Siber Güvenlik için Ajan Tabanlı Yapay Zeka: 10 Kullanım Senaryosu ve Örnekler

Ajan tabanlı yapay zeka, büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi modelleri otomatik iş akışları, araç entegrasyonu ve karar desteği ile birleştiren yapay zeka sistemlerine atıfta bulunur. Bu sistemler, uyarıları analiz ederek, rutin görevleri otomatikleştirerek ve soruşturma çalışmalarını destekleyerek güvenlik ekiplerine SecOps ve AppSec alanında yardımcı olur.

Ajan tabanlı yapay zeka araçları genellikle insan gözetimi altında çalışır. Üretim ortamlarında tamamen otonom güvenlik kararları vermezler.

Siber güvenlikteki yapılandırılmış, gerçek dünya kullanım senaryolarını, bu ajanların ne yaptığını, nasıl çalıştığını ve pratik sınırlamalarını keşfedin:

Siber güvenlikte yapay zeka ajanları örnekleri

• 1. Seviye ajanlar
  • İlk uyarı tespiti ve ön değerlendirmesine yardımcı olur.
  • Uyarı sınıflandırması, yinelenenlerin kaldırılması ve zenginleştirme işlemlerini gerçekleştirir.
  • Analistlerin tehditleri önceliklendirmesi için bağlam sağlar.
• 2. Seviye ajanlar
  • İnsan gözetimi altında önceden tanımlanmış eylemleri gerçekleştirir.
  • Örnek görevler: Etkilenen sistemleri izole etmek, oyun kitabı tabanlı içerme işlemlerini başlatmak.
• 3. Seviye ajanlar
  • Gelişmiş tehdit analizini destekler.
  • Örnek yetenekler: Sistemler genelinde telemetriyi ilişkilendirme, tehdit avcılığında yardımcı olma, zafiyet taraması.

3. Seviye ajanlar insan analistlerin yerini almaz, ancak iş akışlarını güçlendirir.

Siber güvenlik iş akışları için ajan tabanlı yapay zeka

Geleneksel güvenlik sistemlerinde bulunan basit kural tabanlı otomasyondan farklı olarak, ajan tabanlı yapay zeka birden fazla aracı yönetebilir, çeşitli kaynaklardan bağlamsal bilgileri entegre edebilir ve yapılandırılmamış verileri işleyerek karar vermeyi destekleyebilir. Ancak, bu sistemler genellikle üretim ortamlarında tam otonom öğrenme ve kontrol yerine insan gözetimi veya önceden yapılandırılmış politikalarla çalışır.

Ajan tabanlı yapay zeka, ortamından dinamik olarak öğrenme yeteneğinden yararlanır.¹ Siber güvenlik faaliyetlerini şu şekilde geliştirir:

• Tehditleri gerçek zamanlı olarak sürekli izleme ve giderme
• Minimum insan müdahalesiyle SOC görevlerini otomatikleştirme
• Bağlamsal karar desteği sunma

SecOps otomasyonu için LLM'ler ve kurumsal verilerle etkileşimleri amacıyla Yapay Zeka Çıkarımı ile entegre edilen Yapay Zeka Ajanlarının mimarisi:

Uyarlanmıştır: Cloudera²

Ajan tabanlı yapay zeka siber güvenlik araçlarının temel yetenekleri

Siber güvenlik ajan tabanlı yapay zeka araçlarının temel yetenekleri şunlardır:

