Geleneksel Siber Güvenlik ile Yapay Zeka Destekli Siber Güvenlik

Bu yazıda, geleneksel siber güvenlik ile yapay zeka destekli siber güvenlik yaklaşımları incelenmiştir. İki yaklaşımın temel farklılıkları ele alınmış, detaylandırarak örnek senaryolarla açıklanmıştır.

Geleneksel siber güvenlik, genellikle ağ güvenliği, erişim kontrolleri ve güvenlik duvarları gibi savunma tekniklerini içeren ve saldırganlara karşı sistemi savunmayı amaçlayan bir yaklaşımı ifade eder. Yapay zeka destekli siber güvenlik ise makine öğrenimi ile algoritmaları birleştirerek olası tehditleri erkenden hızlı ve etkili bir şekilde tespit edip yanıtlamayı amaçlayan bir yaklaşımdır.

Aşağıdaki tabloda, bu iki yaklaşım belirlenen kriterler çerçevesinde karşılaştırılmış ve özet olacak şekilde açıklanmıştır. Daha sonra, kriter başlıkları ayrıntılı olarak ele alınmış ve örnek senaryolara yer verilmiştir.

Tehdit Tespiti Açısından Karşılaştırılması

Saldırıları erken aşamada belirleyip durdurmak siber güvenlikte kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel ve yapay zeka destekli yaklaşımın temel farklıları aşağıda ele alınmıştır:

1. Tehditleri Tanımlama Yöntemi: Geleneksel yöntem, kural bazlı veya imza tabanlı analizler kullanarak önceden belirlenmiş formata göre tespit yapar ve yeni tehditlere karşı manuel güncelleme gerektirir. Yapay zeka destekli yöntemde ise anormal aktiviteler gerçek zamanlı olarak makine öğrenimi ve davranışsal analiz teknikleri ile tespit edilebilir.

Yapay zekanın artısı; yeni ve bilinmeyen tehditleri proaktif olarak tanımlayabilir, bilinen tehditlerle sınırlı kalmaz.

Geleneksel yöntemin artısı; bilinen tehditlere karşı hızlı, düşük kaynak kullanımlı ve öngörülebilir bir koruma sağlar.

2. Tehdit Tespitindeki Hassasiyet: Geleneksel yöntem, belirli kurallar doğrultusunda hareket ederken yanlış pozitifler üretebilir veya bazı tehditler gözden kaçabilir. Yapay destekli siber güvenlikte ise sistem ve kullanıcı davranışları analiz edilerek daha gerçekçi sonuçlar sağlanabilir.

Yapay zekanın artısı; daha az yanlış pozitif üreterek aksiyon süresini azaltabilir ve otomatik olarak anlık yanıtlar verebilir.

Örnek Senaryo: Geleneksel sistemde saldırgan, hedef sistem üzerinde bir Zero-Day açığı tespit eder ve sisteme zararlı yazılım yükler. Bu yazılım arka planda çalışarak hassas müşteri bilgilerini toplar. Polimorfik* özellikte olduğu için geleneksel yazılımlar saldırıyı tespit edemez. Yapay zeka destekli sistemde ise ağ trafiği analiz edilir, standart dışı komut alışverişi fark edilir ve savunma protokolleri devreye girer, saldırı erken safhada durdurulur.

*Polimorfik: Kendini sürekli olarak değiştiren zararlı yazılım türü.

Kimlik Doğrulama Açısından Karşılaştırılması

Kimlik doğrulama, yetkisiz erişimleri engelleyerek sistemlere sızmayı önlemek ve veri bütünlüğünü korumak açısından kritiktir.

1. Kimlik Doğrulama Yöntemleri: Geleneksel kimlik doğrulama parola, pin, kart ve token gibi yöntemlere dayanır. Yapay zeka destekli doğrulama ise davranışsal analiz ve biyometrik tekniklerle güvenliği artırır.

Yapay zekanın artısı; biyometri bireye özgüdür, ele geçirilmesi zordur.

2. Kullanıcı Deneyimi ve Güvenlik Seviyesi: Geleneksel yöntemlerde veriler çalınabilir veya tahmin edilebilir, parolalar unutulabilir. Yapay zeka destekli doğrulamalarda ise anlık kimlik doğrulama sağlanır, kullanıcı davranışları sürekli analiz edilerek kimlik sahtekarlıkları engellenir.

