Kiber Təhlükəsizlik Əməliyyatları Mərkəzi - Maşın Öyrənməsi və Süni İntellekt

1.2.8 Maşın Öyrənməsi və Süni İntellekt

Kiber təhlükəsizlik texnologiyaları keçmişdən günümüzə qədər bir çox mərhələdən keçmiş və daima yeni xüsusiyyətlər əlavə edilərək daha təhlükəsiz olunması yönündə yaxşılaşdırılmışdır. Xüsusilə də son illərdə daima özünü təkmilləşdirən kiber təhdid və cinayətkarlara adaptasiyanın təmin olunması istiqamətində öz özünə öyrənən texnologiyaların miqdarında və çeşidində artım nəzərə çarpacaq dərəcədədir.

Ümumi olaraq bir çox yerdə Süni İntellekt (Artificial İntelligence) anlayışı adı altında bəhs edilən bu texnologiya və xidmətlər qısa şəkildə aşağıda müəyyən edilmişdir.

Şəkil 13. Süni İntellekt, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə arasındaki əlaqə.

 

Süni İntellekt (Artificial İntelligence): İnformasiya sistemlərinə, özlərinə təyin edilmiş statik qanunların xaricinə çıxaraq öz özlərinə öyrənmə xüsusiyyətini qazandıran komputer elmidir. Bu xüsusiyyətin qazandırılması üçün maşınların da insanların edə bildiyi kimi mühitin vəziyyətini öyrənib buna uyğunlaşmaları (adaptasiya) və ekoloji faktorları öyrənərək buna uyğun olaraq qərar verə biləcək (decision-making) strukturda olmaqları lazımdır. Xülasə, süni intellekt. İnsan hərəkətlərini təqlid edə bilmə bacarığıdır.

Maşın Öyrənməsi (Machine Learning): Maşın Öyrənməsi, süni intellektin bir pillə alt bölməsidir. Qısa olaraq desək, məlumatlara və vəziyyətə uyğun olaraq özlərini dəyişdirə bilən proqram və alqoritmlərdir. Nə qədər çox məlumat əldə edilərdə ML sistemləri də özlərini o qədər çox təkmilləşdirə bilərlər. ML sayəsində proqramlar edilən səhvlərin miqdarını azaldıb, verilən doğru qərarların miqdarını artırmağa çalışırlar.

Dərin Öyrənmə (Deep Learning): Dərin Öyrənmə, Maşın Öyrənməsinin bir pillə alt bölməsidir. Əslində nəzərdə tutulan mövzu Deep Artificial Neural Networks anlayışıdır. Vizual tanıma, səs tanıma kimi bir çox texnoloji inkişafın əsasını əmələ gətirir. Əsasda çox mərtəbəli strukturda olub, bu mərtəbələr arasında özünü təkmilləşdirməyə imkan yaratmaqdadır. 2016-cı ildə Go çempionu Lee Sedolu və 2017-ci ilin Go çempionu Ke Jie-ni məğlub edən AlphaGo alqoritmini DL anlayışına bir nümunə olaraq vermək olar.

Burada bəhs edilən anlayışlar kiber təhlükəsizlik dünyasında öz başına bir məna ifadə etməsə də, kiber təhlükəsizlik texnologiyalarına inteqrasiya edilməkləriylə bizə böyük faydalar verirlər. UEBA texnologiyalarında bəhs edilən son istifadəçi və sistemlərinin hərəkətlərinin izlənməsi və öyrənilməsi nəticəsində anormal hərəkətlərin aşkar edilə bilinməsi AI və ML texnologiyalarının istifadəsi sayəsində həyata keçirilə bilinməkdədir. Bunun xaricində sandboxing və s. bir çox texnologiya AI, ML, DL istifadə edərək öz təhlükəsizlik funksiyalarını təmin edirlər.


blog comments powered by Disqus