Ridge Security | Yapay Zeka Destekli Otomatik Sızma Testi (RidgeBot)
Ridge Security Hakkında
Ridge Security, kurumsal BT ve uygulama altyapılarındaki güvenlik açıklarını yalnızca tespit etmekle yetinmeyen, bu açıkların gerçek saldırı senaryoları ile doğrulanmasını esas alan yapay zeka destekli bir güvenlik doğrulama platformudur. Geliştirdiği RidgeBot® teknolojisi sayesinde Ridge Security; klasik zafiyet tarama ve dönemsel pentest yaklaşımlarının ötesine geçerek, kurumların saldırgan bakış açısıyla test edilmesini ve gerçekten istismar edilebilir risklerin ortaya konmasını sağlar. Bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinin teorik riskler yerine kanıta dayalı gerçek tehditlere odaklanmasını mümkün kılar.
Ridge Security platformunun mimarisi; yapay zeka, makine öğrenmesi ve global tehdit istihbaratını tek bir çatı altında birleştirir. RidgeBot®, ağ ve uygulama varlıklarını otomatik olarak keşfeder, zafiyetleri analiz eder ve etik sınırlar içinde exploit ederek doğrular. Her doğrulama süreci, saldırı zinciri (kill-chain) boyunca detaylı şekilde belgelenir ve riskler iş etkisine göre önceliklendirilir. Sürekli öğrenen bu yapı sayesinde platform, zaman içinde daha geniş kapsama ve daha derin analiz yeteneğine ulaşarak sürekli güvenlik doğrulama (Continuous Security Validation / CTEM) yaklaşımını hayata geçirir.
Türkiye’deki kurumlar açısından Ridge Security; yerinde kurulum (on-premise) ve özel bulut gibi esnek dağıtım seçenekleri, regülasyon odaklı güvenlik doğrulama yetenekleri ve büyük ölçekli kurumsal yapılara uyumlu mimarisi nedeniyle stratejik bir çözüm olarak konumlandırılmaktadır. Bankacılık, kamu, üretim ve kritik altyapı sektörlerinde; KVKK, ISO 27001 ve benzeri düzenlemeler kapsamında güvenliğin yalnızca “var” değil, doğrulanabilir ve denetlenebilir olmasını sağlayan bir yaklaşım sunar. Ridge Security, güvenlik ekiplerinin sınırlı insan kaynağıyla daha etkin çalışmasını hedefleyen, otomasyon ve yapay zekayı merkeze alan modern bir güvenlik doğrulama platformudur.
RidgeBot
RidgeBot Nedir?
RidgeBot, Ridge Security tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli otomatik sızma testi (automated penetration testing) ve sürekli güvenlik doğrulama (continuous security validation) platformudur. Geleneksel zafiyet tarama araçlarının aksine RidgeBot, yalnızca zafiyetleri listelemekle kalmaz; bu zafiyetlerin gerçekten istismar edilip edilemeyeceğini güvenli biçimde test ederek doğrular. Böylece kurumlar, teorik riskler yerine kanıtlanmış (validated) güvenlik açıklarına odaklanabilir.
RidgeBot’un temel yaklaşımı, bir saldırganın bakış açısını birebir taklit etmektir. Platform; ağlar, sunucular, uç noktalar, web uygulamaları, API’ler ve kimlik altyapıları üzerinde otomatik varlık keşfi yapar, saldırı yüzeyini haritalandırır ve ardından etik sınırlar içinde gerçek saldırı teknikleriyle testler gerçekleştirir. Bu sayede “false positive” olarak bilinen, gerçekte sömürülemeyen zafiyetlerin büyük bölümü elenir ve güvenlik ekiplerinin zaman kaybı önlenir.
RidgeBot’un fark yarattığı alanlardan biri de sürekli çalışma modelidir. Klasik pentest süreçleri çoğu zaman yılda bir veya denetim öncesinde yapılırken, RidgeBot 7/24 çalışarak altyapıdaki değişiklikleri anlık olarak test eder. Yeni bir sunucu eklendiğinde, bir firewall kuralı değiştirildiğinde veya bir uygulama güncellendiğinde, RidgeBot bu değişikliğin güvenlik etkisini otomatik olarak değerlendirir. Bu yaklaşım, özellikle hızlı değişen kurumsal ortamlarda sürekli risk görünürlüğü sağlar.
