Dinamik ve güçlü bir güvenlik platformu için makine öğrenimi (ML) tabanlı araçlar önemli bir unsur olabilir.
Teknoloji, kötü amaçlı yazılımları ve ağ anormalliklerini tespit etmek, kullanıcı davranışını kategorize etmek, güvenlik açıklarını ve tehditleri önceliklendirmek ve ayrıca gelecekteki saldırıları doğru bir şekilde tahmin etmek gibi çeşitli görevlerde kullanılabilir. Ek olarak, bunların kullanımı model riskinin iyileştirilmesine, tehdit sınıflandırmasının kolaylaştırılmasına ve hatta anlık ve potansiyel saldırıların doğru bir şekilde tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Ayrıca ML tabanlı otomasyon, manuel çabayı en aza indirerek çalışanların yükünü hafifletir. Yani ML'nin siber güvenlik açısından büyük bir potansiyeli var; ancak bunu kurumsal bağlamda uygularken nelere dikkat etmelisiniz? Palo Alto Networks'ün uzmanları genel bir bakış sunuyor:
Denetlenen ve denetimsiz Learning
Denetimli öğrenme metodolojisi, algoritmanın zararlı ve zararsız veriler arasında ayrım yapmasına yardımcı olmak için hazırlanmış veri kümelerini kullanır. Girdi verilerini belirlenen bir hedef değişkenle analiz ettikten sonra tahminler oluşturabilir ve kesin önerilerde bulunabilir. ML'nin ana türüdür. Örneğin, denetimli öğrenme, tehditleri sınıflandırmak için kullanılır: Bir çözüm, geçmiş verilerle benzer özelliklere sahipse, veri kümelerindeki potansiyel tehditleri bağımsız olarak tanımlayabilir.
Ancak denetimsiz öğrenmede algoritma, önceden bilinen hedef değerleri almadan verilerin yapısını bağımsız olarak araştırır. Daha sonra bunları gruplandırıyor (“kümeleme”). Denetimsiz öğrenme, siber güvenlik ekiplerine normal ve anormal davranışlara ilişkin genel bir bakış sağlayabilir.
Üretken AI (GenAI), hem denetimli hem de denetimsiz öğrenmeyi entegre ederek makine öğreniminin kapsamını genişletir. Bu teknik, denetimli öğrenmenin veri analizi ve tahmin etme yeteneğinin yanı sıra denetimsiz öğrenmenin örüntü tanıma ve keşfedici doğasından yararlanır. GenAI öncelikle kaynak kodu yorumlama, politika analizi, adli tıp veya sızma testi gibi alanlarda kullanılabilir.
Veri anahtardır
ML algoritmalarının doğru şekilde yürütülmesini ve istenen sonucu üretmesini sağlamak için büyük miktarda yüksek kaliteli verinin girilmesi gerekir. ML aracının doğru kalıpları ve kuralları öğrenebilmesi için bu veri kümelerinin her şirket için beklenen tehditleri temsil etmesi gerekir. Ayrıca güncel ve sürekli güncellenmeleri gerekir.
Birbirleriyle iyi etkileşim kurmayan ve farklı veri türleri veya kategorilere göre boşluklar içeren farklı kaynaklardan gelen verileri bir makinenin değerlendirmesi zordur. Algoritmanın tam potansiyelini ortaya çıkarabilmesi için verilerin her zaman eksiksiz, tutarlı ve doğru olması gerekir.
Makine öğrenimi belirleyici değil, öngörücüdür
ML olasılıklar ve sonuç olasılıkları ile ilgilenir. Yani, gelecekteki potansiyel sonuçları tahmin etmek için sağlanan verileri ve geçmiş sonuçları kullanır. Bu, ML'yi öngörücü hale getirir. Tahminler deterministik olmasa da genellikle çok doğrudur ve insan analizinden çok daha hızlı bir şekilde elde edilebilir.
Regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve ilişkilendirme kuralları
Çözülecek problemin türüne bağlı olarak regresyon, kümeleme ve birliktelik analizi gibi farklı ML yöntemleri vardır. Regresyon sürekli bir çıktı veya tahmin yapmayı amaçlamaktadır. Siber güvenlik alanında dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılabilir. Sınıflandırma ve kümeleme, verileri gruplara veya kategorilere ayırır; kümeleme, özellikle verilerdeki benzerliklere dayalı olarak gruplandırma yapar. Sınıflandırma sırasında algoritma, spam'ı zararsız verilerden ayırt edebilmek için gözlemleri önceden tanımlanmış kategoriler halinde düzenler veya gruplandırır.
Birliktelik kuralı öğrenimi, belirli bir sonucu bir insanın yapabileceğinden çok daha hızlı önermek için verilerle ilgili önceki deneyimleri kullanır. Bir web sitesinde bir olay meydana geldiğinde otomatik olarak çözümler sunulabilir.
ML ve sınırlamaları
ML algoritmaları, örüntü tanıma ve tahmin yapma konusunda son derece etkilidir. Bununla birlikte, aynı zamanda çok fazla kaynak gerektirirler ve veri kümelerinin kapsamı sınırlı olduğundan genellikle hataya açıktırlar; dolayısıyla makine öğrenimi araçları da kendi sınırlarına ulaşabilir.
İnsanlar ve makineler arasındaki işbirliği
Siber güvenlikte ML tabanlı algoritmaların performansını artırmak için insan ve makinelerin birlikte çalışması gerekiyor. Makine öğrenimi algoritmaları veri analizi gerçekleştirebilse de bu, siber güvenlik ekiplerinin en son teknolojik gelişmelerden ve tehdit ortamındaki değişikliklerden haberdar olma görevinin yerini almaz.
Diğer araçlarla kusursuz entegrasyon ve etkileşim
Siber güvenlik ortamında kullanılan yeni makine öğrenimi teknikleri ancak süreç ve teknoloji ortamına sorunsuz bir şekilde entegre edildiklerinde ortaya çıkabilir. Örneğin, tehditler yalnızca günler sonra engellenebiliyor veya düzeltilebiliyorsa, daha hızlı bir şekilde tespit edilmesinin katma değeri çok azdır. Bu nedenle konu makine öğrenimi olduğunda abartıya düşmemek, bunun yerine makine öğrenimi tabanlı çözümlerin kullanımının hangi alanlarda gerçekten anlamlı olduğunu kontrol etmek çok önemlidir.
PaloAltoNetworks.com'da daha fazlası
Palo Alto Ağları Hakkında Siber güvenlik çözümlerinde dünya lideri olan Palo Alto Networks, insanların ve işletmelerin çalışma şeklini değiştiren teknolojilerle bulut tabanlı geleceği şekillendiriyor. Misyonumuz, tercih edilen siber güvenlik ortağı olmak ve dijital yaşam biçimimizi korumaktır. Yapay zeka, analitik, otomasyon ve orkestrasyondaki en son atılımlardan yararlanan sürekli yenilikle dünyanın en büyük güvenlik sorunlarını çözmenize yardımcı oluyoruz. Entegre bir platform sunarak ve büyüyen bir iş ortağı ekosistemini güçlendirerek, bulutlar, ağlar ve mobil cihazlar genelinde on binlerce işletmeyi korumada lideriz. Vizyonumuz, her günün bir öncekinden daha güvenli olduğu bir dünyadır.
Konuyla ilgili makaleler