Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir?

giriiş

Üretken Yapay Zeka (yeni içerik veya tahminler oluşturabilen yapay zeka sistemleri), siber güvenlikte dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıkıyor. OpenAI'nin GPT-4 gibi araçları, karmaşık verileri analiz etme ve insan benzeri metinler üretme becerisini kanıtlayarak siber tehditlere karşı savunma için yeni yaklaşımlar sağlıyor. Siber güvenlik uzmanları ve farklı sektörlerden iş karar vericileri, üretken yapay zekanın gelişen saldırılara karşı savunmaları nasıl güçlendirebileceğini araştırıyor. Finans ve sağlık hizmetlerinden perakende ve devlet kurumlarına kadar her sektördeki kuruluşlar, üretken yapay zekanın karşı koyabileceği karmaşık kimlik avı girişimleri, kötü amaçlı yazılımlar ve diğer tehditlerle karşı karşıya. Bu teknik incelemede, üretken yapay zekanın siber güvenlikte nasıl kullanılabileceğini , gerçek dünya uygulamalarını, gelecekteki olasılıkları ve benimsenmesi gereken önemli hususları vurguluyoruz.

Üretken Yapay Zeka, geleneksel analitik yapay zekadan yalnızca kalıpları tespit etmekle kalmayıp aynı zamanda oluşturmasıyla ; ister savunma sistemlerini eğitmek için saldırıları simüle etmek, ister karmaşık güvenlik verileri için doğal dilde açıklamalar üretmek olsun. Bu ikili yetenek, onu iki ucu keskin bir kılıç haline getirir: Güçlü yeni savunma araçları sunar, ancak tehdit aktörleri de bundan faydalanabilir. Aşağıdaki bölümler, kimlik avı tespitini otomatikleştirmekten olaylara müdahaleyi iyileştirmeye kadar siber güvenlikte üretken yapay zekanın geniş bir kullanım yelpazesini ele almaktadır. Ayrıca, bu yapay zeka yeniliklerinin vaat ettiği faydaların yanı sıra, kuruluşların yönetmesi gereken riskleri (yapay zeka "halüsinasyonları" veya düşmanca kötüye kullanım gibi) de ele alıyoruz. Son olarak, işletmelerin üretken yapay zekayı siber güvenlik stratejilerine değerlendirmelerine ve sorumlu bir şekilde entegre etmelerine yardımcı olacak pratik çıkarımlar sunuyoruz.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka: Genel Bakış

Siber güvenlikte üretken yapay zeka, güvenlik görevlerinde yardımcı olmak üzere içgörüler, öneriler, kodlar ve hatta sentetik veriler üretebilen yapay zeka modellerini (genellikle büyük dil modelleri veya diğer sinir ağları) ifade eder. Tamamen öngörücü modellerin aksine, üretken yapay zeka, eğitim verilerine dayanarak senaryoları simüle edebilir ve insan tarafından okunabilir çıktılar (örneğin raporlar, uyarılar veya hatta kötü amaçlı kod örnekleri) üretebilir. Bu yetenek, tehditleri eskisinden daha dinamik yollarla tahmin etmek, tespit etmek ve bunlara yanıt vermek Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ). Örneğin, üretken modeller geniş günlükleri veya tehdit istihbarat depolarını analiz edebilir ve güvenlik ekiplerine neredeyse bir yapay zeka "asistanı" gibi işlev görerek özlü bir özet veya önerilen eylem üretebilir.

Siber savunma için üretken yapay zekanın erken uygulamaları umut vericiydi. Microsoft, 2023'te güvenlik analistleri için GPT-4 destekli bir asistan olan Security Copilot'u Microsoft Security Copilot, siber güvenlik için yeni bir GPT-4 yapay zeka asistanıdır | The Verge ). Analistler bu sistemi doğal dilde yönlendirebilir (örneğin "Son 24 saatteki tüm güvenlik olaylarını özetle" ) ve yardımcı pilot yararlı bir anlatı özeti üretecektir. Benzer şekilde, Google'ın Tehdit İstihbaratı Yapay Zekası, Google'ın geniş tehdit istihbaratı veritabanında konuşmaya dayalı aramayı etkinleştirmek, şüpheli kodu hızla analiz etmek ve kötü amaçlı yazılım avcılarına yardımcı olmak için bulguları özetlemek üzere Gemini adı verilen üretken bir model kullanır Üretici Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Bu örnekler potansiyeli göstermektedir: Üretken Yapay Zeka karmaşık, büyük ölçekli siber güvenlik verilerini sindirebilir ve karar vermeyi hızlandırarak içgörüleri erişilebilir bir biçimde sunabilir.

Aynı zamanda, üretken yapay zeka, simülasyon ve eğitim (ve ne yazık ki sosyal mühendislik uygulayan saldırganlar) için büyük bir avantaj olan son derece gerçekçi sahte içerikler oluşturabilir. Belirli kullanım örneklerine geçtikçe, üretken yapay zekanın hem sentezleme de analiz etme birçok siber güvenlik uygulamasının temelini oluşturduğunu göreceğiz. Aşağıda, kimlik avı önlemeden güvenli yazılım geliştirmeye kadar her şeyi kapsayan temel kullanım örneklerini inceliyor ve her birinin farklı sektörlerde nasıl uygulandığına dair örnekler sunuyoruz.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zekanın Temel Uygulamaları

Şekil: Siber güvenlikte üretken yapay zekanın temel kullanım durumları arasında güvenlik ekipleri için yapay zeka yardımcı pilotları, kod zafiyet analizi, uyarlanabilir tehdit tespiti, sıfırıncı gün saldırı simülasyonu, gelişmiş biyometrik güvenlik ve kimlik avı tespiti yer almaktadır ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Durumu [+ Örnekler] ).

Kimlik Avı Algılama ve Önleme

Oltalama, kullanıcıları kötü amaçlı bağlantılara tıklamaya veya kimlik bilgilerini ifşa etmeye kandıran en yaygın siber tehditlerden biri olmaya devam ediyor. Üretken Yapay Zeka, hem kimlik avı girişimlerini tespit etmek hem de başarılı saldırıları önlemek için kullanıcı eğitimini güçlendirmek için kullanılıyor. Savunma tarafında, Yapay Zeka modelleri, kural tabanlı filtrelerin kaçırabileceği kimlik avının ince işaretlerini tespit etmek için e-posta içeriğini ve gönderen davranışlarını analiz edebilir. Yasal ve sahte e-postalardan oluşan büyük veri kümelerinden öğrenen bir üretken model, dil bilgisi ve yazım artık ele vermediğinde bile bir dolandırıcılığı gösteren ton, ifade veya bağlamdaki anormallikleri işaretleyebilir. Aslında, Palo Alto Networks araştırmacıları, üretken Yapay Zeka'nın "aksi takdirde tespit edilemeyebilecek kimlik avı e-postalarının ince işaretlerini" ve kuruluşların dolandırıcıların bir adım önünde kalmasına yardımcı olduğunu belirtiyor ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ).

kimlik avı saldırılarını simüle etmek için üretken yapay zeka kullanıyor . Örneğin, Ironscales, bir kuruluşun çalışanlarına özel sahte kimlik avı e-postalarını otomatik olarak üreten GPT destekli bir kimlik avı simülasyon aracı tanıttı ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Yapay zeka tarafından hazırlanmış bu e-postalar, en son saldırgan taktiklerini yansıtarak personele kimlik avı içeriklerini tespit etmede gerçekçi bir uygulama imkanı sağlıyor. Saldırganların kendileri daha ikna edici tuzaklar oluşturmak için yapay zekayı benimsedikçe, bu tür kişiselleştirilmiş eğitimler çok önemli hale geliyor. Özellikle, üretken yapay zeka çok cilalı kimlik avı mesajları üretebilse de (kolayca tespit edilebilen bozuk İngilizce günleri geride kaldı), savunmacılar yapay zekanın rakipsiz olmadığını keşfetti. 2024'te IBM Güvenlik araştırmacıları, insanlar tarafından yazılan kimlik avı e-postalarını yapay zeka tarafından oluşturulanlarla karşılaştıran bir deney yürüttü ve "şaşırtıcı bir şekilde, yapay zeka tarafından oluşturulan e-postaların doğru dilbilgisine rağmen tespit edilmesi kolaydı" ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Bu, insan sezgisinin yapay zeka destekli tespitle bir araya geldiğinde, yapay zeka tarafından yazılan dolandırıcılıklardaki ince tutarsızlıkları veya meta veri sinyallerini hâlâ tanıyabileceğini gösteriyor.

otomatik yanıtlar veya filtreler oluşturmak için kullanılabilir . Örneğin, bir yapay zeka sistemi, gönderenin meşruiyetini doğrulamak için belirli sorgularla bir e-postaya yanıt verebilir veya bir LLM kullanarak bir e-postanın bağlantılarını ve eklerini bir sanal alanda analiz edebilir ve ardından kötü niyetli niyetleri özetleyebilir. NVIDIA'nın güvenlik platformu Morpheus geleneksel güvenlik araçlarına kıyasla %21 oranında iyileştirdiği bulunmuştur Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Morpheus, alışılmadık davranışları (bir kullanıcının aniden birçok harici adrese e-posta göndermesi gibi) tespit etmek için kullanıcı iletişim kalıplarını bile profiller; bu, ele geçirilmiş bir hesabın kimlik avı e-postaları gönderdiğini gösterebilir.

Uygulamada, farklı sektörlerdeki şirketler sosyal mühendislik saldırılarına karşı e-posta ve web trafiğini filtrelemek için yapay zekaya güvenmeye başlıyor. Örneğin, finans firmaları, elektronik dolandırıcılığa yol açabilecek kimlik sahtekarlığı girişimlerini tespit etmek için iletişimleri taramak üzere üretken yapay zekayı kullanırken, sağlık hizmeti sağlayıcıları hasta verilerini kimlik avı kaynaklı ihlallerden korumak için yapay zekayı kullanıyor. Gerçekçi kimlik avı senaryoları oluşturarak ve kötü amaçlı mesajların ayırt edici özelliklerini belirleyerek, üretken yapay zeka kimlik avı önleme stratejilerine güçlü bir katman ekliyor. Özetle: Saldırganlar aynı teknolojiyi kullanarak oyunlarını geliştirseler bile, yapay zeka kimlik avı saldırılarını daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit edip etkisiz hale getirmeye yardımcı olabilir

Kötü Amaçlı Yazılım Algılama ve Tehdit Analizi

Modern kötü amaçlı yazılımlar sürekli gelişiyor; saldırganlar antivirüs imzalarını atlatmak için yeni varyantlar üretiyor veya kodu gizliyor. Üretken Yapay Zeka, hem kötü amaçlı yazılımları tespit etmek hem de davranışlarını anlamak için yeni teknikler sunuyor. Bir yaklaşım, kötü amaçlı yazılımların "kötü ikizlerini" üretmek : Güvenlik araştırmacıları, bilinen bir kötü amaçlı yazılım örneğini üretken bir modele besleyerek bu kötü amaçlı yazılımın birçok mutasyona uğramış varyantını oluşturabilirler. Bunu yaparak, bir saldırganın yapabileceği değişiklikleri etkili bir şekilde tahmin edebilirler. Yapay zeka tarafından üretilen bu varyantlar daha sonra antivirüs ve saldırı tespit sistemlerini eğitmek için kullanılabilir, böylece kötü amaçlı yazılımın değiştirilmiş sürümleri bile doğada tanınır ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Bu proaktif strateji, bilgisayar korsanlarının tespit edilmekten kaçınmak için kötü amaçlı yazılımlarını biraz değiştirdiği ve savunmacıların her seferinde yeni imzalar yazmak için çabalamak zorunda kaldığı döngüyü kırmaya yardımcı olur. Bir sektör podcast'inde belirtildiği gibi, güvenlik uzmanları artık "ağ trafiğini simüle etmek ve karmaşık saldırıları taklit eden kötü amaçlı yükler oluşturmak" ve savunmalarını tek bir örneğe değil, tüm bir tehdit ailesine karşı test ediyor. Bu uyarlanabilir tehdit tespiti güvenlik araçlarının, aksi takdirde fark edilmeden geçebilecek çok biçimli kötü amaçlı yazılımlara karşı daha dayanıklı hale geldiği anlamına geliyor.

