Siber Güvenlik için Agentic AI: 10 Kullanım Durumları ve Örnekler
Agentic AI, büyük dil modelleri (LLM'ler) gibi modelleri otomatik iş akışları, araç entegrasyonu ve karar desteği ile birleştiren yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bu sistemler, uyarıları analiz ederek, rutin görevleri otomatikleştirerek ve soruşturma çalışmalarını destekleyerek SecOps ve AppSec alanlarındaki güvenlik ekiplerine yardımcı olur.
Siber güvenlikte agentic YZ'in yapılandırılmış, gerçek dünya kullanım durumlarını, bu ajanların ne yaptığını, nasıl çalıştıklarını ve pratik sınırlamalarını keşfedin:
Siber güvenlikte yapay zeka ajanlarının örnekleri
- Tier 1 ajanları
- İlk tespit ve uyarıların triyajına yardımcı olur.
- Uyarı sınıflandırması, tekilleştirme ve zenginleştirme gerçekleştirir.
- Analistlere tehditleri önceliklendirmeleri için bağlam sağlar.
- Tier 2 ajanları
- İnsan denetimi altında önceden tanımlanmış eylemleri yürütür.
- Örnek görevler: etkilenen sistemleri izole etmek, playbook odaklı kapsamlama başlatmak.
- Tier 3 ajanları
- Gelişmiş tehdit analizini destekler.
- Örnek yetenekler: sistemler arası telemetriyi ilişkilendirme, tehdit avına yardımcı olma, güvenlik açığı taraması.
Tier 3 ajanları insan analistlerin yerini almaz, onların iş akışını güçlendirir.
Siber güvenlik iş akışları için agentic YZ
Geleneksel güvenlik sistemlerinde bulunan basit kural tabanlı otomasyondan farklı olarak, agentic YZ birden fazla aracı yönetebilir, farklı kaynaklardan bağlamsal bilgileri entegre edebilir ve yapılandırılmamış verileri işleyerek karar vermeyi destekleyebilir. Ancak, bu sistemler üretim ortamlarında tamamen otonom öğrenme ve kontrol yerine insan denetimi veya önceden yapılandırılmış politikalar ile çalışır.
Agentic AI, çevresinden dinamik olarak öğrenme yeteneğinden yararlanır.1 Siber güvenlik faaliyetlerini şu şekilde geliştirir:
- Tehditleri gerçek zamanlı olarak sürekli izleme ve ele alma
- Tekrarlayan SOC görevlerini minimum insan müdahalesi ile otomatikleştirme
- Bağlamsal karar desteği sunma
YZ Inference ile entegre YZ Ajanlarının Mimarisi, LLM'ler ve SOC otomasyonu için kurumsal veri ile etkileşimleri:
Uyarlanmıştır: Cloudera2
Agentic AI siber güvenlik araçlarının temel yetenekleri
Siber güvenlik agentic YZ araçlarının ana yetenekleri şunlardır:
- Akıllı uyarı triyajı ve zenginleştirme: Agentic sistemler uyarıları sınıflandırabilir ve önceliklendirebilir, gürültüyü azaltarak SOC analistlerinin anlamlı tehditlere odaklanmasına yardımcı olur.
- Otomatik soruşturma yardımı: Bu sistemler bağlamsal bilgileri (örneğin tehdit istihbaratı, günlük korelasyonları) toplayabilir ve bulguları insan analistler için özetleyebilir.
- Kapsamlama ve playbook yürütme: Agentic AI, otomatik playbook'larda tanımlanan bir ana bilgisayarı karantinaya alma veya erişim kısıtlamaları uygulama gibi kapsamlama eylemlerini yönetişim ve insan denetimi altında yürütebilir.
- Tehdit avı desteği: Analistlere, veri kaynakları genelinde tehlike göstergelerini (IOC) ilişkilendirerek ve soruşturma hipotezleri önererek yardımcı olurlar, ancak önemli ölçüde insan yorumu gereklidir.
- Güvenlik açığı analizi ve önceliklendirme: Yapay zeka sistemleri, kaynak önceliklendirmesini desteklemek için güvenlik açıklarını büyük ölçekte analiz etmeye ve puanlamaya yardımcı olur.
Örnek iş akışı: Güvenlik açığı tespiti için YZ ajanı (Tier 1)
Siber güvenlik kavram kanıtlarında, güvenlik açığı tarama ve triyaj iş akışlarını desteklemek için, güvenlik açığı verileri sağlayan API'ler ile arayüz oluşturan ve bilet oluşturma veya rapor oluşturma gibi görevleri düzenleyen YZ ajanları uygulanmıştır.
