MetaDefender Sandbox™ ve Yapay Zeka: Tehdit Algılamayı Yeniden Tanımlıyor

Siber suçlular yöntemlerine ince ayar yaptıkça, geleneksel imza tabanlı sistemler daha az etkili hale geldi - özellikle de küçük değişikliklerle yeniden paketlenmiş kötü amaçlı yazılımlara karşı.  

Benzerlik Arama aracı, tehdit avcılarının bilinen kötü amaçlı dosyalara benzer dosyaları aktif olarak aramasına olanak tanır. 

Güvenlik ekipleri, kötü amaçlı dosyalardaki benzerlikleri aktif bir şekilde arayarak karmaşık saldırıları tespit etme ve etkisiz hale getirme konusunda önemli bir avantaj elde eder ve bu da ortaya çıkan tehditlerin erken tespit edilmesine yardımcı olur.  

Yeni hazırlanmış veya değiştirilmiş kötü amaçlı yazılım türlerinin işaretlenmesi genel güvenliği güçlendirir ve yanıt sürelerini hızlandırır 

Sandbox dosyalardan çeşitli özellikler çıkarır ve gelişmiş mesafe hesaplamalarını kullanarak bunları bilinen dosyalardan oluşan geniş bir veritabanıyla karşılaştırır.  

Yapı veya meta verilerdeki küçük değişiklikler bile tespit edilerek potansiyel tehditler ortaya çıkarılır ve tehdit avcılarına gelişen tehditleri tespit etmeleri ve yeteneklerini geliştirmeleri için araçlar sağlanır.

• Gelişmiş Tespit
  Tam eşleşmelere dayanan imza tabanlı sistemlerin aksine, Similarity Search dosyalar arasındaki küçük farklılıkları bile tespit edebilir.
• Gerçek Dünya Uygulamaları
  Bu, daha önce bilinmeyen tehditlerin tanımlanmasını sağlar ve henüz resmi olarak belgelenmemiş kalıpları ve anormallikleri tanıyarak sıfır gün tespitini mümkün kılar. 

Piyasada, içsel özelliklerine göre benzer dosyaları önerebilecek bir tehdit avlama aracı yoktu. 

Mevcut güvenlik araçlarındaki bu boşluk, küçük farklılıklar gösteren tehditlerin kolayca gözden kaçabileceği anlamına geliyordu. 

Benzerlik Aramasının kullanılmaya başlanmasıyla birlikte, tehdit avcıları artık dosyaları bilinen kötü niyetli dosyalarla karşılaştırarak ortaya çıkan potansiyel tehditleri aktif bir şekilde arayabiliyor.  

İnce, gelişen tehditleri zarar vermeden önce tespit edebilmek hem tespit hem de müdahale sürelerini iyileştirir. Bu, Benzerlik Aramasını modern siber güvenlik savunmaları için vazgeçilmez bir araç haline getirir. 

Benzerlik Aramasını ilk sürümünden bu yana birçok kez güncelledik.  

Başlangıçta, bazı sınırlamalarla yalnızca PE dosyalarını destekledik. 

O zamandan beri, .NET dosyaları arasında daha iyi karşılaştırmaları destekleyen daha fazla özellik ekledik ve daha iyi sonuçlar için mantığımızı geliştirdik.  

2025'in ilk çeyreğinde sadece PE dosyalarını değil, her türlü dosyayı destekleyeceğiz - daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz. 

1. Sandbox Sayfasını açın ve bir dosya tarayın. 
2. Sekmeye erişmek için "Benzerlik Arama" üzerine tıklayın. 
3. Aramanızı hassaslaştırmak için arama eşikleri ve kararlar gibi filtreleri ayarlayın. 
4. Arama sonuçlarını görüntüle. 
5. Daha fazla ayrıntı için dosya karmalarını genişletin: benzerlikler hakkında ayrıntılı bilgi görüntülemek için bir karmaya tıklayın. 

Bir (SOC) Güvenlik Operasyonları Merkezinde, iki temel ölçüt bir şirketin tehditlere yanıt verme yeteneğini doğrudan etkiler: (MTTD) Ortalama Tespit Süresi ve (MTTR) Ortalama Düzeltme Süresi. 

Daha hızlı tespit ve düzeltme, siber olaylardan kaynaklanan potansiyel hasarı azaltarak ihlallerin ve veri kaybının önlenmesine yardımcı olur.  

Bununla birlikte, SOC ekipleri genellikle uyarı yorgunluğu ve kaynak kısıtlamalarıyla karşı karşıya kalır ve bu da yanıt sürelerini yavaşlatabilir. 

ChatGPT entegrasyonumuz işte bu noktada fark yaratıyor. ChatGPT, karmaşık ve teknik kötü amaçlı yazılım raporlarını anlaşılması kolay özetler halinde basitleştirmek için (NLP) Doğal Dil İşleme kullanır.  

Daha net özetler, SOC ekiplerinin tehditleri daha verimli bir şekilde önceliklendirmesine, zamandan tasarruf etmesine ve nihayetinde hem MTTD hem de MTTR'yi iyileştirmesine yardımcı olur. 