Tespitin ötesinde, üretken yapay zeka, kötü amaçlı yazılım analizi ve tersine mühendislikte . Büyük dil modelleri, şüpheli kod veya betikleri incelemek ve kodun ne amaçladığını sade bir dille açıklamakla görevlendirilebilir. Gerçek dünyadan bir örnek, Google'ın VirusTotal'ının, potansiyel olarak kötü amaçlı kodun doğal dil özetlerini üretmek için üretken bir yapay zeka modelinden (Google'ın Sec-PaLM'si) yararlanan bir özelliği olan VirusTotal Code Insight'tır Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği , insan analistlerin tehditleri anlamalarına yardımcı olmak için 7/24 çalışan bir yapay zeka kötü amaçlı yazılım analisti olarak hareket eden "güvenlik kodlamasına adanmış bir tür ChatGPT" dir Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Güvenlik ekibi üyeleri, alışık olmadıkları bir betik veya ikili kod üzerinde çalışmak yerine, yapay zekadan anında bir açıklama alabilir; örneğin, "Bu betik, XYZ sunucusundan bir dosya indirmeye ve ardından sistem ayarlarını değiştirmeye çalışıyor; bu da kötü amaçlı yazılım davranışının göstergesidir." Bu, analistlerin yeni kötü amaçlı yazılımları her zamankinden daha hızlı bir şekilde sınıflandırıp anlayabilmesi sayesinde olay müdahalesini önemli ölçüde hızlandırır.

, büyük veri kümelerindeki kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için de kullanılır . Geleneksel antivirüs motorları dosyaları bilinen imzalar için tarar, ancak üretken bir model bir dosyanın özelliklerini değerlendirebilir ve öğrenilen örüntülere dayanarak kötü amaçlı olup olmadığını bile tahmin edebilir. Milyarlarca dosyanın (kötü niyetli ve iyi huylu) niteliklerini analiz ederek, bir AI açık bir imzanın olmadığı durumlarda kötü niyetli niyeti yakalayabilir. Örneğin, üretken bir model, ikili dosya yeni olsa bile, davranış profili "benzediği" işaretleyebilir. Bu davranışa dayalı algılama, yeni veya sıfırıncı gün kötü amaçlı yazılımlarla mücadeleye yardımcı olur. Google'ın Tehdit İstihbaratı AI'sının (Chronicle/Mandiant'ın bir parçası) üretken modelini potansiyel olarak kötü amaçlı kodu analiz etmek ve "güvenlik uzmanlarına kötü amaçlı yazılımlarla ve diğer tehdit türleriyle mücadelede daha verimli ve etkili bir şekilde yardımcı olmak" için kullandığı bildiriliyor. ( Üretken AI Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ).

Diğer taraftan, saldırganların üretken yapay zekayı burada da kullanabileceğini kabul etmeliyiz; kendini uyarlayan kötü amaçlı yazılımları otomatik olarak oluşturmak için. Hatta güvenlik uzmanları, tespit edilmesi daha zor yazılımlar geliştirmesine yardımcı olabileceği Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ). Bir yapay zeka modeline, bilinen tüm antivirüs kontrollerinden kaçana kadar bir kötü amaçlı yazılım parçasını tekrar tekrar dönüştürmesi (dosya yapısını, şifreleme yöntemlerini vb. değiştirmesi) talimatı verilebilir. Bu düşmanca kullanım giderek artan bir endişe kaynağıdır (bazen "yapay zeka destekli kötü amaçlı yazılım" veya hizmet olarak polimorfik kötü amaçlı yazılım olarak adlandırılır). Bu tür riskleri daha sonra ele alacağız, ancak bu, üretken yapay zekanın hem savunucular hem de saldırganlar tarafından kullanılan bu kedi-fare oyununda bir araç olduğunu vurgular.

bir saldırgan gibi düşünmesini sağlayarak kötü amaçlı yazılım savunmasını güçlendirir ve şirket içinde yeni tehditler ve çözümler üretir. İster tespit oranlarını iyileştirmek için sentetik kötü amaçlı yazılım üretmek, ister ağlarda bulunan gerçek kötü amaçlı yazılımları açıklamak ve kontrol altına almak için yapay zeka kullanmak olsun, bu teknikler tüm sektörlerde uygulanabilir. Bir banka, bir elektronik tablodaki şüpheli bir makroyu hızlıca analiz etmek için yapay zeka destekli kötü amaçlı yazılım analizini kullanabilirken, bir üretim firması endüstriyel kontrol sistemlerini hedef alan kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için yapay zekaya güvenebilir. Geleneksel kötü amaçlı yazılım analizini üretken yapay zeka ile zenginleştirerek, kuruluşlar kötü amaçlı yazılım kampanyalarına eskisinden daha hızlı ve daha proaktif bir şekilde yanıt verebilir.

Tehdit İstihbaratı ve Analizin Otomatikleştirilmesi

Kuruluşlar her gün tehdit istihbaratı verileriyle bombardımana tutuluyor; yeni keşfedilen tehdit göstergelerinin (IOC) akışlarından, yeni ortaya çıkan bilgisayar korsanı taktikleri hakkındaki analist raporlarına kadar. Güvenlik ekiplerinin karşılaştığı zorluk, bu bilgi selini tarayıp eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmektir. Üretken yapay zeka, tehdit istihbaratı analizi ve tüketiminin otomatikleştirilmesinde . Analistler, düzinelerce raporu veya veritabanı girişini manuel olarak okumak yerine, tehdit istihbaratını makine hızında özetlemek ve bağlamlandırmak için yapay zekayı kullanabilirler.

Somut bir örnek, Google'ın Tehdit İstihbaratı paketidir; bu paket, üretken yapay zekayı (Gemini modeli) Google'ın Mandiant ve VirusTotal'dan gelen tehdit verileriyle entegre eder. Bu yapay zeka, "Google'ın geniş tehdit istihbaratı deposunda konuşmaya dayalı arama" sağlayarak kullanıcıların tehditler hakkında doğal sorular sormasına ve saflaştırılmış yanıtlar almasına olanak tanır ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği "Sektörümüzü hedef alan Tehdit Grubu X ile ilgili herhangi bir kötü amaçlı yazılım gördük mü?" diye sorabilir ve yapay zeka ilgili bilgileri toplar, belki de "Evet, Tehdit Grubu X geçen ay kötü amaçlı yazılım Y kullanılarak bir kimlik avı kampanyasıyla ilişkilendirildi" birlikte o kötü amaçlı yazılımın davranışının bir özetini de ekler. Bu, aksi takdirde birden fazla aracı sorgulamayı veya uzun raporları okumayı gerektirecek içgörüleri toplamak için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır.

tehdit eğilimlerini ilişkilendirebilir ve . Binlerce güvenlik blog yazısını, ihlal haberini ve karanlık web sohbetini tarayabilir ve ardından bir CISO brifingi için "bu haftanın en önemli siber tehditleri"nin bir yönetici özetini oluşturabilir. Geleneksel olarak, bu düzeyde analiz ve raporlama önemli miktarda insan emeği gerektiriyordu; şimdi iyi ayarlanmış bir model, insanların yalnızca çıktıyı iyileştirmesiyle saniyeler içinde taslak haline getirilebilir. ZeroFox gibi şirketler, kötü amaçlı içerik ve kimlik avı verileri de dahil olmak üzere "büyük veri kümelerindeki istihbaratın analizini ve özetlenmesini hızlandırmak" için özel olarak tasarlanmış üretken bir yapay zeka aracı olan FoxGPT'yi Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Verileri okuma ve çapraz referanslama gibi ağır işleri otomatikleştirerek, yapay zeka tehdit istihbarat ekiplerinin karar alma ve müdahaleye odaklanmasını sağlar.

Başka bir kullanım durumu, konuşmaya dayalı tehdit avcılığıdır . Bir güvenlik analistinin bir yapay zeka asistanıyla etkileşime girdiğini düşünün: "Son 48 saatte bana herhangi bir veri sızdırma belirtisi gösterin" veya "Saldırganların bu hafta istismar ettiği en önemli yeni güvenlik açıkları nelerdir?" Yapay zeka sorguyu yorumlayabilir, dahili kayıtları veya harici istihbarat kaynaklarını arayabilir ve net bir yanıtla veya hatta ilgili olayların bir listesiyle yanıt verebilir. Bu çok da uçuk bir ihtimal değil; modern güvenlik bilgisi ve olay yönetimi (SIEM) sistemleri doğal dil sorgulamasını bünyesine katmaya başlıyor. Örneğin IBM'in QRadar güvenlik paketi, analistlerin bir olayın "özetlenmiş saldırı yolu hakkında [...] belirli sorular sormasına" , son derece ilgili tehdit istihbaratını otomatik olarak "yorumlayıp özetleyebilir" ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Esasen, üretken yapay zeka, dağlarca teknik veriyi talep üzerine sohbet boyutunda içgörülere dönüştürür.

Bunun sektörler genelinde büyük etkileri vardır. Bir sağlık hizmeti sağlayıcısı, tam zamanlı bir araştırma için bir analist görevlendirmeden, hastaneleri hedef alan en son fidye yazılımı grupları hakkında güncel kalmak için yapay zekayı kullanabilir. Bir perakende şirketinin güvenlik operasyonları sorumlusu (SOC), mağaza BT personeline brifing verirken yeni POS kötü amaçlı yazılım taktiklerini hızla özetleyebilir. Çeşitli kurumlardan gelen tehdit verilerinin sentezlenmesi gereken devlet kurumlarında ise yapay zeka, temel uyarıları vurgulayan birleşik raporlar üretebilir. Tehdit istihbaratı toplama ve yorumlama süreçlerini otomatikleştirerek , üretken yapay zeka, kuruluşların ortaya çıkan tehditlere daha hızlı tepki vermesine yardımcı olur ve gürültünün içinde gizlenen kritik uyarıları kaçırma riskini azaltır.

Güvenlik Operasyon Merkezi (SOC) Optimizasyonu

Güvenlik Operasyon Merkezleri, uyarı yorgunluğu ve ezici veri hacimleriyle ünlüdür. Tipik bir Güvenlik Operasyonları Merkezi (SOC) analisti, potansiyel olayları araştırırken her gün binlerce uyarı ve olayı inceler. Üretken Yapay Zeka (YZ), rutin işleri otomatikleştirerek, akıllı özetler sunarak ve hatta bazı müdahaleleri düzenleyerek Güvenlik Operasyonları Merkezlerinde bir güç çarpanı görevi görür. Amaç, insan analistlerin en kritik konulara odaklanırken yapay zeka yardımcı pilotunun geri kalanını halletmesi için SOC iş akışlarını optimize etmektir.

"Analistin Yardımcı Pilotu" olarak kullanmaktır . Daha önce belirtilen Microsoft'un Güvenlik Yardımcı Pilotu buna örnektir: "bir güvenlik analistinin işini değiştirmek yerine ona yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır", olay soruşturmalarına ve raporlamasına yardımcı olur ( Microsoft Güvenlik Yardımcı Pilotu, siber güvenlik için yeni bir GPT-4 yapay zeka yardımcısıdır | The Verge ). Pratikte bu, bir analistin ham verileri (güvenlik duvarı günlükleri, bir olay zaman çizelgesi veya bir olay açıklaması) girebileceği ve yapay zekadan bunu analiz etmesini veya özetlemesini isteyebileceği anlamına gelir. Yardımcı pilot, "Görünüşe göre sabah 2:35'te, IP X'ten Y Sunucusuna şüpheli bir giriş başarılı oldu, ardından sıra dışı veri transferleri gerçekleşti ve bu da o sunucuda potansiyel bir ihlal olduğunu gösteriyor" gibi bir anlatı çıkarabilir. Zamanın çok önemli olduğu durumlarda bu tür anında bağlamlandırma paha biçilemezdir.