Dropzone YZ gibi kurumsal sistemlere ek olarak, Tier 1 ajanlarının potansiyel güvenlik tehditlerinin ilk tespitini ve triyajını gerçekleştirdiği el yapımı uygulamalar da mevcuttur.
İşte DevNet sandbox ortamında otomatik bir güvenlik açığı tespit ajanı oluşturmak için bir demo:
Demoda kullanılan agentic mimari: Ajan, bir ön uç arayüzü (Streamlit UI gibi) ve bir yönlendirici ajan (ACCS) ile arayüz oluşturur, bir yöne REST API'leri ve komutları gönderir, diğer yönde ise JSON veya ham metin olarak yanıtlar alır.
İş akışı ve ajan etkileşimleri
1. İstem: Kullanıcı, “R1 savunmasız mı? Öyleyse lütfen ServiceNow'da bir sorun açın ve güvenlik ekibine xyz@gmail.com adresine bir rapor e-postası gönderin.” gibi bir prompt'lar girer.
2. İlk işleme: Ajan prompt'lar alır ve talebi analiz eder. Görevin Router 1 (R1)'in güvenlik açığını kontrol etmek, ServiceNow'da bir sorun bileti açmak ve belirtilen adrese bir rapor e-postası göndermek olduğunu belirler.
3. Sorgu yürütme: Ön uç ajan (Streamlit UI) ve yönlendirici ajan (ACCS) birbirleriyle iletişim kurar. Yönlendirici ajan, sistemden Router 1'in durumunu sorgular ve güvenlik açıklarını kontrol eder. Gerekli komutları dinamik olarak belirler ve çalıştırır (örneğin, sürüm ayrıntılarını almak için show version komutunu kullanarak).
4. Veri toplama: Yönlendirici ajan, Router 1'in sürümü gibi gerekli verileri toplar ve bu sürümle ilişkili bilinen güvenlik açıklarını kontrol etmek için bu verileri PSIRT API'sine gönderir.
5. Güvenlik açığı tespiti: Sistem, PSIRT API'sini sorgular, sonuçları (JSON veya ham metin olarak) alır ve bilgileri işler. Yüksek riskli güvenlik açıkları olup olmadığını belirler related to Router 1.
6. Eylem yürütme: Güvenlik açıkları tespit edilirse:
- ServiceNow'da otomatik olarak bir sorun bileti açılır
- Ajan, güvenlik ekibine bir güvenlik açığı raporu e-postası gönderir.
YZ ajan tarafından oluşturulan güvenlik açığı e-posta raporuna bakın:
Gerçek hayat kullanım durumları: SecOps'ta Agentic AI
1. Triyaj ve soruşturma
- Ajanlar uyarıları gruplandırır, tekrarları kaldırır ve uyarıları tehdit bağlamıyla zenginleştirir.
- Örnek zenginleştirme: IOC kontrolleri, uç nokta ve hesap bilgileri.
- İnsan analistler, yanlış pozitifleri önlemek için bulguları hala inceler.
Gerçek hayat örneği: Triyaj ve soruşturmadan yararlanan YZ ajanları
Zorluklar: Bir dijital sigorta şirketinin erken güvenlik yapılandırması, kaynak yoğun olan manuel uyarı yönetimi gerektiriyordu.
- Yüksek hacimli güvenlik uyarıları
- Zaman alıcı süreçler
- Sürekli 24/7 izleme ihtiyacı
Çözümler: Şirket, siber güvenlik YZ ajanlarını dağıttı 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.
- Ayrıntılı soruşturma raporları, analizde ayrıntılı bir seviye sağladı ve IOC (tehlike göstergesi) görünürlüğünü artırdı.
- Yanlış pozitiflerde azalma, tehdit algılamada doğruluğu artırdı.4
2. Tehdit avı desteği
Agentic AI, siber güvenlik sistemlerinde tehditleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve yanıtlamak için kullanılabilir.
Örneğin, bu ajanlar olağandışı ağ davranışını tespit edebilir ve bir tehlikeyi insan müdahalesi olmadan önlemek için etkilenen cihazları otonom olarak izole edebilir.
- Ajanlar, analistlerin olağandışı ağ davranışını tespit etmesine yardımcı olur.