Örnek Senaryo: Geleneksel sistemde oltalama ile ele geçirilen kullanıcı bilgileri ile sisteme giren saldırgan yetkili kabul edilir. Yapay zeka destekli sistemde ise ek biyometrik doğrulama veya anormal giriş davranışı analizi sayesinde saldırı engellenir.

Zararlı Yazılım Analizi Açısından Karşılaştırılması

Zararlı yazılım analizi, sistemleri koruma ve tehditleri tespit etme amacıyla yapılır.

1. Analiz Yöntemi ve Tespit Süresi: Geleneksel yöntemler imza tabanlıdır. Zero-Day tehditlerde yetersiz kalabilir. Yapay zeka destekli analizler ise bilinmeyen tehditleri davranışsal anomaliler ile tespit edebilir.

2. Yanlış Pozitif Oranı: Geleneksel analizlerde zararsız dosyalar yanlış tehdit olarak algılanabilir. Yapay zeka destekli analizlerde ise dosya davranışı incelenerek daha doğru tespit yapılır.

Örnek Senaryo: LoTL teknikleri ile gönderilen zararlı yazılım geleneksel sistemlerde gözden kaçabilirken, yapay zeka destekli sistemler davranış tabanlı analiz ile erken fark edip engeller.

Hız – Müdahale Açısından Karşılaştırılması

Siber güvenlikte hızlı tespit, erken müdahale, izolasyon, eylem ve bildirim süreci saldırı etkisini azaltmak açısından önemlidir.

1. Tehditleri Tespit Etme Süresi: Geleneksel yöntemler manuel inceleme gerektirir, fark edilmesi uzun sürebilir. Yapay zeka tehditleri anında tespit edip otomatik müdahale edebilir.

2. Olay Sonrası Analiz ve Adaptasyon: Geleneksel yöntemde saldırılar manuel analiz edilir ve güncellemeler zaman alır. Yapay zeka ise sürekli öğrenerek gelecekteki tehditlere karşı kendini günceller.

Örnek Senaryo: Geleneksel sistemde kimlik avı saldırısı günlerce fark edilmezken, yapay zeka destekli sistem saldırıyı anında analiz edip engeller.

Ölçeklenebilirlik Açısından Karşılaştırılması

Ölçeklenebilirlik, artan kullanıcı sayısı ve veri işleme gereksinimleri karşısında süreklilik sağlamayı ifade eder.

1. Kaynak Kullanımı – Verimlilik: Geleneksel yöntemler daha fazla fiziksel altyapı ve insan kaynağı ister. Yapay zeka ise operasyonel verimliliği artırır ve maliyetleri düşürür.

2. Veri İşleme Kapasitesi: Yapay zeka büyük veri üzerinde çalışabilir, yeni tehditleri hızla öğrenebilir. Geleneksel sistemler belirli veri ile sınırlıdır.

3. Büyük Yapılar ve Küresel Ağlar İçin Etkililik: Yapay zeka global ölçekte tehditlere anında yanıt verebilir.

Örnek Senaryo: Büyük ölçekli, çok lokasyonlu bir saldırı geleneksel sistemlerde bölgesel müdahalelerle yönetilirken, yapay zeka destekli sistemler anında tespit edip otomatik müdahalede bulunabilir.

Öğrenme Yeteneği Açısından Karşılaştırılması

Siber güvenlikte öğrenme yeteneği, gelişen tehditlere karşı adaptasyonu sağlar.

1. Bilgi Kaynağı ve Veri İşleme: Geleneksel sistemler statik kurallarla çalışırken, yapay zeka örüntü tanıma, anomali tespiti ve otomatik müdahale yeteneklerine sahiptir.

Örnek Senaryo: Geleneksel sistem yeni saldırı tekniklerini tanımak için manuel müdahaleye ihtiyaç duyar. Yapay zeka destekli sistem ise bilinmeyen aktiviteleri fark edip otomatik olarak müdahale edebilir.

