Siber güvenliğin temel bir unsuru olan aldatma teknolojisi, son yıllarda önemli yenilikler yaşadı. Eski çözümler; statik ve manuel yapılandırma gerektiren, etkili bir aldatma stratejisi tasarlamak için derin uzmanlık bilgisi ve yüksek efor gerektiren çözümlerdir. Buna karşılık Acalvio gibi modern sağlayıcılar; yapay zekayı ve makine öğrenimini temel bir bileşen olarak kullanarak, tasarımda ve dağıtımda otomasyon sağlar ve minimum eforla maksimum etkili bir aldatmaca sunar.
Bu blog yazısı, aldatma teknolojisininin evrimini ve yapay zekanın aldatma teknolojisindeki rolünü ele almaktadır.
Honeypotlardan Yapay Zeka Destekli Savunmaya: Siber Aldatmacanın Evrimi
Siber güvenlik, özellikle aldatma teknolojilerinde son yıllarda köklü bir değişim geçirdi. Başlangıçta statik honeypotlarla sınırlı olan yaklaşım, bugün yapay zeka destekli, dinamik ve önleyici savunma sistemlerine dönüşmüş durumda.
1990’ların başında ortaya çıkan honeypotlar, siber aldatma teknolojilerinin ilk örneklerindendi. Gerçek sistemleri taklit eden bu sahte yapılar, saldırganları kandırarak etkileşime girmelerini sağlıyor, bu sayede de kötü niyetli faaliyetler izlenebiliyordu. Ancak honeypotlar yapıları gereği statikti, yüksek kaynak tüketiyordu ve deneyimli saldırganlar tarafından kolayca tespit edilebiliyordu. Bu da etkilerini ciddi şekilde sınırlıyordu.Honeypot’ların yetersizliklerini aşmak amacıyla bir çok yeni yaklaşım ortaya atıldı; honeynetler, canary tokenlar, honeytokenlar…
Son geliştirilen yaklaşımla birlikte dinamik aldatma platformları ile aldatma teknolojisi başka bir seviyeye geçti. Dinamik aldatma platformlarının ortaya çıkmasıyla siber güvenlikte roller değişti. Bu sistemler, sahte kullanıcılar, dosyalar, IoT cihazları ve sanal ağlar gibi aldatma varlıklarını otomatik olarak oluşturup dağıtabiliyordu. Gerçek altyapıya sorunsuz bir şekilde entegre oluyor ve saldırgan etkileşimlerini detaylı biçimde incelemeye olanak tanıyan adli analiz yetenekleri sunuyorlardı. En önemlisi, bu sahte varlıklar tehdit ortamına göre kendini anlık olarak uyarlayabiliyordu. Böylece aldatma teknolojisi, çok daha etkili ve akıllı bir savunma aracına dönüştü.
Yapay Zekâ ile Güçlendirilmiş Aldatmaca ve Aktif Savunma
Geldiğimiz noktada, aldatmaca sadece dinamik değil, aynı zamanda akıllı hale geldi. Yapay zeka destekli sistemler, üretim ortamlarını taklit eden sahte varlıkları otomatik olarak üretip güncelleyebiliyor. Bu da saldırganların gerçek ile sahteyi ayırt etmesini neredeyse imkansız hale getiriyor. Gerçek zamanlı tehdit istihbaratı, davranış analizi ve otomatik karar mekanizmaları sayesinde bu sistemler yalnızca tespit etmekle kalmıyor; saldırganları meşgul ediyor, yönlendiriyor ve savunma ekiplerine değerli içgörüler sağlıyor. Ayrıca SOAR, EDR gibi güvenlik altyapılarıyla entegre çalışarak müdahale süresini ciddi şekilde azaltıyorlar.
En gelişmiş aldatma sistemleri artık saldırı başlamadan önce devreye giriyor. Yapay zeka ile desteklenen modeller, sistemdeki atak yüzeyini ve zayıflıkları önceden belirleyip saldırganların tercihlerini manipüle edecek sahte varlıklar konuşlandırabiliyor. Örneğin, sahte kimlik bilgileri ya da Active Directory üzerindeki aldatıcı nesneler, saldırganları kontrol altına almak için stratejik birer silaha dönüşüyor. Bu da aldatmacayı sıfır güvenli ve kimlik temelli tehdit tespiti stratejileriyle uyumlu, proaktif bir savunma aracı haline getiriyor.
