Siber Güvenlik için Agentic AI: 10 Kullanım Durumu 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 araştırma çalışmalarını destekleyerek SecOps ve AppSec'teki güvenlik ekiplerine yardımcı olur.

Siber güvenlikteki agentic AI'nın yapılandırılmış, gerçek dünya kullanım durumlarını, ayrıca bu ajanların ne yaptığını, nasıl çalıştıklarını ve pratik kısıtlamalarını keşfedin:

Siber güvenlikte yapay zeka ajanlarına örnekler

• Tier 1 ajanları
  • Uyarıların ilk tespiti ve triyajına yardımcı olur.
  • Uyarı sınıflandırması, tekilleştirme ve zenginleştirme gerçekleştirir.
  • Analistlerin tehditleri önceliklendirmesi için bağlam sağlar.
• Tier 2 ajanları
  • İnsan gözetimi altında önceden tanımlanmış eylemleri yürütür.
  • Örnek görevler: etkilenen sistemleri izole etme, playbook tabanlı sınırlama başlatma.
• Tier 3 ajanları
  • Gelişmiş tehdit analizini destekler.
  • Örnek yetenekler: sistemler arasında telemetri ilişkilendirme, tehdit avına yardımcı olma, güvenlik açığı taraması.

Tier 3 ajanları insan analistlerin yerini almaz, ancak iş akışlarını güçlendirir.

Siber güvenlik iş akışları için Agentic AI

Geleneksel güvenlik sistemlerinde bulunan basit kural tabanlı otomasyonun aksine, agentic AI birden fazla aracı orkestre edebilir, çeşitli kaynaklardan bağlamsal bilgileri entegre edebilir ve yapılandırılmamış verileri işleyerek karar vermeyi destekleyebilir. Ancak, bu sistemler üretim ortamlarında tamamen otonom öğrenme ve kontrol yerine insan gözetimi veya önceden yapılandırılmış politikalarla çalışır.

Agentic AI, ortamından dinamik olarak öğrenme yeteneğini kullanır.¹ Siber güvenlik faaliyetlerini şu yollarla geliştirir:

• Tehditleri gerçek zamanlı olarak sürekli izleme ve ele alma
• Minimum insan müdahalesi ile tekrarlayan SOC görevlerini otomatikleştirme
• Bağlamsal karar desteği sunma

AI ajanlarının, SOC otomasyonu için LLM'ler ve kurumsal verilerle etkileşimleri için AI Inference ile entegre edilmiş mimarisi:

Uyarlanmıştır: Cloudera²

Agentic AI siber güvenlik araçlarının temel yetenekleri

Siber güvenlik agentic AI araçlarının başlıca yetenekleri şunlardır:

• Akıllı uyarı triyajı ve zenginleştirme: Ajan sistemleri, uyarıları sınıflandırabilir ve önceliklendirebilir, gürültüyü azaltır ve SOC analistlerinin anlamlı tehditlere odaklanmasına yardımcı olur.
• Otomatik araştırma yardımı: Bu sistemler bağlamsal bilgileri (ör. tehdit istihbaratı, günlük korelasyonları) toplayabilir ve bulguları insan analistler için özetleyebilir.
• Sınırlama ve playbook yürütme: Agentic AI, yönetişim ve insan gözetimine tabi olarak, bir ana bilgisayarı karantinaya alma veya otomatik playbook'larda tanımlanan erişim kısıtlamalarını uygulama gibi sınırlama eylemlerini gerçekleştirebilir.
• Tehdit avı desteği: Veri kaynakları arasında tehlike göstergelerini (IOC) ilişkilendirerek ve araştırma hipotezleri önererek analistlere yardımcı olurlar, ancak önemli ölçüde insan yorumu hala gereklidir.
• Güvenlik açığı analizi ve önceliklendirme: Yapay zeka sistemleri, kaynak önceliklendirmesini desteklemek için güvenlik açıklarını ölçeklenebilir şekilde analiz etmeye ve puanlamaya yardımcı olur.

Örnek iş akışı: Güvenlik açığı tespiti için yapay zeka ajanı (Tier 1)

Siber güvenlik kavram kanıtlarında, yapay zeka ajanları, güvenlik açığı verileri sağlayan API'lerle arayüz oluşturarak ve bilet oluşturma veya rapor oluşturma gibi görevleri orkestre ederek güvenlik açığı tarama ve triyaj iş akışlarını desteklemek üzere uygulanmıştır.

