Yazar:  Huzeyfe Himmetoğlu | Ankara – Teknik Operasyonlar Birim Müdürü

Siber tehdit aktörleri her geçen gün daha sofistike, hızlı ve yapay zeka destekli saldırı yöntemleri geliştiriyor. Günümüzde bir kurumun dijital varlıklarını korumak; her saniye binlerce cihazdan, bulut altyapısından ve uç noktadan (endpoint) akan milyonlarca log satırını analiz etmeyi gerektiriyor. Geleneksel, yalnızca statik kurallara dayalı SIEM (Güvenlik Bilgi ve Olay Yönetimi) sistemleri, bu devasa veri tsunami karşısında yetersiz kalıyor; yüksek oranda yanlış pozitif (false positive) alarm üreterek siber güvenlik analistlerinde alarm yorgunluğuna (alert fatigue) yol açıyor.

Siber güvenlik operasyonlarında (SecOps) yeni bir çağ açan Splunk Enterprise Security (ES), arkasındaki yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) gücüyle siber savunmayı reaktif bir çizgiden proaktif ve tahmine dayalı bir boyuta taşıyor.

Mimari Temel: Splunk Machine Learning Toolkit (MLTK) ve SIEM Entegrasyonu

Splunk’ın yapay zeka destekli SIEM mimarisinin kalbinde, platformun ham veri işleme gücüyle bütünleşik çalışan Splunk Machine Learning Toolkit (MLTK) yer alır. Geleneksel SIEM’ler sadece “Eğer A olayı ve B olayı gerçekleşirse alarm üret” mantığıyla çalışırken, AI destekli Splunk şu matematiksel ve istatistiksel modelleri kullanır:

• Davranışsal Temel Çizgi (Behavioral Baselining): Yapay zeka, ağdaki kullanıcıların, sunucuların ve servislerin günlük rutin davranış kalıplarını (baseline) sürekli izleyerek öğrenir. Bir kullanıcının normalde erişmediği kritik bir veritabanına, alışılmadık bir saatte ve yüksek hacimli veri çekecek şekilde erişmesi, statik kuralları ihlal etmese bile AI tarafından bir anomali olarak etiketlenir.
• Gelişmiş Kümeleme ve Sınıflandırma (Clustering & Classification): Milyonlarca log satırı içindeki benzer hareketler (örneğin arka arkaya denenen başarısız oturum açma istekleri veya mikro ağ taramaları) yapay zeka tarafından otomatik olarak gruplandırılır. Bu sayede dağınık haldeki yüzlerce küçük sinyal, tek bir organize saldırı zinciri olarak anlamlandırılır.

AI Destekli Splunk SIEM’in Güvenlik Operasyonlarına 3 Kritik Katkısı

A. Bilinmeyen Tehditlerin (Zero-Day) Yakalanması

Geleneksel SIEM’ler, saldırıları tespit etmek için bilinen tehdit imzalarına (signatures) veya önceden yazılmış korelasyon kurallarına ihtiyaç duyar. Ancak sıfırıncı gün (Zero-Day) saldırılarında ortada henüz bir imza yoktur. Splunk’ın AI motorları, MITRE ATT&CK matrisini referans alarak verilerdeki gizli sapmaları, yanal ilerleme (lateral movement) adımlarını ve veri sızdırma (exfiltration) anomalilerini henüz saldırı olgunlaşmadan tespit eder.

B. Alarm Yorgunluğunun Önlenmesi ve Akıllı Önceliklendirme

Bir SOC (Güvenlik Operasyon Merkezi) analistinin günde yüzlerce sahte alarmı incelemesi verimliliği yok eder. Splunk, siber güvenlik alarmlarını yapay zeka süzgecinden geçirerek gürültüyü temizler. Alarmları risk skorlamasına tabi tutar; kurumun kritik varlıklarına (crown jewels) yönelen ve anomalilik derecesi en yüksek olan vakaları en üst sıraya taşıyarak analistlerin sadece “gerçek” tehditlere odaklanmasını sağlar.