Yapay zeka yardımcı pilotları ayrıca seviye 1 triyaj yükünü azaltmaya yardımcı olur. Sektör verilerine göre, bir güvenlik ekibi haftada 15 saatini yalnızca 22.000 uyarı ve yanlış pozitifi ayıklamakla geçirebilir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Üretken Yapay Zeka ile bu uyarıların çoğu otomatik olarak triyaj edilebilir; yapay zeka, açıkça zararsız olanları (mantık verilerek) eleyebilir ve gerçekten dikkat edilmesi gerekenleri vurgulayabilir, hatta bazen önceliği önerebilir. Aslında, üretken Yapay Zeka'nın bağlamı anlamadaki gücü, tek başına zararsız görünebilecek ancak bir araya geldiğinde çok aşamalı bir saldırıya işaret eden uyarıları çapraz ilişkilendirebileceği anlamına gelir. Bu, "uyarı yorgunluğu" nedeniyle bir saldırıyı kaçırma olasılığını azaltır.

SOC analistleri ayrıca avlanma ve soruşturmaları hızlandırmak için yapay zeka ile doğal dili kullanıyor. Örneğin, Purple AI "karmaşık tehdit avlama sorularını sade bir İngilizceyle sormalarını ve hızlı, doğru yanıtlar almalarını" ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği "Son bir ayda herhangi bir uç nokta badguy123[.]com alan adıyla iletişim kurdu mu?" yazabilir ve Purple AI yanıt vermek için günlükleri arar. Bu, analistin veritabanı sorguları veya komut dosyaları yazma zahmetinden kurtarır; yapay zeka bunu perde arkasında yapar. Ayrıca, genç analistlerin daha önce sorgu dillerinde yetenekli deneyimli bir mühendis gerektiren görevleri yerine getirebileceği ve yapay zeka yardımıyla ekibin becerilerini etkili bir şekilde artırabileceği . Gerçekten de analistler, üretken yapay zeka rehberliğinin "becerilerini ve yeterliliklerini artırdığını" , çünkü genç personel artık yapay zekadan talep üzerine kodlama desteği veya analiz ipuçları alabiliyor ve bu sayede kıdemli ekip üyelerinden sürekli yardım isteme zorunluluğu azalıyor ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ).

Bir diğer SOC optimizasyonu, otomatik olay özetleme ve dokümantasyonudur . Bir olay işlendikten sonra, birinin raporu yazması gerekir; bu, birçok kişinin sıkıcı bulduğu bir görevdir. Üretken yapay zeka, adli verileri (sistem günlükleri, kötü amaçlı yazılım analizi, eylem zaman çizelgesi) alabilir ve ilk taslak olay raporunu oluşturabilir. IBM, bu yeteneği QRadar'a entegre ediyor, böylece "tek bir tıklamayla" farklı paydaşlar (yöneticiler, BT ekipleri vb.) için bir olayın özeti üretilebilir ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Bu yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka tüm ilgili ayrıntıları tutarlı bir şekilde ekleyebildiğinden raporda hiçbir şeyin gözden kaçırılmamasını da sağlar. Benzer şekilde, uyumluluk ve denetim için yapay zeka, olay verilerine dayanarak formları veya kanıt tablolarını doldurabilir.

Gerçek dünya sonuçları ikna edicidir. Swimlane'in yapay zeka destekli SOAR'ının (güvenlik orkestrasyonu, otomasyonu ve müdahalesi) ilk uygulayıcıları büyük üretkenlik kazanımları bildiriyor; örneğin Global Data Systems, SecOps ekibinin çok daha büyük bir vaka yükünü yönettiğini gördü; bir yönetici, yapay zeka destekli otomasyon olmadan "bugün 7 analistle yaptığım iş muhtemelen 20 personel gerektirir" Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir ). Başka bir deyişle, SOC'deki yapay zeka kapasiteyi katlayabilir . İster bulut güvenlik uyarılarıyla ilgilenen bir teknoloji şirketi, ister OT sistemlerini izleyen bir üretim tesisi olsun, tüm sektörlerde SOC ekipleri, üretken yapay zeka asistanlarını benimseyerek daha hızlı tespit ve müdahale, daha az kaçırılan olay ve daha verimli operasyonlar elde edebilir. Daha akıllı çalışmakla ilgilidir; makinelerin tekrarlayan ve veri ağırlıklı görevleri halletmesine izin vermek, böylece insanlar sezgilerini ve uzmanlıklarını en önemli olan yerlere uygulayabilirler.

Güvenlik Açığı Yönetimi ve Tehdit Simülasyonu

Saldırganların istismar edebileceği yazılım veya sistemlerdeki zayıflıklar olan güvenlik açıklarını tespit etmek ve yönetmek, siber güvenliğin temel bir işlevidir. Üretken Yapay Zeka, keşfi hızlandırarak, yama önceliklendirmesine yardımcı olarak ve hatta bu güvenlik açıklarına yönelik saldırıları simüle ederek hazırlığı artırarak güvenlik açığı yönetimini geliştirir. Özünde, Yapay Zeka, kuruluşların zırhlarındaki açıkları daha hızlı bulup düzeltmelerine ve gerçek saldırganlar yapmadan önce savunmalarını proaktif olarak

, otomatik kod incelemesi ve güvenlik açığı keşfi için üretken yapay zeka kullanmaktır . Büyük kod tabanları (özellikle eski sistemler) genellikle fark edilmeyen güvenlik açıkları barındırır. Üretken yapay zeka modelleri, güvenli kodlama uygulamaları ve yaygın hata kalıpları üzerinde eğitilebilir ve ardından potansiyel güvenlik açıklarını bulmak için kaynak kodu veya derlenmiş ikili dosyalar üzerinde kullanılabilir. Örneğin, NVIDIA araştırmacıları eski yazılım kapsayıcılarını analiz edebilen ve güvenlik açıklarını "insan uzmanlardan 4 kata kadar daha hızlı, yüksek doğrulukla" belirleyebilen bir üretken yapay zeka hattı geliştirdiler. ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Yapay zeka, güvenli olmayan kodun neye benzediğini öğrendi ve riskli işlevleri ve kütüphaneleri işaretlemek için onlarca yıllık yazılımları tarayabildi; bu da normalde yavaş olan manuel kod denetimi sürecini büyük ölçüde hızlandırdı. Bu tür bir araç, büyük, eski kod tabanlarına dayanan finans veya hükümet gibi sektörler için oyunun kurallarını değiştirebilir; yapay zeka, personelin aylarca veya yıllarca bulabileceği sorunları ortaya çıkararak güvenliğin modernize edilmesine yardımcı olur (eğer bulurlarsa).

Üretken Yapay Zeka ayrıca güvenlik açığı yönetimi iş akışlarına . Tenable'ın ExposureAI , analistlerin güvenlik açığı verilerini sade bir dilde sorgulamasına ve anında yanıtlar almasına olanak tanımak için üretken Yapay Zeka kullanır ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). ExposureAI, "tüm saldırı yolunu bir anlatıda özetleyebilir" ve bir saldırganın bir sistemi tehlikeye atmak için bunu diğer zayıflıklarla nasıl zincirleyebileceğini açıklayabilir. Hatta düzeltmek için eylemler önerir ve riskle ilgili takip sorularını yanıtlar. Bu, yeni bir kritik CVE (Ortak Güvenlik Açıkları ve Etkilenmeler) duyurulduğunda, bir analistin yapay zekaya "Sunucularımızdan herhangi biri bu CVE'den etkileniyor mu ve yama yapmazsak en kötü senaryo nedir?" diye ve kuruluşun kendi tarama verilerinden çıkarılan net bir değerlendirme alabileceği anlamına gelir. Güvenlik açıklarını bağlamsallaştırarak (örneğin, bu açık internete ve yüksek değerli bir sunucuya açık olduğundan en yüksek önceliğe sahiptir), üretken yapay zeka ekiplerin sınırlı kaynaklarla akıllıca yama yapmasına yardımcı olur.

Bilinen güvenlik açıklarını bulma ve yönetmenin yanı sıra, üretken yapay zeka, sızma testi ve saldırı simülasyonuna ; temelde bilinmeyen güvenlik açıklarını keşfeder veya güvenlik kontrollerini test eder. Üretken yapay zekanın bir türü olan üretken düşmanca ağlar (GAN'lar), gizli saldırı kalıpları içerebilen gerçek ağ trafiğini veya kullanıcı davranışını taklit eden sentetik veriler oluşturmak için kullanılmıştır. 2023 tarihli bir çalışma, saldırı tespit sistemlerini eğitmek için gerçekçi sıfırıncı gün saldırı trafiği oluşturmak amacıyla GAN'ların kullanılmasını önermiştir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). IDS'yi yapay zeka tarafından hazırlanmış saldırı senaryolarıyla (üretim ağlarında gerçek kötü amaçlı yazılım kullanma riskini almayan) besleyerek, kuruluşlar savunmalarını gerçekte kendilerine saldırılmasını beklemeden yeni tehditleri tanıyacak şekilde eğitebilirler. Benzer şekilde, yapay zeka bir sistemi araştıran bir saldırganı simüle edebilir; örneğin, herhangi birinin başarılı olup olmadığını görmek için güvenli bir ortamda çeşitli istismar tekniklerini otomatik olarak deneyebilir. ABD Savunma İleri Araştırma Projeleri Ajansı (DARPA) burada umut vaat ediyor: 2023 Yapay Zeka Siber Mücadelesi, bir yarışmanın parçası olarak "açık kaynaklı yazılımlardaki güvenlik açıklarını otomatik olarak bulup düzeltmek" DARPA, Savaşçıların Güvenebileceği Yapay Zeka ve Otonomi Uygulamaları Geliştirmeyi Hedefliyor > ABD Savunma Bakanlığı > Savunma Bakanlığı Haberleri ). Bu girişim, yapay zekanın yalnızca bilinen açıkları kapatmaya yardımcı olmadığını; aynı zamanda aktif olarak yenilerini ortaya çıkardığını ve düzeltmeler önerdiğini vurguluyor; bu görev geleneksel olarak yetenekli (ve pahalı) güvenlik araştırmacılarıyla sınırlıydı.

, savunma için akıllı bal tuzakları ve dijital ikizler bile yaratabilir "gerçek olanları taklit etmek ve bilgisayar korsanlarını cezbetmek için dijital sistemleri klonlayabilir" ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Yapay zeka tarafından oluşturulan bu bal tuzakları gerçek ortam gibi davranır (örneğin, normal telemetri gönderen sahte bir IoT cihazı) ancak yalnızca saldırganları çekmek için vardır. Bir saldırgan aldatmacayı hedef aldığında, yapay zeka onları yöntemlerini açığa çıkarmaları için kandırır ve savunmacılar daha sonra bunları inceleyip gerçek sistemleri güçlendirmek için kullanabilir. Üretken modellemeyle desteklenen bu konsept, yapay zeka tarafından geliştirilmiş aldatmacayı kullanarak saldırganlara karşı masayı çevirmenin

Sektörler genelinde, daha hızlı ve daha akıllı güvenlik açığı yönetimi daha az güvenlik ihlali anlamına gelir. Örneğin, sağlık bilişiminde yapay zekâ, tıbbi bir cihazdaki savunmasız ve güncel olmayan bir kütüphaneyi hızla tespit edebilir ve herhangi bir saldırgan bundan faydalanmadan önce bir ürün yazılımı düzeltmesi başlatabilir. Bankacılıkta ise yapay zekâ, müşteri verilerinin tüm senaryolarda güvende kalmasını sağlamak için yeni bir uygulamaya içeriden saldırı simülasyonu yapabilir. Dolayısıyla, üretken yapay zekâ, kuruluşların güvenlik duruşu için hem bir mikroskop hem de bir stres testi görevi görür: gizli kusurları ortaya çıkarır ve dayanıklılığı sağlamak için sistemlere yaratıcı yollarla baskı uygular.