Platform, saldırıların yalnızca başlangıç noktasını değil, saldırganın ağ içinde nasıl ilerleyebileceğini de analiz eder. Yanal hareket (lateral movement), yetki yükseltme (privilege escalation) ve kimlik tabanlı saldırılar gibi ileri seviye senaryolar RidgeBot tarafından otomatik olarak simüle edilir. Örneğin; bir kullanıcının bilgisayarından başlayan bir ihlalin, hangi adımlar izlenerek kritik sunuculara veya hassas verilere ulaşabileceği net biçimde ortaya konur.
RidgeBot aynı zamanda uyumluluk ve denetim odaklı kullanım senaryoları için güçlü bir araçtır. ISO 27001, PCI-DSS, GDPR/KVKK gibi regülasyonlar kapsamında talep edilen “sızma testi” ve “güvenlik doğrulama” gereksinimleri, periyodik ve ölçülebilir raporlarla desteklenir. Üretilen raporlar; hangi zafiyetlerin gerçekten sömürülebildiğini, riskin iş etkisini ve hangi önlemlerin öncelikli olarak alınması gerektiğini açık şekilde gösterir.
Özetle RidgeBot, kurumların “zafiyet tarıyoruz ama gerçekten risk altında mıyız?” sorusuna net bir yanıt verir. Otomatik pentest, saldırı simülasyonu ve risk doğrulama yeteneklerini tek bir platformda birleştirerek; güvenlik ekiplerinin gerçek tehditlere odaklanmasını, operasyonel yükün azalmasını ve güvenlik yatırımlarının somut şekilde ölçülmesini sağlar.
RidgeBot OnPrem ve Cloud kurulum seçenekleri ile sunulmaktadır.
RidgeBot ve Geleneksel Pentest Karşılaştırması
RidgeBot AI
Ridge Security tarafından geliştirilen RidgeBot AI, otomatik sızma testi ve güvenlik doğrulamasını mümkün kılan çift yapay zeka mimarisi üzerine kuruludur. Bu mimaride RidgeBrain karar verme ve analiz katmanını, RidgeGen ise saldırı tekniklerinin üretimi ve uyarlanmasını üstlenir. Birlikte çalıştıklarında, güvenlik testlerini statik senaryolardan çıkarıp dinamik ve bağlama duyarlı hale getirirler; böylece her ortamda gerçekçi sonuçlar üretilir.
RidgeBrain, RidgeBot’un “aklı” olarak konumlanır. Ağ topolojisini, varlık ilişkilerini, erişim seviyelerini ve güvenlik kontrollerini analiz ederek hangi saldırı yolunun en olası ve en etkili olduğunu belirler. Test sırasında elde edilen sonuçları sürekli değerlendirir; başarısız denemeleri eler, işe yarayan yolları derinleştirir. Mini bir kullanım senaryosunda; karmaşık bir kurumsal ağda RidgeBrain, düşük riskli görünen bir zafiyeti, kritik bir iş uygulamasına giden zincirin parçası olarak tanımlayabilir ve test önceliğini buna göre yeniden şekillendirir. Böylece güvenlik ekipleri, gerçek iş etkisi olan riskleri erken aşamada görür.
RidgeGen ise RidgeBot’un “yaratıcı” motorudur. Bilinen exploit kalıplarını ve saldırı tekniklerini temel alarak, hedef ortama özgü özelleştirilmiş saldırı varyasyonları üretir. Bu sayede savunma sistemlerinin imza tabanlı kontrollerine takılmadan, saldırganların sahada yaptığı gibi uyarlanabilir hamleler gerçekleştirir. Web uygulamaları, API’ler veya iç ağ servisleri için oluşturulan bu varyasyonlar, güvenlik kontrollerinin yalnızca varlığını değil, dayanıklılığını da test eder.