Saldırı Yüzeyi Tespit Edilirken Yapay Zekanın Aldatma Stratejisindeki Rolü
Etkili bir aldatma, stratejik bir yerleşimle mümkündür. Aldatmacalar, tespit edilebilirliği en üst seviyeye çıkarmak için saldırganın olası yollarında konumlandırılmalıdır. Modern saldırganlar, kritik varlıklara ve hassas verilere erişebilmek için sıklıkla yol planlaması ve simülasyonlar üzerinde çalışır. Savunmada bu yolların haritalanması, tuzak konumlandırmasının etkili olması için kritik öneme sahiptir.
Acalvio, ortamı analiz etmek ve saldırı yüzeyini ortaya çıkarmak için yapay zekayı kullanır. Bu analizler, aldatmacanın temelini oluşturan stratejik unsurların; sahte sistemlerin, ekmek kırıntılarının ve izleme bileşenli sahte dökümanların konumlandırılmasında temeli oluşturur.
Örneğin; Acalvio Active Directory saldırı yüzeyine dair 150den fazla bileşenden oluşan bir değerlendirme yapar. Bu değerlendirme kerberoastinge açık servis hesapları, shadow admin hesapları gibi yanlış yapılandırılmış/aşırı yetkilendirilmiş hesapları öne çıkarır. Bu hesaplar, saldırganlar için giriş noktalarıdır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Destekli Öneri Motoruyla İnsansız Aldatmaca Tasarımı
Etkili bir aldatma stratejisi oluşturmak için; aldatmanın türü, özellikleri, hacmi ve yerleşim noktaları gibi birçok kriterin değerlendirilmesi gerekir. Ancak bu süreci manuel yönetmek, derin uzmanlık bilgisi gerektiren oldukça karmaşık ve zorlu bir süreçtir. Örneğin, bir Active Directory kullanıcısı objesi 100’den fazla öznitelik barındırır. İnandırıcı bir tuzak hesap oluşturmak için, her bir özniteliğin ayrı ayrı değerlendirilip her biri için doğru kararlar verilmesi gerekir. Bazı öznitelikler bitmask’lerle tanımlanır, yani her bit belirli bir durumu temsil eder. Bitmask’lerle çalışmak, her bit’in neyi temsil ettiğini bilip doğru kombinasyonları oluşturmak uzmanlık gerektirir. Gerçekçi bir tuzak kullanıcı yaratmak için doğru bit’lerin açık ya da kapalı olması gerekir. Bu süreci manuel yönetmek büyük hata riski ve zaman kaybı demektir.
Acalvio, yapay zeka ve makine öğrenimiyle güçlendirilmiş bir öneri motoruyla bu zorlukların önüne geçer. İlk olarak otomatik bir keşif taraması gerçekleştirerek varlık özelliklerini analiz eder ve bu verileri aldatmaca tasarımı için kullanır.
Öneri motoru tuzak hesaplar için; hostname, işletim sistemi, servis, port ve token hesabı gibi 100’den fazla Active Directory özniteliği için gerçekçi sahte değerler üretir. Bu değerler, ortamın isimlendirme ve yapısal kurallarıyla uyumlu olacak şekilde oluşturulur. Örneğin, belirli bir alt ağdaki ana bilgisayarlar, belirli bir adlandırma şemasını takip ediyorsa, karşılık gelen aldatmacalarda da tutarlı bir desen belirlenir. (Örneğin, cihaz isimleri IST-SRV-DB01 gibi bir standartta tanımlanıyorsa tuzak sistemler de aynı düzeni takip eder.) Bu gerçekçilik, saldırganların bu ortama inanmasını kolaylaştırır ve etkileşim ihtimalini artırır.
SOC Perspektifinden Aldatma Olaylarının Sınıflandırılması: Eyleme Dönüştürülebilir Uyarılar
Fidye yazılımları(ransomware) veya kötü amaçlı yazılımlar (malware) bir uç noktaya erişim sağladıktan sonra SMB gibi protokoller üzerinden hızla yayılmaya çalışırlar. Eğer ortama birden fazla tuzak yerleştirildiyse, her biri bu yayılma girişimini tespit eder ve ayrı aldatma olayları üretir.
SOC analistleri perspektifinden aldatma, yüksek doğruluklu bir tespit mekanizmasıdır. Müdahale eylemlerinin odak noktası ise her zaman gerçek varlıklar ve tehdit altındaki uç noktalardır. Acalvio’nun aldatmaca platformu Shadowplex, bu süreci desteklemek için yerleşik bir tehdit analitiği motoruna sahiptir. Bu motor, makine öğrenimi ve yapay zekadan güç alarak aldatma olaylarını otomatik olarak sınıflandırır. Böylece SOC ekiplerine, etkili tehdit araştırması ve hızlı müdahale için eyleme geçirilebilir istihbarat sağlanır.