Güvenli Kod Üretimi ve Yazılım Geliştirme

Üretken yapay zekanın yetenekleri yalnızca saldırıları tespit etmekle sınırlı değildir; aynı zamanda en baştan daha güvenli sistemler oluşturmaya . Yazılım geliştirmede, yapay zeka kod üreteçleri (GitHub Copilot, OpenAI Codex vb. gibi), kod parçacıkları veya hatta tüm işlevler önererek geliştiricilerin daha hızlı kod yazmalarına yardımcı olabilir. Siber güvenlik açısından bakıldığında ise, yapay zeka tarafından önerilen bu kod parçalarının güvenli olduğundan emin olunur ve kodlama uygulamalarının iyileştirilmesinde yapay zeka kullanılır.

Bir yandan, üretken AI, en iyi güvenlik uygulamalarını yerleştiren bir kodlama asistanı . Geliştiriciler bir AI aracını çalıştırarak "Python'da bir parola sıfırlama işlevi oluştur" ve ideal olarak yalnızca işlevsel değil, aynı zamanda güvenli yönergeleri de izleyen (örneğin, uygun giriş doğrulaması, günlük kaydı, bilgi sızdırmadan hata işleme vb.) bir kod alabilirler. Kapsamlı güvenli kod örnekleri konusunda eğitilmiş böyle bir asistan, güvenlik açıklarına yol açan insan hatalarını azaltmaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir geliştirici kullanıcı girdisini temizlemeyi unutursa (SQL enjeksiyonu veya benzeri sorunlara kapı açarsa), bir AI bunu varsayılan olarak dahil edebilir veya kullanıcıları uyarabilir. Bazı AI kodlama araçları, tam olarak bu amaca hizmet etmek için güvenliğe odaklı verilerle ince ayar yapılıyor; esasen, AI, bir güvenlik bilinciyle eş programlama yapıyor .

Ancak, madalyonun diğer yüzü de var: üretken yapay zeka, düzgün yönetilmezse kolaylıkla güvenlik açıkları yaratabilir. Sophos güvenlik uzmanı Ben Verschaeren'in belirttiği gibi, kodlama için üretken yapay zeka kullanmak "kısa, doğrulanabilir kod için iyi, ancak kontrol edilmemiş kod üretim sistemlerine entegre edildiğinde riskli". Risk, bir yapay zekanın uzman olmayan birinin fark etmeyebileceği şekillerde güvenli olmayan, mantıksal olarak doğru kod üretmesidir. Dahası, kötü niyetli aktörler, savunmasız kod kalıplarıyla (bir tür veri zehirlenmesi) doldurarak kamuya açık yapay zeka modellerini kasıtlı olarak etkileyebilir, böylece yapay zeka güvenli olmayan kod önerebilir. Çoğu geliştirici güvenlik uzmanı değildir , bu nedenle bir yapay zeka uygun bir çözüm önerirse, bir kusuru olduğunu fark etmeden bunu körü körüne kullanabilirler ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Bu endişe gerçektir; aslında, şu anda kodlama için yapay zeka kullanımındaki bu gibi yaygın riskleri ana hatlarıyla açıklayan LLM'ler (büyük dil modelleri) için bir OWASP En İyi 10 listesi bulunmaktadır.

Bu sorunların üstesinden gelmek için uzmanlar, kodlama alanında "üretken yapay zekaya üretken yapay zeka ile karşı koymayı" kodu incelemek ve test etmek . Bir yapay zeka, yeni kod gönderimlerini bir insan kod inceleyicisinden çok daha hızlı tarayabilir ve olası güvenlik açıklarını veya mantık sorunlarını işaretleyebilir. Yazılım geliştirme yaşam döngüsüne entegre olan araçların ortaya çıktığını şimdiden görüyoruz: kod yazılır (belki de yapay zekanın yardımıyla), ardından güvenli kod ilkeleri konusunda eğitilmiş bir üretken model onu inceler ve herhangi bir endişe hakkında bir rapor oluşturur (örneğin, kullanımdan kaldırılmış işlevlerin kullanımı, eksik kimlik doğrulama kontrolleri, vb.). Daha önce bahsedilen, kodda 4 kat daha hızlı güvenlik açığı tespiti sağlayan NVIDIA'nın araştırması, güvenli kod analizi için yapay zekadan yararlanmanın bir örneğidir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ).

güvenli yapılandırmalar ve betikler oluşturmaya yardımcı olabilir . Örneğin, bir şirketin güvenli bir bulut altyapısı kurması gerekiyorsa, bir mühendis bir yapay zekadan yapılandırma betiklerini (Kod Olarak Altyapı) güvenlik kontrolleriyle (uygun ağ segmentasyonu, en düşük ayrıcalıklı IAM rolleri gibi) birlikte oluşturmasını isteyebilir. Binlerce bu tür yapılandırma üzerinde eğitilen yapay zeka, mühendisin daha sonra ince ayar yaptığı bir temel oluşturabilir. Bu, sistemlerin güvenli kurulumunu hızlandırır ve bulut güvenliği olaylarının yaygın bir kaynağı olan yanlış yapılandırma hatalarını azaltır.

Bazı kuruluşlar, güvenli kodlama kalıplarından oluşan bir bilgi tabanını korumak için üretken yapay zekadan da yararlanıyor. Bir geliştirici belirli bir özelliği güvenli bir şekilde nasıl uygulayacağından emin değilse, şirketin geçmiş projelerinden ve güvenlik yönergelerinden öğrenmiş olan dahili bir yapay zekaya sorgu gönderebilir. Yapay zeka, hem işlevsel gereksinimlerle hem de şirketin güvenlik standartlarıyla uyumlu önerilen bir yaklaşım veya hatta bir kod parçacığı döndürebilir. Bu yaklaşım, tutarlı ve doğru yanıtlar sağlamak için bir şirketin politikalarından ve geçmiş çözümlerinden yanıtlar çeken Secureframe'in Anket Otomasyonu Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Kavram, kodlamaya tercüme edilebilir: Daha önce bir şeyi nasıl güvenli bir şekilde uyguladığınızı "hatırlayan" ve bunu tekrar aynı şekilde yapmanız için sizi yönlendiren bir yapay zeka.

güvenli kodlama desteğini daha erişilebilir hale getirerek yazılım geliştirmeyi etkiliyor . Teknoloji, finans, savunma vb. gibi çok sayıda özel yazılım geliştiren sektörler, yalnızca kodlamayı hızlandırmakla kalmayıp aynı zamanda sürekli tetikte bir güvenlik incelemecisi olarak görev yapan yapay zeka yardımcı pilotlarına sahip olmaktan fayda sağlayabilir. Doğru şekilde yönetildiğinde, bu yapay zeka araçları yeni güvenlik açıklarının ortaya çıkmasını azaltabilir ve geliştirme ekiplerinin her adımda bir güvenlik uzmanı olmasa bile en iyi uygulamalara uymasına yardımcı olabilir. Sonuç, ilk günden itibaren saldırılara karşı daha dayanıklı bir yazılımdır.

Olay Müdahale Desteği

Bir siber güvenlik olayı meydana geldiğinde - ister kötü amaçlı yazılım salgını, ister veri ihlali, ister bir saldırıdan kaynaklanan sistem kesintisi olsun - zaman kritik öneme sahiptir. Üretken Yapay Zeka, olay müdahale (IR) ekiplerinin olayları daha hızlı ve daha fazla bilgiyle kontrol altına alıp gidermelerine yardımcı olmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Buradaki fikir, Yapay Zeka'nın bir olay sırasında soruşturma ve dokümantasyon yükünün bir kısmını üstlenebilmesi ve hatta bazı müdahale eylemlerini önerebilmesi veya otomatikleştirebilmesidir.

Yapay zekanın IR'deki önemli rollerinden biri gerçek zamanlı olay analizi ve özetlemesidir . Bir olayın ortasında, müdahale ekiplerinin "Saldırgan nasıl içeri girdi?" , "Hangi sistemler etkilendi?" ve "Hangi veriler tehlikeye atılmış olabilir?" . Üretken yapay zeka, etkilenen sistemlerden gelen günlükleri, uyarıları ve adli verileri analiz edebilir ve hızlı bir şekilde içgörüler sağlayabilir. Örneğin, Microsoft Security Copilot, bir olay müdahale ekibinin çeşitli kanıt parçalarını (dosyalar, URL'ler, olay günlükleri) girmesine ve bir zaman çizelgesi veya özet istemesine olanak tanır ( Microsoft Security Copilot, siber güvenlik için yeni bir GPT-4 yapay zeka yardımcısıdır | The Verge ). Yapay zeka şu şekilde yanıt verebilir: "İhlal büyük olasılıkla 10:53 GMT'de JohnDoe kullanıcısına kötü amaçlı yazılım X içeren bir kimlik avı e-postasıyla başladı. Kötü amaçlı yazılım çalıştırıldıktan sonra, iki gün sonra verileri topladığı finans sunucusuna yanlamasına hareket etmek için kullanılan bir arka kapı oluşturdu." Bu tutarlı resmin saatler yerine dakikalar içinde elde edilmesi, ekibin bilinçli kararlar (örneğin hangi sistemlerin izole edileceği) almasını çok daha hızlı hale getirir.

Üretken AI ayrıca, sınırlama ve iyileştirme eylemleri de önerebilir . Örneğin, bir uç nokta fidye yazılımı tarafından enfekte edilirse, bir AI aracı o makineyi izole etmek, belirli hesapları devre dışı bırakmak ve güvenlik duvarında bilinen kötü amaçlı IP'leri engellemek için bir komut dosyası veya talimat kümesi oluşturabilir - esasen bir oyun kitabı yürütme. Palo Alto Networks, üretken AI'nın "olayın niteliğine göre uygun eylemleri veya komut dosyalarını üretebildiğini" ve yanıtın ilk adımlarını otomatikleştirdiğini belirtiyor ( Siber Güvenlikte Üretken AI Nedir? - Palo Alto Networks ). Güvenlik ekibinin bunaldığı bir senaryoda (örneğin, yüzlerce cihazda yaygın bir saldırı), AI, yorulmak bilmeden çalışan genç bir müdahaleci gibi davranarak, önceden onaylanmış koşullar altında bu eylemlerden bazılarını doğrudan yürütebilir. Örneğin, bir AI aracısı, tehlikeye atıldığını düşündüğü kimlik bilgilerini otomatik olarak sıfırlayabilir veya olayın profiliyle eşleşen kötü amaçlı etkinlik gösteren ana bilgisayarları karantinaya alabilir.

Olay müdahalesi sırasında iletişim hayati önem taşır; hem ekip içinde hem de paydaşlarla. Üretken yapay zeka, olay güncelleme raporlarını veya brifinglerini anında hazırlayarak . Bir mühendisin sorun gidermeyi bırakıp bir e-posta güncellemesi yazması yerine, yapay zekaya "Yöneticileri bilgilendirmek için bu olayda şimdiye kadar neler olduğunu özetle" diyebilir. Olay verilerini alan yapay zeka, özlü bir özet üretebilir: "Saat 15:00 itibarıyla saldırganlar 2 kullanıcı hesabına ve 5 sunucuya erişti. Etkilenen veriler arasında X veritabanındaki istemci kayıtları da bulunmaktadır. Sınırlama önlemleri: Tehlikeye atılan hesaplar için VPN erişimi iptal edildi ve sunucular izole edildi. Sonraki adımlar: Kalıcılık mekanizmaları için tarama." Müdahale eden kişi daha sonra bunu hızla doğrulayabilir veya ayarlayabilir ve gönderebilir, böylece paydaşların doğru ve güncel bilgilerle döngüde tutulmasını sağlar.