RidgeBrain ve RidgeGen birlikte çalıştığında, ortaya çıkan sonuç yalnızca bir test raporu değil, öğrenen ve gelişen bir güvenlik doğrulama süreci olur. Sürekli çalıştırılan testlerde her yeni bulgu, bir sonraki testin stratejisini besler. Örneğin yeni bir API devreye alındığında RidgeGen saldırı senaryolarını üretirken, RidgeBrain bu senaryoların sistem genelindeki etkisini analiz eder ve en kritik zincirleri öne çıkarır. Sonuç olarak kurumlar, yapay zekayı yalnızca otomasyon için değil, stratejik güvenlik kararlarını destekleyen bir mekanizma olarak kullanmış olur.
Otomatik Sızma Testi (Automated Penetration Testing)
Otomatik sızma testi, klasik pentest süreçlerini yapay zeka ve otomasyon ile sürekli hale getiren modern bir güvenlik doğrulama yaklaşımıdır. Bu modelde amaç, yalnızca sistemlerdeki potansiyel zafiyetleri listelemek değil; bu zafiyetlerin gerçek bir saldırgan tarafından istismar edilip edilemeyeceğini kontrollü biçimde test etmektir. Ridge Security tarafından geliştirilen RidgeBot yaklaşımı, güvenliği teorik varsayımlardan çıkararak kanıta dayalı risk doğrulama seviyesine taşır.
Otomatik sızma testinin temel farkı, saldırı metodolojisini uçtan uca uygulamasıdır. Sistem; önce ağ, sunucu, uygulama ve kimlik bileşenlerini kapsayan otomatik varlık keşfi yapar, ardından MITRE ATT&CK çerçevesine uygun şekilde saldırı yollarını simüle eder. Zafiyetler yalnızca tespit edilmez; etik sınırlar içinde exploit edilerek doğrulanır. Bu sayede güvenlik ekipleri, “var olabilir” denilen riskler yerine gerçekten sömürülebilen açıklıklara odaklanabilir.
Mini bir kullanım senaryosu ile düşünüldüğünde; kuruma yeni bir sunucu eklendiğinde veya bir uygulama güncellendiğinde, otomatik sızma testi süreci manuel müdahaleye gerek kalmadan devreye girer. Sistem, bu değişikliğin saldırı yüzeyine etkisini analiz eder; örneğin bir kullanıcı hesabı üzerinden başlayıp yanal hareket ile kritik bir sunucuya ulaşılıp ulaşılamayacağını test eder. Böylece güvenlik açıkları, bir denetim dönemini beklemeden erken aşamada ortaya çıkarılır.
Otomatik sızma testi yaklaşımı, özellikle hızlı değişen ve regülasyon baskısı yüksek kurumsal ortamlarda stratejik bir avantaj sağlar. Yılda bir kez yapılan geleneksel pentest’lerin aksine; günlük, haftalık veya aylık periyotlarla çalıştırılabilir ve zaman içindeki risk trendlerini net biçimde gösterir. Sonuç olarak güvenlik ekipleri, sınırlı insan kaynağıyla daha geniş kapsama ulaşır; yöneticiler ise güvenlik duruşunun ölçülebilir ve sürdürülebilir olduğunu somut verilerle görebilir.
Saldırgan Davranış Emülasyonu (Adversary Cyber Emulation)
Ridge Security tarafından geliştirilen Adversary Cyber Emulation yaklaşımı, güvenlik kontrollerini teorik varsayımlar yerine gerçek saldırgan davranışlarını taklit ederek doğrulamayı hedefler. Bu modelde amaç; yalnızca zafiyetlerin varlığını göstermek değil, belirli bir tehdit aktörünün kullandığı taktik, teknik ve prosedürleri (TTP) izleyerek kurumun savunma zincirinin nerede kırıldığını kanıtlarıyla ortaya koymaktır. Böylece güvenlik ekipleri, “olası” riskler yerine gerçekçi saldırı yollarına odaklanır.