- Uyarıları atomik, hesaplanmış ve davranışsal göstergelere göre kategorilere ayırırlar.
- Göstergeleri geçmiş ve gerçek zamanlı veriler arasında ilişkilendirirler.
- Analistler önerilen soruşturma adımlarını yorumlar; YZ uzman yargısının yerini almaz.
Gerçek hayat vaka çalışması: Tehdit avından yararlanan YZ ajanları
Zorluklar: University of Kansas Health System, olay yanıtını koordine etmede zorluklar yaşadı; bazı temel zorluklar şunlardır:
- Görünürlük eksikliği
- Sınırlı olay yanıtı
- Çalışan kaynak kısıtlamaları
Çözümler: Üniversite, görünürlüğü artırmak ve olay yanıtı tehdit avını otomatikleştirmek için agentic YZ yeteneklerine sahip bir güvenlik platformu uyguladı.
Sonuçlar:
- Sistemler arası görünürlük %98'in üzerinde arttı
- Tespit kapsamı altı ay içinde %110 iyileşti.
- Otomatik olay yanıt süreçleri, 75.000 uyarıdan 74.826'sını filtreleyip çözdü ve manuel inceleme için 174'ünü yükseltti.
- Yükseltilen uyarılar arasında gerçek pozitifler 38 olarak gerçekleşti, gürültüyü azaltarak odaklanmış yanıtlara olanak sağladı.5
3. Yanıt eylemleri
Ajanlar, altyapı olarak kod şablonları (ör. OpenTofu, Pulumi) oluşturabilir. İnsan denetimi altında uç nokta eylemleri gerçekleştirebilir veya güvenlik kontrollerini güncelleyebilir.
Gerçek hayat örneği: Yanıt eylemlerinden yararlanan YZ ajanları
Zorluklar: Bir dağıtım organizasyonu olan APi Group, aşağıdaki siber güvenlik zorluklarıyla karşılaştı:
- Farklı teknoloji yığınları
- Ekosistem genelinde görünürlük
Çözümler: Yukarıdaki zorlukları ele almak için APi Group, Microsoft ortamları için tehdit algılamayı geliştirmek üzere ReliaQuest'in agentic YZ platformunu uyguladı.
Sonuçlar:
- Yanıt süreleri, otomasyon ve entegre playbook'lar sayesinde %52 azaldı.
- Microsoft 365, Cisco ve Palo Alto yığınlarında %47 görünürlük artışı sağlandı.
- MITRE ATT&CK kapsamı %275 genişletildi.6
4. Saldırgan aracı olarak Agentic AI
Güvenlikte agentic YZ hakkındaki kapsamın çoğu savunmaya odaklanır, ancak aynı yetenekler artık saldırı operasyonlarında belgelenmiştir.
Gerçek hayat örneği: GTG-1002
Kasım 2025'te, Anthropic'in tehdit istihbarat ekibi, GTG-1002 olarak takip ettiği şüpheli bir Çin devlet destekli grup tarafından gerçekleştirildiğini belirttiği, ilk büyük ölçüde otonom YZ tarafından düzenlenmiş siber casusluk kampanyası olarak nitelendirdiği faaliyeti aksattığını bildirdi.7 Kampanya, teknoloji firmaları, finansal kurumlar, kimyasal üreticileri ve devlet kurumları dahil olmak üzere yaklaşık 30 hedefe karşı neredeyse eş zamanlı izinsiz giriş girişimlerini içeriyordu ve faaliyet durdurulmadan önce birkaç onaylanmış ihlal gerçekleşti.
Bunu daha önceki YZ destekli saldırılardan ayıran şey, otonomi derecesidir. Rapora göre, tehdit aktörü, insan operatörler tarafından ulaşılamayacak talep oranlarında, tahmini taktik operasyonların 80–%90'ını bağımsız olarak yürütmek için bir agentic kodlama aracı kullandı. YZ, izinsiz giriş yaşam döngüsü boyunca işleri şu şekilde yönetti:
- Keşif: hedeflenen ağlardaki dahili servisleri adım adım insan yönlendirmesi olmadan sıralama.
- Güvenlik açığı keşfi ve istismarı: insan tarafından seçilen hedeflerdeki zayıflıkları belirleme ve bunları canlı operasyonlarda istismar etme.
- İstismar sonrası: yatay hareket, kimlik bilgisi toplama, veri analizi ve sızdırma.
