Makine Öğrenmesi En Güçlü Siber Güvenlik Araçları Arasında Yer Alıyor

242 0
242 0

BT alanında yaşanan gelişmelerle birlikte, siber tehditler de her geçen gün artıyor. Malwarebytes‘e göre, Haziran 2016’dan Kasım 2016’ya kadar neredeyse 1 milyar malware (kötü niyetli yazılım) olayı meydana geldi.

Günümüzde makine öğrenmesi ve siber güvenlik son derece popüler kavramlar arasında yer alıyor. Bu iki kavram arasındaki bağlantı ise kötü niyetli faaliyetlerin azaltılması için hayati önem taşıyor.

Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir nevi alt kümesidir ve kendine özgü öğrenme algoritmalarıyla, sistemlerin zamana bağlı olarak verilere göre öğrenmesini, büyümesini ve değişmesini sağlar. Başlangıçta makine öğrenmesi sistemi yanlış sonuçlar üretebilir; ancak ilgili düzeni öğrenir öğrenmez de oldukça etkili sonuçlar ortaya çıkarır.

Siber güvenlik; bilgisayarların, ağların, programların ve verilerin çeşitli kötü niyetli saldırılara, yetkisiz erişime veya hasarlara karşı korunması için tasarlanan teknoloji, işlemler ve uygulamalar grubudur.

Makine Öğrenmesi Siber Tehditleri Nasıl Tespit Ediyor?

Siber güvenliğin bir parçası olan makine öğrenmesi, güvenlik analistlerine gerçek tehditleri tespit etme noktasında yardım eder. Böylece bu tehditler zamanında tanımlanarak ele alınabilir. Makine öğrenim algoritmaları, geçmiş güvenlik verisinin derinliğini analiz eder; saldırıları gizli değişkenlere ve birbirleriyle olan ilişkilerine dayanarak tanımlar. Sistemin gelecekteki muhtemel saldırıları öngörmesini sağlar.

Büyük Veri ile eşleştirildiğinde makine öğrenmesi, siber güvenlik için en etkili konumuna gelir. Ponemon Institute tarafından hazırlanan bir rapor, kuruluşların Büyük Veri analizi yardımıyla saatler veya dakikalar içinde herhangi bir güvenlik olayını tanımlama olasılığının 2,25 kat daha yüksek olduğunu söylüyor. Ayrıca yine araştırmaya göre kullanıcıların %65’i, Büyük Veri’nin güçlü siber güvenlik durumu için hayati olduğunu düşünüyor.

Makine öğrenmesi çözümleri, herhangi bir kalıptaki pozitif ve negatif davranışların resmedilmesini sağlamak için veriyi hızlı bir şekilde tarayabilme yetisine sahiptir.

Siber Güvenlik Aracı Olarak Makine Öğrenmesi:

Makine öğrenmesi, siber güvenlik için son derece hayati bir araçtır. Ağları, sistemleri ve gizli verileri korumak için kullanılabilecek çeşitli yollardan bazıları şunlardır:

IoT Güvenlik Açıklarını Kapatma

Nesnelerin interneti kullanımı, her şeyi internete bağlamak gibi bir kolaylık sağlar. Ancak aynı zamanda sistemleri, ağları ve kurumları da son derece savunmasız hale getirir. Sayısız IoT cihazı ve bunlardan üretilen muazzam veriler, ağ etkileşimlerini analiz ederek cihazın modelini öğrenen makine öğrenmesi teknolojisi ile kullanılabilir. Kurumlara, anormal aktiviteleri tespit etmeleri ve dolayısıyla kötü niyetli hareketleri tespit etmeleri için de yardımcı olur.

oracle, makine öğrenmesi, siber güvenlik

Değişimi Gözlemleme

Veri alışverişi ve internet üzerinden paylaşım yapmak önemli bir gerekliliktir. Bu tür öğelere yapılan kötü amaçlı saldırılar ise bir o kadar kaçınılmazdır. Başlangıçta bireyler her zaman makine öğrenmesi sistemleri için sürekli bir denetime ihtiyaç duyar; ancak sistem düzeni öğrendikten sonra tüm hatalı raporlar, doğruluk yönünde ilerleyecektir. Makine öğrenme sistemi, dosya veya öğenin değişiminde herhangi bir arıza bulursa, çözüm izleme filtrelerini ayarlar ve sisteme zarar vermeden önce güvenlik ihlalini hafifletir.

oracle, makine öğrenmesi, siber güvenlik

İstismarları Durdurma 

İnternetin yüksek kullanımı ile kuruluşlar, veri yakalama tehditlerine maruz kalmaktadır. Bu durum sadece verileri istismar etmekle kalmaz, aynı zamanda kurumun pazarını da etkiler. Makine öğrenmesi bu gibi felaketler için hayat kurtarıcı niteliği taşır, çünkü proaktif yaklaşımla çalışır ve tehdit size zarar vermeden önce onu durdurur.

oracle, makine öğrenmesi, siber güvenlik

Tehdit Tahmin Etme

Makine öğrenme algoritmaları kendilerini belirli eğilimler temelinde ayarlar. Şirketin kendi tarihsel güvenlik verilerine, eğer bu tür kendi kendine öğrenen algoritmalar tarafından erişilirse, tehditleri hafiflemekle birlikte hızlı ve olumlu kararlar alınmasına yardımcı olunur.

Makine öğrenmesi algoritmaların saldırı modelini belirlemelerini ve tüm tarihsel saldırılar arasında bir ilişki kurmalarını sağlayacaktır. Siber güvenlik çözümleri makine öğrenimi ile bütünleşecek ve zaman içindeki ağ değişikliklerini tespit edecektir, sonunda davranışlarını güncelleyecektir. Bu algoritmalar tehditleri daha önceki verilere dayanarak öngörürler, bu nedenle yanlış pozitif sonuçları da azaltırlar.

oracle, makine öğrenmesi, siber güvenlik

Bütünsel Kurumsal Koruma

Kurum için küçük bir siber güvenlik açığı bile hassas verilere zarar verebilir. Eğer kurum global bir çerçevede yer alıyorsa, tehdit gerçekten de etkili sonuçlara sebep olabilir. Bu durumda en ufak bir açık bile önemlidir. Makine öğrenme sistemleri, diğer siber güvenlik araçları ile birlikte sorunları tespit edebilir ve bu sayede şirketin prestijini ve verilerini korur.

oracle, makine öğrenmesi, siber güvenlik

Makine öğrenmesi siber güvenlik için temel bir çözüm niteliğindedir. Tüm güvenlik araçlarının verimli bir şekilde çalışması için, makine öğrenim sisteminin kurulması ve sistemin öğrenmesi için yakın zaman içerisinde hayata geçirilmesi gerekir; böylece makine öğrenmesi tehditleri kısa sürede tanımlayabilir.

Mevcut Açık Kaynaklı Makine Öğrenmesi Yazılımlarının Bazıları:

  • H2O on Hadoop
  • Weka
  • Spark Mlib
  • Mahout
  • Accord Framework
  • Shogun
  • Scikit-learn
Etiketler

Yorum Sırası Sizde