Malware aktiviteleri, dünya çapında bilgisayar sistemleri için büyük bir risk oluşturmaktadır. Bu riskten korunmak için, verilerin korunması hayati önem taşımaktadır. Malware hedef sisteme zarar vermek, bozmak veya yetkisiz erişim elde etmek için tasarlanmış yazılımlardır. Kötü amaçlı yazılımlara fidye yazılımı, solucan, virüs, botnetler, truva atları örnek verilebilir. Yazılımın zararlı olup olmadığına bakılırken statik analiz veya dinamik analiz gibi teknikler kullanılabilir. Bazı uygulamalarda bu teknikler tek başına kullanılırken bazılarında birlikte kullanılır. Mevcut tekniklerin bazı durumlarda yetersiz kalması malware analizinde daha etkili ve kolay bir yol arayışını beraberinde getirmiştir. Bu makalede yapay zekanın zararlı yazılım analizinde kullanımını açıklayacağız. Ayrıca, yapay zeka ile zararlı yazılım analizinin avantajlarını ve zorluklarını tartışacağız. Son olarak, yapay zeka ile zararlı yazılım analizinden çıkarımlarımızı özetleyeceğiz.
Yapay Zeka
Yapay zeka (AI), insan aklı gibi düşünen ve davranması amaçlanan iş yükünü azaltmayı ve problemi etkin bir şekilde çözmeyi amaçlayan teknolojik bir girişimdir. İş sürecini geliştirmede, kavramada, büyütmede kullanılır. Bununla birlikte yapay zekanın farklı alt disiplinleri de vardır. Bunlardan bazıları makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi alanlardır.
1)Makine Öğrenmesi (ML)
Makine öğrenmesi (ML), her bir programın talimat olmadan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel veri modellerini kullanma işlemidir. Algoritmaya sağlanan eğitim verilerine bağlı olarak bir makine öğrenimi yazılımı; verileri algılayabilir, tahminler yapabilir ve nasıl iyileştirebileceğini öğrenerek görevleri otomatik olarak tamamlamayabilir.
2)Derin Öğrenme
Makine öğrenimi alt kümesi olan derin öğrenme, bilgisayarların daha karmaşık sorunları çözmesini sağlamaktadır. Makine öğrenmesinden beklenen zararlı yazılım analiz sürecini zaman, masraf açısından verimli hale getirmesidir.
Malware
Malware yani Malicious Software (Zararlı Yazılım) kavramının kısaltmasıdır. Zararlı yazılım ise çoğu sisteme izinsiz girişte rol oynayan her türlü kötü amaçlı yazılan program kodlarıdır. Herhangi bir kullanıcıya, bilgisayara veya ağa zarar veren her türlü yazılım malware olarak düşünülebilir. Bilgisayarlarla sınırlı olmayıp her türlü yazılım, uygulama, sisteme yayılabilir.
Zararlı Yazılım Analizinde Yapay Zeka Kullanımı
Zararlı yazılımların dünyada yaygınlaşması ve etkin bir konumda olması zararlı yazılım analiz süreçlerini de geliştirme ve yeni bir yol arayışına götürmektedir. Çoğu alanda kullanılmaya başlanan yapay zekanın da bu süreçte önemi hızla artmaktadır. Yapay zekanın gelişmiş algoritmaları zararlı yazılımın analiz sürecinde önemli ölçüde kullanılmaktadır. Örneğin, zararlı yazılımın davranışsal özelliklerini, ağ trafiğini, dosya imzalarını veya kod parçalarını analiz ederek, zararlı yazılım türünü ve amacını belirlemektedir. Makine öğrenimi algoritmaları, zararlı yazılımın davranışlarını ve özelliklerini tanımlamakta ve yeni tehditleri tespit etmek için bu algoritmaları kullanmaktadır. Bu yaklaşım zararlı yazılımın analizini daha hızlı, doğru ve otomatik hale getirmektedir. Yapay zeka, zararlı yazılımların kodunu deşifre edip, onların hangi amaçla yazıldığını algılayıp, bu kodları iyi bir amaca hizmet eden kodlara dönüştürerek tersine mühendislik yapmak için de kullanılmaktadır. Ancak yapay zekanın yararlı yönleri gibi zararlı yönleri de olabilmektedir. Örneğin, yapay zeka analiz sürecinde yanlış sonuçlar üretip, zararlı yazılımı zararsız olarak algılayabilir ve zararsız yazılımı zararlı olarak algılayabilir. Bu da hedef sistem için ciddi güvenlik tehdidi yaratıp, para ve performans kaybına uğratabilmektedir. Ayrıca yapay zeka, karşılaştığı karmaşık kodları çözmekte sorun yaşayıp, analizinde uzman bir analistin yardımına ihtiyaç duyabilir. Yapay zekanın teknolojinin bir ürünü olması kendisini de siber tehditlere açık bir hale getirdiğinden saldırıya uğrayıp kötü amaçlı kullanılması veya devre dışı bırakılması gibi durumlar da mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır.
Yapay zeka sahip olduğu gelişmiş algoritmalar sayesinde insanlar için karmaşık ve algılaması zor olan yazılımları çözümleyebilmektedir. Ancak bu algoritmalar her zaman kesin sonuç verememektedir. Hata payı göz önünde bulundurularak bir insanın yönlendirmesine ihtiyaç duyabildiği gözlemlenmiştir. Bu alan, zararlı yazılım analistlerine pek çok kolaylık sağlarken aynı zamanda siber güvenlik sektörünün gelişmesine önemli ölçüde katkı sağlamaktadır.