Ortalık yatıştıktan sonra, genellikle ayrıntılı bir olay raporu hazırlanması ve edinilen derslerin derlenmesi gerekir. Yapay zeka desteğinin öne çıktığı bir diğer alan da budur. Tüm olay verilerini inceleyebilir ve temel neden, kronoloji, etki ve önerileri kapsayan bir olay sonrası raporu oluşturabilir tek bir düğmeye basılarak "paydaşlarla paylaşılabilen güvenlik vakaları ve olaylarının basit özetlerini" Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Kuruluşlar, eylem sonrası raporlamayı kolaylaştırarak iyileştirmeleri daha hızlı uygulayabilir ve uyumluluk amaçları için daha iyi belgelere sahip olabilir.

Yenilikçi ve geleceğe dönük kullanımlardan biri, yapay zeka destekli olay simülasyonlarıdır . Tıpkı bir yangın tatbikatı gibi, bazı şirketler "ya şöyle olsaydı" olay senaryolarını çalıştırmak için üretken yapay zekayı kullanıyor. Yapay zeka, ağ düzeni göz önüne alındığında bir fidye yazılımının nasıl yayılabileceğini veya içeriden birinin verileri nasıl sızdırabileceğini simüle edebilir ve ardından mevcut müdahale planlarının etkinliğini değerlendirebilir. Bu, ekiplerin gerçek bir olay meydana gelmeden önce taktik planlarını hazırlamalarına ve iyileştirmelerine yardımcı olur. Bu, sürekli olarak hazır olup olmadığınızı test eden, sürekli gelişen bir olay müdahale danışmanına sahip olmak gibidir.

Finans veya sağlık gibi, kesintilerin veya olaylardan kaynaklanan veri kaybının özellikle maliyetli olduğu yüksek riskli sektörlerde, bu yapay zeka destekli IR yetenekleri oldukça caziptir. Siber bir olay yaşayan bir hastane, uzun süreli sistem kesintilerini göze alamaz; olayları kontrol altına almaya hızla yardımcı olan bir yapay zeka, kelimenin tam anlamıyla hayat kurtarıcı olabilir. Benzer şekilde, bir finans kurumu, şüpheli bir dolandırıcılık saldırısının ilk triyajını sabah 3'te yönetmek için yapay zekayı kullanabilir; böylece nöbetçi personel çevrimiçi olduğunda, birçok ön çalışma (etkilenen hesapların kapatılması, işlemlerin engellenmesi vb.) tamamlanmış olur. olay müdahale ekiplerini üretken yapay zeka ile güçlendirerek müdahale sürelerini önemli ölçüde kısaltabilir ve müdahale süreçlerinin titizliğini artırarak siber olayların yol açtığı hasarı azaltabilir.

Davranışsal Analitik ve Anomali Tespiti

Birçok siber saldırı, bir şeyin "normal" davranıştan sapması fark edilerek yakalanabilir; ister bir kullanıcı hesabının alışılmadık miktarda veri indirmesi, ister bir ağ cihazının aniden bilinmeyen bir ana bilgisayarla iletişim kurması olsun. Üretken Yapay Zeka, davranış analizi ve anormallik tespiti ; kullanıcıların ve sistemlerin normal davranış kalıplarını öğrenir ve ardından bir sorun olduğunda uyarı verir.

Geleneksel anomali tespiti, genellikle belirli ölçütler (CPU kullanımındaki ani artışlar, sıra dışı saatlerde oturum açma vb.) üzerinde istatistiksel eşikler veya basit makine öğrenimi kullanır. Üretken yapay zeka, daha ayrıntılı davranış profilleri oluşturarak bunu daha da ileri götürebilir. Örneğin, bir yapay zeka modeli, bir çalışanın zaman içindeki oturum açmalarını, dosya erişim modellerini ve e-posta alışkanlıklarını özümseyebilir ve bu kullanıcının "normal" davranışı hakkında çok boyutlu bir anlayış oluşturabilir. Bu hesap daha sonra normunun çok dışında bir şey yaparsa (örneğin, yeni bir ülkeden oturum açmak ve gece yarısı bir dizi İK dosyasına erişmek), yapay zeka yalnızca bir ölçütte değil, kullanıcının profiline uymayan bir davranış modelinin tamamında bir sapma tespit eder. Teknik terimlerle, üretken modeller (otomatik kodlayıcılar veya dizi modelleri gibi) "normalin" neye benzediğini modelleyebilir ve ardından beklenen bir davranış aralığı oluşturabilir. Gerçeklik bu aralığın dışına çıktığında, bir anomali olarak işaretlenir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ).

Pratik bir uygulama ağ trafiği izlemededir . 2024 anketine göre, ABD kuruluşlarının %54'ü siber güvenlikte yapay zeka için en iyi kullanım durumunun ağ trafiğini izlemek olduğunu belirtti ( Kuzey Amerika: 2024'te dünya çapında siber güvenlikte en iyi yapay zeka kullanım durumları ). Üretken yapay zeka, bir kuruluşun ağının normal iletişim modellerini öğrenebilir; hangi sunucuların genellikle birbirleriyle konuştuğu, iş saatlerinde ve gece boyunca ne kadar veri taşındığı vb. Bir saldırgan, tespit edilmekten kaçınmak için yavaşça bile olsa bir sunucudan veri sızdırmaya başlarsa, yapay zeka tabanlı bir sistem "Sunucu A, harici bir IP adresine asla sabah 2'de 500 MB veri göndermez" ve bir uyarı verebilir. Çünkü yapay zeka yalnızca statik kuralları değil, aynı zamanda gelişen bir ağ davranışı modelini de kullanır; statik kuralların ("veri > X MB ise uyar" gibi) kaçırabileceği veya yanlışlıkla işaretleyebileceği ince anormallikleri yakalayabilir. Bu uyarlanabilir yapı, yapay zeka destekli anormallik tespitini, normal ve anormal için sabit kuralların tanımlanmasının son derece karmaşık olduğu bankacılık işlem ağları, bulut altyapısı veya IoT cihaz filoları gibi ortamlarda güçlü kılan şeydir.

kullanıcı davranışı analitiğine (UBA) de yardımcı oluyor . Her kullanıcı veya kuruluş için bir temel oluşturarak, yapay zeka kimlik bilgisi kötüye kullanımı gibi şeyleri tespit edebilir. Örneğin, muhasebeden Bob aniden müşteri veritabanını sorgulamaya başlarsa (daha önce hiç yapmadığı bir şey), Bob'un davranışına ilişkin yapay zeka modeli bunu olağandışı olarak işaretleyecektir. Bu kötü amaçlı yazılım olmayabilir; Bob'un kimlik bilgilerinin çalınması ve bir saldırgan tarafından kullanılması veya Bob'un olmaması gereken yerde araştırma yapması durumu olabilir. Her iki durumda da, güvenlik ekibi araştırma yapmak için bir uyarı alır. Bu tür yapay zeka destekli UBA sistemleri çeşitli güvenlik ürünlerinde mevcuttur ve üretken modelleme teknikleri, bağlamı dikkate alarak (belki Bob özel bir projededir, vb., yapay zeka bazen bunu diğer verilerden çıkarabilir) doğruluklarını daha da artırıyor ve yanlış alarmları azaltıyor.

Kimlik ve erişim yönetimi alanında, deepfake tespiti giderek artan bir ihtiyaçtır; üretken yapay zeka, biyometrik güvenliği kandıran sentetik sesler ve videolar oluşturabilir. İlginç bir şekilde, üretken yapay zeka, insanların fark etmesi zor olan ses veya videodaki ince eserleri analiz ederek bu deepfake'leri tespit etmeye de yardımcı olabilir. Bunun bir örneğini, eğitmek . Beş yıl boyunca bu yaklaşım, Accenture'ın sistemlerinin %90'ından şifreleri ortadan kaldırmasına (biyometriye ve diğer faktörlere geçerek) ve saldırıları %60 oranında azaltmasına yardımcı oldu ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Temelde, biyometrik kimlik doğrulamayı güçlendirmek için üretken yapay zeka kullandılar ve onu üretken saldırılara karşı dayanıklı hale getirdiler (yapay zekanın yapay zekayla mücadelesinin harika bir örneği). Bu tür davranışsal modelleme (bu durumda canlı bir insan yüzü ile yapay zeka tarafından sentezlenen bir yüz arasındaki farkı tanımak) kimlik doğrulamada yapay zekaya daha fazla güvendiğimiz için hayati önem taşıyor.

Üretken yapay zeka destekli anomali tespiti, birçok sektörde uygulanabilir: sağlık hizmetlerinde, tıbbi cihaz davranışlarının bilgisayar korsanlığı belirtileri açısından izlenmesi; finans sektöründe, dolandırıcılık veya algoritmik manipülasyona işaret edebilecek düzensiz örüntüler için işlem sistemlerinin izlenmesi; enerji/kamu hizmetlerinde, kontrol sistemi sinyallerinde izinsiz giriş belirtilerinin gözlenmesi. genişlik (davranışın tüm yönlerine bakma) ve derinlik (karmaşık örüntüleri anlama) , onu bir siber olayın samanlıkta iğne arama göstergelerini tespit etmek için güçlü bir araç haline getirir. Tehditler daha sinsi hale geldikçe ve normal operasyonlar arasında saklandıkça, "normal"i hassas bir şekilde tanımlama ve bir şey saptığında bağırma yeteneği hayati önem kazanır. Üretken yapay zeka bu nedenle yorulmak bilmez bir bekçi görevi görür, ortamdaki değişikliklere ayak uydurmak için normallik tanımını sürekli öğrenir ve günceller ve güvenlik ekiplerini daha yakından incelenmesi gereken anomaliler konusunda uyarır.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zekanın Fırsatları ve Faydaları

Üretken yapay zekanın siber güvenlikte uygulanması, bu araçları benimsemeye istekli kuruluşlar için birçok fırsat ve avantaj . Aşağıda, üretken yapay zekayı siber güvenlik programlarına cazip bir katkı haline getiren temel avantajları özetledik:

• Daha Hızlı Tehdit Algılama ve Müdahale: Üretken yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz edebilir ve tehditleri manuel insan analizinden çok daha hızlı tespit edebilir. Bu hız avantajı, saldırıların daha erken tespit edilmesi ve olayların daha hızlı kontrol altına alınması anlamına gelir. Uygulamada, yapay zeka destekli güvenlik izleme, insanların ilişkilendirmesi çok daha uzun sürecek tehditleri yakalayabilir. Olaylara anında müdahale ederek (hatta ilk müdahaleleri otonom olarak gerçekleştirerek), kuruluşlar saldırganların ağlarında kalma süresini önemli ölçüde azaltarak hasarı en aza indirebilir.

• Gelişmiş Doğruluk ve Tehdit Kapsamı: Sürekli olarak yeni verilerden öğrendikleri için, üretken modeller gelişen tehditlere uyum sağlayabilir ve kötü amaçlı etkinliğin daha incelikli işaretlerini yakalayabilir. Bu, statik kurallara kıyasla daha iyi tespit doğruluğu (daha az yanlış negatif ve yanlış pozitif) sağlar. Örneğin, bir kimlik avı e-postasının veya kötü amaçlı yazılım davranışının ayırt edici özelliklerini öğrenen bir yapay zeka, daha önce hiç görülmemiş varyantları tespit edebilir. Sonuç, yeni saldırılar da dahil olmak üzere daha geniş bir tehdit türü kapsamı sağlayarak genel güvenlik duruşunu güçlendirir. Güvenlik ekipleri ayrıca yapay zeka analizinden ayrıntılı bilgiler (örneğin kötü amaçlı yazılım davranışının açıklamaları) elde ederek daha hassas ve hedefli savunmalar sağlar ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ).

• Tekrarlayan Görevlerin Otomasyonu: Üretken Yapay Zeka, günlükleri tarayıp rapor derlemekten olay müdahale senaryoları yazmaya kadar rutin, emek yoğun güvenlik görevlerini otomatikleştirmede mükemmeldir. Bu otomasyon, insan analistlerin yükünü azaltarak , üst düzey stratejilere ve karmaşık karar alma süreçlerine odaklanmalarını sağlar ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ). Güvenlik açığı taraması, yapılandırma denetimi, kullanıcı etkinliği analizi ve uyumluluk raporlaması gibi sıradan ama önemli işler yapay zeka tarafından gerçekleştirilebilir (veya en azından ilk taslağı hazırlanabilir). Yapay zeka, bu görevleri makine hızında gerçekleştirerek yalnızca verimliliği artırmakla kalmaz, aynı zamanda insan hatasını da (ihlallerde önemli bir faktör) azaltır.

