şekilde depolamak ve paylaşmak için blok zincir teknolojisini kullanan yapay zeka güdümlü makine öğrenme platformlarının geliştirilmesine yol açmıştır.

Görüntü kaynağı

Bu AI odaklı platformlar, verilerin güvenli olmasını ve tek bir merkezi sunucuda depolanmamasını sağlamak için verileri birden fazla düğüm arasında dağıtmak için merkezi olmayan bir ağ kullanır. Veriler ayrıca kötü niyetli saldırılara karşı korumak için şifrelenir.

6. Makine öğrenimi tabanlı güvenlik açığı tarayıcısı

Makine öğrenimi tabanlı bir güvenlik açığı tarayıcısı, sistemlerinizi güvenli olmayan ağ bağlantı noktaları veya zayıf parola ilkesi gibi güvenlik açıklarına karşı analiz eden ve düzeltici eylemler öneren, yapay zeka güdümlü bir güvenlik aracıdır.

Bir güvenlik açığı tarayıcısı, sorunları bir güvenlik tehdidi haline gelmeden önce belirlemenize ve gidermenize yardımcı olduğu için herhangi bir güvenlik stratejisi için kritik öneme sahiptir. Bir güvenlik açığı tarayıcısı, sistemlerinizdeki güvenlik açıklarını belirleyerek ve bunların nasıl düzeltileceği konusunda öneriler sunarak siber hırsızlığı önleyebilir.

Ayrıca, verilerinizin risk altında olup olmadığını belirlemek için kullanılabilir ve risk altındaysa, onu güvence altına almanın yollarını önerebilir. Güvenlik açığı tarayıcıları, verilerinizdeki kötü amaçlı URL'ler gibi tehditleri de tanımlayabilir. Bir güvenlik açığı tarayıcısı verilerinizde tehditler bulursa, bunları düzeltmek için önerilerde bulunabilir. Örneğin, kötü niyetli URL'lerin ağınıza girmesini engellemek için bir kural sağlayabilir.

Çözüm

Siber suçların yükselişte olduğu inkar edilemez. Daha fazla işletme teknolojiyi benimsedikçe saldırıların sayısı ve neden oldukları hasarın ölçeği artmaya devam ediyor. Ancak yapay zeka ve makine öğrenimi, bir güvenlik tehdidi haline gelmeden önce anormal davranış kalıplarını tespit ederek bu tehditle mücadeleye yardımcı oluyor.