SepetimSiber Güvenliğin Geleceği
Ulusal Siber Güvenlik Farkındalık Ayı, interneti daha güvenli ve emniyetli hale getirme gücüne sahip olduğumuzu hatırlatmak amacıyla, 2004 yılında Amerika İç Güvenlik Bakanlığı ve Ulusal Siber Güvenlik İttifakı (National Cyber Security Alliance) tarafından başlatılmıştır. Bu farkındalık ayının amacı, hem bireysel hem de kurumsal düzeyde siber güvenlik konusunda bilinç oluşturarak interneti daha güvenli bir yer haline getirmektir.
Günümüzde siber güvenlik, çevrim içi ortamda kendimizi saldırganlardan koruma ihtiyacını ifade eder. Teknolojinin hızla gelişmesiyle, yeni siber tehditler de hayatımıza girmekte ve bu alanda farkındalık ihtiyacı giderek artmaktadır. Siber güvenlik farkındalığı, hem bireyler hem de çalışanlar için bilincin artırılması anlamına gelir. Bu bilinçlenme süreci, günlük yaşamda "bilinçli vatandaş", "bilinçli ebeveyn" ya da "bilinçli çalışan" olmak gibi siber güvenlik alanında da "bilinçli kullanıcı" olmayı ifade eder.
Farkındalık ayının ana hedefi, kullanıcıların temel güvenlik önlemlerini anlamalarını ve uygulamalarını sağlamaktır. Amerika’daki siber güvenlik bilinci artırma çalışmaları kapsamında şu dört başlık öne çıkmaktadır:
1. Güçlü parolalar kullanın.
2. Çok faktörlü kimlik doğrulama mekanizmalarını aktif edin.
3. Yazılımlarınızı güncel tutun.
4. Olası saldırıları tanıyın ve mutlaka raporlayın.
Bu basit ama etkili önlemler, siber güvenliğe katkıda bulunmanın temel yollarını gösterir. Güçlü parola kullanımı, teknik bir gereklilik olarak öne çıkar, ancak kullanıcılar için bazen zorlayıcı olabilir. Aynı şekilde, çok faktörlü kimlik doğrulama, e-posta veya telefon gibi ek bir doğrulama katmanı talep etmesi nedeniyle kullanıcılara zahmetli gelebilir. Bu durumda, kuruluşların IT ekiplerine önemli bir rol düşmektedir. Kullanıcıların güvenliğini sağlamanın yanı sıra, kullanıcı dostu çözümler sunarak siber güvenlik bilincini artırmak da IT ekiplerinin sorumluluğundadır.
ISO 27001 gibi standartlarda güçlü parola yönetimi ve karmaşık, uzun parolaların gerekliliği vurgulanırken, kullanıcı deneyimini de göz önünde bulundurarak daha kolay ve güvenilir şifre yönetim sistemleri geliştirmek önemlidir. Siber güvenlik farkındalığını artırarak daha güvenli bir çevrim içi ortam oluşturmak, her birey ve kurum için ortak bir sorumluluktur.
Siber dolandırıcılık, çevrim içi kullanıcıları hedef alan çeşitli yöntemlerle gerçekleşir ve giderek daha yaygın hale gelmektedir. İşte en sık karşılaşılan siber dolandırıcılık türleri:
1. Kimlik Avı (Phishing): En yaygın dolandırıcılık türlerinden biri olan kimlik avı, sahte e-postalar, mesajlar veya web siteleri aracılığıyla kullanıcılardan hassas bilgiler (şifreler, kredi kartı bilgileri) toplamayı hedefler. Genellikle güvenilir bir kurumdan geliyormuş gibi görünür.
2. Mizahisel E-dolandırıcılık (Spear Phishing): Daha hedefli bir kimlik avı türüdür. Dolandırıcılar, kişiye veya kuruma özel bilgilerle sahte mesajlar gönderir. Bu yöntem, kurban hakkında detaylı bilgi sahibi olmayı gerektirdiğinden daha etkili olabilir.
