Businesses invest a lot of money on strategies, trained workers, and quick patching. But breaches keep happening. Threat actors change even quickly than vulnerabilities, which makes the difference between what is measured and what is genuinely known much wider.

CISOs need to ask themselves a very important question as AI becomes both a weapon and a defense: Are our current metrics still showing genuine risk? Blocked attacks, patching rates, and incident numbers are all old-fashioned ways to display activity, not exposure. To stay ahead, leaders need to pay attention to derived signals, which are subtle, data-driven hints that explain how new threats come about and why breaches occurred.

Four Ways to Use AI for Exploitation

AI-enabled attack ecosystems go through four stages that are all connected, and each one has its own set of weaknesses.

• Finding Weaknesses and Intelligence: Attackers increasingly utilize AI to find faults in code and traffic that other tools can’t. If the same module keeps having problems, even when it says “clean,” it suggests there is a broader problem with the structure.
• Making and automating exploits: Machine learning makes it faster to make exploits. Attackers can test and redeploy vulnerabilities on their own faster than patch cycles. When the sorts of exploits suddenly switch from one vector to another, it suggests that automation is going on.
• Getting there and getting away: AI-made phishing and polymorphic malware alter all the time to get around defenses that don’t. The threat engine is learning when signatures change quickly or when messages are “too perfect.”
• How well it works and how long it lasts: It’s not just disruptions that are dangerous; it’s also how long attackers can stay concealed. If the dwell time is high even when the detection metrics are good, it suggests that there are holes in monitoring or knowledge flow.

Derived metrics like anomaly clustering, exploit diversity, and dwell-time ratios give a much clearer picture of risk than surface statistics.

Deep Metrics: Going Deeper

When standard indicators stop moving, derivative measurements provide the complete picture. They figure out why things go wrong, point out problems that aren’t obvious, and guess what will go wrong in the future.

• Root-Cause Visibility: A slight uptick in unsuccessful logins may not seem like a big deal, but when it is connected to late patching or access controls that aren’t set up correctly, it exposes a flaw in the system. Derived analytics make it possible to find relevant connections between data that is scattered out.
• Hidden Gaps in Defense: Reliable detection rates can be wrong. If the dwell duration stays the same while things outside get worse, an AI-driven infiltration may already be happening inside.
• Predictive Threat Awareness: Automated reconnaissance, which is generally the initial step to zero-day attacks, can be seen by small variations in network entropy or scanning intervals. These early alerts offer defenders time to do anything before the disaster happens.

Real-World AI-Era Security Signals in the Spotlight

The easiest method to acquire the clearest insights is to understand how AI impacts the way attackers act.

• AI-Assisted Vulnerability Discovery: Machine learning technologies can uncover bugs in the same code modules that previous scanners assert don’t exist. This signifies that the design is not perfect. Security teams should perform more manual code reviews, fuzz testing, and targeted remediation before exposure rises.
• Automated and very personal phishing: Large language models can send out a lot of tailored, convincing emails. Automation is likely when workers get messages that are almost the same yet are written precisely. Defenders should employ behavior-aware filters and make sure that training that focuses on manipulation cues instead of syntax is more effective.
• Malware that changes its form: Malware that uses AI changes all the time and changes its signature every time it is utilized. When payloads come back with fresh hashes, it means that they have been automatically changed. The defense comprises identifying patterns in diverse samples, behavioral detection, and sandbox isolation.

These signs suggest that today’s cybersecurity measurement is more about figuring out what consumers desire than recording how many times something happens. The next step in telemetry is to link unusual behavior to strategic exposure.

Why It Matters: Changing the CISO’s Playbook for Measuring

Measurement has moved from making sure people follow the rules to being able to modify. Derived metrics really help.

• Proactive Planning: You can guess what hazards will come up in the future by looking at what has happened in the past. When analytics demonstrate that particular sorts of vulnerabilities are coming back, CISOs may correct the faults that produced them in the first place so that they can’t be utilized again.
• Focused Resourcing: Metrics that come from this suggest where to spend limited time and money, turning reactive defense into evidence-based governance.
• Business Alignment: CISOs can communicate about risk in business terms by connecting operational issues, such as service desk spikes or micro-outages, to derivative signals. This links technical information to the plans of the executives.

Conclusion: From Defense to Expectation

Traditional metrics show you what happened, while derived metrics show you why it happened and what will happen next.

Being a leader in the age of AI requires turning data into predictions. CISOs who can interpret deep signals will be able to see assaults coming sooner, predict them sooner, and block them totally, turning uncertainty into strength.