Ayrıca, kolaylaştırılmış rapor analizi ekiplerin daha hızlı yanıt vermesine, tükenmişliği azaltmasına ve varlıklarını daha iyi korumasına yardımcı olur. 

ChatGPT, tehdit analizini basitleştirmek ve siber güvenlik olaylarına daha hızlı, daha doğru müdahaleler için SOC verimliliğini artırmak için bir fırsat olarak gördüğümüz bir yenilikti. 

Bir fidye yazılımı saldırısının 20 sayfalık teknik analizi, saldırı vektörünü, etkilenen sistemleri ve önerilen eylemleri vurgulayan tek paragraflık bir yönetici özetine indirgenmiştir.

Karar vericiler, teknik ayrıntıların derinliklerine dalmak zorunda kalmadan tehdit seviyelerini daha iyi ve daha hızlı değerlendirebilir. Bu hız aynı zamanda daha hızlı ve daha bilinçli müdahaleler anlamına gelir.

1. Genel Bakış Sayfasını Açın  
2. Bir ChatGPT özeti oluşturmak için "Özet Al" düğmesine tıklayın. 
3. ChatGPT, dosya hakkında ilgili bilgileri toplayacak ve potansiyel kötü amaçlı yazılım yeteneklerinin yönetici özetini sağlayacaktır. 

Kendimize şu soruyu sorduk: Bir URL'yi analiz eden ve şüpheli olup olmadığını belirleyen çevrimdışı bir model oluşturabilir miyiz? 

URL modelimiz, URL dizelerinden çok çeşitli özellikler çıkararak 1,6 milyon URL'den oluşan kapsamlı bir veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. 

Bir URL'nin şüpheli olup olmadığını 0 ile 1 arasında bir ölçekte tahmin ederek, güvenlik ekiplerine URL kaynaklı riskleri tırmanma şansı bulmadan önce önleme olanağı verir. 

Model inanılmaz derecede hızlıdır ve 0,5 eşiğinde %93'ün üzerinde doğruluk oranına ulaşmıştır.  

Duruma bağlı olarak, eşiği ayarlayabilirsiniz ve yanlış negatifleri azaltmak için algılama daha da iyileştirilecektir. 

Model, URL dizesinden birçok özellik çıkarır ve ardından URL şüphesini tahmin etmek için 0 ile 1 arasında bir değer kullanır. 

Model hava boşluklu sistemlerde çalışır ve inanılmaz derecede hızlıdır.  

Kimlik avı veya kötü amaçlı URL tespitinin önemli bir ilk katmanını sağlar. Konuyla ilgili daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz. 

URL modeli harika bir yaklaşımdır, ancak URL'yi analiz etmek tek başına bir web sitesinin kimlik avı veya kötü amaçlı olup olmadığını belirlemek için yeterli değildir. 

Kimlik avı, siber saldırıların en yaygın biçimlerinden biri olmaya devam ettiğinden, kimlik avı tespit modelimiz logo karşılaştırması ile alan doğrulamasını birleştirerek iki yönlü bir savunma sistemi oluşturmaktadır. 

Gelişmiş bilgisayarla görme algoritmaları kullanan model, gerçek ve sahte logolar arasındaki ince farkları tespit ediyor.  

Örneğin, insan gözünden kaçabilecek hafif piksel bozulmaları veya oranlardaki değişiklikler şüpheli olarak işaretlenir. 

Model, URL'leri bilinen meşru alan adlarından oluşan bir veritabanıyla çapraz referanslandırır. Bir uyumsuzluk veya düzensizlik tespit edilirse, sistem bir uyarı verir.

Gerçekçi bir logoyla birlikte, tanınmış bir bankadan geldiğini iddia eden bir kimlik avı e-postası düşünün.  

Kullanıcı, e-postanın gerçek olduğuna inanarak tıklaması için kandırılabilir. 

Modelimiz, e-postanın etki alanını doğrularken logonun gerçekliğini anında doğrulayabilir ve saldırıyı izinde durdurabilir. 

Kimlik avı en yaygın siber tehdit türüdür ve genellikle veri ihlallerine, mali kayıplara ve bir şirketin itibarına ciddi zararlara yol açar. 

Endişe verici olan, geleneksel URL tabanlı kimlik avı tespit yöntemlerinin genellikle yetersiz kalması ve saldırganların kullanıcıları kandırmak için sıklıkla meşru görünümlü URL'ler ve logolar kullanmasıdır. 

Bunu ele almak için URL modelimize logo karşılaştırması ve alan adı doğrulaması ekledik ve normalde geleneksel savunmaları atlatabilecek kimlik avı girişimlerini yakalama yeteneğini geliştirdik. 

Bu gelişmiş URL modeli, kimlik avına karşı daha güçlü, çok katmanlı bir savunma sağlayarak güvenlik ekiplerinin daha hızlı ve daha doğru yanıt vermesine yardımcı olur ve sonuçta saldırıların herhangi bir hasara yol açmasını önler. 

1. Kimlik avı web sitesini tarayın. 
2. Sonuçları görüntülemek için URL Ayrıntıları sekmesini açın. 
3. URL Detayı sekmesinde, işlenen sayfayı ve algılanan logoyu göreceksiniz. 
4. Daha ayrıntılı ayarları burada bulabilirsiniz.