1 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yayın Kamuya açık büyük dil modelleri ile bağlam duyarlı siber risk değerlendirmesi: uzman doğrulamalı bir çerçeve ve insan–yapay zekâ karşılaştırması(Işık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2026-01-19) Ünal, Nezih Mahmut; Çeliktaş, Barış; Işık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Siber Güvenlik Yüksek Lisans Programı; Işık University, School of Graduate Studies, Master’s Program in CybersecurityGeleneksel siber risk değerlendirme metodolojileri kritik bir ikilemle karşı karşıyadır: Bu yöntemler ya nicel ancak statik ve bağlamdan bağımsızdır (Örn: CVSS) ya da bağlama duyarlı ancak yoğun emek gerektiren ve özneldir (Örn: NIST SP 800-30). Sonuç olarak kuruluşlar, risk değerlendirme süreçlerini gelişen tehditlerin hızına uyum sağlayacak şekilde ölçeklendirmekte zorlanmaktadır. Bu çalışma; uzman bilgisini işlevsel hale getirmek amacıyla kamuya açık Büyük Dil Modellerinin (LLM) akıl yürütme yeteneklerinden yararlanan, otomatik ve bağlama duyarlı bir risk değerlendirme çerçevesi sunmaktadır. Karmaşık "kapalı kutu" (black-box) makine öğrenmesi modellerinin aksine, önerilen yaklaşım yapay zekanın akıl yürütme sürecini şeffaf bir Dinamik Metrik Motoruna dayandırmaktadır. Bu motorun ağırlıkları, 101 siber güvenlik profesyoneli ile gerçekleştirilen bir anket çalışmasından Sıralı Derece Ağırlık Merkezi (Rank Order Centroid - ROC) yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Geliştirilen çerçeve, 15 farklı gerçek dünya zafiyet senaryosu (C1--C15) ve üç ek duyarlılık stres testi (C16--C18) içeren karşılaştırmalı bir çalışma aracılığıyla değerlendirilmiştir. Doğrulama senaryoları, on kıdemli uzmandan oluşan bir grup ve iki modern LLM ajanı (GPT-4o ve Gemini 2.0 Flash) tarafından bağımsız olarak analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, LLM tabanlı ajanların oldukça güvenilir bir uzman temel çizgisine (Cronbach's α = 0,996) karşı, insan medyanıyla yakından uyumlu bir puanlama tutarlılığı (Pearson r değeri 0,9390 ile 0,9717 ; Spearman ρ değeri 0,8472 ile 0,9276 aralığında) sergilediğini göstermiştir. Ayrıca sistem, değerlendirme döngü süresini 100 kattan fazla azaltmıştır (vaka başına ortalama 6 dakikalık insan süresine karşı 4 saniyenin altı). Dahası, özel bir bağlam duyarlılık analizi (C13--C15); çerçevenin, özdeş teknik zafiyetler için risk skorlarını kurumsal bağlama (örneğin KOBİ'ye karşı Kritik Altyapı) göre uyarlayabildiğini kanıtlamıştır. Genel olarak bu bulgular, ticari olarak erişilebilen LLM'lerin uzmanlarca doğrulanmış metrik şemalarıyla sınırlandırıldığında; tekrarlanabilir, doğru ve gerçek zamanlı risk değerlendirmelerini destekleyebileceğini ortaya koymaktadır.