Dropzone AI gibi kurumsal sistemlere ek olarak, Tier 1 ajanlarının potansiyel güvenlik tehditlerinin ilk tespitini ve triyajını ele aldığı elle oluşturulmuş uygulamalar da vardır.

İşte DevNet sanal ortamında otomatik bir güvenlik açığı tespit ajanı oluşturmak için bir demo:

Demoda kullanılan agentic mimari: Ajan, bir ön uç arayüz (Streamlit UI gibi) ve bir yönlendirici ajan (ACCS) ile arayüz oluşturur, bir yönde 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 güvenlik açığı var mı? Varsa, lütfen ServiceNow'da bir problem 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 isteği 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 ajanı (Streamlit UI) ve yönlendirici ajan (ACCS) birbiriyle iletişim kurar. Yönlendirici ajan, Router 1'in durumunu sorgular, güvenlik açıklarını kontrol eder. Gerekli komutları dinamik olarak belirler ve çalıştırır (ör. sürüm ayrıntılarını almak için show version komutunu kullanarak).

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

5. Güvenlik açığı tespiti: Sistem PSIRT API'sini sorgular, sonuçları (ya JSON veya ham metin) alır ve bilgileri işler. to Router 1 ile ilgili yüksek riskli güvenlik açıkları olup olmadığını belirler.

6. Eylem yürütme: Güvenlik açıkları tespit edilirse:

• ServiceNow'da otomatik olarak bir sorun bileti açılır
• Ajan, güvenlik ekibine bir güvenlik açığı raporu e-posta ile gönderir.

Yapay zeka ajanı tarafından oluşturulan güvenlik açığı e-posta raporuna bakın:

Gerçek yaşam kullanım durumları: SecOps'ta Agentic AI

1. Triyaj ve araştırma

• 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 yine de inceler.

Gerçek yaşam örneği: Triyaj ve araştırmayı kullanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Dijital bir sigorta şirketinin ilk 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 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 vermesine olanak tanıdı.
• Ayrıntılı araştırma raporları, ayrıntılı bir analiz düzeyi sağlayarak tehdit göstergesi (IOC) görünürlüğünü artırdı.
• Yanlış pozitiflerde azalma, tehdit tespitindeki doğruluğu artırdı.⁴

2. Tehdit avı desteği

Agentic AI, gerçek zamanlı olarak tehditleri tespit etmek ve yanıt vermek için siber güvenlik sistemlerinde kullanılabilir.

Örneğin, bu ajanlar olağandışı ağ davranışını belirleyebilir ve insan müdahalesi olmadan bir tehlikeyi önlemek için etkilenen cihazları otonom olarak yalıtabilir.

• Ajanlar, analistlerin olağandışı ağ davranışını tespit etmesine yardımcı olur.
• Uyarıları atomik, hesaplanmış ve davranışsal göstergelere göre kategorize ederler.
• Geçmiş ve gerçek zamanlı veriler arasında göstergeleri ilişkilendirirler.
• Analistler önerilen araştırma adımlarını yorumlar; yapay zeka uzman kararının yerini almaz.

Gerçek yaşam vaka çalışması: Tehdit avını kullanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Kansas Üniversitesi Sağlık Sistemi, olay müdahalesini koordine etmede zorluklar yaşadı; temel zorluklardan bazıları:

• Görünürlük eksikliği
• Sınırlı olay müdahalesi
• Çalışan kaynağı kısıtlamaları

Çözümler: Üniversite, görünürlüğü artırmak ve olay müdahalesi tehdit avını otomatikleştirmek için agentic AI yeteneklerine sahip bir güvenlik platformu uyguladı.

Sonuçlar:

• Sistemler arası görünürlük %98 oranında arttı
• Tespit kapsamı altı ay içinde %110 iyileşti.
• Otomatik olay müdahale süreçleri, 75.000 uyarıdan 74.826'sını filtreleyip çözümleyerek, 174'ünü manuel inceleme için yükseltti.
• Yükseltilen uyarılar arasındaki gerçek pozitifler toplam 38 oldu, gürültüyü azaltarak odaklanmış müdahalelere olanak tanıdı.⁵

3. Yanıt eylemleri

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

Gerçek yaşam örneği: Yanıt eylemlerini kullanan yapay zeka ajanları

Zorluklar: Bir dağıtım kuruluşu olan APi Group, aşağıdaki siber güvenlik zorluklarıyla karşılaştı:

• Çeşitli teknoloji yığınları
• Ekosistem genelinde görünürlük

Çözümler: Yukarıdaki zorlukları ele almak için APi Group, Microsoft ortamları için tehdit tespitini geliştirmek üzere ReliaQuest'in agentic AI platformunu uyguladı.

