btbilgi

Hackerlar bulut hizmetlerini bir silah olarak giderek daha falza kullanmaktalar. Şifreleme sistemleri de kötü niyetli ellerde tehdit ve fidye yazılımlarının gelimesine yol açıyor. Bu tarz ileri teknolojili siber tehditler arttıkça, bunlarla başa çıkmanın en ideal yollarından biri olarak yapay zeka gösterilmekte. Cisco’nun bu sene 11’incisi gerçekleştirilen 2018 Yıllık Siber Güvenlik Raporuna (2018 Annual Cybersecurity Report – ACR) göre siber saldırganların yaşam süresini azaltmak için yapay zeka ve makine öğrenme kullanan araçlara daha fazla yatırım yapılacak.

Makine öğrenme teknikleri ağ güvenlik araçlarını geliştirmek için epey faydalı olabilir. Şifrenmiş web trafiği, bulut ve Nesnelerin İnterneti ortamlarındaki olağan dışı aktivitenin otomatik olarak tespit edilmesine yardımı olacağı belirtilmekte. Rapor çalışması için görüşleri alınan 3 bin 600 bilgi güvenliği yöneticisinin bir kısmı, makine öğrenme ve yapay zeka gibi araçları kullanmaya istekli olduklarını ifade ediyor. Fakat genel olarak aktarılan çekince, bu sistemlerin büyük miktarda “yanlış pozitif” üretmesinden dolayı yaşanan güven problemi ve hayal kırıklığı. Makine öğrenme teknolojileri zamanla olgunlaşıp, denetledikleri ağ ortamlarında “normal” ve “anomalik” aktiviteyi tespit edebilecek.

Araştırmaya katılanlara göre, gerçekleşen saldırıların yarısından çoğu 500 bin dolardan fazla zarara neden olmuş. Bu da direk maddi zararın dışında gelir kaybı, müşteri kaybı ve fırsatları kaçırma gibi sonuçlara yol açıyor. Saldırılar bilgisayarları büyük çapta etkileyebiliyor ve aylarca, hatta yıllarca sürebiliyor. Tehditler sadece bilinmeyen kaynaklardan değil, bilinen ve güvenilen yazılımlardan bile gelebiliyor. 2017 yılında gerçekleşen Nyetya ve Ccleaner saldırıları güvenilen yazılımları hedef alıp kullanıcılara virüs bulaştırdı.

Şirketlerin ve kurumların BT birimleri bütüncül çözümlerin eksikliğinden yakınıyor. Çoğu kurum güvenlik ihlallerine karşı çok yönlü koruma sağlamak için, birçok satıcının ürünlerini birleştirip kullanmakta. 2016 yılındaki yüzde 18’lik orana kıyasla, 2017 yılında güvenlik uzmanlarının yüzde 25’i 11 ila 20 arasında farklı satıcıdan ürün aldıklarını ifade etmişler. Ayrıca 2016 yılında güvenlik uzmanları ihlallerin yüzde 15’inin kendi sistemlerinin yarısından fazlasını etkilediğini ifade ederken, 2017 yılında bu oranın yüzde 32’ye yükseldiği tespit edilmiş.

Araştırmaya katılanlar, davranış analizi araçlarının ağ içerisinde kötü amaçlı yazılım tespitinde yararlı olabileceğini düşünüyor. Katılımcıların yüzde 92’si davranış analizi araçlarının iyi çalıştığını düşünmekte. Sağlık sektörünün üçte ikisi ve finansal hizmetlerin büyük bir kısmı, davranış analizi araçlarının kötü amaçlı yazılım tespit etmede çok iyi çalıştığını aktrmaktalar.

Yorumlar
PAYLAŞ
blank
xTRlarge, Türkiye'nin (TR) üretici ve yenilikçi potansiyelini sergilemek; farklı bakış açılarını, yeni tarzları, x sayıda yeni değeri, girişimi, fikri yansıtmak; teknolojiden doğaya, iş yönetiminden tasarıma, insana dair faaliyetlerin en geniş ufkunu sizlerle mümkün olduğu kadar geniş 'large" paylaşabilmek için yola çıktı. Geleceğe inancı olanlarla birlikte mesafe katetmeyi planlıyor.