C. Splunk SOAR ile Otonom Müdahale (Playbook Otomasyonu)

Yapay zeka sadece tespitte değil, müdahalede de rol oynar. Splunk SIEM, AI algoritmalarıyla doğruluğundan emin olduğu bir tehdidi (örneğin kesinleşmiş bir ransomware aktivitesi veya zararlı bir IP ile konuşan bir uç nokta) Splunk SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) katmanına iletir. İnsan müdahalesine gerek kalmadan, milisaniyeler içinde ilgili cihaz ağdan izole edilir, kullanıcı hesabı askıya alınır veya firewall üzerinde IP engellenir.

Biz Ne Sunuyoruz? İleri Düzey Splunk SIEM ve AI Mühendisliği

Veri analitiğinin zirvesi olan Splunk ile yapay zekanın gücünü birleştirmek, hem derin siber güvenlik vizyonu hem de ileri düzey veri mühendisliği yetkinliği gerektirir. Şirketimiz, kurumunuzun siber dayanıklılığını en üst seviyeye çıkarmak için şu katma değerli hizmetleri sunmaktadır:

• AI Tabanlı SIEM Mimari Tasarımı: Log kaynaklarınızın Splunk Enterprise Security platformuna en optimum filtreleme teknikleriyle entegre edilmesini sağlıyor, donanım yükünü hafifletirken görünürlüğü maksimuma çıkarıyoruz.
• Uygulamalı ve Güvenli PoC Süreçleri: Yatırım kararınız öncesinde, kendi canlı ağ ortamınızda Splunk SIEM’in ve yapay zeka modellerinin ürettiği katma değeri, yanlış pozitifleri nasıl temizlediğini Proof of Concept (PoC) süreçlerimizle somut olarak raporluyoruz.
• Kuruma Özel Korelasyon ve ML Modelleri: Sektörünüze, regülasyonlarınıza ve siber tehdit matrisinize özel SPL sorguları, makine öğrenimi modelleri ve anlık izleme panoları (dashboard) geliştiriyoruz.

Sonuç: Siber Savunmada Yapay Zeka Hızı

Geleneksel yöntemlerle modern siber tehditlerin hızına yetişmek artık imkansız. Splunk’ın büyük veri işleme yeteneği, yapay zekanın analitik zekasıyla birleştiğinde SecOps ekiplerinize adeta bir süper güç kazandırır. Tehditleri saniyeler içinde yakalamak, alarm yorgunluğunu tarihe gömmek ve AI destekli Splunk SIEM dönüşümünü başlatmak için uzman mühendislik kadromuzla iletişime geçebilirsiniz.

Yazar:  Fatih Ermiş | Kıdemli Çözüm Danışmanı

Cisco’nun son yıllardaki satın alma stratejisi incelendiğinde, şirketin yalnızca ürün portföyünü genişletmeye çalışmadığı görülmektedir. Asıl hedef, ağ, güvenlik, gözlemlenebilirlik ve yapay zekâ operasyonlarını ortak bir veri katmanında birleştiren entegre bir platform oluşturmaktır. Kurumlar için asıl değer, farklı üreticilerden gelen onlarca ürünün ürettiği veriyi tek başına toplamak değil, bu verileri anlamlı hale getirebilmektir.

Özellikle yapay zekâ yatırımlarının hızlanmasıyla birlikte kurumların karşılaştığı en önemli sorunlardan biri görünürlük eksikliğidir. Geleneksel sistemlerde kullanıcılar, uygulamalar ve cihazlar izlenirken; günümüzde yapay zekâ ajanları, servis hesapları ve otomasyon süreçleri de kurumsal iş akışlarının aktif bir parçası haline gelmiştir. Bu durum güvenlik ekiplerinin bakış açısını değiştirmektedir.

Splunk satın alımı bu dönüşümün merkezinde yer almaktadır. Güvenlik ekipleri artık yalnızca olayları görmek değil, olayların neden gerçekleştiğini ve hangi iş süreçlerini etkilediğini de anlamak istemektedir. Ağ telemetrisi, uygulama performansı ve güvenlik olaylarının aynı platformda analiz edilebilmesi, operasyon ekiplerine daha hızlı karar alma yeteneği kazandırmaktadır.

Bulut yerel mimariler tarafında Isovalent satın alımı da benzer şekilde stratejik önem taşımaktadır. Modern veri merkezlerinde trafik akışının büyük bölümü artık fiziksel sunucular arasında değil, konteynerler ve mikro servisler arasında gerçekleşmektedir. Bu nedenle görünürlük ve güvenlik çözümlerinin uygulama katmanına kadar inebilmesi kritik hale gelmiştir.