• Yapay zeka destekli uyarı ön değerlendirmesi ve zenginleştirme: Ajan tabanlı sistemler uyarıları sınıflandırabilir ve önceliklendirebilir, gürültüyü azaltabilir ve SOC analistlerinin anlamlı tehditlere odaklanmasına yardımcı olabilir.
• Otomatik soruşturma desteği: Bu sistemler bağlamsal bilgileri (ör. tehdit istihbaratı, log korelasyonları) toplayabilir ve insan analistler için bulguları özetleyebilir.
• İçerme ve oyun kitabı yürütme: Ajan tabanlı yapay zeka, yönetişim ve insan gözetimine tabi olarak, bir ana makineyi karantinaya almak veya otomatik oyun kitlerinde tanımlanan erişim kısıtlamalarını uygulamak gibi içerme eylemlerini gerçekleştirebilir.
• Tehdit avcılığı desteği: Veri kaynakları genelinde zafiyet göstergelerini (IOCs) ilişkilendirerek ve soruşturma hipotezleri önererek analistlere yardımcı olurlar, ancak önemli ölçüde insan yorumu hala gereklidir.
• Zafiyet analizi ve önceliklendirme: Yapay zeka sistemleri, kaynak önceliklendirmesini desteklemek için zafiyetleri ölçekte analiz etmeye ve puanlamaya yardımcı olur.

Örnek iş akışı: Zafiyet tespiti için yapay zeka ajanı (1. Seviye)

Siber güvenlik kanıt-kavram çalışmalarında, yapay zeka ajanları, zafiyet verileri sağlayan API'lerle etkileşime girmek ve bilet oluşturma veya rapor oluşturma gibi görevleri yönetmek için zafiyet tarama ve ön değerlendirme iş akışlarını desteklemek üzere uygulanmıştır.

Dropzone AI gibi kurumsal sistemlerin yanı sıra, 1. Seviye ajanların potansiyel güvenlik tehditlerinin ilk tespitini ve ön değerlendirmesini üstlendiği el yapımı uygulamalar da bulunmaktadır.

İşte DevNet sandbox ortamında otomatik bir zafiyet tespit ajanı oluşturmak için bir demo:

Demoda kullanılan ajan tabanlı mimari: Ajan, bir ön yüz arayüzü (örneğin Streamlit UI) ve bir yönlendirici ajan (ACCS) ile etkileşime girer; bir yönde REST API'leri ve komutlar gönderir, diğer yönde ise JSON veya ham metin olarak yanıtları alır.

İş akışı ve ajan etkileşimleri

1. İstemleme: Kullanıcı bir prompt'lar girer, örneğin: "R1 zafiyetli mi? Öyleyse, lütfen ServiceNow'da bir sorun açın ve güvenlik ekibine xyz@gmail.com adresine bir rapor gönderin."

2. İlk işleme: Ajan prompt'lar alır ve isteği analiz eder. Görevin Router 1'in (R1) zafiyetini kontrol etmek, ServiceNow'da bir sorun biletini açmak ve raporu belirtilen adrese e-posta ile göndermek olduğunu belirler.

3. Sorgu yürütme: Ön yüz ajanı (Streamlit UI) ve yönlendirici ajan (ACCS) birbirleriyle iletişim kurar. Yönlendirici ajan, Router 1'in durumunu sorgular ve zafiyetleri kontrol eder. Gerekli komutları dinamik olarak belirler ve çalıştırır (örneğin, sürüm ayrıntılarını almak için show version komutunu kullanır).

4. Veri toplama: Yönlendirici ajan, Router 1'in sürümü gibi gerekli verileri toplar ve bu verileri, bu sürümle ilişkili bilinen zafiyetleri kontrol etmek için PSIRT API'sine gönderir.

5. Zafiyet tespiti: Sistem PSIRT API'sini sorgular, sonuçları alır (JSON veya ham metin olarak) ve bilgileri işler. Router 1 ile ilgili yüksek riskli zafiyetler olup olmadığını belirler.

6. Eylem yürütme: Zafiyetler tespit edilirse:

• ServiceNow'da otomatik olarak bir sorun biletinin açılması
• Ajanın güvenlik ekibine bir zafiyet raporu e-posta ile göndermesi.

Yapay zeka ajanı tarafından oluşturulan zafiyet e-posta raporunu görün:

Gerçek yaşam kullanım senaryoları: SecOps'ta ajan tabanlı yapay zeka

1. Ön değerlendirme ve soruşturma

• Ajanlar uyarıları gruplar, yinelenenleri kaldırır ve uyarıları tehdit bağlamıyla zenginleştirir.
• Örnek zenginleştirme: IOC kontrolleri, uç nokta ve hesap bilgileri.
• Yanlış pozitiflerden kaçınmak için insan analistler bulguları hala inceler.

