Saat 2:17'de, bir güvenlik uyarısı sohbetinizi aydınlatır. Ardından bir tane daha; sabaha kadar yüzlerce uyarı gelir. Bazıları önemli olsa da çoğu önemsizdir.
Bu, çoğu siber güvenlik startup'ının gerçekliğidir. Küçük bir takım, sınırlı zaman ve günümüzün saldırılarına uygun olmayan araçlarla kurumsal düzeydeki tehditlere karşı savunma yapmanız beklenir.
Bu kılavuz, startup'ınızın tehdit modeline, takım boyutuna ve büyüme eğrisine uygun bir AI siber güvenlik yığını seçmenize yardımcı olur. Veri boru hatları ve ML çerçeveleri gibi temel bileşenler, açık kaynaklı platformlarla ticari platformları değerlendirme ve yaygın tuzaklardan kaçınma yöntemleri hakkında bilgi edineceksiniz.
Ayrıca, dünyanın ilk Converged AI Çalışma Alanı olan ClickUp'ın neden yığınınızda mutlaka bulunması gereken bir araç olduğunu da inceleyeceğiz! 🌟
AI Siber Güvenlik Yığını Nedir?
AI siber güvenlik yığını, makine öğrenimi destekli tehdit algılama, yanıt ve önlemeyi mümkün kılan araçlar, çerçeveler ve altyapının katmanlı bir kombinasyonudur.
Bunu, güvenlik araçlarınızın öğrenmesini ve uyum sağlamasını sağlayan, veri toplama aşamasından eyleme geçme aşamasına kadar eksiksiz bir sistem olarak düşünün. Genellikle güvenlik telemetri, tehdit modellerine göre eğitilmiş makine öğrenimi (ML) modelleri, dağıtım altyapısı ve izleme sistemleri için veri boru hatlarını içerir.
AI'yı eski güvenlik araçlarına eklemek ile AI tabanlı çözümlerle sıfırdan oluşturmak arasındaki farkı anlamak çok önemlidir. AI tabanlı araçlar, temel olarak makine öğrenimini kullanırken, AI ile geliştirilmiş eski sistemler, eski, kural tabanlı mimarilere sadece ML özellikleri ekler.
Startup'ınız için doğru yığın, büyük ölçüde belirli tehdit modelinize, takımınızın uzmanlığına ve büyüme planlarınıza bağlı olacaktır.
🧠 İlginç Bilgi: 1971 yılında BNN Technologies'de Bob Thomas tarafından oluşturulan "Creeper" programı, deneysel bir kendini kopyalayan program olarak tasarlanmış, ilk bilgisayar virüsü veya solucanı olarak kabul edilmektedir. DEC PDP-10 bilgisayarlar arasında hareket ederek "Ben Creeper'ım, yakalayabilirsen yakala!" mesajını görüntülemekteydi.
Siber Güvenlik Startuplarının Teknoloji Yığınlarında AI'ya Neden İhtiyaç Duydukları
Bir güvenlik startup'ı olarak, çok az kaynakla kurumsal düzeyde tehditlerle karşı karşıyasınız ve takımınız muhtemelen geleneksel araçlardan gelen uyarılarla boğuluyor. Kural tabanlı güvenlik araçları, modern saldırıların hızına ayak uyduramıyor ve yalın takımların sürdüremeyeceği sürekli manuel ayarlamalar gerektiriyor.
AI destekli sistemler, rutin işleri otomasyonla otomatikleştirerek küçük takımların kurumsal düzeyde siber güvenlik risk yönetimini ele almasına yardımcı olur.
Teknoloji yığınınızda yapay zekaya ihtiyaç duymanızın nedenleri şunlardır:
Daha hızlı tehdit algılama ve yanıt verme
AI modelleri, aşağıdakileri sunarak bir saldırı ile yanıtınız arasındaki süreyi önemli ölçüde kısaltır:
- Büyük ölçekli örüntü tanıma: AI, ağınızdan ve uç noktalarınızdan gelen milyonlarca etkinliği işleyerek, günlük faaliyetlerin gürültüsü içinde gizlenmiş gerçek tehditleri ortaya çıkarır.
- Otomasyonlu triyaj: AI modelleri her uyarıyı eşit şekilde ele almak yerine, önem derecesine göre önceliklendirir, böylece analistleriniz en önemli konulara hemen odaklanabilir.
- Sürekli öğrenme: En iyi sistemler, yeni ve gelişen saldırı modellerine maruz kaldıkça zamanla algılama doğruluğunu artırır ve savunmanızı her geçen gün daha akıllı hale getirir.
