İnternetin Yaygınlaşması ve Siber Güvenlik: Yapay Zeka Destekli Çözümler

1. Yapay Zeka ve Siber Güvenlik İlişkisi​

Yapay zeka, özellikle makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) teknikleri sayesinde büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarabilme yeteneğine sahiptir. Bu özellik, siber güvenlikte anomali tespiti, saldırı sınıflandırması, tehdit istihbaratı ve zafiyet analizi gibi alanlarda kullanılmasını mümkün kılar.

2. Web Sitelerinin Güvenlik Taramalarında Kullanılan YZ Teknikleri​

2.1. Anomali Tespiti (Anomaly Detection)​

Makine öğrenmesi algoritmaları, normal ağ trafiğini öğrenerek anormal davranışları tespit edebilir. Bu sayede SQL injection, XSS (Cross-Site Scripting) ve DoS/DDoS saldırıları gibi aktiviteler erken aşamada fark edilebilir.

2.2. Otomatik Zafiyet Taraması (Vulnerability Scanning)​

YZ modelleri, web uygulamalarındaki zafiyetleri (örneğin, güncel olmayan yazılım sürümleri, açık portlar, zayıf parola kullanımı vb.) otomatik olarak tarayıp sınıflandırabilir.

2.3. NLP ile Kaynak Kodu Analizi​

Doğal Dil İşleme (NLP) teknikleri, web uygulamalarının HTML, JavaScript ve PHP gibi kodlarını analiz ederek güvenlik açıklarını (örneğin, açık API anahtarları, şifrelenmemiş veriler) tespit edebilir.

2.4. Tehdit İstihbaratı Entegrasyonu​

YZ tabanlı sistemler, güncel tehdit veritabanlarını (dark web kaynakları dahil) analiz ederek potansiyel tehditleri tanıyabilir ve uyarı verebilir.

3. YZ Tabanlı Güvenlik Araçlarına Örnekler​

• DeepExploit: Otomatik istismar (exploit) araçlarını makine öğrenmesi ile birleştirerek sistemleri zafiyetlerine göre hedef alır.
• Snort + ML Eklentileri: Saldırı tespit sistemi olan Snort, ML algoritmaları ile desteklenerek daha gelişmiş koruma sağlar.
• OpenAI Codex / GPT: Güvenlik odaklı kod incelemelerinde, potansiyel açıkları tespit edebilmek için kullanılabilir.

4. Avantajlar​

• Gerçek Zamanlı Tehdit Tespiti: Anlık tespit ve müdahale imkanı.
• Gelişmiş Öngörü Kabiliyeti: Olası tehditlerin önceden tahmin edilmesi.
• Sürekli Öğrenme ve Adaptasyon: Sistemlerin zamanla daha etkili hale gelmesi.
• Otomasyon ile Zaman ve Maliyet Tasarrufu: İnsan müdahalesini azaltarak süreçleri hızlandırma.

5. Karşılaşılan Zorluklar ve Riskler​

• Yanlış Pozitif/Negatif Tespitler: ML modellerinin henüz yüzde yüz doğrulukla çalışmaması.
• Veri Kalitesi: Eğitim verilerinin güncel ve çeşitli olması gerekliliği.
• Model Zehirleme Saldırıları (Model Poisoning): Kötü niyetli veri ile modeli yanıltma riski.
• Yorumlanabilirlik Sorunu: Bazı modellerin karar verme sürecinin "kara kutu" gibi olması.

6. Gelecekteki Gelişmeler​

Yapay zeka, gelecekte hem savunma hem saldırı araçlarında daha da etkili olacaktır. Siber güvenlik sistemlerinde sürekli öğrenen, kendi kendine karar verebilen yapılar yaygınlaşacak; bu da hem riskleri hem de korunma yöntemlerini dönüştürecektir.