Anomaliye dayalı algılama, bir sistemdeki anormal davranışları veya etkinlikleri tanıyan bir siber tehdit tanımlama yöntemidir. Bu teknik, yerleşik normlardan ayrılan olağandışı kalıpları belirlemeye ve böylece potansiyel siber tehditleri belirlemeye odaklanır.
Anomali Tabanlı Tespitin Başlangıcı ve Evrimi
Anormallik temelli algılama kavramı ilk olarak 1980'lerin sonlarında bilgisayar güvenliği alanında ortaya çıktı. Alanında öncü bir araştırmacı olan Dorothy Denning, kullanıcı davranışı profilini temel alan bir saldırı tespit modelini tanıttı. Model, kullanıcının standart davranışından önemli ölçüde sapan herhangi bir etkinliğin potansiyel olarak izinsiz giriş olarak sınıflandırılabileceği önermesi üzerine kuruldu. Bu, anomaliye dayalı tespitin ilk önemli keşfiydi.
Yıllar geçtikçe anormallik tabanlı tespit, yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) ilerlemesiyle birlikte gelişti. Siber tehditler karmaşıklaştıkça bunlara karşı koyma mekanizmaları da karmaşıklaştı. Kalıpları tanımak ve normal ile potansiyel olarak zararlı faaliyetler arasında ayrım yapmak için gelişmiş algoritmalar geliştirildi.
Anomali Tabanlı Tespiti Genişletmek
Anomali tabanlı tespit, tipik sistem davranışından sapmaları analiz ederek tehditleri tanımlayan ve azaltan bir siber güvenlik tekniğidir. 'Normal' davranışlar için bir temel oluşturmayı ve sistem faaliyetlerini bu yerleşik normlara göre sürekli izlemeyi içerir. Gözlemlenen davranış ile referans değer arasındaki herhangi bir tutarsızlık, potansiyel bir siber tehdide işaret edebilir ve daha fazla analiz için bir uyarıyı tetikleyebilir.
Potansiyel saldırıları tanımlamak için bilinen bir tehdit modeli gerektiren imza tabanlı algılamanın aksine, anormallik tabanlı algılama, anormal davranışlara odaklanarak bilinmeyen veya sıfır gün saldırılarını tanımlayabilir.
Anomali Tabanlı Tespitin Çalışması
Anomaliye dayalı algılama öncelikle iki aşamada çalışır: öğrenme ve algılama.
Öğrenme aşamasında sistem, geçmiş verileri kullanarak normal davranışı temsil eden istatistiksel bir model oluşturur. Model, ağ trafiği modelleri, sistem kullanımı veya kullanıcı aktivite modelleri gibi çeşitli davranışsal faktörleri içerir.
Tespit aşamasında sistem sürekli olarak mevcut davranışı izler ve oluşturulan modelle karşılaştırır. Gözlemlenen bir davranış modelden önemli ölçüde saparsa (tanımlanmış bir eşiği aşarsa), olası bir anormalliği belirten bir uyarı tetiklenir.
Anomali Tabanlı Tespitin Temel Özellikleri
- Proaktif Tespit: Bilinmeyen tehditleri ve sıfırıncı gün açıklarını belirleme yeteneğine sahiptir.
- Davranış Analizi: Tehditleri tespit etmek için kullanıcı, ağ ve sistem davranışını inceler.
- Uyarlanabilirlik: Yanlış pozitifleri azaltarak sistem davranışında zaman içinde meydana gelen değişikliklere uyum sağlar.
- Bütüncül yaklaşım: Yalnızca bilinen tehdit imzalarına odaklanmaz, daha geniş bir koruma sunar.
Anomali Tabanlı Tespit Türleri
Temel olarak üç tür anomaliye dayalı tespit yöntemi vardır:
| Yöntem | Tanım |
|---|---|
| İstatistiksel Anormallik Tespiti | Beklenen davranıştan herhangi bir önemli sapmayı tanımlamak için istatistiksel modelleri kullanır. |
| Makine Öğrenimi Tabanlı Tespit | Normdan sapmaları belirlemek için AI ve ML algoritmalarını kullanır. |
| Ağ Davranışı Anomalisi Tespiti (NBAD) | Olağandışı kalıpları veya etkinlikleri tanımlamak için özellikle ağ trafiğine odaklanır. |
Anomali Tabanlı Tespiti Kullanma: Zorluklar ve Çözümler
Anomaliye dayalı tespit, siber güvenliğe gelişmiş bir yaklaşım sunarken, aynı zamanda öncelikle 'normal' davranışı tanımlamanın ve yanlış pozitifleri ele almanın zorluğu nedeniyle zorluklar da doğurur.
Normalin Tanımlanması: 'Normal' tanımı, kullanıcı davranışındaki değişiklikler, sistem güncellemeleri veya ağ değişiklikleri nedeniyle zaman içinde değişebilir. Bunun üstesinden gelmek için sistemlerin bu değişikliklere uyum sağlayacak şekilde periyodik olarak yeniden eğitilmesi gerekir.
Yanlış Pozitifleri Ele Alma: Anomali tabanlı sistemler, anormallik tespiti eşiğinin çok hassas olması durumunda yanlış alarmları tetikleyebilir. Bu, sistemin hassasiyetine ince ayar yapılarak ve geçmiş tespitlerden ders almak için geri bildirim mekanizmaları dahil edilerek hafifletilebilir.
Benzer Yaklaşımlarla Karşılaştırmalar
| Yaklaşmak | Özellikler |
|---|---|
| İmza Tabanlı Tespit | Tehditlerin bilinen imzalarına dayanır, bilinen tehditlerle sınırlıdır, hatalı pozitifleri azaltır |
| Anomali Tabanlı Tespit | Normalden sapmaları tespit eder, bilinmeyen tehditleri ve daha yüksek yanlış pozitifleri tespit edebilir |
Anomali Tabanlı Tespitin Geleceği
Anormallik tabanlı algılamanın geleceği, algılama yeteneklerini geliştirmek, yanlış pozitifleri en aza indirmek ve sürekli gelişen siber tehditlere uyum sağlamak için gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanmada yatmaktadır. Derin öğrenme ve sinir ağları gibi kavramlar, anormallik tabanlı tespit sistemlerinin iyileştirilmesinde umut vaat ediyor.
Proxy Sunucuları ve Anomali Tabanlı Tespit
OneProxy tarafından sağlananlar gibi proxy sunucuları, anormallik tabanlı algılamanın uygulanmasından yararlanabilir. Trafik modellerini ve davranışlarını izleyerek, potansiyel olarak DDoS saldırıları, kaba kuvvet saldırıları veya veri ihlalleri gibi tehditlere işaret eden olağandışı trafik artışları, tuhaf oturum açma modelleri veya anormal veri talepleri gibi anormallikler tespit edilebilir.