⚙️ Bonus: Siber Güvenlik Riski Kayıt Şablonu
Küçük takımlar için manuel iş yükünün azaltılması
Çoğu yeni kurulan şirket, tam donanımlı bir Güvenlik Operasyon Merkezi (SOC) kurmayı karşılayamaz. AI, analistleri yoran tekrarlayan ve zaman alan görevleri üstlenerek bu açığı kapatmaya yardımcı olur. Buna rutin günlük analizi, ilk uyarı araştırması ve hatta proaktif tehdit avcılığı da dahildir.
AI, takımınız uyarılarla boğulduğunda ortaya çıkan güvenlik yorgunluğuyla doğrudan mücadele eder. AI'yı, yanlış pozitifleri insanlara ulaşmadan önce filtrelemek için kullanarak, takımınızın değerli dikkatinin gerçek tehditlere odaklanmasını sağlarsınız.
Büyüdükçe ölçeklenebilir koruma
Güvenlik ihtiyaçlarınız, her yeni müşteri veya ürün grubu için yeni bir analist işe almadan, işinizle birlikte büyümelidir. AI destekli sistemler, daha fazla kullanıcı ve daha fazla veri, bulut hizmetleri anlamına geldiği için genişleyen saldırı yüzeyini yönetmek üzere tasarlanmıştır. Bu, geleneksel güvenlik modelini tersine çevirerek savunmanızı verimli bir şekilde ölçeklendirmenizi sağlar.
📮 ClickUp Insight: Kullanıcıların %34'ü AI sistemlerine tam güvenle çalışırken, biraz daha büyük bir grup (%38) "güven ama doğrula" yaklaşımını sürdürüyor. İş ortamınıza aşina olmayan bağımsız bir araç, genellikle yanlış veya tatmin edici olmayan yanıtlar üretme riski daha yüksektir.
Bu nedenle, çalışma alanınızda proje yönetimi, bilgi yönetimi ve işbirliğini birbirine bağlayan ve üçüncü taraf araçları entegre eden yapay zeka ClickUp Brain'i geliştirdik. Seequent'teki müşterilerimiz gibi, geçiş vergisi ödemeden bağlamsal yanıtlar alın ve iş verimliliğinde 2-3 kat artış yaşayın.
AI Siber Güvenlik Yığınının Temel Bileşenleri
AI yığınının temel bileşenleri hakkında net bir fikir sahibi olmadan, temiz veriler veya bunları kullanma yöntemi gibi kritik bir parçayı kaçırdığınız için, güçlü ama kullanışsız bir araç satın alma riskine girersiniz.
İşte eksiksiz bir yığın oluşturmak için birlikte çalışan dört temel katman. 🛠️
1. Veri yönetimi ve alım katmanı
Bu, tüm AI güvenlik operasyonunuzun temelidir. Bu, makine öğrenimi modelleri tarafından kullanılabilmesi için kuruluşunuzun genelinden tüm güvenlik verilerini veya telemetriyi toplama, temizleme ve düzenleme yöntemidir. Verileriniz dağınık veya eksikse, AI'nızın tahminleri güvenilir olmayacaktır:
- Veri kaynakları: Uç nokta algılama ve yanıt (EDR) günlüklerinden ağ akış verilerine, bulut yapılandırma günlüklerinden kimlik sağlayıcı etkinliklerine kadar her şeyi birleştirin.
- Normalleştirme: Tüm farklı araçlarınızdan gelen verileri tek ve tutarlı bir biçimde standartlaştırın, böylece AI bu verileri anlayabilir.
- Depolama mimarisi: Büyük miktarda bilgiyi depolayabilen ve aynı zamanda hem gerçek zamanlı analiz hem de geçmişe yönelik aramalara olanak tanıyan bir veri yönetim sistemi (genellikle veri gölü) seçin.
- Saklama politikaları: Model eğitimi için tarihsel bağlam ihtiyacını artan depolama maliyetleriyle dengeleyerek verilerin ne kadar süreyle saklanacağına karar verin.
🚀 ClickUp Avantajı: ClickUp Docs'taki belgelerle, verilerinizin yığınınızda nasıl toplandığı, normalleştirildiği ve saklandığına karar verin.
Örneğin, girişiminiz EDR araçlarından, bulut günlüklerinden ve kimlik sağlayıcılarından telemetri verileri alır. Merkezi bir ClickUp belge, hangi veri kaynaklarının alındığını, alanların nasıl normalleştirildiğini, şema modellerinin ne beklediğini ve her veri türünün ne kadar süreyle saklanacağını tam olarak tanımlar. Boru hatları değiştiğinde, bu güncellemeler hemen yansıtılır ve sorumlu mühendislere bağlanır.