• Proaktif Savunma ve Simülasyon: Üretken Yapay Zeka, kuruluşların reaktif güvenlikten proaktif güvenliğe geçişini sağlar. Saldırı simülasyonu, sentetik veri üretimi ve senaryo tabanlı eğitim gibi teknikler sayesinde, savunmacılar önce . Güvenlik ekipleri, siber saldırıları (kimlik avı kampanyaları, kötü amaçlı yazılım salgınları, DDoS vb.) güvenli ortamlarda simüle ederek yanıtlarını test edebilir ve olası zayıflıkları giderebilir. Genellikle yalnızca insan gücüyle kapsamlı bir şekilde gerçekleştirilmesi imkansız olan bu sürekli eğitim, savunmaları keskin ve güncel tutar. Bu, bir siber "yangın tatbikatına" benzer; yapay zeka, savunmalarınıza birçok varsayımsal tehdit gönderebilir, böylece pratik yapabilir ve geliştirebilirsiniz.

• İnsan Uzmanlığının Artırılması (Güç Çarpanı Olarak Yapay Zeka): Üretken Yapay Zeka, yorulmak bilmeyen bir genç analist, danışman ve asistanın bir araya geldiği bir rol oynar. Daha az deneyimli ekip üyelerine, genellikle deneyimli uzmanlardan beklenen rehberlik ve önerileri sağlayabilir ve ekip genelinde uzmanlığı etkili bir şekilde demokratikleştirebilir Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka için 6 Kullanım Örneği [+ Örnekler] ). Bu, siber güvenlikteki yetenek eksikliği göz önüne alındığında özellikle değerlidir - yapay zeka, daha küçük ekiplerin daha azıyla daha fazlasını yapmasına yardımcı olur. Diğer yandan deneyimli analistler, yapay zekanın angarya işleri halletmesinden ve daha sonra doğrulayıp üzerinde işlem yapabilecekleri bariz olmayan içgörüleri ortaya çıkarmasından faydalanır. Genel sonuç, her bir insan üyesinin etkisini artıran yapay zeka ile çok daha üretken ve yetenekli bir güvenlik ekibidir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nasıl Kullanılabilir ).

• Gelişmiş Karar Desteği ve Raporlama: Teknik verileri doğal dil içgörülerine dönüştürerek, üretken yapay zeka iletişimi ve karar almayı iyileştirir. Güvenlik liderleri, yapay zeka tarafından oluşturulan özetler sayesinde sorunlara dair daha net bir görüş elde eder ve ham verileri ayrıştırmaya gerek kalmadan bilinçli stratejik kararlar alabilirler. Benzer şekilde, yapay zeka güvenlik durumu ve olayları hakkında kolay anlaşılır raporlar hazırladığında, işlevler arası iletişim (yöneticiler, uyum görevlileri vb.) iyileşir ( Üretici Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Bu, yalnızca liderlik düzeyinde güvenlik konularında güven ve uyum sağlamakla kalmaz, aynı zamanda riskleri ve yapay zeka tarafından keşfedilen açıkları açıkça ortaya koyarak yatırımları ve değişiklikleri haklı çıkarmaya yardımcı olur.

Bu avantajlar bir araya geldiğinde, siber güvenlikte üretken yapay zeka kullanan kuruluşların potansiyel olarak daha düşük işletme maliyetleriyle daha güçlü bir güvenlik duruşuna ulaşabilecekleri anlamına gelir. Daha önce bunaltıcı olan tehditlere yanıt verebilir, izlenmeyen boşlukları kapatabilir ve yapay zeka destekli geri bildirim döngüleri aracılığıyla sürekli olarak gelişebilirler. Sonuç olarak, üretken yapay zeka, hızını, ölçeğini ve karmaşıklığını aynı derecede gelişmiş savunmalarla eşleştirerek rakiplerin önüne geçme şansı sunar. Bir anketin ortaya koyduğu gibi, iş dünyası ve siber liderlerinin yarısından fazlası üretken yapay zeka kullanımıyla daha hızlı tehdit tespiti ve artan doğruluk bekliyor ( [PDF] Küresel Siber Güvenlik Görünümü 2025 | Dünya Ekonomik Forumu ) ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka: LLM'nin Kapsamlı Bir İncelemesi ... ) – bu teknolojilerin faydaları konusundaki iyimserliğin bir kanıtı.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Kullanımının Riskleri ve Zorlukları

Fırsatlar önemli olsa da, siber güvenlikte üretken yapay zekaya, risk ve zorluklara . Yapay zekaya körü körüne güvenmek veya onu kötüye kullanmak yeni güvenlik açıkları ortaya çıkarabilir. Aşağıda, başlıca endişeleri ve tuzakları, her birinin bağlamıyla birlikte özetliyoruz:

• Siber Suçlular Tarafından Saldırgan Kullanım: Savunmacılara yardımcı olan aynı üretken yetenekler saldırganları da güçlendirebilir. Tehdit aktörleri, daha ikna edici kimlik avı e-postaları oluşturmak, sosyal mühendislik için sahte kişiler ve deepfake videolar oluşturmak, tespit edilmekten kaçınmak için sürekli değişen polimorfik kötü amaçlı yazılımlar geliştirmek ve hatta bilgisayar korsanlığının çeşitli yönlerini otomatikleştirmek için halihazırda üretken yapay zekayı kullanıyor ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ). Siber güvenlik liderlerinin neredeyse yarısı (%46), üretken yapay zekanın daha gelişmiş düşmanca saldırılara yol açacağından endişe duyuyor ( Üretken Yapay Zeka Güvenliği: Trendler, Tehditler ve Azaltma Stratejileri ). Bu "yapay zeka silahlanma yarışı", savunmacılar yapay zekayı benimsedikçe saldırganların çok geride kalmayacağı anlamına geliyor (aslında, düzenlenmemiş yapay zeka araçlarını kullanarak bazı alanlarda önde olabilirler). Kuruluşlar, daha sık, daha karmaşık ve izlenmesi daha zor olan yapay zeka destekli tehditlere hazırlıklı olmalıdır.

• Yapay Zeka Halüsinasyonları ve Yanlışlığı: , makul ancak yanlış veya yanıltıcı çıktılar üretebilir ; bu olguya halüsinasyon denir. Güvenlik bağlamında, bir yapay zeka bir olayı analiz edip hatalı bir şekilde belirli bir güvenlik açığının neden olduğu sonucuna varabilir veya bir saldırıyı kontrol altına alamayan hatalı bir düzeltme betiği oluşturabilir. Bu hatalar, yüzeysel olarak ele alındığında tehlikeli olabilir. NTT Data'nın uyardığı gibi, "üretici yapay zeka makul bir şekilde gerçek dışı içerik üretebilir ve bu olguya halüsinasyon denir... şu anda bunları tamamen ortadan kaldırmak zordur" ( Üretken Yapay Zeka ve Karşı Önlemlerin Güvenlik Riskleri ve Siber Güvenlik Üzerindeki Etkileri | NTT DATA Group ). Doğrulama yapılmadan yapay zekaya aşırı güvenmek, yanlış yönlendirilmiş çabalara veya yanlış bir güvenlik hissine yol açabilir. Örneğin, bir yapay zeka, kritik bir sistemi güvenli olmadığı halde yanlışlıkla güvenli olarak işaretleyebilir veya tam tersine, hiç gerçekleşmemiş bir ihlali "tespit ederek" paniğe neden olabilir. Bu riski azaltmak için yapay zeka çıktılarının titizlikle doğrulanması ve kritik kararlar için insanların sürece dahil edilmesi şarttır.

• Yanlış Pozitif ve Negatifler: Halüsinasyonlarla ilişkili olarak, bir yapay zeka modeli kötü eğitilmiş veya yapılandırılmışsa, iyi huylu aktiviteleri kötü amaçlı olarak aşırı raporlayabilir (yanlış pozitifler) veya daha kötüsü, gerçek tehditleri kaçırabilir (yanlış negatifler) ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir ). Aşırı yanlış uyarılar, güvenlik ekiplerini bunaltabilir ve uyarı yorgunluğuna yol açabilir (yapay zekanın vaat ettiği verimlilik kazanımlarını boşa çıkarır); kaçırılan tespitler ise kuruluşu savunmasız bırakır. Üretken modelleri doğru denge için ayarlamak zordur. Her ortam benzersizdir ve bir yapay zeka kullanıma hazır olarak hemen optimum performans göstermeyebilir. Sürekli öğrenme de iki ucu keskin bir kılıçtır; yapay zeka çarpık geri bildirimlerden veya değişen bir ortamdan öğrenirse, doğruluğu dalgalanabilir. Güvenlik ekipleri yapay zeka performansını izlemeli ve eşikleri ayarlamalı veya modellere düzeltici geri bildirim sağlamalıdır. Yüksek riskli bağlamlarda (kritik altyapılar için izinsiz giriş tespiti gibi), yapay zeka önerilerini bir süre mevcut sistemlerle paralel olarak çalıştırmak, bunların çakışmak yerine uyumlu ve tamamlayıcı olmasını sağlamak açısından ihtiyatlı olabilir.

• Veri Gizliliği ve Sızıntısı: Üretken AI sistemleri, eğitim ve operasyon için genellikle büyük miktarda veri gerektirir. Bu modeller bulut tabanlıysa veya düzgün bir şekilde silolanmamışsa, hassas bilgilerin sızma riski vardır. Kullanıcılar, istemeden özel veya kişisel verileri bir AI hizmetine verebilir (ChatGPT'den gizli bir olay raporunu özetlemesini istemeyi düşünün) ve bu veriler modelin bilgisinin bir parçası haline gelebilir. Gerçekten de, yakın tarihli bir çalışma, üretken AI araçlarına yapılan girdilerin %55'inin hassas veya kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler içerdiğini ve bu, veri sızıntısı konusunda ciddi endişelere yol açmaktadır ( Üretken AI Güvenliği: Trendler, Tehditler ve Azaltma Stratejileri ). Ek olarak, bir AI dahili veriler üzerinde eğitilmişse ve belirli şekillerde sorgulanırsa, çıkarabilir . Kuruluşlar, sıkı veri işleme politikaları uygulamalıdır (örneğin, hassas materyaller için şirket içi veya özel AI örnekleri kullanma) ve çalışanları gizli bilgileri genel AI araçlarına yapıştırmamaları konusunda eğitmelidir. Gizlilik düzenlemeleri (GDPR vb.) de devreye giriyor; kişisel verilerin uygun onay veya koruma olmadan yapay zekayı eğitmek için kullanılması yasalara aykırı olabilir.

• Model Güvenliği ve Manipülasyonu: Üretken AI modelleri kendileri hedef haline gelebilir. Saldırganlar, eğitim veya yeniden eğitim aşamasında kötü amaçlı veya yanıltıcı veriler besleyerek AI'nın yanlış kalıplar öğrenmesini sağlayarak model zehirlenmesi Üretken AI Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir ). Örneğin, bir saldırgan tehdit istihbarat verilerini sinsice zehirleyebilir, böylece AI saldırganın kendi kötü amaçlı yazılımını kötü amaçlı olarak tanıyamaz. Başka bir taktik , bir saldırganın AI'ya istenmeyen şekillerde davranmasına neden olan girdiler vermenin bir yolunu bulduğu hızlı enjeksiyon veya çıktı manipülasyonudur model kaçınma : saldırganlar AI'yı kandırmak için özel olarak tasarlanmış girdiler oluştururlar. Bunu, düşmanca örneklerde görürüz - bir insanın normal olarak gördüğü ancak AI'nın yanlış sınıflandırdığı hafifçe bozulmuş veriler. Yapay zeka tedarik zincirinin güvenli olmasını sağlamak (veri bütünlüğü, model erişim kontrolü, düşmanca sağlamlık testi), bu araçların dağıtımı sırasında siber güvenliğin yeni ama gerekli bir parçasıdır ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ).