Rapor ayrıca sınırlamalara da dikkat çekti. YZ zaman kimlik bilgilerini halüsinasyon gördü veya kamuya açık olan bilgilere erişim sağladığını iddia etti; yazarlar bunu tamamen otonom saldırıların önünde kalan bir engel olarak gösterdi.
Agentic AI ve güvenlik operasyonları (SecOps) açıklandı
Güvenlik operasyonları (SecOps), siber tehditleri proaktif olarak tanımlamaya, tespit etmeye ve yanıtlamaya odaklanan BT güvenliği ve BT operasyon ekipleri arasında işbirlikçi bir yaklaşımdır.
Sorun:
SecOps ekipleri, karmaşık organizasyon yapıları ve uyumluluk gereksinimleri arasında gezinirken, farklı sistemlerden gelen büyük miktarda veri ve hızla gelişen tehditlerle uğraştıkları için ciddi yorgunlukla karşı karşıyadır.
Agentic AI nasıl yardımcı olur:
YZ, uyarıları analiz etme, tahmine dayalı araştırma yapma ve araçlardan veri sentezleme gibi “muhakeme görevlerinde” özellikle etkilidir.
Bu nedenle, SecOps'taki YZ ajanları, kimlik avı, kötü amaçlı yazılım, kimlik bilgisi ihlalleri, yatay hareket ve olay yanıtı gibi gerçek zamanlı analiz ve karar verme gerektiren görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olabilir.
Örneğin, bu araçlar, insan analistlerin uzmanlığını taklit etmek için MITRE ATT&CK bilgi tabanları üzerinde eğitilebilir veya olay yanıt playbook'larını kullanarak:
- uyarıları zenginleştirmek
- etkilenen sistemleri tespit etmek
- enfekte sistemleri izole etmek/triyaj yapmak
- olay raporları oluşturmak
Trase gibi agentic YZ siber güvenlik araçları, SOC 2 ve HIPAA gibi standartlar için uyumluluk çalışmalarının büyük bölümünü otomatikleştirebilir.8
Kaynak: SCALE9
Gerçek hayat kullanım durumları: AppSec'te Agentic AI
5. Risk tanımlama
Agentic AI, uygulamalardaki ve kod tabanlarındaki güvenlik açıklarını harici ve dahili keşif yoluyla ortaya çıkarmak için ortamı sürekli olarak analiz eder. YZ ajanları, tehditleri belirlemek için harici ve dahili keşif gerçekleştirebilir:
Harici keşif:
- uygulamalarınız ve API'leriniz hakkında veri depolama ve sınıflandırma.
- açık web sunucularını tarama.
- internete açık IP adreslerinde açık portları keşfetme.
Dahili keşif:
- Çalışma zamanı yapılandırmalarını değerlendirme, sorunları belirleme ve önceliklendirme.
- API erişilebilirliği ve işlevsellik görselleştirmesi
- Uygulama-API görselleştirmesi ve kullanımı
- Aracısız AWS & Azure API iş yükü izleme
- Uygulama trafik hacmi ve örüntü analizi
6. Uygulama testi oluşturma ve uyarlama
YZ ajanları, kullanıcıların uygulama ile etkileşimlerine bağlı olarak testleri otomatik olarak oluşturur. Testçiler veya geliştiriciler, test durumlarını yakalamak için aracı kullandıkça, YZ izler ve test betikleri oluşturur.
Uygulamanın kullanıcı arayüzü değişirse (örneğin, bir öğenin ID'si değişirse veya düzen değişirse), YZ ajanı bu değişiklikleri tespit edebilir ve başarısızlığı önlemek için test betiklerini özelleştirebilir.
7. Dinamik uygulama testi yürütme
Agentic AI, insan etkileşimi olmadan farklı bağlamlarda (örneğin, birden fazla tarayıcı ve cihazda) testleri sürekli olarak yürütür. YZ ajanları, tam test kapsamı sağlamak için testleri zamanlayabilir ve uygulama davranışını otonom olarak analiz edebilir.
Ayrıca, farklı kullanıcı veri girişlerini kopyalamak veya ağ koşullarını değiştirmek gibi test parametrelerini dinamik olarak özelleştirebilirler, böylece daha kapsamlı bir uygulama analizi sağlarlar.
8. Otonom raporlama ve tahmine dayalı öneriler
YZ Ajanları, uygulama test verilerini otonom olarak inceleyebilir, hata örüntülerini bulabilir ve temel nedenleri belirleyebilir.