Bu sınıflandırma süreci; aldatma olaylarını, tehdit altındaki varlık etrafında konumlayan bir pivot noktasına göre otomatik olarak özetler. Ayrıca, EDR sistemlerinden gelen ilgili uyarılarla korelasyon kurar ve entegrasyonlar yoluyla elde edilen bağlama göre uyarıların zenginleştirilmesini sağlar.
Sınıflandırma süreci ayrıca; saldırgan eylemlerini MITRE ATT&CK frameworkündeki ilgili taktik ve tekniklerle eşleştirir. Bu sayede SOC ekipleri, olay müdahale faliyetlerini yürütürken standartlaştırılmış bir referans çerçevesine sahip olur.
MITRE, SOC içinde olay müdahale eylemleri için bir standart görevi gördüğünden; yapılan bu otomatik eşlemeler, SOC ekiplerinin mevcut olay müdahale playbook’larını doğrudan kullanarak müdahale süreçlerini yürütmesini kolaylaştırır.
Bu otomatik eşleme süreci, makine öğrenimi ile desteklenmektedir. Böylece SOC ekipleri, yüksek doğrulukta ve yapılandırılmış tehdit istihbaratı sayesinde tespitten aksiyona çok daha hızlı geçebilmektedir.
Sadece Tespit Değil: Aldatma Teknolojisi ile Aktif Tehdit İstihbaratı Toplama
Aldatma teknolojisi sadece tehdit tespiti için değil; tehdit avcılığı ve saldırganla etkileşime girerek tehdit istihbaratı toplama amacıyla da kullanılır. Saldırganın tuzak ortamına çekilmesiyle doğrudan etkileşim kurularak istihbarat verisi toplanır. Ancak alanında uzmanlaşmış saldırganlar, gerçek ve tuzak sistem arasındaki farkı ayırt edebilir; bu nedenle ortamın son derece ikna edici ve gerçekçi olması gerekir.
Acalvio, yüksek etkileşimli tuzaklar için bağlama duyarlı ve gerçekçi içerikler üretmek amacıyla Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanır. Bu modeller, organizasyon sektörüyle uyumlu ve gerçek sistemlerin özellikleriyle örtüşen içerikler üretir. Bu da ortamın inandırıcılığını artırır ve saldırganın etkileşim olasılığını arttırır.
Tehdit araştırması ve müdahale için analitik
Aldatma Teknolojisi, SOC ekipleri için yüksek doğrulukta, eyleme geçirilebilir tespitler sağlar. Tehdit araştırma ve müdahale süreci; ortamda kalıcılık sağlamış veya birden fazla uç noktada barınan saldırganların tespitine odaklanır.
Acalvio, SOC ve tehdit avı ekipleri için özel olarak tasarlanmış uç nokta adli analiz yetenekleri sunar. Acalvio’nun bu çözümü, hedefe yönelik gözlemleri ML tabanlı işleme ile birleştirerek saldırganların kalıcılık izlerini ve gizli etkinliklerini ortaya çıkarır.
Benzer şekilde, Acalvio’nun PowerShell betik ve günlük analiz yetenekleri, saldırganların yerel sistem araçlarıyla yürüttüğü saldırı zincirlerini tespit eder. Bu analiz, şüpheli betikleri kapsamlı bir PowerShell saldırı betiği kütüphanesiyle karşılaştırarak en yakın eşleşmeleri sıralar. Bu sayede, geleneksel imza tabanlı tespit mekanizmalarını atlatmak için değiştirilmiş veya gizlenmiş betikler (örneğin PowerSploit ve Empire türevleri) hızlı ve isabetli biçimde ortaya çıkarılır.
Sonuç
Yapay zeka destekli aldatma, proaktif siber savunmanın kritik bir evrim adımını temsil eder. Makine öğrenimi ve otomasyon; saldırı yüzeyinin keşfi, tuzakların dağıtımı, olayların sınıflandırılması ve tehdit araştırması gibi aldatma yaşam döngüsünün tüm aşamalarına entegre edilmiştir. Acalvio’nun Shadowplex platformu, savunma ekiplerinin iş yükünü azaltırken tespit doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Yapay zeka tarafından oluşturulan gerçekçi tuzak içerikleri, saldırgan etkileşimini derinleştirir. Güçlü analitik ve adli analiz yetenekleri ise SOC ve tehdit avı ekiplerine eyleme geçirilebilir bilgiler sunar. Tehdit aktörleri gelişmeye devam ettikçe, yapay zeka tabanlı aldatma teknolojileri savunma ekiplerine; ölçeklenebilir, esnek ve uyum sağlayabilen akıllı bir savunma katmanı sunar.