Gerçek yaşam örneği: Ön değerlendirme ve soruşturmadan yararlanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Bir dijital sigorta şirketinin erken güvenlik yapılandırması, kaynak yoğun olan manuel uyarı yönetimi gerektiriyordu.

• Yüksek hacimli güvenlik uyarıları
• Zaman alıcı süreçler
• Sürekli 7/24 izleme ihtiyacı

Çözümler: Şirket, siber güvenlik yapay zeka ajanlarını devreye aldı ve bu ajanları AWS, Google Workspace ve Okta gibi mevcut sistemlerle entegre etti.

Sonuçlar:

• Manuel yükün azaltılması, SOC analistlerinin daha yüksek değerli görevlere öncelik vermesini sağladı.
• Detaylı soruşturma raporları, IOC (uzlaşma göstergesi) içine bakış açısını artıran granüler bir analiz seviyesi sağladı.
• Yanlış pozitiflerdeki azalma, tehdit tespitinde doğruluğu artırdı.⁴

2. Tehdit avcılığı desteği

Ajan tabanlı yapay zeka, siber güvenlik sistemlerinde tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için kullanılabilir.

Örneğin, bu ajanlar, insan müdahalesi olmadan bir uzlaşmayı önlemek için anormal ağ davranışlarını tespit edebilir ve etkilenen cihazları otonom olarak izole edebilir.

• Ajanlar, analistlerin anormal ağ davranışlarını tespit etmesine yardımcı olur.
• Uyarıları atomik, hesaplanmış ve davranışsal göstergelere göre kategorize ederler.
• Göstergeleri geçmiş ve gerçek zamanlı veriler genelinde ilişkilendirirler.
• Analistler önerilen soruşturma adımlarını yorumlar; yapay zeka uzman yargısının yerini almaz.

Gerçek yaşam vaka çalışması: Tehdit avcılığından yararlanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Kansas Üniversitesi Sağlık Sistemi, olay müdahalesini koordine etmekte zorlandı, bazı temel zorluklar şunlardır:

• Görünürlük eksikliği
• Sınırlı olay müdahalesi
• Çalışan kaynak kısıtlamaları

Çözümler: Üniversite, görünürlüğü artırmak ve olay müdahalesi tehdit avcılığını otomatikleştirmek için ajan tabanlı yapay zeka yeteneklerine sahip bir güvenlik platformu uyguladı.

Sonuçlar:

• Sistemler genelinde görünürlük %98'den fazla arttı
• Tespit kapsamı altı ay içinde %110 arttı.
• Otomatik olay müdahalesi süreçleri, 75.000 uyarının 74.826'sını filtreleyip çözdü, manuel inceleme için yalnızca 174'ünü yükseltti.
• Yükseltilen uyarılar arasındaki gerçek pozitifler toplamda 38 oldu, gürültüyü azalttı ve odaklanmış yanıtları mümkün kıldı.⁵

3. Yanıt eylemleri

Ajanlar, altyapı-kod şablonları (örneğin, OpenTofu, Pulumi) oluşturabilir. İnsan gözetimi altında uç nokta eylemleri gerçekleştirebilir veya güvenlik kontrollerini güncelleyebilir.

Gerçek yaşam örneği: Yanıt eylemlerinden yararlanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Dağıtım kuruluşu APi Group, aşağıdaki siber güvenlik zorluklarıyla karşılaştı:

• Çeşitli teknoloji yığınları
• Ekosistem genelinde görünürlük

Çözümler: Yukarıdaki zorlukları gidermek için APi Group, Microsoft ortamları için tehdit tespitini artırmak amacıyla ReliaQuest'in ajan tabanlı yapay zeka platformunu uyguladı.

Sonuçlar:

• Yanıt süreleri, otomasyon ve entegre oyun kitapları aracılığıyla %52 azaldı.
• %47'lik bir görünürlük artışı sağlandı, Microsoft 365, Cisco ve Palo Alto yığınları genelinde.
• MİTRE ATT&CK kapsamı genişletildi %275 oranında.⁶

4. Saldırgan aracı olarak ajan tabanlı yapay zeka

Güvenlik alanındaki ajan tabanlı yapay zeka ile ilgili çoğu kapsama savunmaya odaklanırken, aynı yetenekler artık saldırgan operasyonlarda belgelenmektedir.