Ek Bilgi: Yapay zekanın siber güvenlikte karşılaştığı zorluklar ve riskler

- Veri gizliliği ve koruma yükümlülüğü
- Yanıltıcı saldırılar ile sahte veri kullanımı
- Yapay destekli saldırılar ile daha karmaşık tehditler

Zararlı Yazılım Analizi Açısından Karşılaştırılması

Sistemleri koruma açısından zararları en aza indirgemek ve tehditleri tespit etmek için gerçekleştirilir. Geleneksel ve yapay zeka destekli yaklaşımın temel farklıları aşağıda ele alınmıştır:

1. Analiz Yöntemi ve Tespit Süresi: Geleneksel analiz yöntemleri, imza tabanlı olup bilinen zararlı yazılımın daha önce tespit edilen tehditlere ait verileri veritabanlarıyla karşılaştırarak statik bir şekilde veya sanal bir ortamda yazılım çalıştırarak yazılımın davranışlarını dinamik olarak gözlemleyebilir. Ancak yeni bir tehdit (örneğin; zero-day) söz konusu olduğunda geleneksel yöntem yetersiz kalabilir. Gerçek zamanlı yapay zeka destekli analizler, yazılım aktivitelerini sistem üzerinde inceler. Böylece bilinmeyen tehditler söz konusu olduğunda anomaliler anlık olarak tespit edilmiş olur.

Yapay zekanın artısı; yeni, bilinmeyen ve karmaşık saldırılara karşı anlık tespit sağlayabilir, müdahale süresini kısaltabilir.

Geleneksel yöntemin artısı; güvenilirlik, açıklanabilirlik ve etik açılardan avantaj sağlar.

2. Yanlış Pozitif Oranı: Geleneksel analizlerde zararsız dosyalar bazen yanlışlıkla tehdit olarak algılanabilir ve gereksiz müdahaleler gerçekleşir. Yapay destekli analizlerde ise yapay zeka dosyanın nasıl çalıştığını inceler ve gerçek tehditleri daha doğru bir şekilde tespit ederek müdahale edebilir.

Yapay zekanın artısı; yanlış pozitifler en aza indirgenerek gereksiz müdahaleler ortadan kaldırılmış olur.

Örnek Senaryo: Saldırgan, hedef sistem için "Living off the Land" (LoTL) tekniklerini kullanarak zararlı yazılımı içeren bir dosyayı e-posta yoluyla hedef kullanıcıya gönderir. Kullanıcının bilgi güvenliği farkındalığının az olduğunu varsayalım. Kullanıcı, dosya ile etkileşimde bulunur ve zararlı yazılım indirilir. Saldırganın kullandığı teknik sayesinde zararlı yazılım güvenilir uygulamalar tarafından kullanılan DLL dosyalarını değiştirerek sürekli olarak çalışmasını sağlar. Geleneksel güvenlik yazılımları bu durumu meşru bir aktivite olarak algılar ve saldırgan yetki seviyesince faaliyetlerde bulunur. Yapay zeka destekli sistemlerde meşru olmayan süreçlerin sistem üzerinde kalıcılığını korumaya çalıştığı tespit edilir. Bu durum, davranış tabanlı anomali analizi ile belirlenir. Saldırı erken aşamada fark edilir ve benzer saldırılara karşı önlem almak için zararlı yazılımın imzası oluşturulur.

Hız – Müdahale Açısından Karşılaştırılması

Siber güvenlikte, hız ve müdahale en temel yapı taşlarından biridir. Her geçen gün daha karmaşık hale gelen saldırılarda hızlı tespit, erken müdahale, izolasyon, eylem ve bildirim sürecinin doğru bir şekilde işlemesi hem saldırı etkisini azaltmak hem de hukuki süreçleri yönetmek açısından büyük önem taşır. Geleneksel ve yapay zeka destekli yaklaşımın temel farklıları aşağıda ele alınmıştır:

1. Tehditleri Tespit Etme Süresi: Geleneksel yöntemlerle saldırı tespiti çoğunlukla manuel inceleme gerektirir ve fark edilmesi dakikalar, saatler, günler hatta aylar sürebilir. Makine öğrenimi ve davranışsal analizler sayesinde tehditler anında tespit edilebilir ve yapay zeka bu anormal aktivitelere otomatik olarak kısa sürede müdahale edebilir.

Yapay zekanın artısı; gerçek zamanlı tespit, hızlı müdahale ile süreç yönetimi sağlar.

2. Olay Sonrası Analiz ve Adaptasyon: Geleneksel yöntemde saldırılar manuel olarak analiz edilir ve sistemlerin güncellenmesi zaman alır. Yapay zeka destekli sistemlerde ise sürekli öğrenme ile saldırı sonrası otomatik güncellenir ve gelecekteki tehditlere karşı önlem alınır.