Yapay zekâ güvenliği alanında ise sektör henüz erken aşamadadır. Ancak kurumların üretim ortamlarında kullandıkları büyük dil modellerinin sayısı arttıkça; veri sızıntısı, model manipülasyonu ve yetkisiz erişim gibi riskler daha görünür hale gelmektedir. Cisco’nun Robust Intelligence ve Galileo yatırımları bu nedenle yalnızca bugünün değil, önümüzdeki yılların ihtiyaçlarına yönelik hamleler olarak değerlendirilebilir.

Bir diğer önemli değişim ise insan dışı kimliklerin yükselişidir. Gelecekte kurumsal ortamlarda çalışan API anahtarlarının, servis hesaplarının ve yapay zekâ ajanlarının sayısının insan kullanıcı sayısını önemli ölçüde aşması beklenmektedir. Bu nedenle kimlik güvenliği kavramı yalnızca çalışanları değil, makineleri ve otomasyon sistemlerini de kapsayacak şekilde genişlemektedir.

Sonuç olarak Cisco’nun son dönemdeki satın almaları tek tek değerlendirildiğinde farklı alanlara yönelik yatırımlar gibi görünse de, büyük resimde ortak bir hedefe hizmet etmektedir:

Ağ, güvenlik, gözlemlenebilirlik ve yapay zekâyı tek bir operasyonel platform altında bir araya getirmek. Bu yaklaşımın önümüzdeki dönemde hem siber güvenlik sektörünü hem de kurumsal BT operasyonlarını önemli ölçüde etkilemesi beklenmektedir.

Son yıllarda teknoloji dünyasında yaşanan en büyük dönüşümlerden biri, ağ altyapısı şirketlerinin artık yalnızca “network üreticisi” olmaktan çıkıp güvenlik, veri analitiği ve yapay zekâ platform sağlayıcısına dönüşmesi oldu. Bu dönüşümün en dikkat çekici örneklerinden biri ise hiç şüphesiz Cisco.

Uzun yıllar boyunca Router, Switch ve Veri merkezi çözümleriyle tanınan Cisco, artık çok güçlü olarak bugün:

• Yapay Zeka Güvenliği,
• Uçtan uca Gözlemlenebilirlik,
• Bulut Yerel Ağ Mimarisi,
• Genişletilmiş Tehdit Tespiti ve Müdahalesi,
• Sıfır Güven Mimarisi,
• Kimlik Güvenliği,
• Zeka Destekli BT Operasyonları,

alanlarında agresif yatırımlar yapan bir teknoloji devine dönüştü.

Özellikle son dönemde gerçekleşen satın almalar, Cisco’nun gelecek stratejisinin yalnızca Ağ taşımak değil, ağın üzerinde çalışan tüm dijital ekosistemi stabil ve görünür hale getirmek ve yapay zeka ile güvenliğinin artırılarak daha yeni nesil çözümler sunacağını  gösteriyor.

Bu yazıda Cisco’nun son yıllardaki en kritik satın almalarını, bunların teknolojik etkilerini ve sektör açısından ne ifade ettiğini detaylı şekilde inceliyor olacağız.

Cisco’nun Satın Alma Stratejisi

Dijital Dönüşüm ve AI Güvenliği Perspektifinden Nasıl Değerlendirilebilir?

Geleneksel network pazarı artık eskisi kadar hızlı büyümüyor. Kurumlar:

• Hibrit Bulut Mimarilerine “Hybrid-Cloude”,
• Hizmet olarak Yazılım Platformlarına “SaaS”,
• Konteyner Orkestrasyon Platformları “Kubernetes” tabanlı yapılara,
• Yapay Zeka Ajanlara “AI agent”,
• Otomasyon sistemlerine geçiş yapıyor.

Bu dönüşüm şu sonucu doğurdu:

“Artık güvenlik ağın dışında değil, doğrudan ağın içinde olmak zorunda.”

Cisco da bu nedenle:

• Güvenliği,
• Veri Analitiğini,
• Yapay Zeka Gözlemlenebilirliğini ( AI Observability),
• Kimlik Yönetimini tek platform altında toplamaya çalışıyor.