2. Makine öğrenimi çerçeveleri ve modelleri
Bu, gerçek tehdit algılamasının gerçekleştiği yığının "beyni"dir. Burada, aşağıdakiler arasında seçim yapacaksınız:
- Satıcıdan önceden oluşturulmuş modeller: Daha hızlı dağıtılır, ancak daha az özel özelleştirme sunar.
- Özel olarak eğitilmiş modeller: Ortamınıza mükemmel şekilde uyarlanmış, ancak önemli ölçüde makine öğrenimi uzmanlığı gerektirir.
Yaygın model türleri arasında denetimli öğrenme (bilinen tehditlerin etiketlenmiş örnekleri üzerinde eğitilmiş) ve denetimsiz öğrenme (anormallik tespiti ve daha önce hiç görmediğiniz tehditleri bulmak için mükemmeldir) bulunur.
⚙️ Bonus: Denetimli ve denetimsiz makine öğreniminin nüanslarını anlayarak daha iyi seçeneği belirleyin.
3. Dağıtım ve entegrasyonlar
Bu katman, modellerinizi işlerini yapabilecekleri bir üretim ortamına taşımakla ilgilidir. Startup'lar için anahtar, yönetmek için özel bir MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları) takımı gerektirmeyen bir yaklaşım bulmaktır. Arayın:
- API uyumluluğu: AI araçlarınız, Güvenlik Bilgisi ve Etkinlik Yönetimi (SIEM) veya Güvenlik Orkestrasyonu, Otomasyon ve Yanıt (SOAR) platformu gibi mevcut güvenlik sistemlerinizle iletişim kurabilmelidir.
- Gecikme gereksinimleri: Gerçek zamanlı tehdit algılama için modellerinizin milisaniyeler içinde karar vermesi gerekir.
- Güncellenen mekanizmalar: Yeni ve geliştirilmiş model sürümlerini kesintiye neden olmadan üretime geçirmek için sorunsuz bir sürece ihtiyacınız var.
4. İzleme ve gözlemlenebilirlik araçları
Bu katman, saldırı modellerinin değişmesiyle modelin doğruluğunun zamanla bozulduğu sapma gibi sorunları tespit etmek için model performansını izler. Ayrıca, sürekli iyileştirme için önemli geri bildirim döngüsü sağlar ve analistlerin uyarılar üzerine harekete geçerek modelleri yeniden eğitip iyileştirmelerine olanak tanır. Güçlü gözlemlenebilirlik, AI savunmalarınızın nasıl çalıştığına dair tam görünürlük sağlar.
🔍 Biliyor muydunuz? Kamuoyuna açıklanan ilk AI tarafından koordine edilen siber saldırılardan birinde, jailbreak yapılmış bir AI ajanı, düzinelerce kuruluşu etkileyen çok aşamalı bir saldırıda karmaşık eylemleri otonom olarak yürütmek için kullanıldı.
Siber Güvenlik Startupları için En İyi AI Çerçeveleri ve Araçları
Pazar AI araçlarıyla dolup taştığı için nereden başlayacağınızı bilmek zor olabilir. İhtiyacınız olmayan bir kurumsal platforma gereğinden fazla para harcayabilir veya asla hayata geçirilemeyecek bir DIY projesine aylarca zaman harcayabilirsiniz.
Bu alan, bütçenize, takımınıza ve hedeflerinize göre odaklanmanızı kolaylaştırmak için üç ana kategoriye ayrılmıştır. 💁
Bütçeye duyarlı takımlar için açık kaynak seçenekleri
Açık kaynak kullanmak, en düşük başlangıç maliyetiyle maksimum kontrol ve esneklik sağlar, ancak bunun bir bedeli vardır. Kurulum, bakım ve sorun giderme işlemlerinden siz sorumlu olacaksınız ve bu da önemli ölçüde şirket içi uzmanlık gerektirir. Çalışacağınız alanlar:
- TensorFlow/PyTorch: Bunlar, sıfırdan özel ML modelleri oluşturmak için kullanılan çerçevelerdir ve benzersiz bir esneklik sunar, ancak öğrenme eğrisi oldukça diktir.
- YARA + ML uzantıları: Kural tabanlı kötü amaçlı yazılım tespiti için güçlü bir araçtır ve ML ile genişletilerek daha sofistike sınıflandırıcılar oluşturulabilir.
- Zeek (eski adıyla Bro): Makine öğrenimi tabanlı trafik analizi için olanlar da dahil olmak üzere zengin bir eklenti ekosistemine sahip, popüler bir ağ analizi çerçevesidir.