Gerçek yaşam örneği: GTG-1002

Kasım 2025'te, Anthropic'in tehdit istihbarat ekibi, Çinli devlet destekli bir grup tarafından gerçekleştirildiği düşünülen ve GTG-1002 olarak izlediği, ilk büyük ölçüde otonom yapay zeka yönetimli siber casusluk kampanyasını engellediğini bildirdi.⁷ Kampanya, teknoloji firmaları, finansal kurumlar, kimya üreticileri ve devlet kurumları dahil olmak üzere yaklaşık 30 hedefe karşı neredeyse eş zamanlı istila girişimlerini içeriyordu ve faaliyet durdurulmadan önce birkaç onaylanmış uzlaşma gerçekleşti.

Bunu önceki yapay zeka destekli saldırılardan ayıran şey, otonomi derecesidir. Raporun bildirdiğine göre, tehdit aktörü, insan operatörler tarafından ulaşılamayan istek oranlarında, taktiksel operasyonların tahminen %80-90'ını bağımsız olarak yürütmek için ajan tabanlı bir kodlama aracı kullandı. Yapay zeka, istila yaşam döngüsü boyunca çalışmaları üstlendi:

• Keşif: Adım adım insan yönlendirmesi olmadan hedeflenen ağlar içindeki iç hizmetleri numaralandırma.
• Zafiyet keşfi ve sömürüsü: İnsan tarafından seçilen hedeflerdeki zayıflıkları tespit etme ve bunları canlı operasyonlarda sömürme.
• Sömürü sonrası: Yan hareket, kimlik bilgisi toplama, veri analizi ve veri sızdırma.

Rapor ayrıca sınırları da belirtti. Yapay zeka, zaman zaman kimlik bilgilerini halüsinasyonla gördü veya aslında zaten kamuya açık olan bilgilere erişim iddia etti; yazarlar bunu tam otonom saldırılara yönelik kalan bir engel olarak gösterdi.

Ajan tabanlı yapay zeka ve güvenlik operasyonları (SecOps) açıklanıyor

Güvenlik operasyonları (SecOps), siber tehditleri proaktif olarak tespit etmeye, algılamaya ve bunlara yanıt vermeye odaklanan IT güvenliği ve IT operasyon ekipleri arasındaki işbirlikçi bir yaklaşımdır.

Problem:

SecOps ekipleri, karmaşık organizasyonel yapılar ve uyumluluk gereksinimlerini yönetirken, çeşitli sistemlerden gelen büyük verilerle ve hızla gelişen tehditlerle uğraştıkları için ciddi yorgunluk yaşıyor.

Ajan tabanlı yapay zeka nasıl yardımcı olur:

Yapay zeka, uyarıları analiz etmek, öngörücü araştırma yapmak ve araçlardan veri sentezlemek gibi "akıl yürütme görevleri" için özellikle etkilidir.

Böylece, SecOps'taki yapay zeka ajanları, kimlik avı, kötü amaçlı yazılım, kimlik bilgisi ihlalleri, yan hareket ve olay müdahalesi gibi gerçek zamanlı analiz ve karar verme gerektiren görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.

Örneğin, bu araçlar, insan analistlerin uzmanlığını taklit etmek veya olay müdahalesi oyun kitaplarını kullanmak için MITRE ATT&CK bilgi tabanları üzerinde eğitilebilir:

• uyarıları zenginleştirme
• etkilenen sistemleri tespit etme
• enfekte sistemleri izole etme/ön değerlendirme
• olay raporları oluşturma

Trase gibi ajan tabanlı yapay zeka siber güvenlik araçları, SOC 2 ve HIPAA gibi standartlar için uyumluluk işlerinin büyük bir kısmını otomatikleştirebilir.⁸