3. Kötü Amaçlı Yazılımlar (Malware): Kötü amaçlı yazılımlar, bilgisayarlara veya cihazlara bulaştırılarak veri çalma, cihazı izinsiz kullanma veya fidye isteme amaçlarıyla kullanılır. Bu yazılımlar, sahte bağlantılar, ekler veya güvenilmeyen siteler üzerinden bulaşabilir.
4. Fidyecilik Yazılımı (Ransomware): Kullanıcının verilerini şifreleyerek erişimini engelleyen fidye yazılımları, verileri geri açmak için para talep eder. Şirketler ve bireyler bu saldırılardan büyük ölçüde etkilenebilir.
5. Sosyal Mühendislik (Social Engineering): Dolandırıcılar, insanların duygularını manipüle ederek şifre, banka bilgileri gibi gizli bilgileri elde etmeye çalışır. Örneğin, acil bir durum olduğunu iddia ederek kullanıcıdan para göndermesini talep edebilirler.
6. CEO Dolandırıcılığı (CEO Fraud): Dolandırıcılar, üst düzey bir yöneticinin kimliğine bürünerek çalışanlara sahte ödeme talimatları gönderir. Genellikle büyük firmaların mali departmanlarını hedef alır.
7. Online Alışveriş Dolandırıcılığı: Sahte e-ticaret siteleri veya sahte ilanlar yoluyla kullanıcılardan para çalınır. Kullanıcılar, sahte ürünler için ödeme yapar ancak ürün asla teslim edilmez.
8. Kredi Kartı Dolandırıcılığı: Kredi kartı bilgilerini çalmayı hedefleyen yöntemlerdir. Sahte web siteleri veya ATM´lerdeki sahte okuyucular aracılığıyla bu bilgiler elde edilir.
9. Romantik Dolandırıcılık (Romance Scams): Dolandırıcılar, çevrim içi tanışma sitelerinde romantik ilişki başlatarak kurbanlarının güvenini kazanır ve onlardan para talep eder.
10. Telefon Dolandırıcılığı (Vishing): Telefon üzerinden yapılan dolandırıcılıklar, özellikle bankacılık bilgilerini ele geçirmek için kullanılır. Dolandırıcı, kendisini banka görevlisi gibi tanıtarak kullanıcıdan bilgi talep eder.
Bu yaygın siber dolandırıcılık türlerinden korunmak için güvenlik yazılımlarını güncel tutmak, güçlü parolalar kullanmak ve bilinçli olmak büyük önem taşır.
Bulut bilişim, kullanıcılarına sağladığı kolaylık ve uzaktan çalışma imkânı ile giderek daha fazla talep görmektedir. Bu teknoloji sayesinde verilerimizi saklayabiliyoruz, ancak bu durum, verilerin fiziksel olarak nerede tutulduğunu bilmediğimiz bir ortama geçtiğimiz anlamına geliyor. Eskiden kendi sistem odalarımızda ve kendi yedekleme altyapılarımızda verilerimizin konumunu bilirken, artık bu bilgileri bulutta sakladığımız için verilerin hangi sunucularda veya disklerde olduğunu tam olarak kestiremiyoruz.
Bulut bilişim, kaynakların paylaşımı prensibine dayanır ve bu da bazı güvenlik risklerini beraberinde getirir. Saldırganlar, bulut ortamlarına yönelik veri ihlallerini giderek daha fazla gerçekleştirebiliyor. Bu nedenle kimlik ve erişim yönetimi konusunda dikkatli olunması büyük önem taşıyor. Yetersiz kimlik doğrulama veya yetkilendirme, ciddi güvenlik sorunlarına yol açabilir. Özellikle ticari sırlar ve finansal veriler gibi hassas bilgiler bulutta saklanırken çok faktörlü kimlik doğrulama gibi etkili doğrulama mekanizmaları kullanılmalıdır. Aksi takdirde veri ihlalleri yaşanabilir.