Adversary Cyber Emulation süreci, MITRE ATT&CK çerçevesiyle uyumlu şekilde çalışır ve keşiften ilk erişime, yanal harekete (lateral movement), yetki yükseltmeye ve veri sızdırmaya kadar uzanan saldırı yaşam döngüsünü uçtan uca simüle eder. RidgeBot, bu adımları otonom biçimde planlar ve yürütür; her adımda hangi güvenlik kontrolünün devreye girdiğini, hangisinin etkisiz kaldığını net biçimde raporlar. Bu sayede “kontrol gerçekten işe yarıyor mu?” sorusu yanıtlanır.
Mini bir kullanım senaryosunda; kurumsal bir ortamda oltalama (phishing) ile ele geçirilebilecek bir kullanıcı hesabı varsayıldığında, emülasyon süreci bu hesabın hangi sistemlere erişebileceğini, hangi zayıf yapılandırmalar üzerinden kritik sunuculara doğru ilerleyebileceğini test eder. Eğer saldırganın, bir güvenlik cihazını atlayarak hassas verilere ulaşma ihtimali varsa, bu zincir adım adım doğrulanır ve iş etkisiyle birlikte raporlanır. Böylece güvenlik ekipleri, tekil bir zafiyetten ziyade uçtan uca saldırı senaryosunu görür.
Adversary Cyber Emulation yaklaşımı, özellikle fidye yazılımı grupları, gelişmiş kalıcı tehditler (APT) ve iç tehdit senaryolarına karşı hazırlık seviyesini ölçmek için kritik bir rol oynar. Sürekli ve otomatik olarak çalıştırılabilen bu emülasyonlar sayesinde kurumlar, savunma duruşlarını periyodik denetimlere bağlı kalmadan test edebilir. Sonuç olarak güvenlik yatırımlarının etkinliği ölçülebilir hale gelir; mavi ekipler (Blue Team) ise kanıta dayalı iyileştirme yapma imkânı bulur.
API Güvenlik Testi (API Security Testing)
Ridge Security tarafından sunulan API Security Testing, modern uygulamaların en kritik bileşenlerinden biri olan API’lerin gerçek saldırı senaryolarıyla test edilmesini hedefler. Geleneksel güvenlik yaklaşımları çoğu zaman API uç noktalarını yüzeysel olarak tararken, bu yaklaşım; yetkilendirme, veri erişimi ve iş mantığı zafiyetlerini kanıta dayalı biçimde doğrulamaya odaklanır. Böylece kurumlar, yalnızca teorik açıklar yerine gerçekten istismar edilebilir API risklerini görünür kılar.
API güvenlik testinin temel farkı, uygulamanın nasıl çalıştığını anlayan bir saldırgan bakış açısını benimsemesidir. RidgeBot, Swagger/OpenAPI tanımlarını kullanarak API uç noktalarını otomatik keşfeder; OWASP Top 10 API Security Risks kapsamında yer alan yetkisiz erişim, broken object level authorization (BOLA) ve iş mantığı istismarları gibi senaryoları sistematik olarak test eder. Bu süreçte, yalnızca bir endpoint’in varlığı değil, bu endpoint’in hangi koşullarda veri sızıntısına yol açabileceği doğrulanır.
Mini bir kullanım senaryosunda; müşteri bilgilerini yöneten bir API’nin, doğru kimlik doğrulama olmadan farklı kullanıcı verilerine erişim sağlayıp sağlamadığı test edilir. RidgeBot, normal bir kullanıcı rolüyle başlayan erişimin, hatalı yetkilendirme veya gizli API yolları üzerinden yatay yetki yükseltmeye dönüşüp dönüşemeyeceğini otomatik olarak dener. Eğer bu zincir mümkünse, risk adım adım belgelenir ve iş etkisiyle birlikte raporlanır. Bu sayede geliştirme ve güvenlik ekipleri, sorunun nerede başladığını net biçimde görür.
API Security Testing yaklaşımı, özellikle mikroservis mimarileri, mobil uygulamalar ve SaaS platformları için kritik bir güvenlik katmanı oluşturur. Sürekli ve otomatik olarak çalıştırılabilen testler sayesinde, yeni bir API yayına alındığında veya mevcut bir servis güncellendiğinde güvenlik duruşu anlık olarak doğrulanır. Sonuç olarak kurumlar, API’lerini yalnızca “korumak” yerine, gerçek saldırılara karşı dayanıklı hale getirdiklerini ölçülebilir verilerle kanıtlayabilir.
