Netclave’de Yeni Dönem: Yapay Zekâ ve MCP Güvenlik Platformunun Yeni Katmanları Oluyor
Technohouse Bilişim Grubu Yönetim Kurulu Üyesi Göksel Kesim ile Netclave’in geldiği noktayı, platformun güvenlik yaklaşımını ve yapay zekâ ile MCP tarafındaki yeni yönünü konuştuk. Netclave’in odağında daha fazla güvenlik ürünü eklemek değil; log, kimlik ve ağ güvenliğini aynı bağlam içerisinde yönetebilmek var.
Kurumsal güvenlik altyapılarında sorun artık yalnızca tehditlerin artması değil. Bir tarafta NAC, diğer tarafta RADIUS ve MFA, başka bir noktada hotspot, Active Directory, log yönetimi ve SIEM bulunuyor. Bir güvenlik olayı yaşandığında ise aynı olayın parçaları farklı sistemlerde aranıyor.
Technohouse Bilişim Grubu’ndan Göksel Kesim ile yaptığımız görüşmede, Netclave’in gelişiminde bu parçalı yapının önemli bir çıkış noktası olduğunu görüyoruz. Platform, kurumların farklı güvenlik katmanlarını tek bir ürün altında toplamanın ötesinde, bu katmanlardan gelen verileri birbiriyle ilişkilendirmeye odaklanıyor.
Netclave bugün SIEM, adli log mühürleme, NAC, MFA, hotspot ve misafir ağı, RADIUS ve 802.1X, Active Directory güvenlik izleme, self-servis ve parola sıfırlama gibi farklı işlevleri aynı platform içerisinde ele alıyor. Platformdaki canlı izleme yaklaşımı sayesinde ağdaki cihazlardan RADIUS paket akışına, MFA taleplerinden hotspot oturumlarına ve güvenlik tespitlerine kadar farklı hareketler ortak bir yapı üzerinden takip edilebiliyor.
TheProwess: Log tarafında yalnızca toplamak ve saklamak yeterli mi?
Göksel Kesim ile konuştuğumuz başlıklardan biri, kurumların giderek büyüyen log hacmini nasıl yöneteceği oldu. Netclave’in yaklaşımında log, yalnızca mevzuat gereği saklanması gereken bir kayıt olarak görülmüyor. Asıl amaç, gelen kayıtların güvenlik operasyonunda kullanılabilir hale getirilmesi.
Sisteme ulaşan ham kayıtlar akış sırasında işleniyor. Birbirine benzeyen milyonlarca log satırındaki IP adresi ve kullanıcı adı gibi değişken alanlar ayrıştırılarak olay şablonları oluşturuluyor. Böylece yüksek hacimli ham kayıtların daha anlamlı olay tiplerine dönüştürülmesi hedefleniyor.
Bu noktada yapay zekâ da devreye giriyor. Keşfedilen olay şablonları açıklama, kategori ve risk seviyesi gibi bilgilerle zenginleştiriliyor. Yapay zekâ katmanının log toplama sürecinden bağımsız çalışması ise önemli: model tarafında yaşanabilecek bir yavaşlama veya kesinti kayıt toplama sürecini durdurmuyor. Kurumlar kendi altyapılarında çalışan modelleri veya bulut tabanlı modelleri tercih edebiliyor.
TheProwess: Kimlik, ağ ve log verisini neden birlikte görmek gerekiyor?
Görüşmenin bir diğer önemli konusu, güvenlik olaylarının artık tek bir sistem üzerinden değerlendirilememesi oldu.
Netclave’in SIEM katmanı; tekrarlanan başarısız kimlik doğrulamalar, mesai dışındaki yönetici oturumları ve benzeri olayları korelasyon kurallarıyla değerlendirebiliyor. Davranış analizi tarafında ise sistem normal olay frekansından anlamlı sapmaları belirlemeye çalışıyor.
Buradaki önemli nokta tespit mekanizmasının tek bir veri kaynağına bakmaması. Bir doğrulama hatası, hotspot kaydı ve güvenlik duvarı logu aynı olayın farklı parçaları olarak ilişkilendirilebiliyor. Tespitler risk seviyesine göre önceliklendiriliyor ve mümkün olduğunda MITRE ATT&CK teknikleriyle eşleştiriliyor.