Sonuçlar:

• Yanıt süreleri %52 azaldı ve entegre playbook'lar kullanıldı.
• Microsoft 365, Cisco ve Palo Alto yığınları genelinde görünürlükte %47 artış sağlandı.
• MITRE ATT&CK kapsamı %275 genişletildi.⁶

4. Saldırgan aracı olarak Agentic AI

Güvenlikte agentic AI ile ilgili çoğu kapsam savunmaya odaklanır, ancak aynı yetenekler artık saldırı operasyonlarında belgelenmiştir.

Gerçek yaşam örneği: GTG-1002

Kasım 2025'te, Anthropic'in tehdit istihbaratı ekibi, GTG-1002 olarak izlediği şüpheli bir Çin devlet destekli gruba atfedilen, büyük ölçüde otonom yapay zeka tarafından düzenlenen ilk siber casusluk kampanyası olarak nitelendirdiği şeyi bozduğunu bildirdi.⁷ Kampanya, teknoloji firmaları, finans kurumları, kimyasal üreticileri ve devlet kurumları dahil olmak üzere yaklaşık 30 hedefe neredeyse eşzamanlı saldırı girişimlerini içeriyordu ve faaliyet durdurulmadan önce birkaç onaylanmış ihlal gerçekleşti.

Bunu önceki yapay zeka destekli saldırılardan ayıran şey otonomi derecesidir. Rapora göre, tehdit aktörü, insan operatörlerin ulaşamayacağı talep oranlarında, taktik operasyonların tahmini 80–90%'ını bağımsız olarak yürütmek için bir agentic kodlama aracı kullandı. Yapay zeka, saldırı yaşam döngüsü boyunca işleri ele aldı:

• Keşif: hedeflenen ağlar içindeki dahili hizmetleri adım adım insan yönlendirmesi olmadan sayma.
• Güvenlik açığı keşfi ve istismarı: insan tarafından seçilen hedeflerdeki zayıflıkları belirleme ve canlı operasyonlarda istismar etme.
• Sömürü sonrası: yanal hareket, kimlik bilgisi toplama, veri analizi ve sızdırma.

Rapor ayrıca sınırlamalara da dikkat çekti. Yapay zeka zaman kimlik bilgilerini halüsinasyon olarak uydurdu veya kamuya açık bilgilere erişimi olduğunu iddia etti; yazarlar bunu tamamen otonom saldırıların önünde kalan bir engel olarak belirtti.

Agentic AI ve güvenlik operasyonları (SecOps) açıklandı

Güvenlik operasyonları (SecOps), siber tehditleri proaktif olarak belirleme, tespit etme ve yanıtlamaya odaklanan BT güvenliği ve BT operasyonları ekipleri arasındaki işbirliğine dayalı bir yaklaşımdır.

Sorun:

SecOps, ekiplerin çeşitli sistemlerden gelen büyük verilerle ve hızla gelişen tehditlerle uğraşırken karmaşık organizasyon yapıları ve uyumluluk gereksinimleriyle başa çıkmak zorunda kalması nedeniyle ciddi yorgunlukla karşı karşıyadır.

Agentic AI nasıl yardımcı olur:

Yapay zeka, uyarıları analiz etme, öngörücü araştırma yapma ve araçlardan veri sentezleme gibi 'akıl yürütme görevlerinde' özellikle etkilidir.

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

Örneğin, bu araçlar, insan analistlerin uzmanlığını taklit etmek için MITRE ATT&CK bilgi tabanları üzerinde eğitilebilir veya olay müdahale playbook'larını kullanarak şunları yapabilir:

• uyarıları zenginleştirme
• etkilenen sistemleri tespit etme
• etkilenen sistemleri izole etme/triyaj yapma
• olay raporları oluşturma

Trase gibi agentic AI siber güvenlik araçları, SOC 2 ve HIPAA gibi standartlar için uyumluluk çalışmalarının büyük kısmını otomatikleştirebilir.⁸

Kaynak: SCALE⁹

Gerçek yaşam kullanım durumları: AppSec'te Agentic AI

5. Risk belirleme

Agentic AI, harici ve dahili keşif yoluyla uygulamalardaki ve kod tabanlarındaki güvenlik açıklarını ortaya çıkarmak için ortamı sürekli olarak analiz eder. Yapay zeka ajanları, tehditleri belirlemek için harici ve dahili keşif gerçekleştirebilir:

Harici keşif:

• uygulamalarınız ve API'leriniz hakkındaki verileri depolama ve sınıflandırma.
• açıktaki web sunucularını tarama.
• internete açık IP adreslerindeki açık bağlantı noktalarını keşfetme.