Örneğin, çok sayıda test aynı sorun nedeniyle başarısız olursa, YZ Ajanı bulguları birleştirecek ve geliştirme ekibine temel sorunu vurgulayacaktır.
Önceki test verilerine dayanarak, YZ ajanları gelecekteki olası hataları tahmin edebilir ve bu sorunları ele almak için uygulama test metodolojileri önerebilir.
9. Otonom iyileştirme
Agentic AI, iyileştirme sürecini otomatikleştirir; örneğin, YZ ajanı belirli testlerin gereksiz olduğunu veya belirli riskleri yeterince kapsamadığını tespit ederse, ilgisiz testleri silerek ve daha ilgili alanlara odaklananları önceliklendirerek test paketini optimize edebilir.
YZ ajanı ayrıca bir testin küçük hatalar (küçük bir kullanıcı arayüzü değişikliği gibi) nedeniyle başarısız olduğunu tespit edebilir ve test betiğini gözden geçirilmiş uygulamaya uyacak şekilde “iyileştirebilir”, böylece yanlış pozitifleri ortadan kaldırabilir ve daha az manuel müdahale gerektirir.
10. Otomatik sızma testi
Agentic AI, güvenlik açıklarının tanımlanması, saldırı planlarının oluşturulması ve yürütülmesi dahil olmak üzere sızma testi sürecini otomatikleştirir. YZ ajanlarının sızma testi girişimlerindeki bazı temel uygulamaları şunlardır:
Gerçek zamanlı düşman simülasyonu:
- Ağ, uygulama ve sosyal mühendislik saldırıları gibi simülasyonlar gerçekleştirme.
- DAST (dinamik uygulama güvenliği testi) gibi sızma testleri yürütme.
Keşif:
- Açıkta kalan BT varlıklarını (ör. açık portlar, yanlış yapılandırılmış bulut depoları) tespit etmek için derin, karanlık ve yüzey web dahil olmak üzere interneti tarama.
- Saldırı yüzeylerini haritalamak için OSINT (açık kaynak istihbaratı) ve tehdit istihbaratını entegre etme.
Agentic AI ve uygulama güvenliği (AppSec) açıklandı
Uygulama güvenliği, uygulamaları tasarım ve geliştirme aşamasından dağıtım ve sürekli bakıma kadar tüm yaşam döngüleri boyunca korumayı gerektirir.
Sorun:
Barındırılan uygulamalar, kamu ölçekli işletmeler için temel gelir sağlayıcıları olarak giderek daha önemli hale geldikçe, güvenlikleri de önem kazandı. Bu, aşağıdaki gibi son trendleri yarattı:
- Bulut, SaaS uygulamalarının yaygın kullanımı, riskleri üretime ulaşmadan en aza indirmek için güvenliği SDLC'de daha erken aşamalara taşımıştır.
- Bulut tabanlı programlamanın artmasıyla birlikte, AWS gibi üçüncü taraf platformlara daha fazla geçiş meydana gelmiş, bu nedenle uygulamalar için saldırı yüzeyi güvenlik açıklarına daha fazla maruz kalmaktadır.
Artan saldırı yüzeyi ve potansiyel sonucunda, saldırganlar uygulamaları tehlikeye atmak için yeni ve yaratıcı yöntemler geliştirdiler.
Agentic AI nasıl yardımcı olur:
Agentic AI, CI/CD ardışık hatlarınızı izlemek veya sızma testini otomatikleştirmek dahil olmak üzere, uygulama yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını entegre ederek ve otomatikleştirerek AppSec'i geliştirmeye yardımcı olabilir.
Tercih edilen kaynak olarak ekleSiber güvenlikte agentic YZ'nin zorlukları
1. Şeffaflık ve yorumlanabilirlik eksikliği
- Belirsiz karar verme: YZ odaklı güvenlik operasyonları ve sistemlerini yorumlamak zor olabilir, özellikle de güvenlik politikalarını veya kararları kendi başlarına değiştirdiklerinde. Test mühendisleri ve geliştiriciler, belirli eylemlerin neden yapıldığını anlamakta veya YZ'nın kararlarını doğrulamakta zorlanabilirler.
- Güven ve güvenilirlik: Açık açıklamalar olmadan, ekiplerin YZ'nın önerilerine veya düzeltmelerine güvenmesi zor olabilir, bu da agentic YZ çözümlerinin uygulanmasına karşı direnç oluşturabilir.