AI has made it tougher to recognize the difference between offense and defense. The next level of cyber maturity will be established by the groups that can see its patterns, both below the surface and in the figures.

TÜRKÇE ÇEVİRİ (AI Turkish Translation)

Yapay Zekâ Tabanlı Sömürüler, CISO’ların Siber Riski Ölçme Biçimini Nasıl Değiştiriyor: Yamaların Ötesinde

⚠️ Bu metnin Türkçe çevirisi yapay zekâ (AI) tarafından hazırlanmıştır. Teknik doğruluk, bağlamsal bütünlük ve SEO uyumu korunarak otomatik olarak çevrilmiştir.

Kuruluşlar stratejilere, eğitimli personele ve hızlı yamalamaya büyük bütçeler ayırıyor. Ancak ihlaller durmuyor. Tehdit aktörleri, zafiyetlerden bile daha hızlı evrim geçiriyor — bu da “ölçülen” ile “gerçekte bilinen” arasındaki farkı giderek büyütüyor. CISO’lar, yapay zekânın hem silah hem de savunma aracı haline geldiği bu dönemde kendilerine çok önemli bir soru sormalı:
“Mevcut metriklerimiz hâlâ gerçek riski mi gösteriyor?”

Engellenen saldırılar, yama oranları veya olay sayıları… bunlar yalnızca faaliyeti gösteren, ancak maruziyeti gizleyen eski tip göstergelerdir.

Öne geçmek için liderlerin, yeni tehditlerin nasıl ortaya çıktığını ve neden ihlallerin gerçekleştiğini açıklayan türev sinyallere — yani veriye dayalı derin göstergelere — odaklanması gerekir.

Yapay Zekânın Sömürü İçin Kullanıldığı Dört Aşama

Yapay zekâ destekli saldırı ekosistemleri birbirine bağlı dört evreden geçer; her biri kendi zayıflıklarıyla birlikte gelir:

• Zafiyet Keşfi ve İstihbarat Toplama: Saldırganlar artık kodda veya ağ trafiğinde geleneksel araçların fark edemediği açıkları keşfetmek için yapay zekâdan yararlanıyor.
  Aynı modül tekrar tekrar sorun çıkarıyorsa, “temiz” rapor vermesine rağmen, bu durum daha köklü bir mimari zayıflığa işaret eder.
• Sömürülerin Üretilmesi ve Otomasyonu: Makine öğrenmesi, zafiyetlerin istismar edilmesini hızlandırıyor. Saldırganlar, yamalama döngülerinden daha hızlı biçimde zafiyetleri test edip yeniden devreye sokabiliyor. Saldırı vektörleri aniden yön değiştiriyorsa, otomasyonun devrede olduğu anlaşılır.
• Erişim ve Kaçınma: Yapay zekâyla üretilen oltalama e-postaları ve çok biçimli (polimorfik) kötü amaçlı yazılımlar, statik savunmaları atlatmak için sürekli değişir.
  İmza setleri sık sık güncelleniyor ya da mesajlar “fazla kusursuz” görünüyorsa, sistem karşısında öğrenen bir tehdit motoru olabilir.
• Etki ve Kalıcılık: Yalnızca kesintiler değil, saldırganın içeride ne kadar süre fark edilmeden kalabildiği de risk faktörüdür.
  Eğer tespit metrikleri güçlü görünse bile “dwell time” (kalıcılık süresi) yüksekse, izleme veya bilgi akışı katmanlarında boşluklar vardır.

Bu tür türev metrikler — anomalilerin kümelenmesi, sömürü çeşitliliği, kalıcılık oranları gibi — riskin yüzeysel değil, derinlemesine resmini sunar.

Derin Metrikler: Daha Derine İnmek

Klasik göstergeler artık hareket etmiyorsa, türev ölçümler tüm resmi ortaya koyar. Bu ölçümler, neden hatalar oluştuğunu anlamaya, görünmeyen zafiyetleri tespit etmeye ve gelecekte nelerin ters gidebileceğini öngörmeye yardımcı olur.