Bugün Cisco’nun satın aldığı ürünleri inceliyor olacağız.

1. Splunk Satın Alımı — Cisco Tarihinin En Büyük Hamlesi

2024 yılında Cisco tarihinin en büyük satın alımlarından birisini germekleştirerek, SIEM ve Observability marketinin liderlerinden olan SPLUNK’ ı kendi bünyesine dahil etti.

“Splunk Acquisition by Cisco”

Bu satın alma yalnızca finansal büyüklüğü nedeniyle değil, Cisco’nun yönünü büyük ölçüde hangi alana çevirdiğinin gösterilmesi nedeniyle de kritik öneme sahiptir.

Splunk Neden Bu Kadar Önemli?

SPLUNK özellikle şu alanlarda sektör liderlerinden biri:

• Güvenlik Bilgisi ve Olay Yönetimi “SIEM” 
• Log Yönetimi 
• Veri Analitiği 
• Gözlemlenebilirlik
• Güvenlik Analitikleri “Security Analytics” 
• Güvenlik Orkestrasyonu, Otomasyonu ve Müdehalesi “SOAR” Entegrasyonları

Bugünün kurumlarında milyarlarca log üretiliyor:

• Güvenlik Duvarı “Firewall” Logları
• Uç nokta Olayları “Endpoint Event”
• Bulut Aktivire Kayıtları “Cloud Activity Logs”
• Konteyner Orkestrasyon Platform Olayları “Kubernetes Event”
• Kimlik Kayıtları “Identity Log”
• Hizmet olarak Yazılım “SaaS Telemetry” verileri.

Bu kadar büyük veri ancak güçlü analitik platformlarla anlamlı hale geliyor.

Cisco’nun amacı burada çok net:

“Ağ verisini güvenlik zekâsına dönüştürmek.”

Cisco Splunk ile Ne Kazandı?

Güçlü Güvenlik Bilgisi ve Olay Yönetimi “SIEM” Altyapısı

Cisco artık kendi XDR platformunu çok daha güçlü hale getirebiliyor.

Gözlemlenebilirlik “Observability” Gücü

Uygulama performansı + network performansı + güvenlik olayları tek yerde birleşiyor.

Yapay Zeka Tabanlı Tehdit Analizi

Splunk’un AI destekli anomaly detection yapıları Cisco Secure platformuna entegre oluyor.

Güvenlik Operasyon Merkezi “SOC” Modernizasyonu

SOC ekipleri:

• Daha hızlı korelasyon,
• Daha az “Yanlış Pozitif ” False Positive,
• Daha iyi otomasyon

elde ediyor.

2. Isovalent — Kubernetes ve eBPF Geleceği

Cloud-native dönüşümle birlikte Cisco’nun en stratejik satın almalarından biri de:

Isovalent Acquisition by Cisco oldu.

Isovalent özellikle:

• Cilium,
• eBPF,
• Kubernetes networking,
• Cloud-native security alanlarında uzmanlaşmıştı.

eBPF Neden Bu Kadar Kritik?

eBPF modern Linux çekirdeği üzerinde çalışan son derece güçlü bir teknoloji.

Avantajları:

• Kernel seviyesinde gözlemleme
• Düşük gecikme
• Yüksek performans
• Gerçek zamanlı telemetry
• Gelişmiş güvenlik visibility

Bugünün veri merkezlerinde klasik network yaklaşımı yeterli değil çünkü trafik artık:

• VM’den VM’ye,
• Pod’dan Pod’a,
• Container’dan Container’a akıyor.

Cisco bu nedenle cloud-native networking tarafında da güçlü hale gelmiş oldu.

Cisco’nun Hedefi

Cisco artık yalnızca fiziksel switch üretmek istemiyor.

Şirket:

• Kubernetes Ağ Yapıları (Kubernetes Networking)
• Servis Ağı Mimarisi (Service Mesh)
• Mikro Segmentasyon (Microsegmentation)
• Konteyner Güvenliği (Container Security)
• Gözlemlenebilirlik (Observability)

alanlarında da lider olabilmek için bütün eksik domainleri tamamlamış oldu.