2. Veri kalitesi endişeleri
- Veri bağımlılığı: YZ ajanlarının eylemleri etkili bir şekilde nasıl gerçekleştireceklerini öğrenmek için çeşitli verilere ihtiyacı vardır. Yetersiz veya önyargılı veriler yanlış eylemlere veya hatalı tahminlere yol açabilir.
- Sistem yapılandırmalarında uç durumlar: Bir kuruluşun BT altyapısı özel yapılandırmalar veya nadir yazılım kombinasyonları içeriyorsa, bir YZ ajanı normal davranışları anormal olarak yanlış yorumlayabilir veya gerçek tehditleri tespit edemeyebilir.
3. Güvenilirliği sürdürme
- Yanlış pozitifler ve negatifler: Agentic AI, SecOps veya AppSec ile ilgili verileri yanlış sınıflandırabilir, bu da yanlış pozitiflere (olmayan hataları raporlama) veya yanlış negatiflere (gerçek sorunları tespit edememe) yol açabilir. Bu hatalar sisteme olan güveni zedeleyebilir ve sonuçları doğrulamak için manuel müdahale gerektirebilir.
- Uyarlanabilirlik sorunları: Agentic AI değişikliklere uyum sağlamak için tasarlanmış olsa da, uygulamadaki belirli karmaşık veya beklenmedik değişiklikler (örneğin büyük kullanıcı arayüzü yeniden tasarımları veya arka uç mimari değişiklikleri) güvenlik operasyonlarının başarısız olmasına neden olabilir ve YZ modellerini güncellemek için insan müdahalesi gerektirebilir.
4. Uygulamanın karmaşıklığı
- API entegrasyonunun güvenliğini sağlamada zorluk: YZ ajanları sıklıkla harici sistemlerle arayüz oluşturur; bu nedenle API'lerin korunması kritiktir. API tokenleştirme ve doğrulama, güvenilir bir etkileşim sağlamaya yardımcı olan tüm önlemlerdir.
- Eğitim ve dağıtım: Agentic AI modellerinin etkili olması için büyük veri kümeleri ve çeşitli senaryolar üzerinde eğitilmesi gerekir; bu, kaynak yoğun ve zaman alıcı olabilir.
5. İnsan denetimi gereksinimleri
- Sürekli izleme: Agentic AI insan katılımını azaltmayı hedeflese de, düzgün çalıştığından emin olmak için hala izleme ve bakım gerektirir. Güvenlik ekiplerinin YZ'nın sonuçlarını doğrulaması, gerektiğinde modelleri ayarlaması ve YZ karmaşık veya beklenmedik senaryolarla karşılaştığında müdahale etmesi gerekir.
- Yüksek vasıflı personel gereksinimleri: Agentic AI'yi yönetmek, YZ, makine öğrenimi veya uygulama güvenliği alanında uzmanlık gerektirir. Kuruluşlar, gerekli becerilere sahip personel bulmakta veya eğitmekte zorlanabilir.
Siber güvenlik için agentic YZ hakkında son düşünceler
Agentic AI, yanıt sürelerini iyileştirerek ve güvenlik ekiplerinin üzerindeki yükü hafifleterek siber güvenlik operasyonlarını geliştirme potansiyeline sahiptir.
Ancak, şeffaflık eksikliği, veri kalitesi endişeleri ve yanlış pozitifler/negatifler gibi zorluklar, agentic YZ çözümlerini etkili bir şekilde dağıtmanın genel zorluğunu artırabilir.
Operasyonlarda agentic YZ'nin başarılı bir şekilde uygulanması, vasıflı personel, sürekli izleme ve güncellemeler, etkili yanlış pozitif doğrulama süreçleri ve diğer önemli zorluklara dikkat edilmesini gerektirir.
İleri okumalar
- YZ Ajanı Yayılma İşaretleri ve Yayılmayı Yönetmek için Kontrol Listesi
- YZ Ajanı Güvenlik Açığı
- İzlenmesi Gereken En İyi 30+ Endüstriyel YZ Ajanları Manzarası
- YZ Ajan Tuzakları: 20 Gerçek Hayat Olayı
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Siber Güvenlik için Agentic AI: 10 Kullanım Durumları ve Örnekler}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-cybersecurity}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Temmuz 2026}
}Referans Linkleri
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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 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 yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorumlar 1
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.
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.