Temel Yapay Zeka Terimleri & Siber Güvenlik Tehdit Bağlamı
Temel yapay zeka terimleri ve siber güvenlikteki tehdit bağlamı bakımdan açıklamalarını tek bir tabloda elimden geldiğince toplamaya çalıştırm.
İyi okumalar dilerim. :)
| # | Terim (Türkçe / İngilizce) | Basit Tanım | SOC Kullanım Senaryosu | Tehdit Bağlamı |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Yapay Zeka / Artificial Intelligence (AI) | Dil işleme veya karar verme gibi “akıllı” görevler yapan makineler. | Savunma: Günlük binlerce düşük öncelikli alarmın ilk triajını otomatikleştirme. | Saldırganlar AI’yı saldırıları ölçeklendirmek için kullanır (örn. hızlı zafiyet taraması). |
| 2 | Makine Öğrenmesi / Machine Learning (ML) | Bilgisayarların her senaryo için açık talimat almadan veri örüntülerinden öğrenmesi. | Savunma: Ağ trafiğindeki davranışsal sapmaları tespit ederek “Sıfır Hastayı” bulma. | Saldırganlar, “normal” görünenin ne olduğunu öğrenerek statik güvenlik filtrelerini atlatmak için ML kullanır. |
| 3 | Derin Öğrenme / Deep Learning (DL) | Büyük veri kümelerinde karmaşık örüntüler bulmak için “sinir ağları” kullanan gelişmiş ML. | Savunma: Şifreli dosyalara gizlenmiş kötü amaçlı kodu tanıyan yüksek doğruluklu zararlı yazılım tespiti. | Tespit sistemlerinden kaçmak için “morph” olabilen gelişmiş zararlı yazılımlar oluşturmada kullanılır. |
| 4 | Büyük Dil Modeli / Large Language Model (LLM) | İnsan benzeri konuşmayı anlamak ve üretmek için devasa metin verisiyle eğitilmiş AI. | Savunma: LLM ile uzun tehdit raporlarını hızla özetleme veya scriptleri tersine mühendislik yapma. | Tehdit: Saldırganlar LLM’leri ölçekli, çok dilli, kusursuz kimlik avı e-postaları yazmak için kullanır. |
| 5 | Yapay Sinir Ağı / Artificial Neural Network (ANN) | Örüntüleri tanımak için insan beynini model alan bilgisayar sistemi. | Savunma: Fiziksel ve dijital erişim kontrolü için yüz biyometriğinde görüntü tanıma. | ANN tabanlı sistemler, kötü amaçlı aktiviteleri yanlış sınıflandırmak amacıyla “zehirleme” saldırılarına hedef olur. |
| 6 | Üretici Yapay Zeka / Generative AI | Mevcut veriye dayalı tamamen yeni içerik (metin, görüntü, video) üreten AI. | Savunma: Gerçek veriyi ifşa etmeden güvenlik modellerini eğitmek için “sentetik” tehdit verisi üretme. | Tehdit: Gelişmiş İş E-postası Ele Geçirme (BEC) için Deepfake (ses/video) oluşturma. |
| 7 | İstem / Prompt | Bir AI’ya verdiğiniz spesifik talimat veya soru. | Savunma: Bir PowerShell scriptini araca girip “Bu script ne yapıyor?” diye sorma. | Prompt Injection: Saldırganlar güvenlik AI’ını güvenlik kurallarını görmezden gelmesi için kandırmaya çalışır. |
| 8 | Düşünce Zinciri / Chain-of-Thought (CoT) | AI’dan daha iyi mantık yürütmesi için düşüncesini adım adım göstermesini isteme. | Savunma: AI analistten belirli bir IP’yi neden kötü amaçlı olarak işaretlediğini açıklamasını isteme. | CTI analistlerinin AI tarafından üretilen tehdit özetinin gerekçesini doğrulamasına yardımcı olur. |
| 9 | Jeton / Token | AI’nın dili işlemek için kullandığı küçük parçacıklar (kelime bölümleri). | Yönetim: SOC AI araçlarının maliyet ve verimliliğini yönetmek için token kullanımını izleme. | Büyük token/uzun girdiler, AI güvenlik filtrelerini karıştırmak için bağlamı “taşırmak” amacıyla kullanılabilir. |