• Aşırı Güven ve Beceri Aşınması: Kuruluşların yapay zekaya aşırı bağımlı hale gelip insan becerilerinin zayıflamasına yol açma riski daha düşüktür. Genç analistler yapay zeka çıktılarına körü körüne güvenirlerse, yapay zekanın erişilemez veya hatalı olduğu durumlarda ihtiyaç duydukları eleştirel düşünme ve sezgiyi geliştiremeyebilirler. Kaçınılması gereken bir senaryo, harika araçlara sahip ancak bu araçlar bozulduğunda nasıl çalışacaklarını bilmeyen bir güvenlik ekibidir (pilotların otopilota aşırı güvenmesine benzer). Yapay zeka desteği olmadan düzenli eğitim tatbikatları ve yapay zekanın yanılmaz bir kahin değil, bir yardımcı olduğu zihniyetini geliştirmek, insan analistlerin keskinliğini korumak için önemlidir. İnsanlar, özellikle yüksek etkili kararlar için nihai karar vericiler olmaya devam etmelidir.

• Etik ve Uyumluluk Zorlukları: Yapay zekanın siber güvenlikte kullanımı etik soruları gündeme getirir ve düzenleyici uyumluluk sorunlarını tetikleyebilir. Örneğin, bir yapay zeka sistemi bir anormallik nedeniyle bir çalışanı yanlışlıkla kötü niyetli bir içeriden biri olarak gösterirse, bu kişinin itibarına veya kariyerine haksız yere zarar verebilir. Yapay zeka tarafından alınan kararlar şeffaf olmayabilir ("kara kutu" sorunu), bu da denetçilere veya düzenleyicilere belirli eylemlerin neden gerçekleştirildiğini açıklamayı zorlaştırır. Yapay zeka tarafından üretilen içerik daha yaygın hale geldikçe, şeffaflığın sağlanması ve hesap verebilirliğin sürdürülmesi hayati önem taşımaktadır. Düzenleyiciler yapay zekayı incelemeye başlıyor; örneğin, AB'nin Yapay Zeka Yasası "yüksek riskli" yapay zeka sistemlerine gereklilikler getirecek ve siber güvenlik yapay zekası bu kategoriye girebilir. Şirketlerin bu düzenlemelerde gezinmesi ve üretken yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullanmak için NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi gibi standartlara uyması gerekecektir ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Uyumluluk lisanslamaya da uzanır: Açık kaynaklı veya üçüncü taraf modellerin kullanılması, belirli kullanımları kısıtlayan veya paylaşım iyileştirmeleri gerektiren koşullar içerebilir.

Özetle, üretken yapay zeka tek başına bir çözüm değildir ; dikkatli bir şekilde uygulanmazsa, başka zayıflıkları çözerken yeni zayıflıklar da ortaya çıkarabilir. 2024 Dünya Ekonomik Forumu araştırması, kuruluşların yaklaşık %47'sinin saldırganların üretken yapay zeka alanındaki ilerlemelerini birincil endişe kaynağı olarak gösterdiğini ve bunun siber güvenlikte "üretici yapay zekanın en endişe verici etkisi" [PDF] Küresel Siber Güvenlik Görünümü 2025 | Dünya Ekonomik Forumu ) ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka: LLM'nin Kapsamlı Bir İncelemesi ... ). Bu nedenle kuruluşlar dengeli bir yaklaşım benimsemelidir: yönetişim, test ve insan gözetimi yoluyla bu riskleri titizlikle yönetirken yapay zekanın faydalarından yararlanın. Bu dengeyi pratikte nasıl sağlayacağımızı daha sonra tartışacağız.

Geleceğe Bakış: Üretken Yapay Zekanın Siber Güvenlikteki Gelişen Rolü

İleriye baktığımızda, üretken yapay zekanın siber güvenlik stratejisinin ayrılmaz bir parçası haline gelmesi ve aynı şekilde siber saldırganların istismar etmeye devam edeceği bir araç olması bekleniyor. Kedi-fare oyunu hızlanacak ve yapay zeka her iki tarafta da yer alacak. İşte üretken yapay zekanın önümüzdeki yıllarda siber güvenliği nasıl şekillendirebileceğine dair ileriye dönük bazı öngörüler:

• Yapay Zeka Destekli Siber Savunma Standart Haline Geliyor: 2025 ve sonrasında, çoğu orta ve büyük ölçekli kuruluşun güvenlik operasyonlarına yapay zeka destekli araçları entegre edeceğini bekleyebiliriz. Tıpkı bugün antivirüs ve güvenlik duvarlarının standart olması gibi, yapay zeka yardımcı pilotları ve anormallik tespit sistemleri de güvenlik mimarilerinin temel bileşenleri haline gelebilir. Bu araçlar muhtemelen daha uzmanlaşmış hale gelecektir; örneğin, bulut güvenliği, IoT cihaz izleme, uygulama kodu güvenliği vb. için ince ayarlanmış farklı yapay zeka modelleri, hepsi uyum içinde çalışacaktır. Bir tahmine göre, "2025'te, üretken yapay zeka siber güvenliğin ayrılmaz bir parçası olacak ve kuruluşların karmaşık ve gelişen tehditlere karşı proaktif bir şekilde savunma yapmalarını sağlayacak" ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir ). Yapay zeka, gerçek zamanlı tehdit tespitini geliştirecek, birçok müdahale eylemini otomatikleştirecek ve güvenlik ekiplerinin manuel olarak yapabileceklerinden çok daha büyük veri hacimlerini yönetmelerine yardımcı olacaktır.

• Sürekli Öğrenme ve Uyum: anında öğrenmede daha iyi hale gelecek ve bilgi tabanlarını neredeyse gerçek zamanlı olarak güncelleyecek. Bu, gerçekten uyarlanabilir savunmalara yol açabilir; sabahleyin başka bir şirkete yönelik yeni bir kimlik avı saldırısı hakkında bilgi edinen ve öğleden sonra şirketinizin e-posta filtrelerini buna göre ayarlayan bir yapay zekayı düşünün. Bulut tabanlı yapay zeka güvenlik hizmetleri, bir kuruluştan gelen anonimleştirilmiş bilgilerin tüm abonelere fayda sağladığı bu tür kolektif öğrenmeyi kolaylaştırabilir (tehdit istihbaratı paylaşımına benzer, ancak otomatik). Ancak, hassas bilgilerin paylaşılmasını önlemek ve saldırganların paylaşılan modellere kötü amaçlı veri girmesini önlemek için dikkatli bir şekilde ele alınması gerekecektir.

• Yapay Zeka ve Siber Güvenlik Yeteneğinin Birleşmesi: Siber güvenlik profesyonellerinin beceri seti, yapay zeka ve veri biliminde yeterlilik içerecek şekilde gelişecektir. Tıpkı bugünün analistlerinin sorgu dillerini ve betik yazmayı öğrenmesi gibi, yarının analistleri de düzenli olarak yapay zeka modellerini ince ayarlayabilir veya yapay zekanın uygulayabileceği "kılavuz kitapları" yazabilir. "Yapay Zeka Güvenlik Eğitmeni" veya "Siber Güvenlik Yapay Zeka Mühendisi" ; bu kişiler, yapay zeka araçlarını bir kuruluşun ihtiyaçlarına göre uyarlama, performanslarını doğrulama ve güvenli bir şekilde çalışmalarını sağlama konusunda uzmanlaşmıştır. Diğer taraftan, siber güvenlik hususları yapay zeka gelişimini giderek daha fazla etkileyecektir. Yapay zeka sistemleri, baştan sona güvenlik özellikleriyle (güvenli mimari, kurcalama tespiti, yapay zeka kararları için denetim günlükleri vb.) oluşturulacak ve güvenilir yapay zeka (adil, açıklanabilir, sağlam ve güvenli) güvenlik açısından kritik bağlamlarda dağıtımlarına rehberlik edecektir.

• Daha Karmaşık Yapay Zeka Destekli Saldırılar: Ne yazık ki, tehdit ortamı da yapay zeka ile birlikte evrimleşecek. Sıfırıncı gün açıklarını keşfetmek, yüksek hedefli mızraklı kimlik avı saldırıları (örneğin, yapay zekanın mükemmel bir yem oluşturmak için sosyal medyayı taraması) ve biyometrik kimlik doğrulamasını atlatmak veya dolandırıcılık yapmak için ikna edici deepfake sesler veya videolar üretmek amacıyla yapay zekanın daha sık kullanılacağını öngörüyoruz. Minimum insan gözetimiyle çok aşamalı saldırıları (keşif, istismar, yanal hareket vb.) bağımsız olarak gerçekleştirebilen otomatik saldırı ajanları ortaya çıkabilir. Bu durum, savunmacıları da yapay zekaya güvenmeye zorlayacaktır - esasen otomasyona karşı otomasyon . Bazı saldırılar, yapay zeka botlarının filtreleri geçmek için binlerce kimlik avı e-postası değişikliği denemesi gibi makine hızında gerçekleşebilir. Siber savunmaların, ayak uydurabilmek için benzer hız ve esneklikte çalışması gerekecektir ( Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka Nedir? - Palo Alto Networks ).

• Güvenlikte Düzenleme ve Etik Yapay Zeka: Yapay zeka siber güvenlik işlevlerine derinlemesine yerleştikçe, bu yapay zeka sistemlerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için daha fazla inceleme ve muhtemelen düzenlemeler yapılacaktır. Güvenlikte yapay zekaya özgü çerçeveler ve standartlar bekleyebiliriz. Hükümetler şeffaflık için yönergeler belirleyebilir; örneğin, önemli güvenlik kararlarının (örneğin, bir çalışanın şüpheli kötü amaçlı etkinlik nedeniyle erişiminin sonlandırılması) insan incelemesi olmadan yalnızca yapay zeka tarafından verilememesini zorunlu kılabilir. Ayrıca, alıcılara yapay zekanın önyargı, sağlamlık ve güvenlik açısından değerlendirildiğini garanti etmek için yapay zeka güvenlik ürünleri için sertifikalar da verilebilir. Dahası, yapay zeka ile ilgili siber tehditler konusunda uluslararası iş birlikleri artabilir; örneğin, yapay zeka tarafından oluşturulan dezenformasyonun ele alınması veya yapay zeka güdümlü belirli siber silahlara karşı normlar konusunda anlaşmalar yapılabilir.

• Daha Geniş Yapay Zeka ve BT Ekosistemleriyle Entegrasyon: Siber güvenlikte üretken yapay zeka, muhtemelen diğer yapay zeka sistemleri ve BT yönetim araçlarıyla entegre olacaktır. Örneğin, ağ optimizasyonunu yöneten bir yapay zeka, değişikliklerin açıklara yol açmamasını sağlamak için güvenlik yapay zekasıyla birlikte çalışabilir. Yapay zeka destekli iş analitiği, anormallikleri (bir saldırı nedeniyle olası bir web sitesi sorunuyla satışlarda ani bir düşüş gibi) ilişkilendirmek için güvenlik yapay zekalarıyla veri paylaşabilir. Özünde, yapay zeka tek başına bir siloda yaşamayacak; bir kuruluşun operasyonlarının daha geniş bir akıllı yapısının parçası olacaktır. Bu, operasyonel verilerin, tehdit verilerinin ve hatta fiziksel güvenlik verilerinin yapay zeka tarafından birleştirilerek kurumsal güvenlik duruşunun 360 derecelik bir görünümünün elde edilebileceği bütünsel risk yönetimi fırsatları sunar.