Bulut ortamında saklanan verilerin, bulunduğumuz ortamdan bağımsız olması sebebiyle, bulutun güvenliğini doğrulamak önemlidir. Bu noktada, bulut bilişim güvenlik kontrollerinin iyi tanımlanması gerekir. ISO 27001, bulut güvenliği ve veri koruma konularını ele almaktadır ve bu standartlara göre hareket edilmelidir. Hizmet alınacak bulut sağlayıcısının hangi güvenlik önlemlerini aldığı, DDoS saldırıları gibi tehditlere karşı koruma sağlama yeterliliği gözden geçirilmelidir. DDoS saldırılarına karşı savunmasız bir bulut hizmeti, verilerimizin kolayca çalınmasına neden olabilir.
Ayrıca, konfigürasyon yönetimi bulutta kritik bir önem taşır. Yanlış yapılandırılmış bulut hizmetleri, siber saldırganlar tarafından sistemlere sızma için bir zafiyet olarak kullanılabilir. Bu nedenle, bulut sağlayıcılarla birlikte güvenli konfigürasyon ayarlarının belirlendiğinden ve izlendiğinden emin olunmalıdır. ISO 27001 Ek A, bu konuda güvenli konfigürasyon gerekliliklerini vurgulamaktadır.
IoT cihazlarının sağladığı kolaylıkların yanı sıra, bu cihazların veri güvenliği açısından bazı riskleri de beraberinde getirdiği doğru. İşte IoT cihazlarının en büyük güvenlik tehditleri:
1. Zayıf Kimlik Doğrulama ve Parola Yönetimi: IoT cihazlarının çoğu, kolay erişim sağlamak amacıyla basit veya varsayılan parolalarla kullanıma sunulmaktadır. Güçlü parola politikalarının ve çoklu faktörlü kimlik doğrulama mekanizmalarının eksikliği, bu cihazların siber saldırılara karşı savunmasız hale gelmesine yol açar.
2. Güvenlik Güncellemelerinin Eksikliği: Birçok IoT cihazı, yazılım güncellemeleri ve güvenlik yamaları açısından yeterince desteklenmez. Güncellemelerin eksik olması, cihazların bilinen güvenlik açıklarından yararlanılarak saldırıya uğrama riskini artırır.
3. Veri Gizliliği ve Kişisel Bilgi Toplama: IoT cihazları, kullanıcıların sağlık verileri, alışkanlıkları, lokasyon bilgileri gibi pek çok hassas bilgiyi toplar. Bu verilerin korunamaması, kişisel gizliliğin ihlal edilmesine yol açabilir.
4. Yetersiz Yetkilendirme ve Erişim Kontrolü: IoT cihazları çoğunlukla cihazlar arası veri paylaşımı yapar ve bu veri akışının uygun erişim kontrolü olmadan gerçekleşmesi, yetkisiz kişilerin bu verilere erişimini kolaylaştırabilir.
5. Standart Eksiklikleri: IoT cihazlarının birden fazla üretici tarafından üretilmesi, farklı güvenlik standartlarının ve uygulama protokollerinin oluşmasına yol açar. Güvenlik standartlarının eksik veya yetersiz olması, cihazlar arasındaki güvenlik uyumunu zorlaştırır.
6. Fiziksel Güvenlik Eksiklikleri: Birçok IoT cihazı, kolay erişilebilir yerlerde kullanılır ve fiziksel olarak korunmaz. Cihazların fiziki olarak ele geçirilmesi veya manipüle edilmesi, cihazların güvenlik açıklarını artırabilir.
7. Ağ Güvenliği Riskleri: IoT cihazları sürekli olarak internete bağlı olduğundan, bu cihazlara yapılan saldırılar tüm ağ güvenliğini tehlikeye atabilir. Özellikle ev veya iş yerinde kullanılan IoT cihazları, ağdaki diğer cihazların güvenliğini de etkileyebilir.