- OpenSearch Security Analytics: Ticari SIEM'lere açık kaynaklı bir alternatif olan bu ürün, anomali tespiti ve makine öğrenimi tabanlı güvenlik analizi için yerleşik özelliklerle birlikte gelir.
🧠 İlginç Bilgi: Sızma testi 1970'lerin başında tanımlanmıştır. Güvenlik açıklarını bulmak için saldırıları simüle etme uygulaması, James P. Anderson tarafından 1972 yılında yayınlanan bir raporda resmileştirilmiştir.
Hızlı dağıtım için bulut tabanlı platformlar
Hızlı hareket etmek ve altyapı yönetiminden kaçınmak isteyen yeni kurulan şirketler için bulut tabanlı platformlar mükemmel bir seçimdir. Bu hizmetler, temel donanım ve MLOps işlemlerini üstlenerek takımınızın model oluşturma ve dağıtma işlerine odaklanmasını sağlar.
Başlıca sağlayıcılar arasında AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure bulunur ve hepsi SageMaker, Vertex AI ve Azure ML gibi güçlü yönetilen ML platformları sunar.
Ayrıca, AI destekli algılamaya en hızlı yolu sunan AWS GuardDuty ve Google Chronicle gibi güvenliğe özel AI hizmetleri de sağlarlar. Dikkat edilmesi gereken başlıca hususlar, tedarikçiye bağımlılık ve beklenmedik şekilde ölçeklenebilen kullanım tabanlı fiyatlandırmadır.
🔍 Biliyor muydunuz? 2010 yılında Stuxnet solucanı, İran'ın nükleer programını bozmak için dört sıfır gün güvenlik açığını kullandı ve bu, hükümetlerin ve şirketlerin bilinmeyen kusurları nasıl aradığını ve stokladığını önemli ölçüde etkiledi.
Özel siber güvenlik AI çözümleri
En hızlı değer elde etmek istiyorsanız, amaca yönelik ticari platformlar en doğru seçimdir. Bu araçlar, güvenlik kullanım senaryoları için özel olarak tasarlanmıştır ve önceden eğitilmiş modeller ve geliştirilmiş ş Akışları ile birlikte gelir, ancak DIY yaklaşımına göre daha az özelleştirme imkanı sunar.
| Kategori | Ne Yapılacak? | Önemli Oyuncular |
| EDR | Uç Nokta Algılama ve Yanıt | CrowdStrike, SentinelOne ve VMware Carbon Black |
| NDR | Ağ Algılama ve Yanıtlama | Darktrace, Vectra AI ve ExtraHop |
| SOAR | Güvenlik Koordinasyonu, Otomasyon ve Yanıt | Splunk SOAR, Palo Alto XSOAR ve Swimlane |
Startup'ların Karşılaştığı Yaygın AI Güvenlik Zorlukları
Yeni bir AI aracına yatırım yaptınız, ancak beklediğiniz sonuçları alamıyorsunuz. Artık sorunları çözmek yerine, uyarı yorgunluğu ve entegrasyonlar konusunda sorunlar gibi yeni sorunlarla karşı karşıyasınız.
Bu yaygın tuzakları önceden bilmek, bunlara karşı plan yapmanıza ve maliyetli hatalardan kaçınmanıza yardımcı olur. 👀
- Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Modeller, eğitildikleri veriler kadar iyidir ve birçok yeni kurulan şirket, doğru özel modeller oluşturmak için gereken temiz, etiketlenmiş verilere sahip değildir.
- Yanlış pozitif yorgunluğu: Kötü ayarlanmış bir AI sistemi, geleneksel bir sistemden daha fazla gürültü üretebilir, takımınızı alakasız uyarılarla boğabilir ve tüm amacını boşa çıkarabilir.
- Beceri eksiklikleri: ML sistemlerini oluşturma, dağıtma ve bakımını yapma konusunda uzmanlık, derin güvenlik bilgisi gibi pahalı ve bulunması zor bir beceridir.
- Entegrasyon karmaşıklığı: Yeni AI aracınızın mevcut güvenlik altyapınızla sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamak, genellikle tahmin edilenden çok daha fazla zaman ve çaba gerektirir.
- Model bakımı: AI, "ayar ve unut" türünde bir çözüm değildir; modeller zamanla bozulur ve etkinliğini korumak için sürekli izleme, ayarlama ve yeniden eğitim gerektirir.
- Araç yayılması : Her yeni AI aracı, güvenlik operasyonlarınıza başka bir silo ekleyerek görünürlüğü parçalayabilir ve büyük resmi görmeyi zorlaştırabilir.