Bu satın alma özellikle:

• Hyperscale Veri Merkezleri,
• Telco Cloud Ortamları,
• AI cluster Altyapıları için kritik görülüyor.

3. Robust Intelligence — AI Güvenliğinin Yeni Çağı

Generative AI kullanımının patlamasıyla birlikte yeni bir güvenlik problemi ortaya çıktı:

“Yapay Zeka sistemlerini kim koruyacak?”

Cisco bu soruya cevap verebilmek için:

Robust Intelligence Acquisition by Cisco satın alımını gerçekleştirdi.

Robust Intelligence özellikle:

• Büyük Dil Modeli (LLM) Güvenliği
• Düşmanca Yapay Zekâ Saldırılarına Karşı Koruma
• Prompt Enjeksiyonu Önleme
• Model Doğrulama ve Test Süreçleri
• Yapay Zekâ Kırmızı Takım (AI Red Teaming) alanlarında çalışıyordu.

AI Güvenliği Neden Önemli?

Kurumlar artık:

• Yapay Zeka Sistemleri,

• Dahili Copilot’lar (Internal Copilots)
• Yapay Zekâ Ajanları (AI Agents)
• RAG Mimarileri (Retrieval-Augmented Generation / Geri Getirme Destekli Üretim Mimarileri) kullanmaya başladı.

Bu da yeni riskler oluşturuyor:

• Komut Enjeksiyonu (Prompt Injection)
• Veri Sızıntısı (Data Leakage)
• Gerçek dışı üretim (Hallucination) “Yapay Üretim Hatası”
• Kısıt Aşma (Jailbreak)
• Model Zehirleme (Model Poisoning)
• Yetkisiz Araç Kullanımı (Unauthorized Tool Usage)

Yeni Güvenlik Katmanı: AI Runtime Security  “ Yapay Zeka Çalışma Zamanı Güvenliği “

Cisco’nun hedeflediği yeni alan:

• Yapay Zekâ iş yükü inceleme ve denetimi ( AI Workload Inspection) 
• Model Davranış Analitiği ( Model Behavior Analytics )
• Büyük Dil Modeli Yönetişimi ( LLM Governance )
• Çıkarım (inference) Süreçlerinin İzlenmesi ( Inference Monitoring)

Geleceğin güvenlik mimarisinde bu konulardan çok fazla bahsediyor olacağız; çünkü yapay zekâ sistemlerinin üretim ortamında gerçek zamanlı olarak izlenmesi, korunması ve yönetişimi artık geleneksel güvenlik yaklaşımlarının ötesinde yeni bir güvenlik katmanı olarak konumlanmaktadır.

4. Galileo — AI Observability, LLM Monitoring (Yapay Zeka Gözlemlenebilirliği ve Büyük Dil Modeli İzleme)

Yapay zeka sistemleri büyüdükçe verilerde büyüdü, yeni bir ihtiyaç ortaya çıktı:

“AI modeli gerçekten doğru çalışıyor mu?”

İşte burada:
Galileo Acquisition by Cisco ön plana çıkıyor.

Galileo özellikle:

• Halüsinasyon Tespiti (Hallucination Detection)
• Büyük Dil Modeli Gözlemlenebilirliği (LLM Observability)
• Yapay Zeka Kalite İzleme (AI Quality Monitoring)
• Model Değerlendirme Süreçleri (Evaluation Pipelines)
• Komut Analitikleri  (Prompt Analytics)

  alanlarında uzmanlaşmış durumda.

Yapay Zeka Operasyonlarının Yeni Problemi Neler?

Kurumlar artık yalnızca model çalıştırmak istemiyor.

Şunları da görmek istiyor:

• Model hata yapıyor mu?
• Yanlış veri üretiyor mu?
• Güvenlik riski oluşturuyor mu?
• Kullanıcıyı yanıltıyor mu?
• Hangi komutlar problem yaratıyor?

Cisco burada observability deneyimini AI dünyasına taşıyor.

5. Astrix Security — Non-Human Identity (İnsan Dışı Kimlik)

2025’in en dikkat çekici satın almalarından biri ise Astrix ürünü.

“Astrix Security Acquisition by Cisco”

Non-Human Identity (NHI) Nedir?