8. Kötü Niyetli Yazılımlar ve Botnet Saldırıları: IoT cihazları, kötü amaçlı yazılımlarla ele geçirilip botnet ağlarına dahil edilerek DDoS gibi saldırılarda kullanılabilir. Bu da hem cihazın işlevselliğini bozar hem de daha geniş çapta zarara neden olabilir.
IoT Güvenliği için Alınabilecek Önlemler:
• Güçlü Kimlik Doğrulama Kullanımı: Güçlü parola politikalarının uygulanması ve çok faktörlü kimlik doğrulama sistemlerinin eklenmesi, IoT cihazlarının güvenliğini artırabilir.
• Güncellemelerin Takibi: Cihaz üreticilerinin güvenlik güncellemelerini düzenli olarak sunması ve kullanıcıların bu güncellemeleri düzenli olarak yapması önemlidir.
• Veri Şifreleme: IoT cihazları tarafından toplanan hassas bilgilerin şifrelenmesi, yetkisiz erişime karşı bir güvenlik katmanı sağlar.
• Ağ Güvenlik Duvarları ve İzleme Sistemleri: IoT cihazlarının kullanıldığı ağlara güvenlik duvarları ve izleme sistemleri eklenerek anormal davranışlar daha hızlı fark edilebilir.
• Standartlara Uyum: Cihazların, mümkünse ISO/IEC 27001 gibi güvenlik standartlarına uygun olarak üretilmesi ve kullanılması gereklidir.
IoT cihazlarının güvenlik risklerini göz önünde bulundurarak bilinçli kullanmak, hem kişisel gizliliği korumak hem de veri güvenliğini sağlamak açısından önemlidir.
Endüstriyel IOT kullananlar mutlaka fiziksel kontrol yapmalıdır. IOT ölçeklenebilirlik sorunu da getirebilir. IOT tarafında izleme kontrollü yapılmalıdır. Misafir ağ ile operasyonel ağlar ayrılmalıdır. IOT tarafında da ayrı bir ağ kullanılması gerekmektedir. Murlaka kullanılmayan cihazları belirleyip ağdan izole etmek gerekmektedir.
Yapay zeka, ev ortamında öğrencilere yardımcı olarak ödev yapabilme, soruları yanıtlama ve matematiksel problemleri çözme yeteneği ile eğitimde önemli bir rol oynamaya başlamıştır. Aynı zamanda yapay zekanın video öğretim, yaratıcı içerik üretme, metinden görsel oluşturma gibi özellikleri de giderek yaygınlaşmaktadır. Bu yetenekleri sayesinde bilgiye erişimi çok daha kolay ve hızlı hale getirerek birçok alanda çığır açmaktadır. Örneğin, yapay zeka web sitelerinden içerik özetleyebilir ve karmaşık konularda bile kullanıcılara rehberlik edebilir.
Yapay zeka yetenekleri bakımından şu anda üç ana kategoriye ayrılır:
1. Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli görevlerde sınırlı bir uzmanlığa sahip olan yapay zeka. Bugün üzerinde çalıştığımız sistemler bu kategoride yer alır.
2. Genel Yapay Zeka: İnsan zekasına eşdeğer bir yapay zeka türüdür ve insan gibi düşünme ve karar verme yetisine sahip olması beklenir.
3. Süper Zeka: İnsan zekasını aşan ve bağımsız olarak çok daha karmaşık sorunları çözebilecek yapay zeka türüdür. Henüz teorik bir kavramdır ve geliştirilmesi beklenmektedir.
Şu anda en çok kullanılan yapay zeka türü dar yapay zekadır ve yetenekleri oldukça etkileyici olsa da henüz başlangıç seviyesinde kabul edilmektedir. Gelecekte yapay zekanın gelişmesiyle bu sınırların daha da genişlemesi bekleniyor. Ancak, her yeni teknoloji gibi, yapay zeka da hem büyük fırsatlar hem de bazı riskler barındırmaktadır.