Kaynak: SCALE⁹

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Gerçek yaşam kullanım senaryoları: AppSec'te ajan tabanlı yapay zeka

5. Risk tanımlama

Ajan tabanlı yapay zeka, dış ve iç keşif yoluyla uygulamalardaki ve kod tabanlarındaki zafiyetleri ortaya çıkarmak için ortamı sürekli analiz eder. Yapay zeka ajanları, tehditleri tespit etmek için dış ve iç keşfi gerçekleştirebilir:

Dış keşif:

• uygulamalarınız ve API'leriniz hakkında verileri saklama ve sınıflandırma.
• maruz kalan web sunucularını tarama.
• internet yüzü IP adreslerinde açık portları keşfetme.

İç keşif:

• Çalışma zamanı yapılandırmalarını değerlendirme, sorunları tespit etme ve önceliklendirme.
• API erişilebilirliği ve işlevselliği görselleştirme
• Uygulama-API görselleştirme ve kullanımı
• Ajansız AWS ve Azure API iş yükü izleme
• Uygulama trafik hacmi ve desen analizi

6. Uygulama testi oluşturma ve uyarlaması

Yapay zeka ajanları, kullanıcıların uygulama ile etkileşimlerine bağlı olarak testleri otomatik olarak oluşturur. Testçiler veya geliştiriciler test durumlarını yakalamak için aracı kullandıkça, yapay zeka test betiklerini izler ve oluşturur.

Uygulamanın kullanıcı arayüzü değişirse (örneğin, bir öğenin kimliği değişirse veya düzen değişirse), yapay zeka ajanı bu değişiklikleri tespit edebilir ve başarısızlığı önlemek için test betiklerini özelleştirebilir.

7. Dinamik uygulama testi yürütme

Ajan tabanlı yapay zeka, insan etkileşimi olmadan çeşitli bağlamlarda (örneğin, birden fazla tarayıcı ve cihazda) testleri sürekli olarak yürütür. Yapay zeka ajanları, tam test kapsamını sağlamak için testleri planlayabilir ve uygulama davranışını otonom olarak analiz edebilir.

Ayrıca, daha kapsamlı bir uygulama analizi için farklı kullanıcı veri girdilerini kopyalamak veya ağ koşullarını değiştirmek gibi test parametrelerini dinamik olarak özelleştirebilirler.

8. Otonom raporlama ve öngörücü öneriler

Yapay zeka ajanları, uygulama testi verilerini otonom olarak inceleyebilir, başarısızlık desenlerini bulabilir ve temel nedenleri belirleyebilir.

Örneğin, birçok test aynı sorun nedeniyle başarısız olursa, Yapay Zeka Ajanı bulguları birleştirir ve geliştirme ekibine altta yatan sorunu vurgular.

Önceki test verilerine dayanarak, yapay zeka ajanları potansiyel gelecekteki başarısızlıkları tahmin edebilir ve bu sorunları ele almak için uygulama testi yöntemleri önerebilir.

9. Otonom düzeltme

Ajan tabanlı yapay zeka, düzeltme sürecini otomatikleştirir; örneğin, yapay zeka ajanı belirli testlerin gereksiz olduğunu veya belirli riskleri yeterince kapsamadığını tespit ederse, alakasız testleri silerek ve daha ilgili alanlara odaklananları önceliklendirerek test yığınını optimize edebilir.

Yapay zeka ajanı, bir testin küçük hatalar (örneğin, küçük bir UI değişikliği) nedeniyle başarısız olduğunu da tespit edebilir ve yanlış pozitifleri ortadan kaldırarak ve daha az manuel müdahale gerektirerek test betiğini gözden geçirilmiş uygulamaya uyumlu hale getirmek için "düzeltme" yapabilir.

10. Otomatik sızma testi

Ajan tabanlı yapay zeka, zafiyetlerin tespitini, saldırı planlarının oluşturulmasını ve yürütülmesini içeren sızma testi sürecini otomatikleştirir. Sızma testi girişimlerindeki yapay zeka ajanlarının bazı temel uygulamaları şunlardır:

Gerçek zamanlı düşman simülasyonu:

• Ağ, uygulama ve sosyal mühendislik saldırıları gibi simülasyonlar gerçekleştirme.
• DAST (dinamik uygulama güvenliği testi) gibi sızma testlerini yürütme.