Web Uygulama Güvenlik Testi (Website Testing)
Ridge Security tarafından sunulan Website Testing, web uygulamalarının yalnızca yüzeysel taramalarla değil, gerçek saldırı teknikleriyle test edilmesini hedefleyen bir güvenlik doğrulama yaklaşımıdır. Bu kapsamda amaç; klasik tarayıcıların ürettiği teorik bulguların ötesine geçerek, web uygulamasındaki zafiyetlerin gerçekten istismar edilip edilemeyeceğini kanıtlamaktır. OWASP uyumlu metodolojiyle çalışan bu yaklaşım, güvenlik ekiplerinin “hangi açıklar gerçekten risk?” sorusuna net yanıtlar üretmesini sağlar.
Website Testing süreci, OWASP Top 10 kapsamındaki zafiyetleri temel alır ancak yalnızca imza tabanlı kontrollerle sınırlı kalmaz. RidgeBot; kimlik doğrulama akışlarını, oturum yönetimini, yetkilendirme kontrollerini ve iş mantığını saldırgan bakış açısıyla analiz eder. SQL Injection, XSS veya güvenli olmayan yapılandırmalar gibi klasik zafiyetlerin yanı sıra, uygulamaya özgü iş mantığı hataları da etik sınırlar içinde test edilerek doğrulanır. Böylece false positive oranı düşer, önceliklendirme gerçek risk üzerinden yapılır.
Mini bir kullanım senaryosunda; dışarıdan erişilebilen bir müşteri portalı ele alındığında, test süreci önce uygulamadaki giriş ve rol mekanizmalarını inceler. Ardından düşük yetkili bir kullanıcı hesabının, hatalı yetkilendirme veya zayıf oturum yönetimi nedeniyle başka kullanıcıların verilerine erişip erişemeyeceği otomatik olarak denenir. Eğer bu zincir mümkünse, saldırı adımları net biçimde belgelenir ve hangi kontrolün yetersiz kaldığı açıkça raporlanır. Bu yaklaşım, geliştirici ve güvenlik ekiplerinin sorunu hızlıca konumlandırmasına yardımcı olur.
Website Testing yaklaşımı, özellikle e-ticaret, müşteri portalları ve kamuya açık kurumsal uygulamalar için kritik bir güvenlik katmanı oluşturur. Sürekli ve otomatik olarak çalıştırılabilen testler sayesinde, uygulama güncellemeleri veya yeni özellikler devreye alındığında güvenlik duruşu anlık olarak doğrulanır. Sonuç olarak kurumlar, web uygulamalarının yalnızca “test edildiğini” değil, gerçek saldırılara karşı dayanıklı olduğunu ölçülebilir çıktılarla ortaya koyabilir.
Fidye Yazılımına Karşı Koruma (Ransomware Protection)
Ridge Security tarafından sunulan Ransomware Protection yaklaşımı, fidye yazılımı saldırılarını yalnızca tespit etmeyi değil, saldırı zincirinin tamamını gerçekçi senaryolarla doğrulamayı hedefler. Bu modelde odak noktası; zararlı yazılımın sisteme ilk giriş anından, yetki yükseltme ve yanal harekete (lateral movement) kadar uzanan adımların gerçekten mümkün olup olmadığını kanıtlamaktır. Böylece kurumlar, savunma kontrollerinin pratikte ne kadar etkili olduğunu görür.
Ransomware Protection süreci, saldırganların kullandığı yaygın teknikleri ve modern fidye yazılımı taktiklerini temel alır. RidgeBot, kimlik tabanlı zafiyetler, yanlış yapılandırmalar ve zayıf erişim kontrolleri üzerinden fidye yazılımı öncesi keşif ve yayılım aşamalarını otomatik olarak simüle eder. Bu emülasyonlar sırasında hangi güvenlik kontrolünün saldırıyı durdurduğu, hangisinin atlandığı veya gecikmeli çalıştığı net biçimde raporlanır. Sonuç olarak güvenlik ekipleri, “nerede durdurulmalıydı?” sorusuna veriyle yanıt alır.
