Aruba ve Ponemon Enstitüsü, geçtiğimiz yıl bir araştırma yaptı ve araştırmanın sonuçları şu bulguları ortaya koydu: Veri ve yüksek değerli varlıkları koruma yolunda, makine öğrenimi ve diğer yapay zeka tabanlı teknolojiler içeren güvenlik sistemleri, kullanıcıları ve IoT cihazlarını hedefleyen saldırıları saptayıp durdurmada vazgeçilmezler. Çoğu kurum hâlâ gelişmiş ve hedefe yönelik saldırıları durduramaz durumda. Birçoğu savunma silahlarının tam değerlerinin farkında değiller.

BT güvenlik ekiplerinin çoğunluğu, şirketlerinin genel güvenlik stratejisindeki en önemli boşluğun giriş noktası olarak IoT cihazlarını kullanan saldırıları belirleyememeleri olduğuna inanıyor. “IoT cihazları güvenli değil” diyen Aruba Ülke Müdürü Ersin Uyar, konuyla ilgili şu açıklamaları yapıyor: “En basit IoT cihazı bile bir tehdit oluşturabilir. Ağ trafiğinin sürekli izlenmesi, kapalı devre tespit ve yanıt verme sistemleri, IoT cihazlarının kendi grupları arasındaki davranışsal anormalliklerinin belirlenmesi ve networkleri daha iyi korumak için en etkili yaklaşımlardır.”
 
YAPAY ZEKA BÜYÜK BİR TREND OLACAK

“Güvenlik tehditlerinin büyük bir kısmı dışarıdan olmakla beraber, içeriden gelen tehditler, e-posta ve diğer yollarla erişim sağlanması gibi, günümüzde artık bir numaralı tehlike olma yolunda ilerliyor” diyen Ersin Uyar, bu yıl güvenliğimizi tehdit edecek siber saldırılarla ilgili şu öngörülerde bulunuyor: “Bu tehditlerle mücadele etmek için Aruba olarak güvenlik çözüm hizmetlerimizi kurumlara sunmaya odaklanıyoruz. Güvenlik Operasyon Merkezi'ni yönetmek üstün efor gerektiren bir durum. Sanırım yapay zeka yalancı pozitif oranını düşürmeye oldukça yardımcı olacak. Yapay zeka ve makine öğrenimi bu alanda büyük bir trend olacak. Büyük kurumların BT birimleri yeni nesil güvenlik çözümleri hizmetlerine oldukça ihtiyaç duyuyor. Uçtan uca tüm altyapının güvenliğinin sağlanması çok önemli. Güvenlik herkesin gündeminde öncelikli olarak yer alıyor ve dolayısıyla bütçeler de oraya kayıyor. Makine öğrenme teknolojisinin gelişmesi, ağ güvenliği pazarı için büyük bir fırsat sunuyor. Bu gelişimi tanımlamak kolay değil fakat biz buna inanıyoruz. Makine öğrenimi başlangıçta zor gelebilir. Uygulayabileceğiniz algoritma ve modellerin sayısı iki elinizin on parmağını geçmez. Her şey zamanla elde edeceğiniz yeteneklerle ilgilidir. Bu aslında verileri bir algoritmaya nasıl bağlayacağınızı bilmek değil, neyi başarmak istediğinizi, hangi verileri kullanmak istediğinizi ve hangi sonucu aldığınızı anlamaktır. Bu yinelenen bir süreçtir ve kullanmakta olduğunuz makine öğreniminin türüne bağlıdır.”