Makine öğrenimi teknolojisi, BT sektörünün birçok alanında paha biçilmez hale geldi. Markets and Markets tarafından yapılan bir araştırma, makine öğrenimi teknolojisi pazarının yılda% 44'nin üzerinde büyüme.

Makine öğrenimi teknolojisine olan talebi artıran en büyük faktörlerden biri, siber güvenlik çözümlerine olan ihtiyacın artmasıdır. Siber saldırılar her geçen yıl daha yaygın hale geliyor. Neyse ki, makine öğrenimindeki ilerlemeler onları oldukları yerde durdurmayı kolaylaştırdı.

Siber güvenlikte makine öğreniminin en büyük uygulamalarından biri dijital saldırı yüzeylerinin durdurulmasıdır. Bu uygulamadaki makine öğreniminin faydalarını anlamak için bu siber saldırıların doğasını ve bunları önlemenin en iyi yollarını anlamak önemlidir.

Makine Öğrenimi Teknolojisi Dijital Saldırı Yüzeyini Nasıl Durdurabilir?

Kuruluşların daha fazla ülkede daha fazla cihaz üzerinden daha fazla müşteriye ulaşmak için dijital ayak izlerini genişletmesiyle birlikte, hem iç hem de dış tehdit aktörlerine maruz kalmaları (saldırı yüzeyi) artıyor. Daha da kötüsü, birkaç Siber suçlular yapay zeka teknolojisini kullanıyor Her zamankinden daha yıkıcı siber saldırılar gerçekleştirmek.

İyi haber şu ki siber güvenlik uzmanları da makine öğrenimini kullanıyor. Savunmalarını makine öğrenimi ile güçlendirmenin giderek artan sayıda yolu var. Buna, dijital saldırı yüzeylerini durdurmak için makine öğreniminin kullanılması da dahildir.

Peki dijital saldırı yüzeyleri nedir ve makine öğrenimi bunları durdurmak için gerçekten ne yapabilir?

Dijital Saldırı Yüzeylerine Genel Bakış

 Artan saldırı yüzeyi, güvenlik ihlallerinin kaçınılmaz olduğu bir felaket tarifi gibi görünebilir. Neyse ki durum böyle değil. Pek çok kuruluş, risklerini ölçmek ve ihlallere karşı koruma sağlayacak iyileştirici adımlar atmak için saldırı yüzeyi haritalama ve izleme uzmanlarıyla el ele veriyor.

Dijital saldırı yüzeyi terimi kuruluşunuzun tehdit aktörlerine maruz bıraktığı ve kuruluşunuza karşı kötü niyetli bir saldırı başlatmak için kullanılabilecek tüm olası saldırı vektörlerinin toplamını ifade eder. Basitçe söylemek gerekirse, tehdit aktörleri kuruluşunuza erişim sağlamak için hangi teknolojileri kullanabilir?

İlk bakışta, ağdaki tüm düğümleri basitçe listelemek kolay bir iddia gibi görünebilir. Daha yakından bir inceleme yapılır yapılmaz, daha önce güvenlik açığı olarak değerlendirmediğiniz birçok olası vektörü yakında bulacaksınız.

En yaygın saldırı yüzeyi vektörü türü bildiğimiz düğümlerdir. Bu, kuruluşun yönetilen tüm teknolojilerini içerecektir. İş istasyonlarından ve sunuculardan dışa dönük web sitelerine ve genel API'leri barındıran web hizmetlerine kadar.

İkinci tür saldırı yüzeyi vektörü, kuruluşun doğrudan etki alanının dışında kalan tüm yönetilen teknolojilerdir. Risklerin BT ekibinin bilgisi olmadan (örneğin gölge BT gibi) getirilip getirilmediği veya unutulan çevrimiçi kaynakların olup olmadığı.

Üçüncüsü, eğer yukarıda sayılan alanlar yeterli değilse, kuruluşların yine de kendi kaynaklarını yaratabilen tehdit aktörleriyle uğraşması gerekiyor. Kimlik bilgilerini ve diğer hassas bilgileri toplamak için kötü amaçlı yazılımlardan ve sosyal mühendislikten, kuruluşunuz gibi görünmek üzere özel olarak oluşturulmuş kaynaklara kadar.

Makine Öğrenimi Saldırı Vektörlerini Nasıl Durdurabilir?

Siber saldırıları durdurmak için makine öğrenimi teknolojisini kullanmanın birçok faydası vardır. Bunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

• Makine öğrenimi, siber güvenlik profesyonellerinin normalde çok tekrarlanacak belirli görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olur. Bu, onlara daha önemli tehdit analizi görevlerine odaklanmaları için zaman kazandırır.
• Makine öğrenimi teknolojisi, normalde tespit edilmesi zor olacak tehditleri tanıyacak şekilde eğitilebilir. Örneğin, gerçekleştirebilir E-postalarda risk puanlama analizleri kimlik avı için kullanılabilir.
• Makine öğrenimi, siber güvenlik altyapısındaki güncelliğini kaybetmiş güvenlik duvarları gibi zayıf noktaların belirlenmesine yardımcı olur. Uygun değişiklikleri yapmak için siber güvenlik ekibine ping atabilir.