Keşif:

• Açık portlar, yanlış yapılandırılmış bulut kovaları gibi maruz kalan IT varlıklarını tespit etmek için interneti, derin, karanlık ve yüzey web dahil olmak üzere tarama.
• Saldırı yüzeylerini haritalandırmak için OSINT (açık kaynak istihbaratı) ve tehdit istihbaratını entegre etme.

Ajan tabanlı yapay zeka ve uygulama güvenliği (AppSec) açıklanıyor

Uygulama güvenliği, tasarım, geliştirme, dağıtım ve sürekli bakımı kapsayan tam yaşam döngüsü sırasında uygulamaları korumayı içerir.

Problem:

Barındırılan uygulamalar, kamu ölçeğindeki işletmeler için ana gelir artırıcıları olarak giderek daha önemli hale geldikçe, güvenlikleri de arttı. Bu, aşağıdaki gibi son trendleri yarattı:

• Geniş Cloud, SaaS uygulamaları kullanımı, riskleri üretime ulaşmadan önce en aza indirmek için güvenliği SDLC'nin daha erken aşamalarına taşıdı.
• Bulut yerel programlamandaki artışla birlikte, AWS gibi üçüncü taraf platformlara daha fazla göç gerçekleşti, böylece uygulamalar için saldırı yüzeyi zafiyetlere daha fazla maruz kaldı.

Artan saldırı yüzeyi ve potansiyeli sonucunda, saldırganlar uygulamaları uzlaştırmak için yeni ve yaratıcı yöntemler geliştirdi.

Ajan tabanlı yapay zeka nasıl yardımcı olur:

Ajan tabanlı yapay zeka, CI/CD boru hatlarınızı izlemek veya sızma testlerini otomatikleştirmek de dahil olmak üzere güvenliği artırmak için uygulama yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını entegre ederek ve otomatikleştirerek AppSec'i geliştirmeye yardımcı olabilir.

Siber güvenlikte ajan tabanlı yapay zekanın zorlukları

1. Şeffaflık ve yorumlanabilirlik eksikliği

• Şeffaf olmayan karar alma: Yapay zeka destekli güvenlik operasyonları ve sistemleri, özellikle güvenlik politikalarını veya kararları kendi başlarına değiştirdiklerinde yorumlanması zor olabilir. Test mühendisleri ve geliştiriciler, belirli eylemlerin neden yapıldığını anlamakta veya yapay zekanın kararlarını doğrulamakta zorlanabilir.

• Güven ve güvenilirlik: Açık açıklamalar olmadan, ekiplerin yapay zekanın önerilerine veya revizyonlarına güvenmesi zor olabilir ve bu da ajan tabanlı yapay zeka çözümlerini uygulamaya koymaya karşı dirençle sonuçlanabilir.

2. Veri kalitesi endişeleri

• Veri bağımlılığı: Yapay zeka ajanları, eylemleri etkili bir şekilde gerçekleştirmeyi öğrenmek için çeşitli verilere ihtiyaç duyar. Yetersiz veya önyargılı veriler, yanlış eylemlere veya yanlış tahminlere yol açabilir.

• Sistem yapılandırmalarında uç durumlar: Bir kuruluşun IT altyapısı özel yapılandırmalar veya nadir yazılım kombinasyonları içeriyorsa, bir yapay zeka ajanı normal davranışları anormallikler olarak yanlış yorumlayabilir veya gerçek tehditleri tespit edemeyebilir.

3. Güvenilirliği sürdürme

• Yanlış pozitifler ve negatifler: Ajan tabanlı yapay zeka, SecOps veya AppSec ile ilgili verileri yanlış sınıflandırabilir, bu da yanlış pozitiflere (var olmayan hataları raporlama) veya yanlış negatiflere (gerçek sorunları tespit etmeme) yol açabilir. Bu hatalar, sistemdeki güveni tehlikeye atabilir ve sonuçları doğrulamak için manuel müdahale gerektirebilir.

