Otonom Siber Savunma ve Makine Öğrenmesi
Otonom siber savunma, insan analistlerin karar verme süreçlerini hızlandırmak ve karmaşık veri yığınları içindeki sinsi tehditleri yakalamak için makine öğrenmesini merkeze alan bir yaklaşımdır. Geleneksel imza tabanlı sistemlerin aksine; Isolation Forest, Autoencoders ve Zaman Serisi Analizleri gibi ML yöntemlerini kullanarak sistemin “normal” davranışını öğrenir. Bu teknoloji, henüz tanımlanmamış (Zero-Day) saldırıları erken aşamada işaretleyerek, otomatik hesap kilitleme veya uç nokta izolasyonu gibi otonom yanıtlarla müdahale süresini (MTTR) minimize eder.