Dahili keşif:

• Çalışma zamanı yapılandırmalarını değerlendirme, sorunları belirleme ve önceliklendirme.
• API erişilebilirliği ve işlevsellik görselleştirmesi
• Uygulama-API görselleştirmesi ve kullanımı
• Ajansız AWS ve Azure API iş yükü izleme
• Uygulama trafik hacmi ve desen analizi

6. Uygulama testi oluşturma ve uyarlama

Yapay zeka ajanları, kullanıcının uygulama ile etkileşimlerine bağlı olarak otomatik olarak testler oluşturur. Test uzmanları veya geliştiriciler, test senaryolarını yakalamak için aracı kullandıkça, yapay zeka izler ve test komut dosyaları oluşturur.

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

7. Dinamik uygulama testi yürütme

Agentic AI, insan etkileşimi olmadan çeşitli bağlamlarda (ör. birden çok tarayıcı ve cihazda) sürekli olarak testler yürütür. Yapay zeka ajanları, tam test kapsamı sağlamak için testleri zamanlayabilir ve uygulama davranışını otonom olarak analiz edebilir.

Ayrıca, daha kapsamlı bir uygulama analizi sağlamak için farklı kullanıcı veri girişlerini kopyalama veya ağ koşullarını değiştirme gibi test parametrelerini dinamik olarak özelleştirebilirler.

8. Otonom raporlama ve öngörücü öneriler

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

Örneğin, çok sayıda test aynı sorun nedeniyle başarısız olursa, yapay zeka ajanı bulguları birleştirir ve geliştirme ekibine temel sorunu vurgular.

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

9. Otonom düzeltme

Agentic AI, düzeltme sürecini otomatikleştirir; örneğin, yapay zeka ajanı belirli testlerin gereksiz olduğunu veya belirli riskleri yeterince kapsamadığını tespit ederse, ilgisiz testleri silerek ve daha ilgili alanlara odaklananlara öncelik vererek test paketini optimize edebilir.

Yapay zeka ajanı ayrıca, bir testin küçük hatalar nedeniyle başarısız olduğunu (örneğin küçük bir kullanıcı arayüzü değişikliği) tespit edebilir ve revize edilmiş uygulamaya uyması için test komut dosyasını 'düzeltebilir', yanlış pozitifleri ortadan kaldırarak daha az manuel müdahale gerektirir.

10. Otomatik sızma testi

Agentic AI, güvenlik açıklarının belirlenmesi, saldırı planlarının oluşturulması ve yürütülmesi dahil olmak üzere sızma testi sürecini otomatikleştirir. Sızma testi girişimlerinde yapay zeka ajanlarının bazı temel uygulamaları şunlardır:

Gerçek zamanlı düşman simülasyonu:

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

Keşif:

• Açıktaki BT varlıklarını (ör. açık bağlantı noktaları, yanlış yapılandırılmış bulut kovaları) 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 geliştirmeden dağıtım ve sürekli bakıma kadar yaşam döngüleri boyunca korumayı gerektirir.

Sorun:

Barındırılan uygulamalar, halka açık ölçekli kuruluşlar için temel gelir etkenleri olarak giderek daha önemli hale geldikçe, güvenlikleri de aynı şekilde önem kazandı. Bu, aşağıdaki gibi son trendleri yarattı:

• Bulut, SaaS uygulamalarının yaygın kullanımı, riskleri üretime ulaşmadan önce en aza indirmek için güvenliği SDLC'nin daha erken aşamalarına taşıdı.
• Bulut tabanlı programlamanın artmasıyla birlikte, AWS gibi üçüncü taraf platformlara daha fazla geçiş yaşandı, bu nedenle uygulamaların saldırı yüzeyi güvenlik açıklarına daha fazla maruz kalmaktadır.

Artan saldırı yüzeyi ve potansiyelin bir sonucu olarak, saldırganlar uygulamaları tehlikeye atmak için yeni ve yaratıcı yöntemler geliştirdiler.

Agentic AI nasıl yardımcı olur:

Agentic AI, CI/CD hatlarınızı izleme veya sızma testini otomatikleştirme dahil olmak üzere, uygulama yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını entegre ederek ve otomatikleştirerek güvenliği artırmaya yardımcı olabilir.