Bu zorluklar, en gelişmiş AI sistemlerini bile yönlendirmek, yorumlamak ve yönetmek için yetenekli insan denetiminin neden hala gerekli olduğunu ortaya koymaktadır.
🔍 Biliyor muydunuz? Şu anda kurumsal işletmelerin yarısından fazlası geleneksel güvenlik araçlarına göre AI güvenliğine öncelik veriyor, ancak çoğu araçların yaygınlaşmasıyla mücadele ediyor. Kuruluşlar ortalama 85 SaaS uygulaması ve veri keşfi, izleme veya sınıflandırma için beşten fazla ayrı araç kullanıyor, bu da güvenliğin yönetilmesini ve entegrasyonlarını zorlaştırıyor.
Siber Güvenlik Girişiminiz İçin Doğru AI Yığını Nasıl Seçilir?
Bileşenleri ve araçları anlıyorsunuz, ancak nihai kararı nasıl vereceksiniz? Startup'ınızın benzersiz bağlamı yerine gösterişli bir demo temelinde seçim yapmak, tehdit modelinize uymayan veya işinizle ölçeklenemeyen bir yığına yol açabilir.
Sistematik, bağlam farkında bir seçim yapmak için bu beş adımlı çerçeveyi kullanın. 👇
1. Özel güvenlik ihtiyaçlarınızla uyumlu hale getirin
Araçlarla başlamak yerine, tehditlerle başlayın. Finansal verileri işleyen bir B2B SaaS startup şirketinin güvenlik öncelikleri, bir mobil oyun şirketininkinden çok farklıdır. Öncelikle spesifik risklerinizi belirlemek, gerçek sorunlarınızı çözen bir AI'ya yatırım yapmanızı sağlar.
Kendinize şu soruyu sorun:
- Başlıca tehdit vektörünüz nedir? Ağ saldırıları, içeriden gelen tehditler, kötü amaçlı yazılımlar veya veri sızıntısı konusunda daha çok endişeli misiniz?
- Hangi uyumluluk gereksinimleri geçerlidir? SOC 2, HIPAA veya PCI-DSS gibi düzenlemeler, araç seçimlerinizi büyük ölçüde etkileyecektir.
- Mevcut algılama açığınız nedir? Mevcut güvenlik önlemlerinizin en zayıf olduğu noktaları belirleyin ve AI yatırımınızı öncelikle bu noktalara odaklayın.
🔍 Biliyor muydunuz? Kurumsal CISO'lar ortalama 75 güvenlik aracını aynı anda kullanıyor ve neredeyse yarısı, yığınlarının sadece geçen yıl büyüdüğünü söylüyor. Ancak daha fazla araç, daha az sorun anlamına gelmiyor. Üçte ikisi, son 24 ayda hala bir güvenlik ihlali yaşadı, bu da karmaşık, şişirilmiş yığınların güvenliği daha güçlü değil, daha zor hale getirebileceğini gösteriyor.
2. Mevcut araçlarla entegrasyonları değerlendirin
Startup'ınız zaten bulut altyapısına, güvenlik araçlarına ve yerleşik ş akışlarına sahiptir. Halihazırda kullandığınız araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olmayan bir AI aracı, operasyonel sürtüşmelere ve iş yükünün artmasına neden olacaktır. Güçlü API'lere, önceden oluşturulmuş entegrasyonlara ve esnek veri biçimleri desteğine sahip araçlara öncelik verin.
🚀 ClickUp Avantajı: ClickUp Entegrasyonları ile bulut altyapınızı, güvenlik araçlarınızı ve işbirliği platformlarınızı tek bir operasyonel katmana bağlayın. Uyarıları, güncellemeleri ve eylemleri çalışma alanınıza çekerek dağınıklığı azaltır ve mevcut ş akışlarını korur.
3. Ölçeklenebilirlik ve gelecekteki büyümeyi göz önünde bulundurun
Sadece bugünü değil, 18 ay sonrasını da düşünün. On kişilik bir takım için mükemmel çalışan bir çözüm, 100 kişilik bir şirketin veri yükü altında çökebilir.
Hem teknik ölçeklenebilirliği (10 kat daha fazla veriyi işleyebilir mi?) hem de ticari ölçeklenebilirliği (kullanımınız arttıkça fiyatlandırma modeli uygun kalacak mı?) değerlendirin.
🧠 İlginç Bilgi: " Bilgisayar virüsü " terimi, 1983 yılında Fred Cohen tarafından kendi kendini kopyalayan kodlarla deneyler yaparken icat edildi.