Yapay zekanın artısı; kendini sürekli geliştirip iyileştirerek gelecekteki saldırılara karşı daha etkili olur.

Geleneksel yöntemin artısı; detaylı dokümantasyon ve manuel kontrol sağlar, kurumsal hafızayı tazeler, sorumluluk ve yasal izlenebilirlik açısından avantajlıdır.

Örnek Senaryo: Geleneksel sistemde bir saldırgan kimlik avı ile bir şirketin ağına sızar. Ek güvenlik önlemleri bulunmadığından güvenlik ekibi bu durumu birkaç gün sonra fark eder. Bu süre zarfında saldırgan birçok hassas veriyi çalmış olur. Aynı saldırı yapay zeka destekli sistemde gerçekleştiğinde yapay zeka şüpheli e-postayı anlık analiz edip engeller ve saldırı başarısız olur. (“Kimlik Doğrulama” kriterindeki örnek senaryonun saldırı süreçleri bu kriterin örnek senaryosu içinde geçerlidir.)

Ölçeklenebilirlik Açısından Karşılaştırılması

Bir yapı veya sistemin büyüyen hacmi, artan kullanıcı sayısı, büyük veri işleme gereksinimi, verimlilik beklentileri ve güvenlik tehditleri karşısında ölçeklenebilirlik ve süreklilik sağlayabilmesi, kurumların bilgi güvenliği açısından kritik öneme sahiptir. Geleneksel ve yapay zeka destekli yaklaşımın temel farklıları aşağıda ele alınmıştır:

1. Kaynak Kullanımı – Verimlilik: Geleneksel yöntemler, yeni tehditlerin ortaya çıkması veya mevcut tehditlerin daha sık saldırılarla kendini göstermesi sebebiyle, daha fazla fiziksel altyapı ve insan kaynağına ihtiyaç duyar. Yapay zeka, insan müdahalesi gereksinimini azaltarak büyük sistemleri daha etkin bir şekilde yönetebilme yeteneğini sürekli geliştirmektedir.

Yapay zekanın artısı; güvenliği otonom hale getirerek operasyonel verimliliği artırır ve maliyetleri düşürür.

Geleneksel yöntemin artısı; süreçler insan odaklı olduğu için kaynak kullanımında esneklik ve anlık müdahale kabiliyeti daha yüksektir.

2. Veri İşleme Kapasitesi: Geleneksel güvenlik sistemleri belirli veri ile çalışır. Tehdit sayıları arttıkça ve yeni tehditler ortaya çıktıkça bu verilerin analizi, işlenmesi, kabulü ve eyleme geçilmesi zaman alır. Yapay zeka destekli sistemler büyük veri ile çalışarak birçok kullanıcı ve cihazın ürettiği bilgiyi anlık olarak işleyebilir, yeni tehditleri hızla öğrenebilir ve ölçek büyüdükçe kendini adapte edebilme yeteneğine sahiptir. Böylece güvenlik süreçleri daha hızlı ve etkin hale gelir.

Yapay zekanın artısı; gelişen yeni tehditlere kısa sürede uyum sağlayarak kendini optimize eder ve devasa veri kümelerini analiz ederek büyük yapılar ile ilgilenebilir.

Geleneksel yöntemin artısı; yapay zeka sistemleri öğrenmeye açık olduğu için, kötü verilerle eğitilirse hatalar yapabilir. Geleneksel sistemler ise güncellenene kadar sabit kurallar ve otoritelerce çalışır.

3. Büyük Yapılar ve Küresel Ağlar İçin Etkililik: Geleneksel yöntemde güvenlik ekipleri, bazı tehditlerde bölgesel bazda hareket edebilirken globalde eş zamanlı eylemler gerçekleştirebilmesi daha zordur. Yapay zeka destekli sistemler otomatize olarak çalıştıkları için globalde dağıtılmış büyük ölçekli ağlarda tehditleri anlık analiz edebilir ve tüm sistemler için anlık yanıt üretebilir.

Yapay zekanın artısı; küresel ölçekli saldırılar karşısında daha hızlı aksiyon alınmasını sağlar.