• Kök-Neden Görünürlüğü: Başarısız oturum açma sayısındaki küçük bir artış önemsiz görünebilir, ancak bu veri geç yama uygulamaları veya yanlış yapılandırılmış erişim kontrolleriyle ilişkilendirildiğinde sistematik bir açık ortaya çıkar.Türev analitikler, dağınık veriler arasında anlamlı bağlar kurmayı mümkün kılar.
• Savunmadaki Gizli Boşluklar: Güvenilir görünen tespit oranları yanıltıcı olabilir.
  Dwell time sabit kalırken dış tehditler artıyorsa, ağ içinde zaten devam eden bir yapay zekâ kaynaklı sızma olabilir.
• Öngörüsel Tehdit Farkındalığı: Otomatik keşif faaliyetleri (reconnaissance), genellikle sıfırıncı gün saldırılarının ilk adımıdır. Ağ entropisindeki küçük değişiklikler veya tarama aralıklarındaki oynamalar, bu süreci erken fark etmenin ipuçlarıdır. Bu erken uyarılar savunmacılara müdahale için zaman kazandırır.

Gerçek Dünya: Yapay Zekâ Çağında Güvenlik Sinyalleri

En net içgörüler, yapay zekânın saldırgan davranışlarını nasıl şekillendirdiğini anlamaktan geçer:

• Yapay Zekâ Destekli Zafiyet Keşfi: Makine öğrenmesi, önceki tarayıcıların “sorun yok” dediği modüllerde bile hatalar bulabilir.
  Bu, tasarımın mükemmel olmadığını gösterir.Güvenlik ekipleri, risk artmadan önce manuel kod incelemeleri, fuzz testleri ve hedefli düzeltmelere ağırlık vermelidir.
• Otomatik ve Kişiselleştirilmiş Oltalama: Büyük dil modelleri (LLM) sayesinde, çok sayıda kişiye özel, ikna edici e-postalar gönderilebiliyor.Çalışanlar neredeyse aynı ama titizlikle yazılmış mesajlar alıyorsa, otomasyon devrededir.Savunma tarafında, davranış temelli filtreleme ve dilbilgisine değil manipülasyon sinyallerine odaklanan eğitimler daha etkilidir.
• Biçim Değiştiren Kötü Amaçlı Yazılım: Yapay zekâ destekli zararlı yazılımlar, her kullanıldıklarında imzalarını değiştirir.Aynı payload farklı hash’lerle geri dönüyorsa, otomatik yeniden üretim söz konusudur. Savunma; örnek çeşitliliğini analiz etmeye, davranışsal tespit yöntemlerine ve sandbox izolasyonuna dayanmalıdır.

Bu sinyaller, siber güvenlik ölçümlerinin artık “kaç saldırı oldu”yu değil, “kullanıcı davranışı, tehdit dinamiklerini nasıl etkiliyor” sorusunu yanıtlaması gerektiğini gösteriyor.
Siber telemetri çağının bir sonraki adımı, anormal davranışları stratejik maruziyetle ilişkilendirmektir.

Neden Önemli: CISO’ların Ölçüm Oyun Planı Değişiyor

Ölçüm anlayışı artık uyum doğrulamasından adaptif yönetişime kaydı. Türev metrikler bu geçişte kilit rol oynar:

• Proaktif Planlama: Geçmişteki eğilimleri analiz ederek gelecekte ortaya çıkabilecek riskleri öngörebilirsiniz. Belirli zafiyet türlerinin tekrarladığı görülüyorsa, CISO’lar bunların kök nedenlerini ortadan kaldırarak yeniden kullanılmalarını engelleyebilir.
• Odaklı Kaynak Yönetimi: Bu metrikler, sınırlı zaman ve bütçenin nereye yönlendirileceğini gösterir — reaktif savunmayı, kanıta dayalı yönetişime dönüştürür.
• İş Uyumu ve İletişim: Operasyonel sorunları (örneğin hizmet masası artışları veya mikro kesintiler) türev sinyallerle ilişkilendirerek, CISO’lar riski iş diliyle ifade edebilir.
  Böylece teknik veriler, yönetim stratejileriyle uyumlu hale gelir.

Sonuç: Savunmadan Beklentiye Geçiş

Geleneksel metrikler ne olduğunu, türev metrikler ise neden olduğunu ve ne olacağını gösterir.

Yapay zekâ çağında liderlik, veriyi öngörüye dönüştürme becerisidir. Derin sinyalleri yorumlayabilen CISO’lar, saldırıları erken görebilir, önceden tahmin edebilir ve hatta tamamen engelleyebilir — belirsizliği avantaja çevirebilir.

Yapay zekâ, saldırı ile savunma arasındaki çizgiyi bulanıklaştırdı. Siber olgunluğun bir sonraki seviyesi, bu desenleri hem yüzeyin altında hem de rakamların içinde görebilen ekipler tarafından belirlenecek.