4. Maliyet ile yetenekler arasında denge kurun
Bir aracın etiket fiyatı, denklemin sadece bir parçasıdır. Gerçek toplam sahiplik maliyetini (TCO) anlamak için şunları dikkate almanız gerekir:
- Uygulama süresi
- Çalışan eğitimi
- Sürekli bakım
- Takımın dikkatinin fırsat maliyeti
Bazen, "en ucuz" açık kaynak seçeneği, onu çalışır durumda tutmak için gereken mühendislik saatlerini hesaba kattığınızda en pahalı seçenek haline gelir.
5. Satıcı desteğini ve topluluğu değerlendirin
Yalın bir startup olduğunuzda, takılıp kalmayı göze alamazsınız. Satıcının belgelerinin kalitesi, destek ekibinin yanıt verme hızı ve kullanıcı topluluğunun canlılığı kritik faktörlerdir.
Açık kaynak araçlar için, güçlü bir topluluk, bir sağlayıcının destek ekibi kadar değerli olabilir ve sorunla karşılaştığınızda size can simidi olabilir.
AI Güvenlik Yığınınızı Zaman İçinde Optimize Etme
AI yığınınızı kurdunuz, ancak işiniz henüz bitmedi. Modelleriniz eskimeye başlayabilir, performansınız düşebilir ve pahalı yığınınız her geçen gün daha az etkili hale gelebilir.
Bunu önlemek için, AI güvenlik yığınınızı sürekli bakım ve iyileştirme gerektiren canlı bir ürün gibi ele alın:
- Temel metrikleri belirleyin: Dağıtımdan önce, yanlış pozitif oranı, ortalama tespit süresi (MTTD) ve analist iş yükü gibi anahtar metrikleri izleyin. Bu, AI'nın etkisini ölçmek için size net bir "öncesi ve sonrası" tablosu sunar.
- Geri bildirim döngüleri oluşturun: İnsan analistlerin uyarılar hakkında verdikleri kararlar çok değerli verilerdir. Bu bilgileri modellerinize geri besleyerek, modellerin hatalarından ders almasına ve daha akıllı hale gelmesine yardımcı olun.
- Düzenli incelemeler planlayın: En az üç ayda bir, modellerinizin performansını temel metriklerinizle karşılaştırarak değerlendirin ve tehdit ortamının nasıl değiştiğini değerlendirin.
- Model güncellemeleri için plan yapın: Güvenlik operasyonlarınızı kesintiye uğratmadan, geliştirilmiş modelleri test etmek ve üretim ortamınıza uygulamak için net ve tekrarlanabilir bir süreç oluşturun.
- Mümkün olduğunda birleştirin: Yığınınız olgunlaştıkça, birden fazla kullanım senaryosunu kapsayabilen platformları seçerek araçları birleştirme fırsatlarını arayın, mimarinizi basitleştirin ve maliyetleri azaltın.
🧠 İlginç Bilgi: "Hackleme"nin en eski formlarından biri, 1960'larda saldırganların ses frekanslarını kullanarak telefon sistemini istismar ettikleri telefon korsanlığıydı.
AI Siber Güvenlik Yığınlarında Gelecekteki Trendler
Büyük bir yatırım yapmak üzeresiniz ve iki yıl sonra eskimiş olacak bir araç seçmek istemiyorsunuz. Yeni trendleri takip etmek, geleceğe dönük kararlar almanıza ve rakiplerinizin bir adım önünde olmanıza yardımcı olabilir:
- Güvenlik analizi için LLM'ler: Büyük Dil Modelleri SOC'ye girerek, analistlerin "Bu kullanıcının dizüstü bilgisayarından son 24 saat içinde gelen tüm olağandışı giden trafiği göster" gibi sorular sormasına olanak tanıyan doğal dil arayüzleri sunuyor.
- AI ajanları : AI sistemleri, tehditleri tespit etmek için gelişirken, aynı zamanda bunları otomatik olarak kontrol altına almak için önlemler de alıyor. Örneğin, güvenliği ihlal edilmiş bir makineyi ağdan izole ediyor.
- Birleşik çözümler: Sektör, düzinelerce niş nokta çözümünden, entegrasyon yükünü azaltan birleşik platformlara doğru kaymaktadır.
- AI destekli saldırı simülasyonu: Startup'lar gerçek saldırıları beklemek yerine, AI'yı kullanarak kendi savunma sistemlerini sürekli ve otomatik olarak test etmeye, saldırganlar bunları kullanmadan önce zayıf noktaları bulup düzeltmeye başlıyorlar.
