Yapay Zekâ Çağında Siber Güvenlik

Hızla gelişen dijital çağda, yapay zekânın ortaya çıkmasıyla beraber siber güvenlik alanında köklü değişiklikler yaşanmaktadır. Yapay zekâ hem savunma stratejilerinde hem de saldırı yöntemlerinde önemli bir rol oynamaktadır.

Savunma stratejileri kapsamında, anormallikleri tespit etme, saldırıları önceden belirleme, bunlara hızlı yanıt verme ve daha sağlam savunma stratejileri oluşturma gibi alanlarda kullanılırken; saldırı yöntemlerinde ise güvenlik açığı bulma, saldırıları daha gelişmiş yöntemlerle gerçekleştirme gibi kötü niyetli eylemler için kullanılmaktadır.

Aşağıda, yapay zekânın siber güvenlikteki yöntemleri, kullanım alanları ve çift yönlü etkileri ele alınmaktadır.

Makine Öğrenimi Yöntemlerinin Siber Güvenlikteki Kullanımı

Denetimli Öğrenme: Bu yöntem, yapay zekâ motorlarının, önceden etiketlenmiş büyük veri kümeleri aracılığıyla belirli davranış kalıplarını öğrenmesini sağlar. Yapay zekâ, güvenlik açıklarına sahip birçok uygulama üzerinden öğrenerek bu tür açıkları tanıyabilir. Bu öğrenme süreci sonrasında, yürütülen kodun davranışlarını incelemeden güvenlik açıklarını tespit etme yeteneğini gösterebilir.

Örneğin, phishing e-postalarında, denetimli öğrenme yöntemleri kullanılarak kötü amaçlı e-postalarla eğitilen bir model, yeni e-postaların güvenli olup olmadığını ölçebilir. Bu teknik, savunma stratejilerini ve güvenliği artırmak isteyen siber güvenlik uzmanları tarafından kullanılmasının yanı sıra, kötü niyetli kişiler tarafında da bir kurumun güvenlik açıklarını hızlıca tespit etmek için yararlanılabilir. Ayrıca, siber saldırganlar, yapay zekâ destekli araçlar ile daha inandırıcı ve kişiselleştirilmiş phishing e-postaları oluşturabilir.

Denetimsiz Öğrenme: Bu yöntem, etiketlenmemiş ve sınıflandırılmamış verilerden model öğrenme sağlar. Siber güvenlik uzmanları ve siber saldırganlar, manuel olarak bulunması zor olan güvenlik açıklarını tespit etmek için bu yöntemi kullanarak otomatik testler geliştirebilirler.

Takviyeli Öğrenme: Bu yöntem, deneyim yoluyla öğrenme ve ödül mekanizması kullanarak en iyi eylem stratejilerini geliştirme yöntemidir. Örneğin, siber güvenlikte takviyeli öğrenme kullanılan bir uygulama, otomatik saldırı tespit ve yanıt sistemleri olabilir. Bu tür sistemler, çeşitli siber saldırı senaryolarını deneyimleyerek ve bu senaryolardan aldığı geri bildirimlere göre saldırı tespit stratejilerini geliştirir.

Örnek olarak, "Cyber Grand Challenge"da (ABD Savunma Bakanlığı'nın DARPA tarafından düzenlenen bir yarışmadır. Katılımcı sistemler, sanal bir ortamda yarışarak güvenlik açıklarını otomatik olarak bulur, bu açıkları kullanarak diğer sistemlere saldırır ve aynı zamanda kendilerini korur.) yer alan makineler, kaynaklarını en iyi şekilde kullanmak için takviye öğrenme kullanmıştır.

Yapay zekânın Siber Güvenlikte Kullanım Alanları

Tehdit Algılama: Yapay zekâ, anormal veri erişim etkinliklerini, kötü amaçlı yazılımları, phishing saldırılarını ve iç tehditler gibi kötü niyetli uygulamaları daha hızlı tanımlamaya yardımcı olur. Örneğin, bir yapay zekâ tabanlı e-posta filtreleme aracı, yüksek hacimli ve benzer içerikli e-posta gönderimlerini hızlı bir şekilde tespit ederek spam saldırılarını engelleyebilir.

Tehdit Keşfi: Yapay zekâ, varlıkları izleyerek ve anormal faaliyetleri analiz ederek içeriden gelen tehditler gibi alanlarda insanın yapabileceğinden çok daha hızlı ve kapsamlı bir şekilde potansiyel tehditleri ortaya çıkarır.

Uyarı temizleme ve önceliklendirme: Güvenlik ekibi, binlerce uyarı arasında kaybolmak yerine, saldırı türü, sıklık ve önceki deneyim gibi faktörlere göre uyarıları otomatik olarak sınıflandırabilir ve önceliklendirebilir. Siber güvenlik platformları, benzer geçmiş olayları analiz ederek hangi uyarıların daha yüksek risk taşıdığını belirleyebilir. Örneğin, bir SIEM sistemi, tekrarlayan ve kritik seviyedeki uyarıları öne çıkararak güvenlik ekiplerinin en acil tehditlere odaklanmasına yardımcı olabilir.