| 10 | Halüsinasyon / Hallucination | AI’nın güvenle yanlış veya uydurma bilgi vermesi. | Risk: Bir AI aracının zararsız bir dosyayı bilinen bir Ransomware olarak yanlış tanımlaması. | CTI analistleri, “tavşan deliğine” düşmemek için AI tarafından üretilen tüm IoC’leri doğrulamalıdır. |
| 11 | Algoritma / Algorithm | Bir bilgisayarın görevi tamamlamak için izlediği adım adım “tarif” veya kural seti. | Savunma: EDR’nizin bir sürecin çalışmasını engellemek için kullandığı spesifik mantık. | Saldırganlar, aktivitelerinin engellenmeyeceği “kör noktaları” bulmak için algoritmaları inceler. |
| 12 | Özerk Ajan / Autonomous Agent | Bir hedefi tamamlamak için bağımsız hareket eden AI sistemi. | Savunma: Sabah 3’te otomatik olarak virüslü dizüstü bilgisayarı izole eden “kendi kendini iyileştiren” sistem. | Tehdit: Bir ağda kendi başına keşfedebilen, istismar eden ve pivot yapabilen tam otomatik botlar. |
| 13 | Yapay Zeka Ajanı / AI Agent | Bir hedefi gerçekleştirmek için ortamıyla etkileşen program (sanal asistan gibi). | Savunma: “Dark Web” forumlarını izleyen ve şirketiniz anıldığında uyaran AI. | İnsan davranışını taklit eden gelişmiş kalıcı botların “beyni” görevi görür. |
| 14 | Sohbet Botu / Chatbot | İnsanlarla sohbet etmek için tasarlanmış program. | Savunma: Analistlerin SIEM’i doğal dille sorgulayabildiği dahili arayüz. | Sahte web sitelerindeki kötü amaçlı chatbot’lar, şüphelenmeyen kullanıcılardan kimlik bilgileri çalmak için kullanılır. |
| 15 | Bilişsel Hesaplama / Cognitive Computing | Karmaşık, belirsiz sorunları çözmek için insan düşüncesini taklit eden sistemler. | Stratejik: İnsan analistlerin belirli bir tehdit aktörünün “niyetini” belirlemesine yardım etme. | Teknik veri ile üst düzey insan karar alma süreci arasındaki boşluğu kapatmak için kullanılır. |
| 16 | Veri Kümesi / Dataset | AI’yı eğitmek için kullanılan bilgi koleksiyonu (loglar, görüntüler, dosyalar). | Savunma: Bir tarayıcıyı eğitmek için kullanılan 1 milyon bilinen zararlı yazılım örneğinden oluşan kütüphane. | Veri kümesi eskiyse, AI yeni ortaya çıkan “sıfır gün” tehditlerini tanıyamaz. |
| 17 | İnce Ayar / Fine-Tuning | Genel bir AI’yı belirli veriyle yeniden eğiterek bir alanda uzmanlaştırma. | Savunma: Daha iyi doğruluk için genel bir LLM’i şirkete özgü ağ loglarıyla eğitme. | Savunma araçlarının hassasiyetini artırarak SOC’daki “Yanlış Pozitifleri” azaltır. |
| 18 | Doğal Dil İşleme / Natural Language Processing (NLP) | Makinelerin insan konuşmasını okumasını, duymasını ve anlamasını sağlayan teknoloji. | Savunma: Gelen e-postaları tehdit içeren dil veya “acil” tuzaklar için otomatik tarama. | Daha “insancıl” ve ikna edici görünen kimlik avı ve sosyal mühendislik saldırılarının temelini oluşturur. |
| 19 | Dönüştürücü / Transformer | Bir cümledeki kelimelerin bağlamını anlayan spesifik bir AI mimarisi. | Savunma: Loglarda “root” kullanıcısı ile “root” dizini arasındaki farkı belirleme. | Bu teknoloji, modern AI’nın teknik güvenlik verilerini anlamasını sağlayan şeydir. |
| 20 | GPT / GPT (Generative Pre-trained Transformer) | Çok yüksek kaliteli metin üretmek için tasarlanmış belirli bir AI modeli ailesi. | Savunma: Bir ihlal sonrası paydaşlar için açık ve öz olay raporları yazma. | Aktörler tarafından sosyal mühendislik için ikna edici sahte belgeler veya teknik kılavuzlar oluşturmada kullanılır. |