Mini bir kullanım senaryosunda; bir çalışanın hesabının ele geçirildiği varsayılır ve saldırı buradan başlatılır. Sistem, bu hesabın hangi sunuculara erişebildiğini, hangi paylaşımlar üzerinden kritik sistemlere doğru ilerleyebileceğini test eder. Eğer saldırganın, yetersiz yetkilendirme veya zayıf parola politikaları nedeniyle fidye yazılımını yayma ihtimali varsa, bu zincir adım adım doğrulanır. Böylece fidye yazılımı olayları yaşanmadan önce gerçek patlama noktaları görünür hale gelir.
Ransomware Protection yaklaşımı, özellikle bankacılık, üretim, lojistik ve kritik altyapılar gibi kesintinin yüksek maliyetli olduğu sektörlerde stratejik bir avantaj sağlar. Sürekli ve otomatik olarak çalıştırılabilen bu testler sayesinde kurumlar, fidye yazılımına karşı savunma seviyelerini periyodik denetimlere bağlı kalmadan ölçebilir. Sonuç olarak güvenlik ekipleri reaktif müdahaleler yerine önleyici ve kanıta dayalı bir savunma modeli benimser.
Zafiyet Doğrulama (Vulnerability Validation)
Ridge Security tarafından sunulan Vulnerability Validation, zafiyet tarama araçlarının ürettiği uzun bulgu listelerini gerçek risklere indirgeme yaklaşımıdır. Geleneksel taramalar çoğu zaman teorik açıkları raporlarken, bu modelde hedef; bir zafiyetin gerçekten istismar edilip edilemeyeceğini kanıtlarıyla ortaya koymaktır. Böylece güvenlik ekipleri “ne var?” sorusundan “hangisi gerçekten tehlikeli?” sorusuna geçer.
Vulnerability Validation süreci, üçüncü parti zafiyet tarayıcılarından (scanner) gelen bulguları doğrudan kabul etmek yerine, bu bulguların etik istismar (exploit) yoluyla doğrulanmasını esas alır. RidgeBot, ilgili bulgunun sistem içinde hangi erişim seviyelerinde sömürülebileceğini, saldırganın hangi yoldan ilerleyebileceğini ve iş etkisini otomatik olarak test eder. Sonuç olarak false positive oranı dramatik biçimde düşer ve önceliklendirme kanıta dayalı hale gelir.
Mini bir kullanım senaryosunda; bir tarama aracının “kritik” olarak işaretlediği bir servis zafiyeti ele alınır. RidgeBot, bu zafiyetin gerçekten uzaktan istismar edilip edilemeyeceğini, hangi kullanıcı bağlamında çalıştığını ve saldırganın bu noktadan kritik sistemlere ilerleyip ilerleyemeyeceğini test eder. Eğer zincir kırılıyorsa, bulgu düşük önceliğe çekilir; eğer zincir mümkünse, risk somut kanıtlarla doğrulanır ve güvenlik ekiplerine net bir aksiyon listesi sunulur.
Vulnerability Validation yaklaşımı, özellikle büyük kurumsal ortamlarda ve regülasyon baskısı altındaki sektörlerde operasyonel yükü ciddi şekilde azaltır. Güvenlik ekipleri, yüzlerce teorik bulgu yerine gerçekten sömürülebilir az sayıdaki riske odaklanır. Bu da hem yamalama süreçlerini hızlandırır hem de güvenlik yatırımlarının etkinliğini ölçülebilir kılar.
Sektörler
Bankacılık ve Finans
Bankacılık ve finans sektörü; yüksek işlem hacmi, çok katmanlı dijital kanallar ve regülasyon baskısı nedeniyle siber riskin iş sürekliliğiyle doğrudan ilişkili olduğu alanların başında gelir. İnternet ve mobil bankacılık uygulamaları, açık bankacılık API’leri, ödeme sistemleri, iç ağlar ve kimlik altyapıları; saldırganlar için geniş ve dinamik bir saldırı yüzeyi oluşturur. Bu ortamda kurumların yalnızca zafiyetleri listelemesi yeterli değildir; tespit edilen açıkların gerçek bir saldırı zincirine dönüşüp dönüşemediğini kanıtlaması gerekir. Aksi halde yüzlerce teorik bulgu arasında hangi riskin finansal kayıp, hizmet kesintisi veya veri ihlali yaratacağı netleşmez.