Hedefe yönelik araştırma ve destek: Yapay zekâ, benzer geçmiş olayları analiz ederek mevcut ve geçmiş verilere dayalı olayların hızlı ve verimli bir şekilde incelenmesine olanak tanır.  Örneğin, bir SIEM aracı, geçmişteki veri ihlalleriyle ilişkili IP adreslerini analiz ederek, bu adreslerden gelen benzer tehditleri tespit edebilir.

Siber risk algılama: Yeni risk kategorileri, artan sosyal medya kullanımı ve yaygınlaşan dijitalleşme gibi faktörler, kurumlar için risk teşkil eder. Yapay zekâ, insanlar ve kural tabanlı sistemlerin tespit etmesi zor olan riskleri belirler veya tahmin eder.

Tehdit avlama: Yapay zekâ, bilinen taktikleri, teknikleri, prosedürleri (TTP) ve saldırı modellerini içe aktararak saldırı modellerini analiz eder, yeni tehditleri hızla arar. Bu, tehditlerin proaktif olarak tespit edilmesine olanak tanır.

Yapılandırma incelemesi: Yapay zekâ, yanlış yapılandırmaları önlemek için sistem yapılandırmalarını incelemek üzere botlar kullanır. Örneğin, bir yapılandırma yönetim aracı, güvenlik duvarı ayarlarını analiz ederek, yanlış yapılandırılmış kuralları belirleyip düzeltmeler yapabilir.

Saldırı yolu modellemesi: Güvenlik verileri üzerinde tahmine dayalı analitik kullanarak saldırının olası yollarını belirler, potansiyel saldırı senaryolarını öngörür ve zayıf noktaları tespit eder. Örneğin, bir kötü amaçlı yazılım analizi aracı, yazılımın yayılma yollarını modelleyerek saldırının potansiyel hedeflerini belirleyebilir ve koruma stratejilerini güçlendirebilir.

Saldırı Tarafında Yapay Zekâ

Siber güvenliğin saldırı tarafında ise yapay zekâ savunma alanındaki gelişmelere paralel biçimde hızla ilerlemektedir. Yapay zekâ ile geliştirilen yöntemler, geleneksel yöntemlere kıyasla birçok açıdan daha etkili ve zahmetsizdir. Büyük veri miktarlarını analiz ederek zayıf noktaları otomatik olarak tespit edebilmektedir. Bu nedenle, saldırganlar güvenlik açıklarını hızlıca bulup saldırılarını otomatikleştirerek zafiyetleri istismar edebilmekte ve kötü amaçlı yazılımları geleneksel antivirüs yazılımları tarafından tespit edilemeyecek şekilde değiştirebilmektedirler.

Eskiden kötü dilbilgisi ve yapay bir kurguyla oluşturulan e-postalar, ChatGPT’nin gelişmesi ile beraber sona ermektedir. Saldırganlar artık bireysel hedeflere yönelik ikna edici, kulağa doğal gelen ve çeşitli dillere çevrilmiş sahte mesajlarla kimlik avı e-postaları oluşturmaktadırlar. E-postanın yanı sıra deepfake teknolojisi ile kişilerin sesleri ve görüntüleri taklit edilerek hassas bilgiler talep edilebilmektedir.

Yapay Zekâ: Yeni Saldırı Yüzeyi

Yapay zekâ bugün yalnızca saldırıları tespit eden bir araç değildir. Aynı zamanda erişim izinlerini belirleyen, güvenlik politikalarını uygulayan ve otomatik yanıtlar üreten bir sistem bileşeni hâline gelmiştir. Bu da yapay zekâyı korunması gereken yeni bir dijital varlık sınıfına dönüştürmektedir. Bir AI modelinin yanlış eğitilmesi, verisinin zehirlenmesi (data poisoning), çıktılarının manipüle edilmesi veya yetkisiz erişime açılması, klasik bir ağ ihlali kadar ciddi sonuçlar doğurabilir. Başka bir ifadeyle, modern siber güvenlik artık yalnızca yapay zekâ ile sistemleri korumayı değil, yapay zekâ sistemlerinin kendisini de korumayı gerektirmektedir.

Sonuç olarak yapay zekâ, siber güvenlikte hem savunma hem de saldırı tarafını kökten dönüştüren bir güç hâline gelmiştir. Ancak yapay zekânın güvenlik altyapısının aktif bir parçası hâline gelmesi, onu aynı zamanda yeni bir risk ve saldırı yüzeyi haline getirmektedir. Bu nedenle kurumlar, yalnızca yapay zekâ kullanarak tehditleri tespit etmeyi değil, kullandıkları yapay zekâ sistemlerini de güvenli bir şekilde yönetmeyi zorunlu olarak ele almak durumundadır. Natica’nın siber güvenlik yaklaşımı da bu güvenli yapay zekâ perspektifini veri, model ve erişim katmanları üzerinden ele alır.