• Uyumluluk sorunları: Ajan tabanlı yapay zeka değişikliklere uyum sağlamak için tasarlanmış olsa da, uygulamada bazı karmaşık veya beklenmedik değişiklikler (örneğin, büyük UI yeniden tasarımları veya arka uç mimarisi değişiklikleri) hala güvenlik operasyonlarının başarısız olmasına neden olabilir ve yapay zekanın modellerini güncellemek için insan müdahalesi gerektirebilir.

4. Uygulamanın karmaşıklığı

• API entegrasyonunu güvence altına almada zorluk: Yapay zeka ajanları sık sık dış sistemlerle etkileşime girer; bu nedenle, API'leri korumak kritiktir. API tokenizasyonu ve doğrulama, güvenilir bir etkileşimi sağlamak için yardımcı olan önlemlerdir.

• Eğitim ve dağıtım: Ajan tabanlı yapay zeka modelleri, etkili olmak için büyük veri setleri ve çeşitli senaryolar üzerinde eğitilmelidir, bu da kaynak yoğun ve zaman alıcı olabilir.

5. İnsan gözetimi gereksinimleri

• Sürekli izleme: Ajan tabanlı yapay zeka insan katılımını azaltmayı amaçlasa da, düzgün çalıştığını sağlamak için hala izleme ve bakım gerektirir. Güvenlik ekipleri, yapay zekanın sonuçlarını doğrulamalı, modelleri gerektiğinde ayarlamalı ve yapay zeka karmaşık veya beklenmedik senaryolarla karşılaştığında müdahale etmelidir.

• Yüksek beceri gerektiren personel gereksinimleri: Ajan tabanlı yapay zekayı yönetmek, yapay zeka, makine öğrenimi veya uygulama güvenliği konusunda uzmanlık gerektirir. Kuruluşlar, gerekli becerilere sahip personeli bulmakta veya eğitmekte zorlanabilir.

Son düşünceler

Ajan tabanlı yapay zeka, yanıt sürelerini iyileştirerek ve güvenlik ekiplerinin yükünü hafifleterek siber güvenlik operasyonlarını geliştirme potansiyeline sahiptir.

ancak, şeffaflık eksikliği, veri kalitesi endişeleri ve yanlış pozitifler/negatifler gibi zorluklar, ajan tabanlı yapay zeka çözümlerini etkili bir şekilde dağıtmanın genel zorluğunu artırabilir.

Operasyonlarda ajan tabanlı yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanması, nitelikli personel, sürekli izleme ve güncellemeler, etkili yanlış pozitif doğrulama süreçleri ve diğer temel zorluklara dikkat gerektirir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Siber Güvenlik için Ajan Tabanlı Yapay Zeka: 10 Kullanım Senaryosu ve Örnekler}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-cybersecurity}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Mayıs 2026}
}

Referans Linkleri

1.

AI Model Security: A CISO’s Complete Guide

SentinelOne

2.

AI-Driven SOC Transformation with Cloudera: Enhancing Security Operations with Agentic AI | Blog | Cloudera

Cloudera

3.

Network Security AI Agent: Automated Vulnerability Reports! - YouTube

4.

Transforming Security Operations

5.

University of Kansas Health System Grows Visibility by 98% with GreyMatter

6.

ReliaQuest Case Study | APi Group Increases Visibility by 47% and Secures Expanding Attack Surface

7.

Analyzing Anthropic's AI Cyber Attack Report: What's Missing | Better Stack Community

8.

Trase | A Smarter Way to Work, Powered by AI

Trase

9.

AI SOC Analysts: LLMs find a home in the security org | Insights | Scale

Scale Venture Partners

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Seceon.inc

Dec 15, 2025 at 09:32

Very insightful overview of how agentic AI is moving cybersecurity from reactive alerting to autonomous, intelligence-driven operations. The real-world SecOps and AppSec examples clearly show the value of AI agents in reducing noise, accelerating response, and scaling security—while also realistically highlighting the challenges around trust, data quality, and human oversight.

Yanıtla