Örnek Senaryo: Üç kıtada veri merkezi olan, 2000’den fazla mikroservis içeren ve Kubernetes üstünde çalışan bir altyapıya sahip bir şirket saldırganın hedefindedir. Saldırgan, muhasebe departmanında çalışan kişiler için bir e-fatura oluşturur ve e-posta yoluyla gönderir. E-posta .pdf görünümlü ama içerisinde makro içeren bir dosya vardır. Geleneksel sistemde bu e-posta mail sunucusundan geçer ve kullanıcı e-posta ile etkileşimde bulunur. Dosya açıldığında PowerShell üzerinden bir arka kapı bırakır. Arka kapı saldırganın kontrol paneline bağlanarak hedef sistem hakkında bilgi toplamaya başlar. Ağ üzerinde oluşan trafik şifreli olduğu için IDS bu durumu atlar. Saldırgan kimlik bilgilerini toplayarak sunucular arası yayılmayı (kerberoasting, pass-the-hash vb.) dener. Kontrol ettiği domainin DNS sunucusunu kendi sunucusuna yönlendirir. Topladığı verileri şifreler ve DNS sorgularının içerisine gizleyerek veri parçaları gönderir. Bu sorgular DNS çözümleyicileri aracılığıyla saldırganın sunucusuna ulaşır ve karşılıklı sorgu-yanıt trafiği oluşur. Geleneksel güvenlik duvarları bu aktiviteyi meşru bir DNS trafiği olarak algılar. Üç veri merkezinde ayrı güvenlik ekiplerinin bulunması, olayların farklı zaman aralıklarında gerçekleşmesi ve DNS trafiğinin genellikle az incelenmesi sonucunda bu saldırının fark edilmesi ve işbirliği sağlanması zaman alır. Yapay zeka destekli sistemlerde ise mail sunucusu e-postadaki davranışsal anormallikleri analiz ederek karantinaya alabilir veya bu durum atlatılırsa, normal davranış paternlerine uymayan yoğun DNS trafiğini tespit eder ve sunucuyu izole eder. Şüpheli veri akışı durdurulur. Hız ve müdahale, büyük ölçekte otomatik bir şekilde gerçekleştirilmiş olur.

Öğrenme Yeteneği Açısından Karşılaştırılması

Siber güvenlikte öğrenme yeteneği, tehditlerle mücadelede kritik bir faktördür. Çünkü siber tehditler sürekli evrim geçirmektedir. Öğrenme yeteneği olmayan bir güvenlik sistemi statik kalır ve gelişen tehditlere karşı savunmasız kalır. Geleneksel ve yapay zeka destekli yaklaşımın temel farklıları aşağıda ele alınmıştır:

1. Bilgi Kaynağı ve Veri İşleme – Örüntü Tanıma ve Anormallik Tespiti – Müdahale ve Adaptasyon: Geleneksel sistem belirli statik kurallar ve bilinen tehditler üzerinden analiz yapar. Uzmanlar tarafından güvenlik stratejileri belirlenir ve uygulanır. Yapay zeka destekli sistemler ise büyük miktardaki veri içerisindeki karmaşık örüntüleri tanımlar, beklenmeyeni tahmin edebilir ve otomatik olarak müdahalede bulunabilir.

Yapay zekanın artısı; dinamik olarak tehditleri tespit edebilir ve tehdit ortamlarına uyum sağlayarak saldırılara karşı erken ve otomatik olarak müdahale edebilir.

Örnek Senaryo: Bir şirketin güvenlik duvarı bilinen kötü amaçlı yazılımlara karşı sistemi korur. Ancak geleneksel olan bu yaklaşım, yeni bir saldırı tekniği ortaya çıktığında bu saldırıyı tanımlamak için manuel müdahaleye gereksinim duyar. Aynı sistem yapay zeka destekli olması halinde, sistemin anormal davranışlar sergilemesi durumunda yapay zeka bunu bilinmeyen bir aktivite olarak tanımlar ve kendini adapte ederek otomatik olarak olası tehdidi bertaraf edebilir. (“Zararlı Yazılım Analizi” kriterindeki örnek senaryonun saldırı süreçleri bu kriterin örnek senaryosu içinde geçerlidir.)

Ek Bilgi: Yapay zekanın siber güvenlikte karşılaştığı zorluklar ve riskler

- Veri gizliliği: Büyük miktarda veri toplanması ve bunun korunması gerekliliği.
- Yanıltıcı saldırılar: Saldırganların sistemleri yanıltmak için sahte veriler kullanması.
- Yapay destekli saldırılar: Saldırganların yapay zekadan yararlanarak daha karmaşık ve özgün saldırılar düzenleyebilmesi.