Eskiden güvenlik:

• Kullanıcı Hesabı,
• Dizin Hizmeti (Active Directory)
• Çok Faktörlü Kimlik Doğrulama (MFA) etrafında şekilleniyordu.

Bugün ise sistemlerde:

• Servis Hesapları (Servis Account)
• Uygulama Programlama Arayüzü (API key)
• Açık Yetkilendirme Protokolü Belirteçleri (OAuth token)
• Yapay Zeka Ajanları Kimlikleri (AI Agent Identity)
• Otomasyon Botları (Automation Bot) daha fazla kullanılır hale geldi.

İşte bunlara: Non-Human Identity (NHI) adı veriliyor.

Yapay Zeka Ajan Güvenliği  (AI Agent) Yeni Savaş Alanı

Özellikle Agentic AI sistemlerinde:

• Yapay zekâlar API çağrıları yapıyor (AI API)
• Veritabanı (database) erişiyor,
• İş Akışı (workflow) çalıştırıyor,
• Hizmet olarak Yazılım (SaaS) platformlarıyla konuşuyor.

Bu durum devasa risk oluşturuyor.

Astrix burada:

• API Anahtar keşfi (API Key Discovery)
• Açık Yetkilendirme Protokolü Kötüye Kullanım Tesbiti (OAuth Abuse Detection)
• Erişim Yönetişimi (Token Governance)
• Makine Kimliği Güvenliği (Machine Identity Security) sağlıyor.

Cisco’nun hedefi: “AI agent’ları Zero Trust prensibiyle yönetmek.”

Tüm bu satın almalar birlikte değerlendirildiğinde ortaya çok net bir resim çıkıyor.

Cisco artık:

• Yalnızca network şirketi değil
• Yalnızca firewall üreticisi değil
• Yalnızca veri merkezi şirketi değil

Cisco kendisini şu alanda konumlandırıyor: “AI destekli güvenlik ve operasyon platformu”

Gelecekte Bizi Ne Bekliyor?

Önümüzdeki birkaç yıl içinde Cisco’dan şunları görmemiz muhtemel:

1. Yapay Zeka Yerleşik Güvenlik Operasyon Merkezi (AI Native SOC)

SOC analistlerinin yerini kısmen AI Agent’lar alacak.

2. Otonom Güvenlik Operasyonları (Autonomous Security Operations)

Tehdit tespiti ve müdahale büyük ölçüde otomatikleşecek.

3. Yapay Zeka Çalışma Zamanı Güvenliği (AI Runtime Security)

LLM ve AI workload güvenliği yeni standart olacak.

4. Derin Gözmelenebilirlik (Deep Observability)

Network + Application + AI telemetry birleşecek.

5. İnsan Dışı Kimlik Yönetişimi (Non-Human Identity Governance)

Makine kimlikleri insanlardan daha önemli hale gelecek.

Sonuç olarak;

Cisco’nun son dönemde yaptığı satın almalar tesadüfi değil Cisco’nun vizyonu ve misyonunu gösteriyor.

Cisco:

• Yapay Zeka
• Security
• Gözlemlenebilirlik
• Kimlik
• Bulut yerel ( Cloud-Native ) altyapılar

  üzerine yeni nesil bir teknoloji platformu inşa ediyor.

Özellikle:

• Splunk
• Isovalent
• Robust Intelligence
• Galileo
• Astrix Security

satın almaları birlikte değerlendirildiğinde Cisco’nun hedeflerinden en belirginlerinden bir tanesi  “Geleceğin AI destekli hibrit altyapısını güvenli, görünür ve otonom hale getirmek” olduğunu söylemek yanlış olmaz.

Bu dönüşüm yalnızca Cisco için değil, tüm siber güvenlik sektörü için yeni bir dönemin başlangıcı olabilir.

Tüm bu satın almalar birlikte değerlendirildiğinde, Cisco’nun geleceği yalnızca ağlar üzerinden değil; veri, kimlik, güvenlik ve yapay zekâ ekseninde şekillendirmeyi hedeflediği görülmektedir. Şirketin attığı adımlar, önümüzdeki dönemde rekabetin ağ performansından çok, yapay zekâ destekli görünürlük, güvenlik ve otonom operasyon kabiliyetleri üzerinden yaşanacağının güçlü bir göstergesidir.