2018 Dijital Tehditlere Karşı Hazırlıklı Mı?

2018 Dijital Tehditlere Karşı Hazırlıklı Mı?

SİLAHLANMA YARIŞI

McAfee Labs Tehdit Tahminlerine göre 2018 yılını şekillendirecek temel trendleri paylaştı. Önemli noktalara şöyle bir bakacak olursak, bayrağı ön sırada tutan konu siber güvenlik uzmanları ile siber suçlular arasındaki makine öğrenimi ile yeni inovasyonlar yaratma yarışı.

45646546546 2018 Dijital Tehditlere Karşı Hazırlıklı Mı?

Makine öğrenimi (Machine Learning), siber güvenlik ekipleri ve siber suçlular arasındaki durum kızışıyor. Makine Öğrenimi güvenlik açıklarını, şüpheli durumları, zero-day gibi saldırıları tespit etmek ve kurtarmak için efsanevi boyuttaki verileri işleyebilir ve büyük ölçekli operasyonlar gerçekleştirebilir. Öte yandan Siber suçlular da koruma tekniklerinden öğrenimler elde etmek, tehdit tespit modellerini etkisiz hale getirmek ve güvenlik açıklarına bir yama geliştirilemeden bu açıkları kendi çıkarları için kullanmak gibi hedefler için makine öğreniminden yararlanıyor.

Ortak Kaynak Makine Öğrenimi ise Ne yapmalı?

Bu noktada kurumların insan gücünün stratejik zekasından yararlanarak makine tabanlı kararlar alması ve tehditlere karşı yanıtlarını buna göre planlaması gerekir.

Geçtiğimiz gün Boğaziçi Üniversitesi’nde gerçekleşen Kişisel Veriler ve Siber Güvenlik Zirve’sinin gündemi tam anlamıyla bahsettiğimiz tehditlere yönelik alınacak önlemlerle ilgili oturumlardı. Alanında uzman kişiler katılımcılara siber güvenliğin kurumsal boyutundan tutun da veri güvenliği ve risk analizinin önemine kadar çeşitli noktalardaki trick’lere değindi.

Crypttech, Ürün Müdürü Ömer Özer, kişisel veri ihlalleri ve yapay zeka konusundaki fikirleri şöyle:

”(…) Sıkça sorulan sorulardan biri; Hangi veri kişiseldir? Hadi bir anket yapalım, Ömer Özer ismi kişisel veri midir? Aslında bu sorunun cevabı hem evet hem hayır. Benim bu sahnede olmam kişisel olabilir. Ama beni Google’da aratırsanız bu kişisel veri olmaktan çıkar. Güvenlikte ilk adım, verinin sınıflandırma ihtiyacıdır. Öncelikle bu adımı atarak veri sızıntısının tespiti ve önlenmesi mümkün olur. –Data is Air– mantığı var artık. Çünkü veri her yerde. Bulut’ta, Pc’de, Ağ’da, Saklama alanlarında. Yapay zekayla ilgili her gün yeni bir haber çıkıyor. Alanında uzman kişilerin birçok uzman yetiştirmesi gerekli. Makinelerle başa çıkmamız gerek. 

Peki Makineler Nasıl Öğrenir?

Kendisine verilen bilgileri matematik modellerle işleyerek karar odaklı sonuçlara ulaşmayı hedefleyen yapay sinir ağları 4 bileşenden oluşuyor. Yapay nöronlar, nöronlar arası bağlantılar, bağlantıların sahip olduğu ağırlıklar ve öğrenme algoritması. Yani yapay zekanın öğrenme sürecini veriyi yapay sinir ağına yollamak, sonucu gözlemlemek ve daha ideal sonuca ulaşmak için ağırlıkları yeniden dengelemek şeklinde özetleyebiliriz. Bahsettiğimiz bu yapay sinir ağları güvenliğin yolunu açma konusunda henüz emekleme döneminde ve sınırlı yetenekleri insan beyninin genelleme becerisiyle kıyaslanabilecek durumda değil. Yapıları çok daha basit ve yüzeysel. Yapay sinir ağları daha güvenli bilgi sistemleri altyapılarına ulaşmak için çok büyük bir potansiyele sahip. Yakın gelecekte yapay sinir ağlarının güvenliğe dair pek çok süreci insanüstü bir kabiliyetle ele alması mümkün. Belki de matematiksel olarak modellenmiş bir yapay zekanın gerçek bir beyinle kıyaslanacak noktaya geldiği günler o kadar uzağımızda değil.

45646546546 2018 Dijital Tehditlere Karşı Hazırlıklı Mı?

|Yepyeni içeriklerle aynı mekanda Teknotel blog’da sizleri bekliyor olacağız. Sosyal Medya kanallarımızdan  bizi takip etmeyi ve hizmetlerimizden haberdar olmak için web sitemizi ziyaret etmeyi unutmayın. Aşağıda yer alan içerik yazarı kutumuzda bulunan mail adresinden editörümüze ulaşabilir, Soru, görüş, içerik önerilerinde bulunabilirsiniz. Bizi takip etmeye devam edin…|

Hizmetlerimiz için:
Hemen İletişime Geçin

2018 Dijital Tehditlere Karşı Hazırlıklı Mı? ile Benzer Yazılar

Henüz Yorum Yok

Bir Yorum Yaz

Processing...
Thank you! Your subscription has been confirmed. You'll hear from us soon.
ErrorHere