Active Directory ve LDAP üzerindeki kullanıcı ve grup yapılarının ağ erişim politikalarıyla ilişkilendirilmesi de bu bütünlüğün kimlik tarafını oluşturuyor. Ayrıcalıklı gruplara yapılan üyelik değişiklikleri, yeni veya yeniden etkinleştirilen hesaplar, hesap kilitlenmeleri ve olağan dışı servis hesabı kullanımları gibi hareketler izlenebiliyor.
Böylece aynı güvenlik olayına yalnızca “hangi log oluştu?” sorusuyla değil; “kim bağlandı, hangi cihazı kullandı, hangi yetkiye sahipti ve sonrasında ne yaptı?” sorularıyla birlikte bakılabiliyor.
TheProwess: Yapay zekâ Netclave’de nasıl konumlanıyor?
Göksel Kesim ile görüşmemizde öne çıkan konulardan biri de yapay zekânın Netclave içerisinde nasıl kullanılacağı oldu. Buradaki yaklaşım, yapay zekâyı yalnızca logları özetleyen veya alarm açıklayan bir özellik olarak konumlandırmaktan daha ileri gidiyor.
Netclave’in MCP (Model Context Protocol) sunucusu olarak dışarı açılmasıyla kurumun tercih ettiği yapay zekâ istemcisinin platform araçlarıyla çalışabilmesi hedefleniyor.
Bunun pratik karşılığı oldukça somut. Bir BT yöneticisi doğal dille “Ağda bir yavaşlık var, loglara bakar mısın?” dediğinde yapay zekâ; log arama, anomali özeti ve tespit istatistiklerini kullanarak problemin kaynağını araştırabiliyor.
Ancak sistem aksiyonu tamamen yapay zekâya bırakmıyor. İşlem gerektiren durumlarda mobil onay mekanizması devreye giriyor; kullanıcı onayı olmadan işlem gerçekleştirilmiyor ve süreç denetim kaydına alınıyor.
Bu yaklaşım yapay zekânın güvenlik platformlarındaki rolünün nasıl değişebileceğine ilişkin de önemli bir örnek oluşturuyor. Yapay zekâ, güvenlik verisini yalnızca yorumlayan bir yardımcıdan, kurumun güvenlik araçlarını kontrollü biçimde kullanabilen bir katmana doğru ilerliyor.
TheProwess: On-prem yaklaşımı neden korunuyor?
Görüşmede üzerinde durduğumuz bir diğer konu da verinin nerede tutulacağı oldu. Özellikle güvenlik verisinin söz konusu olduğu yapılarda, yapay zekâ kullanımı kadar verinin kurum dışına çıkıp çıkmadığı da önem taşıyor.
Netclave on-prem çalışacak şekilde tasarlanmış durumda. Dışarıdan içeri açılan bir port gerektirmeden çalışabiliyor ve veri kurumun kendi altyapısında kalabiliyor. İnternete kapalı kurulumlarda güncellemeler imzalı çevrimdışı paketlerle gerçekleştirilebiliyor. Yönetim web tarayıcısı üzerinden yapılırken saha takibi iOS ve Android uygulamalarından sürdürülebiliyor.
TheProwess: Netclave bundan sonra nereye gidiyor?
Göksel Kesim ile yaptığımız görüşmenin sonunda ortaya çıkan tablo, Netclave’in gelişim yönünün yalnızca yeni güvenlik özellikleri eklemek üzerine kurulmadığını gösteriyor.
Technohouse’un yaklaşımında log, kimlik ve ağ güvenliği giderek aynı veri ve güvenlik mimarisinin parçalarına dönüşüyor. Yapay zekâ ve MCP ise bu yapının üzerine yeni bir etkileşim katmanı getiriyor.
Bu nedenle Netclave’in önündeki yeni dönem, yalnızca “yapay zekâ destekli siber güvenlik” olarak tanımlanamayacak kadar geniş. Platformun yönü; güvenlik verisinin doğal dille sorgulanabildiği, farklı sistemlerdeki olayların birbiriyle ilişkilendirilebildiği ve gerektiğinde insan onayı altında aksiyona dönüştürülebildiği bir güvenlik yönetimi modeline doğru ilerliyor.
İlgili Linkler: