Yapay zekanın büyük dil modelleri, siber güvenlikte bağlam eksikliğini gidererek tehditleri insan seviyesinde anlayıp yanıt verebiliyor.

Günümüzün siber tehditleri giderek daha karmaşık ve sinsi hale geliyor. Gelişmiş kalıcı tehditler (APT’ler), polimorfik kötü amaçlı yazılımlar ve içeriden gelen saldırılar artık klasik, statik kalıplar üzerinden tespit edilemiyor. Bu tehditler günlükler, uyarılar, kullanıcı etkinlikleri ve e-postalar gibi büyük hacimli yapılandırılmamış veriler arasında ustalıkla gizleniyor.

Klasik savunma yöntemleri — ister imza tabanlı tespit, ister statik kurallar veya ilk nesil yapay zeka modelleri olsun — bilinen tehditlere karşı etkili olsa da günümüzün karmaşık saldırılarına karşı yetersiz kalıyor. Yanlış pozitifler üretme oranları yüksek, yeni ya da karmaşık saldırılar ise genellikle ancak hasar oluştuğunda fark ediliyor.

İşte bu noktada büyük dil modelleri (LLM) devreye giriyor ve siber güvenlik alanında devrim yaratma potansiyeli taşıyor.

Büyük dil modellerinin siber güvenliğe faydası

Başlangıçta doğal dili anlamak ve üretmek üzere geliştirilen GPT-4, Claude, Gemini gibi LLM’ler, günlük verileri bir anlatı gibi çözümleyip uyarıları insan analistlerin yaptığı gibi ilişkilendirip özetleyebiliyor. Böylece “satır aralarını okuma” yeteneği kazandırarak siber güvenlikte yeni bir çağ başlatıyor.

Siber güvenlikte LLM’lerin en önemli altı kullanım alanı

Kullanıcı ve varlık davranış analizi (UEBA)

LLM’ler, kullanıcılar ve cihazlar arasındaki normal davranış kalıplarını belirleyip küçük sapmaları fark ederek içeriden gelen tehditleri veya kimlik bilgisi suiistimallerini tespit edebiliyor. Böylece yanlış pozitifler azalıyor, bilinmeyen tehditler ortaya çıkarılabiliyor.

MITRE ATT&CK teknik haritalaması

Günlükler, olay raporları ve tehdit istihbaratını analiz ederek saldırı tekniklerini otomatik olarak MITRE ATT&CK çerçevesine eşleyebiliyor. Bu, olayların daha hızlı ve doğru sınıflandırılmasını sağlıyor.

Gelişmiş tehdit tespiti ve sıfır gün farkındalığı

Çeşitli veri kaynaklarındaki anlamsal anormallikleri belirleyerek yeni, önceden bilinmeyen saldırıları ortaya çıkarabiliyor. Böylece sıfır gün saldırıları ve çok aşamalı kötü amaçlı yazılım zincirleri erkenden yakalanıyor.

Kimlik avı e-postalarının algılanması ve yanıtlanması

Kimlik avı saldırıları hala en yaygın giriş yöntemlerinden biri. LLM’ler e-postaların dilini, yapısını ve gömülü içeriğini analiz ederek sosyal mühendislik tekniklerini tespit ediyor ve böylece geleneksel filtrelerin kaçırdığı tehditlere karşı koruma sağlıyor.

Uyarı triyajı ve olay raporu özeti

Siber güvenlik operasyon merkezleri (SOC’ler), yoğun uyarı trafiğiyle boğuşuyor. LLM’ler, en kritik olaylara öncelik verip bunları yalın ve anlaşılır bir şekilde özetleyerek analistlerin iş yükünü hafifletiyor.

Tehdit istihbaratının standartlaştırılması

Yapılandırılmamış tehdit istihbaratını (raporlar, beyaz belgeler, beslemeler) işleyip makine tarafından kullanılabilir formatlara dönüştürüyor; bu da hızlı ve etkili analiz imkanı sunuyor.

LLM’lerin doğruluğunu sağlamak: Halüsinasyonlardan nasıl kaçınırız?

Yapay zekanın siber güvenlikte yanlış bilgi üretmesi büyük bir risk. Bu nedenle;

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) yöntemiyle LLM’ler, gerçek zamanlı ve doğrulanmış verilere bağlanarak cevap veriyor.

Yanıtları sınırlandıran ve yapılandıran şablonlar kullanılıyor.

İnsan denetimi her zaman devrede kalıyor, özellikle kritik kararlar için analistler sürece dahil oluyor.

Yapay zekanın önerileri detaylı olarak kaydedilip denetleniyor.

Sürekli geri bildirimle model performansı iyileştiriliyor.

Geleceğe bakış: Agentic AI ve yapay zeka işbirliği

LLM’ler siber güvenlikte başlangıç noktası. Yeni nesil yapay zeka;

Agentic AI adı verilen, plan yapabilen ve harekete geçebilen otonom yapay zeka ajanları ile uyarıları bağımsız araştıracak, raporlar oluşturacak ve müdahale önerileri sunacak.

Model Bağlam Protokolleri (MCP) ile farklı yapay zeka sistemleri arasında bağlam transferi sağlanacak, böylece sistemler uyumlu ve denetlenebilir hale gelecek.

Agent-To-Agent (A2A) mimarileri ile birden çok yapay zeka ajanı birlikte çalışarak daha kapsamlı ve ölçeklenebilir bir siber güvenlik altyapısı oluşturacak.

Bu teknolojiler henüz emekleme aşamasında olsa da, birçok şirket şimdiden uygulamalarını başlattı. Standartlar ve güvenlik önlemleri olgunlaştıkça, ana akım haline gelmeleri bekleniyor.

Güvenlik liderlerine çağrı: Şimdi ne yapılmalı?

CISO, CIO ve CTO’lar için öneriler:

Düşük riskli alanlarda pilot projelerle başlayın (örneğin günlük analizi, UEBA, uyarı triyajı).

Halüsinasyonları önlemek için RAG ve yapılandırılmış istemler kullanın.

İnsan denetimini asla kaldırmayın.

Ölçeklenebilir, modüler yapay zeka mimarileri üzerine yatırım yapın.

MCP ve ajan orkestrasyon çerçevelerini takip ederek gelişmeleri yakından izleyin.

Sonuç olarak, yapay zeka siber güvenlikte sadece tehditleri tespit etmekle kalmıyor; onları anlıyor, açıklıyor ve yakında insan rehberliğinde karşı hamleler yapabiliyor olacak. Büyük dil modelleri, güvenlik altyapılarımızın akıl merkezi olarak savunmalarımızı çok daha etkin hale getirecek. Şimdi sadece teknolojiye değil, aynı zamanda onu güvenli ve güvenilir kılacak mimari ve yönetişime yatırım zamanı.