| 21 | Özel GPT / Custom GPT | Benzersiz bir amaç için özel talimatlar ve veriyle uyarlanmış GPT modeli. | Savunma: Ekibin tersine mühendislik kurallarıyla önceden yüklenmiş “Zararlı Yazılım Analist GPT”. | Ekiplerin kurumsal güvenlik bilgisini koruyan “dahili uzmanlar” oluşturmasına olanak tanır. |
| 22 | Yapay Zeka Otomasyonu / AI Automation | AI’nın insan yardımı olmadan tekrarlayan görevleri üstlenmesi. | Savunma: Şüpheli giriş tespit edildiğinde kullanıcı parolasını otomatik sıfırlama. | AI’nın işlerin %90’ını üstlenmesiyle “Alarm Yorgunluğunu” önler. |
| 23 | Model Bağlam Protokolü / Model Context Protocol (MCP) | AI’nın harici araçlara ve canlı veri kaynaklarına bağlanmasını sağlayan özellik. | Savunma: AI analistinizi gerçek zamanlı sorgular için doğrudan VirusTotal veya Shodan’a bağlama. | AI araçlarının yalnızca eski eğitim verisi değil, en güncel tehdit istihbaratına sahip olmasını sağlamak için kritik. |
| 24 | Yapay Genel Zeka / AGI (Artificial General Intelligence) | Bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi gerçekleştirebilen teorik AI. | Gelecek Durum: Tüm güvenlik programlarını yöneten “Süper CISO” gibi işlev gören AI. | Gerçekleşirse, siber savaşın yürütülme biçiminde tamamen bir değişimi temsil eder. |
| 25 | Yapay Süper Zeka / ASI (Artificial Superintelligence) | Tüm insanların toplamından çok daha akıllı olan teorik AI. | Gelecek Durum: “Kırılamaz” şifreleme yazabilen veya var olan tüm hataları bulabilen AI. | Şu an teorik olsa da güvenlik için potansiyel bir “son oyun” senaryosunu temsil eder. |
| 26 | Gözetimli Öğrenme / Supervised Learning | AI’yı “etiketli” örneklerle eğitme (örn. “Bu spam”, “Bu spam değil”). | Savunma: 10.000 gerçek kimlik avı e-postasını “Kötü Amaçlı” olarak işaretleyerek e-posta filtresi eğitme. | Mevcut güvenlik araçlarının tehditleri tanımak için inşa edildiği en yaygın yöntem. |
| 27 | Gözetimsiz Öğrenme / Unsupervised Learning | AI’yı “etiketlenmemiş” verideki kendi örüntülerini bulmak için eğitme. | Savunma: Bilinen herhangi bir imzayla eşleşmeyen “Yavaş ve Sessiz” veri sızdırmayı tespit etme. | Yeni hacker tekniklerini veya “bilinmeyen bilinmeyenleri” bulmak için mükemmel. |
| 28 | Pekiştirmeli Öğrenme / Reinforcement Learning | AI’yı “ödül” ve “ceza” ile deneme-yanılma yöntemiyle eğitme. | Savunma: Zamanla trafiği engelleme konusunda “daha iyi” hale gelen otomatik güvenlik duvarı eğitme. | Saldırganlar botları ağ çevresinden geçmenin en hızlı yolunu bulmak için bu yöntemi kullanır. |
| 29 | Önyargı / Bias | AI’nın eksik veya önyargılı eğitim verisi nedeniyle hatalı/adaletsiz kararlar vermesi. | Risk: Belirli bölgelerden gelen tehditleri görmezden gelen güvenlik aracı (eğitimde yoktu). | Küresel tehdit istihbarat izlemede tehlikeli “kör noktalara” yol açabilir. |
| 30 | Veri Artırma / Data Augmentation | AI modelinin daha doğru öğrenmesine yardımcı olmak için veri ekleme veya değiştirme. | Savunma: AI’nın “varyantları” bulmasına yardım etmek için 100 zararlı yazılım örneğini küçük değişikliklerle çoğaltma. | Güvenlik modellerinin küçük değişikliklerle kolayca kandırılmaması için “sağlamlığını” artırır. |