Uzun vadede, üretken yapay zekanın dengeyi savunmacıların lehine çevirmesi umuluyor. Yapay zeka, modern BT ortamlarının ölçeğini ve karmaşıklığını yöneterek siber alanı daha savunulabilir hale getirebilir. Ancak bu bir yolculuk ve bu teknolojileri geliştirip onlara gerektiği gibi güvenmeyi öğrendikçe sancılarımız artacak. Bilgi sahibi olan ve sorumlu yapay zeka benimsemesine , muhtemelen geleceğin tehditleriyle başa çıkmak için en iyi konumda olanlar olacaktır.

Gartner'ın yakın tarihli siber güvenlik trendleri raporunda belirtildiği gibi, "üretken yapay zeka kullanım örneklerinin (ve risklerinin) ortaya çıkışı, dönüşüm için baskı yaratıyor" ( Siber Güvenlik Trendleri: Dönüşümle Dayanıklılık - Gartner ). Uyum sağlayanlar, yapay zekayı güçlü bir müttefik olarak kullanacak; geride kalanlar ise yapay zeka destekli rakipler tarafından geride bırakılabilir. Önümüzdeki birkaç yıl, yapay zekanın siber savaş alanını nasıl yeniden şekillendireceğinin belirlenmesinde kritik bir dönem olacak.

Siber Güvenlikte Üretken Yapay Zeka'yı Benimsemek İçin Pratik Öneriler

Siber güvenlik stratejilerinde üretken yapay zekayı nasıl kullanacaklarını değerlendiren işletmeler için, sorumlu ve etkili bir benimsemeye rehberlik edecek pratik çıkarımlar ve öneriler

1. Eğitim ve Öğretimle Başlayın: Güvenlik ekibinizin (ve daha geniş BT çalışanlarınızın) üretken yapay zekanın neler yapabileceğini ve yapamayacağını anladığından emin olun. Yapay zeka destekli güvenlik araçlarının temelleri konusunda eğitim verin ve güvenlik farkındalık programlarınızı yapay zeka destekli tehditleri kapsayacak şekilde güncelleyin. Örneğin, çalışanlarınıza yapay zekanın nasıl oldukça ikna edici kimlik avı dolandırıcılıkları ve deepfake aramaları üretebileceğini öğretin. Aynı zamanda, çalışanlarınıza işlerinde yapay zeka araçlarının güvenli ve onaylı kullanımı konusunda eğitim verin. Bilgili kullanıcıların yapay zekayı yanlış kullanma veya yapay zeka destekli saldırılara maruz kalma olasılığı daha düşüktür ( Üretici Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ).

2. Net Yapay Zeka Kullanım Politikaları Tanımlayın: Üretken Yapay Zeka'yı herhangi bir güçlü teknoloji gibi yönetişimle ele alın. Yapay zeka araçlarını kimin kullanabileceğini, hangi araçların yaptırıma tabi tutulacağını ve hangi amaçlarla kullanılacağını belirten politikalar geliştirin. Sızıntıları önlemek için hassas verilerin işlenmesine ilişkin yönergeler ekleyin (örneğin, gizli verilerin harici yapay zeka hizmetlerine aktarılmaması ). Örneğin, yalnızca güvenlik ekibi üyelerinin olay müdahalesi için dahili bir yapay zeka asistanı kullanmasına izin verebilir ve pazarlama, içerik için onaylanmış bir yapay zeka kullanabilir; diğer herkes kısıtlanır. Birçok kuruluş artık BT politikalarında üretken yapay zekayı açıkça ele alıyor ve önde gelen standart kuruluşları, doğrudan yasaklar yerine güvenli kullanım politikalarını teşvik ediyor ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Bu kuralları ve bunların ardındaki gerekçeleri tüm çalışanlara ilettiğinizden emin olun.

3. "Gölge Yapay Zeka"yı Azaltın ve Kullanımı İzleyin: Gölge BT'ye benzer şekilde, "gölge yapay zeka", çalışanlar BT'nin bilgisi olmadan yapay zeka araçlarını veya hizmetlerini kullanmaya başladığında ortaya çıkar (örneğin, yetkisiz bir yapay zeka kod asistanı kullanan bir geliştirici). Bu, görülmeyen riskler getirebilir. İzinsiz yapay zeka kullanımını tespit etmek ve kontrol etmek . Ağ izleme, popüler yapay zeka API'lerine bağlantıları işaretleyebilir ve anketler veya araç denetimleri, personelin ne kullandığını ortaya çıkarabilir. İyi niyetli çalışanların kural tanımaz davranmaya teşvik edilmemesi için onaylı alternatifler sunun (örneğin, insanlar faydalı bulursa resmi bir ChatGPT Enterprise hesabı sağlayın). Yapay zeka kullanımını günlüğe getirerek, güvenlik ekipleri riski değerlendirebilir ve yönetebilir. İzleme de önemlidir - yapay zeka aracı etkinliklerini ve çıktılarını mümkün olduğunca kaydedin, böylece yapay zekanın etkilediği kararlar için bir denetim izi olur ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ).

4. Yapay Zekayı Savunma Amaçlı Kullanın – Geride Kalmayın: Saldırganların yapay zekayı kullanacağını kabul edin, dolayısıyla savunmanız da kullanmalıdır. Üretken yapay zekanın güvenlik operasyonlarınıza hemen yardımcı olabileceği birkaç yüksek etkili alanı belirleyin (belki uyarı sınıflandırması veya otomatik kayıt analizi) ve pilot projeler yürütün. Hızla hareket eden tehditlere karşı koymak için savunmanızı yapay zekanın hızı ve ölçeğiyle güçlendirin Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Kötü amaçlı yazılım raporlarını özetlemek veya tehdit avı sorguları oluşturmak için bir yapay zeka kullanmak gibi basit entegrasyonlar bile analistlere saatlerce tasarruf sağlayabilir. Küçük başlayın, sonuçları değerlendirin ve yineleyin. Başarılar, yapay zekanın daha geniş çapta benimsenmesi için gerekçe oluşturacaktır. Amaç, yapay zekayı bir kuvvet çarpanı olarak kullanmaktır; örneğin, kimlik avı saldırıları yardım masanızı bunaltıyorsa, bu hacmi proaktif bir şekilde azaltmak için bir yapay zeka e-posta sınıflandırıcısı dağıtın.

5. Güvenli ve Etik Yapay Zeka Uygulamalarına Yatırım Yapın: Üretken Yapay Zeka uygularken, güvenli geliştirme ve dağıtım uygulamalarını takip edin. özel veya kendi kendine barındırılan modeller . Üçüncü taraf Yapay Zeka hizmetleri kullanıyorsanız, güvenlik ve gizlilik önlemlerini (şifreleme, veri saklama politikaları vb.) inceleyin. Yapay Zeka araçlarınızdaki önyargı, açıklanabilirlik ve sağlamlık gibi konuları sistematik olarak ele almak için Yapay Zeka risk yönetimi çerçevelerini (NIST'in Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi veya ISO/IEC kılavuzu gibi) dahil edin ( Üretken Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir? 10 Gerçek Dünya Örneği ). Ayrıca, bakımın bir parçası olarak model güncellemeleri/yamaları planlayın - Yapay Zeka modelleri de "zayıf noktalara" sahip olabilir (örneğin, sapmaya başlarlarsa veya modele yönelik yeni bir tür düşmanca saldırı keşfedilirse yeniden eğitilmeleri gerekebilir). Güvenliği ve etiği Yapay Zeka kullanımınıza entegre ederek, sonuçlara güven oluşturur ve ortaya çıkan düzenlemelere uyumu sağlarsınız.

6. İnsanları Döngüde Tutun: Siber güvenlikte insan kararlarını tamamen değiştirmek yerine, yapay zekayı desteklemek için kullanın. İnsan doğrulamasının gerekli olduğu karar noktalarını belirleyin (örneğin, bir yapay zeka bir olay raporu hazırlayabilir, ancak bir analist dağıtımdan önce bunu inceleyebilir; veya bir yapay zeka bir kullanıcı hesabını engellemeyi önerebilir, ancak bir insan bu eylemi onaylayabilir). Bu, yalnızca yapay zeka hatalarının kontrol edilmeden kalmasını önlemekle kalmaz, aynı zamanda ekibinizin yapay zekadan öğrenmesine ve tam tersinin de gerçekleşmesine yardımcı olur. İş birliğine dayalı bir iş akışını teşvik edin: analistler, yapay zeka çıktılarını sorgulama ve akıl sağlığı kontrolleri yapma konusunda kendilerini rahat hissetmelidir. Zamanla, bu diyalog hem yapay zekayı (geri bildirim yoluyla) hem de analistlerin becerilerini geliştirebilir. Temel olarak, süreçlerinizi yapay zeka ve insan güçlerinin birbirini tamamlayacak şekilde tasarlayın; yapay zeka hacim ve hızla, insanlar ise belirsizlik ve nihai kararlarla ilgilenir.

7. Ölç, İzle ve Ayarla: Son olarak, üretken yapay zeka araçlarınızı güvenlik ekosisteminizin yaşayan bileşenleri olarak ele alın. Performanslarını sürekli ölçün ; olay yanıt sürelerini kısaltıyorlar mı? Tehditleri daha erken yakalıyorlar mı? Yanlış pozitif oranı nasıl bir eğilim gösteriyor? Ekipten geri bildirim isteyin: Yapay zekanın önerileri yararlı mı, yoksa gürültü mü yaratıyor? Bu ölçümleri modelleri iyileştirmek, eğitim verilerini güncellemek veya yapay zekanın nasıl entegre edildiğini ayarlamak için kullanın. Siber tehditler ve iş ihtiyaçları gelişir ve yapay zeka modellerinizin etkililiğini korumak için düzenli olarak güncellenmesi veya yeniden eğitilmesi gerekir. Bakımından kimin sorumlu olduğu ve ne sıklıkla incelendiği de dahil olmak üzere model yönetişimi için bir planınız olsun. Yapay zekanın yaşam döngüsünü etkin bir şekilde yöneterek, bir yük değil, bir varlık olarak kalmasını sağlarsınız.

Sonuç olarak, üretken yapay zeka siber güvenlik yeteneklerini önemli ölçüde artırabilir, ancak başarılı bir şekilde benimsenmesi dikkatli bir planlama ve sürekli denetim gerektirir. Çalışanlarını eğiten, net kurallar belirleyen ve yapay zekayı dengeli ve güvenli bir şekilde entegre eden işletmeler, daha hızlı ve daha akıllı tehdit yönetiminin meyvelerini toplayacaktır. Bu çıkarımlar bir yol haritası sunar: İnsan uzmanlığını yapay zeka otomasyonuyla birleştirin, yönetişimin temellerini ele alın ve hem yapay zeka teknolojisi hem de tehdit ortamı kaçınılmaz olarak gelişirken çevikliğinizi koruyun.

Bu pratik adımları atarak, kuruluşlar "Üretici Yapay Zeka siber güvenlikte nasıl kullanılabilir?" yalnızca teoride değil, günlük pratikte de güvenle yanıtlayabilir ve böylece giderek dijitalleşen ve yapay zeka odaklı dünyamızda savunmalarını güçlendirebilirler. ( Üretici Yapay Zeka Siber Güvenlikte Nasıl Kullanılabilir )

Bundan sonra okumak isteyebileceğiniz teknik dokümanlar:

🔗 Yapay Zekanın Yerine Geçemeyeceği İşler ve Yapay Zekanın Yerine Geçeceği İşler?
Hangi rollerin otomasyondan korunduğunu ve hangilerinin korunmadığını küresel olarak inceleyin.

🔗 Yapay Zeka Borsa Piyasasını Tahmin Edebilir mi?
Yapay zekanın piyasa hareketlerini tahmin etme yeteneğiyle ilgili sınırlamalara, atılımlara ve mitlere daha yakından bir bakış.

🔗 Üretken Yapay Zeka'nın İnsan Müdahalesi Olmadan Ne Yapabileceğine Güvenebilirsiniz?
Yapay zekanın bağımsız olarak hangi alanlarda faaliyet gösterebileceğini ve hangi alanlarda insan gözetiminin hâlâ önemli olduğunu anlayın.