ClickUp, siber güvenlik girişimlerinin AI yığınlarını yönetmelerine nasıl yardımcı olur?
Siber güvenlik girişimleri AI'yı benimsedikçe, yığınları hızla büyür ve daha da hızlı parçalanır. Algılama araçları, bulut platformları, MLOps ş Akışları, belgeler ve işbirliği sistemleri genellikle ayrı silolarda bulunur ve takımları bağlam değiştirmeye zorlar.
ClickUp, AI güvenlik yığınınızda bağlayıcı bir rol oynar. Başka bir nokta çözümü eklemek yerine, zeka, ş akışları ve yürütmeyi tek bir bağlam farkında Çalışma Alanı'nda merkezileştirir.
Nasıl yapıldığını keşfedelim! 👇
ClickUp Brain ile güvenlik bağlamını anında eyleme dönüştürün.
ClickUp Brain, çalışma alanınızda yer alan ve projelerinizi, görevlerinizi, belgelerinizi ve ş akışlarınızı gerçek zamanlı olarak anlayan bağlamsal yapay zeka görevi görür. Silo halinde, bağlam dışı yapay zeka yanıtları yerine, soruları yanıtlar, olay araştırmalarını özetler ve güvenlik günlüklerine dayalı olarak ClickUp Görevleri oluşturur ve günceller.
Bir güvenlik uyarısının, günlükler, sohbet tartışmaları, düzeltme görevleri ve olay sonrası incelemeyi içeren birkaç gün süren bir soruşturmayı tetikleyici olduğunu varsayalım.
ClickUp Brain'den doğrudan bağlantılı Görevler, yorumlar ve Belgeler kullanarak olayı özetlemesini isteyebilir ve ardından otomatik olarak takip eylemleri ve liderlik aşamaları oluşturabilirsiniz. Bu, çoğu güvenlik aracının yetersiz kaldığı AI analizi ve yürütme arasındaki boşluğu kapatır.
📌 Örnek komutlar:
- Bağlantılı tüm görevleri, yorumları ve Belgeleri kullanarak bu olayı özetleyin
- Bu hafta yüksek önem derecesine sahip olaylar için hala açık olan düzeltme görevleri nelerdir?
- Bu olaya dayalı bir post-mortem özeti oluşturun ve sorumluları atayın
- Geçen ay analistlerin en çok zamanını hangi uyarılar aldı?
- Bu soruşturma sırasında hangi kararlar alındı ve bu kararları kimler aldı?
En iyisi de, tüm bunları ClickUp Brain ile anında arayabilirsiniz. AI asistanımız, sorularınızı yanıtlayabilir ve tüm Çalışma Alanınızda bilgi bulabilir.
Instant Teams Operasyon Programı Müdürü Kara Smith, MBA, PMP®'nin ClickUp kullanımı hakkında söyledikleri şunlar:
Tüm takımlar otomasyondan yararlanabilir ve ClickUp, karşılaştığım her senaryoda bunu sağladı. Ancak ClickUp'ın en büyük artısı, süreçleri ve araçları tek bir çalışma alanına sadeleştirmesidir... Biz, yüksek büyüme oranına sahip bir startup'ın süper hızlı temposuna ayak uydurmamızı sağlayan platformlarla en iyi şekilde çalışan yenilikçi bir şirketiz ve ClickUp bu amaca en iyi şekilde hizmet etti.
Tüm takımlar otomasyondan yararlanabilir ve ClickUp, karşılaştığım her senaryoda bunu sağladı. Ancak ClickUp'ın en büyük artısı, süreçleri ve araçları tek bir çalışma alanına sadeleştirmesidir... Biz, yüksek büyüme oranına sahip bir startup'ın süper hızlı temposuna ayak uydurmamızı sağlayan platformlarla en iyi şekilde çalışan yenilikçi bir şirketiz ve ClickUp bu amaca en iyi şekilde hizmet etti.
ClickUp Brain MAX ile güvenlik yığınınızda istihbaratı birleştirin.
ClickUp Brain MAX ile AI'nın yayılmasını sonlandırın ve tüm zekanızı tek bir yerde toplayın. Bu, tüm araç zincirinizi anlayan merkezi bir masaüstü uygulamadır. Bu sayede, anlamlı içgörüler elde etmek için bir düzine AI aracını bir arada kullanmak zorunda kalmazsınız.
Şunları elde edersiniz:
- Birleşik arama ve bilgi: Tek bir AI arayüzünden ClickUp ve bağlı uygulamalarda arama yapın.
