Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları - Webinar
5 likes3,251 views
Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları Webinarı - Ebubekir Büber
Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları - Webinar
- 1. Siber Güvenlikte Yapay Zeka Uygulamaları Ebubekir Büber – Data Scientist
- 2. Siber Güvenlik ve Yapay Zeka • Ne demek? • Uygulamaları • BotnetTespiti YZ, MÖ, DÖ • Nedir? • Uygulamaları • Teknik İnceleme ? Konu Başlıkları ve İçindekiler Yapay Zeka Makine Öğrenmesi Siber Güvenlik Derin Öğrenme İçindekiler
- 4. Yapay zeka, makinelerin karmaşık problemlere insanlar gibi çözümler üretmesini sağlayan uygulamalar geliştiren bilim dalıdır. AI, ML, DL Tanımları Makine Öğrenmesi, öğrenme işleminin probleme uygun bir veri üzerinde tahminsel analizlerle yapıldığı YZ’nın alt dalıdır. Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağı tabanlı bir Makine Öğrenmesi tekniğinin ismidir.
- 5. AI, ML, DL Kavramları https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
- 6. Fikirsel Gelişim Süreci 2001 2004 2011-2016
- 7. Fikirsel Gelişim Süreci - Gartner
- 9. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Günlük Yaşamdaki Uygulamaları Alpha GO – Lee Sedol 2016 4 – 1 Deep Blue vs Garry Kasparov 1996 ----> 2-4 1997 -> 3½-2½ 19x19’luk tahtada 250 hamlelik oyunda varyasyon sayısı: 1.3 × 10895 40 hamlelik bir maçta varyasyon sayısı: 10120 Evrendeki toplam atom sayısı yaklaşık: 1080 1 vasyasyon = 1 mikro saniye süre = 1090 yıl
- 10. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Günlük Yaşamdaki Uygulamaları
- 11. source
- 13. Image Processing Cyber Security Heatlhcare Machine Learning
- 14. • Fazlasıyla dinamik bir uygulama alanı • Bulmak istediğimiz şeyi tanımlayamıyoruz. • Eğitim için sınıflandırılmış veri bulmak çok zor. Genellikle manuel olarak yapılır. • Akademik kullanım için open-source data var, ancak sorunlu!! Karakteristik Özellikleri
- 15. Anomali Tespiti: KDD99 (1999-2008) Veri Örneği http://www.hackmageddon.com/2016/01/11/2015-cyber-attacks-statistics/
- 16. Güvenliği Artırmaya Yönelik • Secure User Authentication – Biometric Verification – Activity Based Verification Siber Güvenlik ve Yapay Zeka Zararlı Durum Tespitine Yönelik • IDS / IPS System with ML • Malware Detection • Phishing Detection • Fraud Detection • Botnet Detection • Captcha Bypassing • Spam Filter • Incident Forecasting
- 19. func_dga (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) f (gün, ay yıl) Botnet Tespiti Domain Generation Algorithm kjlhghfgdfapoiaduylkg.com
- 20. DGA Örneği
- 21. Zeus Botnet
- 22. • ac : 0.2 • ca : 0.5 • cc : 0.5 • ab : 0.8 • ba : 0.5 • bb : 0.1 • bc : 0.4 • cc : 0.5 Botnet Tepiti – Markov Chain Model
- 23. word wo: 0.2 or: 0.4 rd: 0.3 Entropy: 0.024 jfjka jf: 0.002 fj: 0.0018 jk: 0.0012 ka: 0.01 Entropy: 0,0000000000432 Örnek Durum Threshold 0.00001
- 24. • agwvbtym.com • aiwifkvybpiqm.com • akcwwuuuofog.com • axksbbccnchb.com • bceozrtuxh.com • cjysvmudnvidyun.com • cvvblzswtpyr.com • cwxxbmwzlpabbm.com • cyfuaiu.com • czjcrmcb.com • dflpwccxj.com Başarı Oranı Başarı > %96
- 25. YATIRIM ALAN YAPAY ZEKA KONULU STARTUP’LAR Siber Güvenlik 5. sırada
- 26. CBInsight
- 27. Machine Learning ile Network Bazlı Anomali Tespiti – Saldırı Tepiti source
- 28. source
- 29. The Centre for Strategic and Intenational Studies 2014 yılında yayımladıkları raporda, siber suçların küresel ekonomiye yıllık maliyeti • 375 milyar dolar – 575 milyar dolar arasında olduğu belirtilmiştir.