Güvenli Sistemlere Sızmak İçin Kullanılan Sosyal Mühendislik Taktikleri

sosyal mühendislik, saldırganların gizli bilgileri ele geçirmek veya güvenli sistemlere erişmek için kullandıkları bir dizi psikolojik ve sosyal yöntemdir. geleneksel olarak bu tür saldırılar telefon görüşmelerini, kimlik avı e-postalarını ve kişisel bağlantıları içerir. ancak teknolojinin gelişmesi ve toplumun dijitalleşmesiyle birlikte, karmaşık algoritmalar, büyük veriler ve yapay zekâdan yararlanan yeni sosyal mühendislik biçimleri ortaya çıkmıştır.

klasik sosyal mühendislik, teknik güvenlik önlemlerini aşmak için insan psikolojisinden yararlanmaya dayanır. 

bu tür yöntemlere örnek olarak şunlar verilebilir

oltalama: şifreleri veya diğer hassas bilgileri elde etmek için resmi kuruluşlardan geliyormuş gibi görünen sahte e-postalar gönderme;

bahane uydurma: veri elde etmek için hayali bir senaryo kullanma (örneğin müşteri hizmetleri temsilcisi gibi davranma);

çöp karıştırma: şirket çöplerinde değerli bilgiler aramak.

bu yöntemler hala geçerliliğini koruyor ancak kullanıcıların farkındalığının artması ve güvenlik teknolojilerinin ortaya çıkması nedeniyle etkinlikleri azalıyor.

sosyal mühendislik 2.0

sosyal mühendislik 2.0, modern teknolojilerden ve veri analitiğinden yararlanan saldırı evriminin bir sonraki aşamasıdır. aşağıdaki özelliklerle öne çıkar:

otomasyon: saldırganlar toplu saldırılar için algoritmalar ve botlar kullanır;

kişiselleştirme: internetteki kullanıcı davranışlarının analizi yoluyla saldırılar daha hedefli hale geliyor;

yapay zeka entegrasyonu: gerçekçi sahtecilikler oluşturmak ve mağdurların tepkilerini tahmin etmek için yapay zeka (yz) kullanılıyor.

aşağıda yeni manipülasyon teknikleri yer almaktadır

deepfake'ler, bir kişinin gerçek eylemlerini veya sözlerini taklit eden sinir ağları kullanılarak oluşturulan multimedya içerikleridir. bu yöntem, kamuoyunu manipüle etmek, şantaj yapmak veya dolandırıcılık faaliyetleri yürütmek için aktif olarak kullanılır. örneğin, saldırganlar bir şirket yöneticisinin çalışanlarından sahte bir hesaba para aktarmalarını istediği bir video oluşturabilir.

saldırganlar, sosyal medya verilerini analiz ederek, kurbanın ilgi alanlarına ve alışkanlıklarına göre kişiselleştirilmiş kimlik avı mesajları oluşturabilirler. bu saldırılara "hedefli kimlik avı" veya "balina avı" (üst düzey yöneticilere yönelik saldırılar) denir. örneğin, bir kurban bir iş arkadaşıyla anlık mesajlaşma yoluyla düzenli olarak iletişim kuruyorsa, saldırgan profilini taklit ederek gizli bilgilerini talep edebilir.

saldırgan verileri kullanılarak eğitilen sohbet robotları, şirket veya destek temsilcileri gibi davranarak kullanıcılarla otomatik olarak etkileşim kurabilir. bu, saldırıların ölçeklendirilmesine ve etkinliğinin artırılmasına olanak tanır.

sosyal medyadaki öneri algoritmaları, saldırganların yanlış bilgi yaymasına veya kullanıcıları kişisel bilgilerini ifşa etmeye teşvik etmesine olanak tanır. örneğin, kişiye özel reklam kampanyaları, korku veya açgözlülük gibi psikolojik tetikleyicileri kullanarak kurbanları hatalı eylemlerde bulunmaya teşvik edebilir.

nesnelerin interneti (iot) cihazlarının artan popülaritesiyle birlikte saldırganlar yeni saldırı kanallarına erişim kazandı. örneğin, bilgisayar korsanları, kullanıcı bilgilerini toplamak veya davranışlarını manipüle etmek için kameralar veya sesli asistanlar gibi akıllı cihazları ele geçirebilir.

sosyal mühendislikle mücadele etmenin en önemli yollarından biri, kullanıcıları siber güvenlik ilkeleri konusunda eğitmektir. 

eğitim şunları içermelidir

kimlik avı saldırılarının işaretlerini tanıma;

kişisel verilerin internette kullanılmasının riskleri konusunda farkındalık yaratılması;

derin sahteciliğin ve diğer modern manipülasyon tekniklerinin nasıl çalıştığını anlamak.

yapay zekâ, yalnızca saldırganlar tarafından değil, savunmacılar tarafından da kullanılabilir. yapay zekâ, kullanıcı davranışlarını analiz eder ve alışılmadık istekler veya bilinmeyen cihazlardan gelen oturum açmalar gibi şüpheli etkinlikleri tespit eder. makine öğrenimi algoritmaları ayrıca sahtecilik belirtilerini tespit etmek için video ve sesi analiz edebilir.

çok faktörlü kimlik doğrulama (mfa) ve parmak izi taraması veya yüz tanıma gibi biyometrik yöntemler, başarılı saldırı riskini önemli ölçüde azaltır.

akıllı cihazlar üzerinden gerçekleşen saldırıların önüne geçmek için cihaz yazılımlarının düzenli olarak güncellenmesi, güçlü parolalar kullanılması ve veri şifrelemesi yapılması gerekiyor.

sosyal mühendislik 2.0, modern teknolojileri kullanarak insanları ve sistemleri manipüle ederek bilgi güvenliği için ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. bu tehditlerle mücadele etmek, kullanıcı farkındalığını artırma, ileri teknolojiler uygulama ve yasal düzenlemeler geliştirme gibi kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. siber güvenliğin geleceği, yeni zorluklara ne kadar başarılı bir şekilde uyum sağladığımıza ve teknolojiyi saldırı için değil, savunma için ne kadar başarılı kullandığımıza bağlıdır.