Yapay Zekanın Zayıf Yönleri ve Riskleri
Yapay zekanın bazı zayıflıkları ve potansiyel tehditleri vardır:
1. Veriye Dayalı Sınırlılık: Yapay zeka, belirli veri setlerine dayanarak çıkarımlar yapar ve bazen eksik veya yanlı bilgiye dayalı olarak yanlış sonuçlar üretebilir. Özellikle yeterli veya kaliteli veriye ulaşamadığında “halüsinasyon” adı verilen, gerçeğe dayanmayan bilgiler oluşturabilir.
2. Halüsinasyonlar ve Yanıltıcı Bilgiler: Yapay zeka sistemleri, bazen yanlış bilgiler oluşturabilir ve kaynak sormanız halinde bile bu bilgileri “uydurarak” sunabilir. Bu özellik, doğru bilgi ile yanıltıcı bilgiyi ayırt etmekte zorlanabileceğimiz anlamına gelir.
3. Taraflılık Sorunları: Yapay zeka, eğitildiği veri setlerine bağlı olarak taraflı sonuçlar üretebilir. Örneğin, aynı konuda farklı dillerde sorular sorulduğunda yanıtların içerikleri veya tonları değişiklik gösterebilir. Bu durum, yapay zekanın veriye ve dil kullanımına göre değişen bir eğilim sergilediğini gösterir.
4. Görüş ve Değer Çatışmaları: Yapay zekalar, veri setlerinde yer alan görüşler ve değerler doğrultusunda yanıtlar verebilir. Örneğin, bir yapay zekanın belirli konularda liberal veya demokratik görüşleri desteklediği görülmüştür. Bu nedenle, yapay zekanın eğitildiği veri setlerinin ve içeriklerin çeşitliliği önem taşır.
5. Filtreleme ve Kontrol Zorlukları: Yapay zekalar içerik filtreleme aşamalarından geçse de tüm içerikleri doğru ve tarafsız bir şekilde sunmakta zorlanabilir. Yanlış veya uygunsuz içeriklerin filtrelenmesi, yapay zeka sistemlerinde büyük bir zorluktur.
Yapay zekanın güvenilir bir bilgi kaynağı olarak kullanılması için bu zayıflıkları bilmek önemlidir. Her yeni teknoloji gibi, yapay zekadan en verimli şekilde yararlanmak, hem faydalarını görmek hem de risklerini anlamaktan geçer
Saldırganlar, yapay zeka teknolojisini bilgi toplama ve analiz için etkin bir şekilde kullanabiliyor. Eskiden aktif ve pasif olarak sınıflandırılan bilgi toplama yöntemleri, yapay zeka ile daha güçlü hale geldi.
Örneğin, bir uygulamanın kaynak koduna erişildiğinde yapay zeka, kodda yetersiz girdi kontrolleri, dosya enjeksiyonu imkânları veya gömülü ve zayıf parolalar gibi güvenlik açıklarını tarayarak belirleyebilir. Bu tür işlemler saldırganların işini kolaylaştırsa da güvenlik ekipleri aynı yetenekleri güvenlik açıklarını kapatmak için kullanarak sistemi koruyabilir.
Yapay zeka, aynı zamanda sosyal mühendislik saldırılarında da kullanılmaktadır. Önceden sosyal mühendislik e-postalarında dil hataları ve yanlış yazımlar tespit edilebiliyordu, ancak yapay zeka ile oluşturulan e-postalar neredeyse mükemmel hale geldi. Bu nedenle, özellikle oltalama saldırılarında daha dikkatli olunması gerekmektedir.
Yapay zeka, rapor oluşturma, görsel ve özet çıkarma gibi konularda da etkili şekilde kullanılabilir. Ancak, saldırganlar bu yetenekleri zararlı yazılımlar ve virüsler geliştirmek için de kullanabilmektedir. Örneğin, Almanya’da finans sektörünü hedef alan yapay zeka destekli bir zararlı yazılım vakası rapor edilmiştir. Bu tür tehditleri anlamak ve karşı önlemler almak için kurumların yapay zeka zayıflıkları ve olası tehditleri konusunda bilinçlenmesi ve eğitimler düzenlemesi büyük önem taşır.
Yapay Zeka Kullanımında Dikkat Edilmesi Gereken Güvenlik Önlemleri
1. Veri Gizliliği ve Güvenliği Sağlama: Yapay zeka ile çalışan sistemlerde, özellikle büyük miktarda veri işlenirken, veri güvenliğini sağlamak birincil öncelik olmalıdır. Gizli veriler, finansal bilgiler ve ticari sırların güvenliği için bu verilerin korunması esastır. Yapay zeka uygulamalarında kullanılan veriler için sıkı güvenlik önlemleri alınmalıdır.
2. Politika ve Prosedürlerin Belirlenmesi: Yapay zeka kullanımı için veri güvenliği politikaları geliştirilmelidir. ISO 27001 gibi güvenlik standartlarına uygun politikalar belirlemek, veri güvenliğini sağlamada önemli bir adımdır.
3. Personel Eğitimi ve Farkındalık Sağlama: Yapay zeka uygulamaları ile çalışan personelin farkındalık ve eğitim seviyeleri artırılmalıdır. Özellikle güvenlik açıkları ve tehditler hakkında düzenli eğitimler düzenlenmelidir.
4. Varlık Yönetimi ve Etiketleme: Yapay zeka tarafından işlenecek veri türleri belirlenmeli ve etiketlenmelidir. Hangi verilerin işleneceği konusunda hassasiyet gösterilmeli, erişim kontrolleri sağlanmalıdır.
5. Güvenlik ve Gizlilik Gereksinimlerinin Sağlanması: Kullanılan yapay zeka algoritmalarının gizlilik ve güvenlik standartlarına uygun olup olmadığı kontrol edilmelidir. Özellikle üçüncü taraf yapay zeka hizmetlerinin güvenlik tedbirleri, gizlilik gereksinimleri karşılayıp karşılamadığı dikkatle değerlendirilmelidir.
Bu güvenlik önlemleri ile yapay zeka kullanımında güvenlik riskleri en aza indirilebilir ve yapay zekanın sağladığı avantajlardan güvenle faydalanılabilir.
Kuantum hesaplama, gelecekte bilgi işlem hızını dramatik biçimde artırarak birçok alanda devrim yaratabilir. IBM, Çin ve diğer büyük ülkeler bu alana yatırım yaparak kuantum bilgisayarları geliştirmeye odaklanmış durumdadır. Bu teknoloji, yapay zekanın eğitilmesini hızlandırarak insan zekasına daha yakın yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine olanak tanıyabilir. Ancak, aynı zamanda ciddi güvenlik tehditleri de oluşturabilir.
Kuantum Hesaplamanın Kriptografi Üzerindeki Etkisi
Günümüzde güvenlik ve şifreleme, mevcut bilgisayarların bir saldırıyı çözmesinin yıllar alacağı varsayımıyla korunmaktadır. Saldırganların elindeki mevcut bilgisayar altyapısı, şifreleme algoritmalarını çözmede yetersizdir. Ancak, kuantum bilgisayarların hesaplama gücü sayesinde bu süreler dakikalara düşebilir. Bu, bugün güvenli gördüğümüz kriptografi yöntemlerinin gelecekte etkisiz hale geleceği anlamına gelir.
Kuantum bilgisayarların gücü, özellikle kriptografik algoritmaların çözümünü hızlandırarak veri güvenliğini tehlikeye atabilir. Günümüzde kullanılan şifreleme yöntemleri ve algoritmaların (gökkuşağı tabloları gibi) hızla aşılabileceği öngörülmektedir. Bu durumda, veri iletişiminde ve verilerin saklanmasında kullanılan şifreleme yöntemleri yetersiz hale gelebilir.
Kuantum Kriptografiye Hazırlık
Uzmanlar, kuantum bilgisayarların yaygınlaşmasıyla birlikte kriptografi alanında oyun değiştirici bir etki yaratacağını öngörmektedir. Bu nedenle, kuantum kriptografi teknolojilerine geçiş için zamanın daraldığını vurgulamaktadırlar. Örneğin, Google ve Apple gibi teknoloji devleri, sistemlerinde kuantum kriptografiyi entegre etmeye başlamıştır.
Mosca Teorisi
Kuantum kriptografi hazırlık sürecini açıklayan Mosca Teorisi, üç değişken üzerinden süreci tanımlar:
• Y Süresi (Hazırlık Süresi): Kuruluşların kuantum hesaplamanın yaratacağı tehditlere karşı hazırlık sürecidir. Bu sürede kuantum güvenli algoritmalar geliştirilmelidir.
• X Süresi (Koruma Süresi): Şu anda kullanılan şifreleme algoritmalarının kuantum bilgisayarlara karşı koruma sağlama süresidir.
• Z Süresi (Tehdit Süresi): Kuantum bilgisayarlar yaygınlaştığında, korumasız veriler saldırıya açık hale gelecektir. Bu nedenle, kuruluşların mevcut şifreleme algoritmalarını kuantum güvenli olanlarla değiştirmesi gerekmektedir.
Bu üç sürenin birbirine yaklaşması, kripto güvenliğini sağlama açısından bir tehdit oluşturur. Özellikle, kuantum bilgisayarlar saldırganların eline geçtiğinde, daha önce güvenli kabul edilen şifreleme algoritmalarıyla korunan veriler açığa çıkabilir.
Kuantum Riskine Karşı Kurumların Alması Gereken Önlemler
1. Post-Kuantum Kriptografiye Geçiş: Kuruluşlar, kuantum dayanıklı algoritmalar üzerinde çalışmalı ve bu teknolojilere geçiş yapmalıdır. Post-kuantum kriptografi, kuantum bilgisayarlar karşısında dayanıklı olacak şekilde tasarlanmış yeni şifreleme algoritmalarını içerir.
2. Veri Envanteri Oluşturma: Tüm gizli ve hassas verilerin envanterini çıkarmak, hangi verilerin kuantum bilgisayarlarla tehdit altında olabileceğini belirlemek için önemlidir.
3. Kriptografi Altyapısının Güncellenmesi: Mevcut şifreleme algoritmalarını güncellemek ve kuantum dayanıklı algoritmalara geçiş yapmak, kuruluşların uzun vadede güvenliğini sağlamak adına önemlidir.
4. Farkındalık ve Eğitim Sağlama: Üst yönetim, bilgi teknolojileri birimi ve güvenlik personelini kuantum hesaplama riskleri konusunda bilinçlendirmek ve düzenli eğitimler düzenlemek, kurum içinde farkındalığı artırır.
5. Kuantum Dayanıklı Protokoller ve Uygulamalar: Şirket içinde kullanılan uygulama ve protokoller, kuantum dayanıklı hale getirilmelidir. Bu, verilerin güvenliğini uzun vadede sağlayabilmek için hayati öneme sahiptir.
6. Entegrasyon ve Bağımlılıkların Belirlenmesi: Kriptografi altyapısının birbirine bağımlılıklarını değerlendirmek ve bu bağımlılıkları tariflemek, kuantum güvenliğine geçişi kolaylaştırır.
Kuantum hesaplamanın getirdiği hız, hem yeni fırsatlar hem de ciddi tehditler sunmaktadır. Bu nedenle, kuruluşlar kuantum kriptografiye geçiş için hazırlık yapmalı ve mevcut güvenlik altyapılarını kuantum dayanıklı hale getirmelidir.
paylaş
twittle
paylaş
paylaş