Hiper otomasyon, insanlar tarafından gerçekleştirilecek görevleri otomatikleştirmek için AI ve ml'ye bağlıdır. Siber güvenlik becerilerinin eksikliği olduğu için otomasyonun önemine çok ihtiyaç duyulan bir odaklanmaya dikkat çekiyor. Siber saldırılar giderek daha kalıcı hale geliyor ve giderek daha da gelişiyor. Siber suçlular, gelişmiş sosyal mühendislik saldırıları gerçekleştirmek için AI'YI kullanmaya bile başlıyor.
Günümüzün dijital dünyasında, hiper otomasyon bir seçenekten hayatta kalma durumuna kaymıştır. İşletmeleri değiştiren yeni bir çalışma şekli haline geldi. Hiper otomasyon, her işletme için siber güvenliği olumlu yönde etkilemeye devam edecek bir düşeştir.
Kuruluşlar genellikle yalıtılmış araçlar olan ve entegre olmayan sayısız teknolojiyi kullanır. Hiper otomasyon, değeri ve markayı geliştirmek için bu “örgütsel borcu” azaltmayı amaçlamaktadır. Siber güvenlik bağlamında, bir yama parçası yalnızca çevreyi riske atmakla kalmaz, aynı zamanda siber savunucunun çevreyi güvence altına alma ve tehditlere makine hızında yanıt verme yeteneğini de etkiler. Şirketlerin %62'si en hassas verilerinin nerede olduğunu bilmiyor, bu da siber tehditlere yol açan bir şey.
Yeni nesil sistemler ve eyleme geçirilebilir sonuçlar için AI güdümlü öngörülebilirlik modellemesine hizmet etmek için geleneksel olmayan sensör telemetrisi, çok sayıda besleme ve tehdit istihbaratı Cyber COP (Cyber Common Operating Picture) üzerinde üst üste bindirilmelidir. Bu, hiper otomasyonun siber güvenliği nasıl önleyebileceği konusunda potansiyel bir gelecek
Gevşek entegre Güvenlik Sistemleri boşlukları başlatır ve hiper otomasyon bunu çok daha büyük ölçekte çözmeye çalışır. İleriye dönük olarak, AI ve ML ile birlikte hiper otomasyonun yeni nesil güvenlik çözümlerinin gereksinimlerini karşılaması mümkündür.
Siber güvenlik çözümleri, potansiyel tehditler hakkında bilgi paylaşılarak büyük ölçüde geliştirilebilir. Örneğin, çoğu siber güvenlik platformu önceden tanımlanmış bir eşik koşuluyla eşleşen olayları tanımlayabilir ve bunlara yanıt verebilir.
Eşik uyarısının bir kullanım durumu, fidye yazılımının yayılmasını önlemektir. Örneğin, belirli bir zaman dilimi içinde X sayıda dosya şifrelenirse, belirli bir işlemi durdurabilen, kullanıcı hesabını devre dışı bırakabilen, Güvenlik Duvarı ayarlarını yapabilen veya etkilenen sunucuyu kapatabilen özel bir komut dosyası uygulanabilir. Bu harika, ama saldırının başlatılmasını engellemiyor. Hiper otomasyon modeli, olaydan önce meydana gelen olayları inceleyerek olayın adli analizini yapmak için kullanılabilir. Toplanan bilgiler aynı sistemi kullanan diğer kuruluşlara sunulabilir ve doğal seçilim süreci ile en yaygın yapıları karşılaştırabilir ve olayın en olası nedenini seçebilir. Şimdi, özel komut dosyası, önceki saldırıdan önce gerçekleşen en olası olaylara dayanarak çalıştırılabilir ve böylece saldırının başlatılmasını potansiyel olarak durdurabilir.
Bununla birlikte, sistemin gerçekten öğrenebilmesi için, nasıl çalıştığını anlamak önemlidir; bu, saldırının sanal alan gibi kontrollü bir ortamda ortaya çıkmasını sağlamak anlamına gelir. Bu, bir fidye yazılımı saldırısını önlemek için hiper otomasyonun nasıl kullanılabileceğinin sadece bir örneğidir; ancak, aynı işlem çok daha geniş bir saldırı vektörü yelpazesini tanımlamak için de kullanılabilir.
Hala AI ve ML'Yİ öğreniyoruz ve bu nedenle hiper otomatik sistemlerin yaygın olarak benimsenmesi için zaman var. Hiper otomasyon kaçınılmaz bir eğilimdir, çünkü yakında ortaya çıkan tehdit senaryosuna ayak uydurmanın ve BT güvenlik uzmanlarının eksikliğini telafi etmenin tek yolu olacaktır.
Comments