Sonuç olarak, makine öğrenimi her türden saldırı vektörünü durdurmada paha biçilemez bir değere sahiptir.

Savaşmak için makine öğreniminin öğretilmesi gereken beş yaygın saldırı vektörü

Siber suçluların kullandığı çok sayıda farklı saldırı vektörü vardır. Makine öğrenimi teknolojisinin bunları ele alacak şekilde eğitilmesi gerekir. En büyükleri aşağıda listelenmiştir.

Kullanıcı ve bulut kimlik bilgileri

Hesap kısıtlamaları ve şifre politikaları, en çok ihmal edilen güvenlik mekanizmaları arasında yer alıyor ve küresel olarak kuruluşlar için büyük bir risk oluşturuyor. Kullanıcılar, kurumsal kimlik bilgilerini sosyal medya profillerinde yeniden kullanma ve bir veri sızıntısı sırasında istemeden kimlik bilgilerini sağlama alışkanlığı edinir. Diğer boyut ise yöneticilerin en az ayrıcalık ilkesini uygulamamasıdır. Bu vektörlerin birleşimi yıkıcı veri ihlallerine yol açabilir.

Üçüncü taraf API'ler ve web uygulamaları

API'ler bilgisayar korsanları için çekici bir hedeftir çünkü saldırganların güvenli sistemlere erişmesine ve zayıf noktalardan yararlanmasına olanak tanır. API'ler, kullanıcılarının otomatikleştirilmiş yapısı nedeniyle sıklıkla başarısız erişim kontrolleri, eklemeler ve güvenlik yanlış yapılandırmaları gibi web uygulamalarına benzer güvenlik açıklarına karşı savunmasızdır. Daha yeni makine öğrenimi odaklı siber güvenlik araçları bu tehditleri tanıyacak şekilde eğitilmiştir.

E-posta Güvenliği

E-posta güvenliği sıklıkla göz ardı ediliyor. Bunu fark ederseniz, kimlik avı saldırılarını durdurmak için makine öğrenimi araçlarınızı eğitmeniz gerektiğini daha iyi anlayabilirsiniz. Her 99 e-postadan biri kimlik avı girişimidir.

Tehdit aktörlerinin e-posta sahtekarlığına karşı koruma sağlamak için güvenlik politikası çerçevelerinin ve benzer e-posta kimlik doğrulama önlemlerinin mevcut olması gerekir. E-postanın getirdiği ikinci büyük risk kötü amaçlı yazılımdır. Yüksek riskli ekleri tarayacak şekilde yapılandırılmayan sunucular, dış tehdit aktörlerinin sosyal mühendislik ve kötü amaçlı ekler yoluyla erişim kazanmasına kapıyı açar.

Gölge BT

Bilgisayar sistemlerinin, donanımların, uygulamaların ve kaynakların, BT departmanının açık yetkisi olmadan kullanılması, gölge BT olarak bilinir. Son yıllarda bulut tabanlı uygulama ve hizmetlerin popülaritesiyle birlikte katlanarak arttı. Gölge BT potansiyel olarak çalışan üretkenliğini artırabilir ve yenilikçiliği teşvik edebilirken, aynı zamanda veri sızdırarak ve potansiyel olarak mevzuata uygunluk standartlarını ihlal ederek kuruluşunuz için büyük güvenlik sorunlarına yol açabilir. Makine öğrenimi araçlarının gölge BT sisteminizdeki zayıf noktaları tanıyacak şekilde eğitildiğinden emin olmanız gerekir.

Yönetilmeyen teknoloji varlıkları

Bulut teknolojileri geliştikçe kuruluşların eski sistemlere bağlantıları olmaya devam edebilir ve bunun tersi de geçerlidir. Bunlar aynı zamanda kurumsal uygulamalardan hizmet dışı bırakılan üçüncü taraf tedarikçilere yapılan onaylanmış bağlantılar da olabilir. Bunlar aynı zamanda firma IP adreslerine veya süresi dolmuş depolama alan adlarına dahili bağlantılar da olabilir. Bu yönetilmeyen varlıklar neredeyse her zaman bilinen ve hiçbir zaman düzeltilmeyen güvenlik açıklarına sahip eski yazılımları çalıştırıyor ve bu da yetenekli tehdit aktörlerinin sömürmek.

Makine Öğrenimi Dijital Yüzey Saldırılarını Durdurmak İçin Çok Önemli

Dijital saldırı yüzeyinizin kontrolünü geri almak için bütünsel saldırı yüzeyi görünürlüğünün kazanılması gerekir. Makine öğrenimi teknolojisi bu görevi çok daha kolay hale getiriyor. Bu, oluşturdukları riskleri etkili bir şekilde tanımlamanıza ve yönetmenize olanak sağlayacaktır. Siber güvenlik görünürlüğü, ihlaller meydana gelmeden önce riskleri ortadan kaldırmak için gerçek zamanlı izleme araçları sağlayabilen bir sektör güvenlik uzmanıyla ortaklık kurarak hızla elde edilebilir.