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Siber güvenlikte agentic AI'nın zorlukları

1. Şeffaflık ve yorumlanabilirlik eksikliği

• Opak karar verme: Yapay zeka odaklı 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 zorlanabilirler.

• Güven ve güvenilirlik: Açıklamalar olmadan, ekiplerin yapay zekanın önerilerine veya revizyonlarına güvenmesi zor olabilir ve bu da agentic AI çözümlerini uygulamaya karşı dirence yol açabilir.

2. Veri kalitesi endişeleri

• Veri bağımlılığı: Yapay zeka ajanlarının eylemleri etkili bir şekilde nasıl gerçekleştireceklerini öğrenmek için çeşitli verilere ihtiyacı vardır. Yetersiz veya önyargılı veriler, yanlış eylemlere veya hatalı tahminlere neden olabilir.

• Sistem yapılandırmalarındaki sınır durumları: Bir kuruluşun BT altyapısı özel yapılandırmalar veya nadir yazılım kombinasyonları içeriyorsa, bir yapay zeka ajanı normal davranışları anormallik olarak yanlış yorumlayabilir veya gerçek tehditleri tespit edemeyebilir.

3. Güvenilirliğin sürdürülmesi

• Yanlış pozitifler ve negatifler: Agentic AI, SecOps veya AppSec ile ilgili verileri yanlış sınıflandırarak yanlış pozitiflere (olmayan hataları bildirme) veya yanlış negatiflere (gerçek sorunları tespit edememe) neden olabilir. Bu hatalar sisteme olan güveni zedeleyebilir ve sonuçları doğrulamak için manuel müdahale gerektirebilir.

• Uyum sorunları: Agentic AI değişikliklere uyum sağlamak üzere tasarlanmış olsa da, uygulamadaki bazı karmaşık veya beklenmedik değişiklikler (örneğin, büyük kullanıcı arayüzü yeniden tasarımları veya arka uç mimari değişiklikleri) yine de güvenlik operasyonlarının başarısız olmasına neden olabilir ve yapay zekanın modellerini güncellemek için insan müdahalesini gerektirebilir.

4. Uygulama karmaşıklığı

• API entegrasyonunu güvence altına almada zorluk: Yapay zeka ajanları sıklıkla harici sistemlerle arayüz oluşturur; bu nedenle API'leri korumak kritik öneme sahiptir. API tokenizasyonu ve doğrulaması, güvenilir bir etkileşimi sağlamaya yardımcı olan önlemlerdir.

• Eğitim ve dağıtım: Agentic AI modellerinin etkili olması için büyük veri kümeleri ve çeşitli senaryolar üzerinde eğitilmesi gerekir, bu da kaynak yoğun ve zaman alıcı olabilir.

5. İnsan gözetimi gereksinimleri

• Sürekli izleme: Agentic AI insan katılımını azaltmayı hedeflerken, düzgün çalıştığından emin olmak için hala izleme ve bakım gerektirir. Güvenlik ekiplerinin yapay zekanın sonuçlarını doğrulaması, gerektiğinde modelleri ayarlaması ve yapay zeka karmaşık veya beklenmedik senaryolarla karşılaştığında müdahale etmesi gerekir.

• Yüksek vasıflı personel gereksinimleri: Agentic AI'yı yönetmek, yapay zeka, makine öğrenimi veya uygulama güvenliği konusunda uzmanlık gerektirir. Kuruluşlar, gerekli becerilere sahip personel bulmakta veya yetiştirmekte zorlanabilir.

Siber güvenlik için agentic AI hakkında son düşünceler

Agentic AI, 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, agentic AI çözümlerinin etkili bir şekilde dağıtılmasının genel zorluğunu artırabilir.

Agentic AI'nın operasyonlarda başarılı bir şekilde uygulanması, vasıflı personel, sürekli izleme ve güncellemeler, etkili yanlış pozitif doğrulama süreçleri ve diğer temel zorluklara dikkat edilmesini gerektirir.

İleri okumalar

• AI Agent Sprawl Belirtileri ve Yayılmayı Yönetmek için Kontrol Listesi
• Yapay Zeka Ajan Güvenlik Açığı
• İzlenecek En İyi 30+ Endüstriyel Yapay Zeka Ajan Manzarası
• Yapay Zeka Ajan Tuzakları: 20 Gerçek Yaşam Olayı

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 Agentic AI: 10 Kullanım Durumu 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