- Sesle etkinleştirilen iş: Doğal sesli komutları kullanarak ClickUp Talk-to-Text ile görevleri, belgeleri veya komutları hızlı bir şekilde taslak haline getirin.
- Araç parçalanmasının azaltılması: ChatGPT, Gemini ve Claude gibi birden fazla AI modeline tek bir bağlam farkında hub'dan erişin.
İhtiyacınız olan tüm AI araçlarına erişin:
ClickUp Super Agents ile güvenlik operasyonlarını otomasyonla otomatikleştirin.
ClickUp Super Agents ile normalde güvenlik ekiplerini zorlayan uçtan uca görevleri ve ş akışlarını delege edin. Bunlar, çalışma alanınıza entegre edilmiş, iş öğelerinizin tam hafızasına ve bağlamsal anlayışına sahip AI takım arkadaşlarıdır.
Sadece komutlara yanıt vermek yerine, Çalışma Alanı verilerini ve bağlı uygulamaları kullanarak çok adımlı ş akışlarını planlar, yürütür ve izlerler.
📌 Örnek komut: Siz, olaylara müdahaleyi koordine etmek, AI güvenlik yığını genelinde görünürlüğü sağlamak ve güvenlik takımının manuel iş yükünü azaltmakla sorumlu bir Güvenlik Operasyonları Süper Ajanısınız. Hedefiniz, güvenlik uyarılarının, soruşturmaların ve takip eylemlerinin tutarlı bir şekilde izlenmesini, belgelenmesini ve üst düzeye taşınmasını sağlamaktır.
Kendi Süper Ajanınızı oluşturun:
(AI) Stack Up On ClickUp
Siber güvenlik girişimleri, çok fazla akıllı aracın çok fazla yerde bulunması ve hiçbirinin sahibi olmaması nedeniyle zorluklar yaşıyor. "Doğru" AI yığını, AI çıktılarının gerçek kararlar, gerçek ş Akışları ve gerçek hesap verebilirliğe dönüştüğü bir sistem oluşturmakla ilgilidir.
İşte burada ClickUp sessizce ağır işi üstlenir. AI girişimlerini yönetmek, kararları belgelemek, sahipliği izlemek, takipleri otomasyonla otomatikleştirmek ve AI araçlarınızın ürettiklerini operasyonel hale getirmek için tek bir Çalışma Alanı sunar.
ClickUp Brain, Brain MAX ve Super Agents'ın takımınızın halihazırda çalıştığı sisteme entegre edilmesiyle, AI artık ayrı bir sekme olmaktan çıkıp işlerin nasıl yapıldığının bir parçası haline geliyor.
Bugün ClickUp'a ücretsiz kaydolun! ✅
Sık Sorulan Sorular
AI tabanlı siber güvenlik aracı ile AI ile geliştirilmiş eski sistem arasındaki fark nedir?
AI tabanlı araçlar, makine öğrenimini temel alarak oluşturulurken, AI ile geliştirilmiş eski sistemler, eski, kural tabanlı mimarilere ML özellikleri ekler. Pratik fark, genellikle AI'nın aracın ş Akışına entegrasyonunun esnekliği, doğruluğu ve sorunsuzluğunda ortaya çıkar.
Siber güvenlik girişimleri, uzak takımlar arasında AI güvenlik araçlarının uygulanmasını nasıl koordine eder?
Uzaktan çalışan güvenlik takımları, merkezi dokümantasyon, net görev sahipliği ve farklı zaman dilimlerinde çalışan iletişim sayesinde başarılı olur. Birleştirilmiş Çalışma Alanı, uygulama planlarını, tedarikçi notlarını ve teknik özellikleri herkesin erişebileceği tek bir yerde tutar.
AI, bir startup'ta insan güvenlik analistlerinin yerini tamamen alabilir mi?
Hayır, hedef ikame etmek değil, güçlendirmektir. AI, büyük ölçekli veri işleme konusunda inanılmaz derecede güçlüdür, ancak insan analistler kritik bağlamlar sağlar, incelikli kararlar verir ve modellerin daha önce karşılaşmadığı yeni tehditleri araştırır.
Startup'lar ve kurumsal şirketler için AI güvenlik yığını nasıl farklılık gösterir?
Startup'lar daha hızlı dağıtım, daha düşük operasyonel maliyetler ve özel bir makine öğrenimi takımı gerektirmeyen araçlara öncelik verir. Daha fazla kaynağa sahip kurumsal işletmeler, daha fazla özelleştirmeye yatırım yapabilir, daha büyük veri bilimi takımları kurabilir ve karmaşık, çok satıcılı mimarileri yönetebilir.