Ridge Security RidgeBot, bankacılık ve finans kuruluşları için bu belirsizliği ortadan kaldıran sürekli ve kanıta dayalı güvenlik doğrulama yaklaşımı sunar. İç ağlar, Active Directory yapıları, müşteri portalları ve API servisleri; gerçek saldırgan davranışlarını taklit eden otomatik testlerle analiz edilir. Mini bir kullanım senaryosunda; düşük yetkili bir kullanıcı hesabının ele geçirildiği varsayılarak, bu hesaptan ödeme sistemlerine, müşteri veritabanlarına veya çekirdek finansal uygulamalara doğru yanal hareketin mümkün olup olmadığı doğrulanır. Eğer zincir mümkünse risk somut kanıtlarla raporlanır; mümkün değilse teorik bulgular elenir. Bu yaklaşım sayesinde finans kurumları, regülasyon uyumunu güçlendirirken aynı zamanda gerçek saldırılara karşı dayanıklılıklarını ölçülebilir ve sürdürülebilir biçimde artırır.
Savunma
Savunma sanayii ve savunma ile ilişkili kurumlar; kapalı devre ağlar (air-gapped/izole segmentler), sıkı erişim kontrolleri, çok katmanlı tedarik zinciri ve yüksek gizlilik düzeyi nedeniyle siber güvenlikte “sadece tespit” yaklaşımıyla yetinemeyen yapılardır. Bu ortamda kritik ihtiyaç, güvenlik kontrollerinin gerçekten çalıştığını saldırgan davranışlarını taklit eden doğrulama testleriyle gösterebilmektir. Özellikle kimlik altyapıları (AD/LDAP), ayrıcalıklı erişimler, segment geçişleri ve yanlış yapılandırmalar; saldırganların sessizce ilerlediği alanlardır. Bu yüzden savunma kurumları için değerli olan, zafiyetlerin listesi değil; hangi koşulda, hangi zincirle, hangi varlığa kadar gidilebildiğinin kanıtlı şekilde ortaya konmasıdır.
Mini bir kullanım senaryosunda; bir mühendislik ağında (R&D) ele geçirilen düşük yetkili bir uç noktadan başlanır. Test, önce erişim yollarını ve segment sınırlarını dener; ardından yanlış izinler veya zayıf kimlik kontrolleri üzerinden yanal hareket olup olmadığını doğrular. Eğer zincir, dosya sunucusuna veya kritik uygulama sunucularına kadar ilerleyebiliyorsa risk “gerçek” olarak işaretlenir; ilerleyemiyorsa teorik bulguların önceliği düşürülür. Böylece güvenlik ekipleri, sınırlı zamanda en kritik senaryolara odaklanır; üst yönetim ise güvenlik duruşunu “belge” ile değil, ölçülebilir güvenlik doğrulama çıktıları ile takip eder. Savunma tarafında asıl kazanım, testlerin periyodik yapılmasından çok, değişen altyapı ve tehditlere karşı sürekli doğrulama disiplini oluşturabilmektir.
Havaalanları ve Havacılık
Havaalanları ve havacılık ekosistemi; uçuş operasyonları, yolcu deneyimi ve kritik altyapı güvenliği gibi “kesintiye sıfır tolerans” beklentisinin olduğu bir alandır. Bu nedenle siber güvenlikte amaç yalnızca zafiyet “bulmak” değil; gerçekten sömürülebilir (exploitable) riskleri kanıtlı bulgu ile doğrulamak, önceliklendirmek ve operasyonu kesmeden kapatmaktır. Özellikle havaalanı BT/OT karmasında, yalnızca sunucu ve workstation’larla sınırlı test yaklaşımı yetersiz kalır; CCTV ekipmanları, erişim kontrol sistemleri, firewall’lar, yazıcılar, IP telefonlar, uçuş bilgi ekranları (FIDS) ve farklı iletişim/güvenlik cihazları gibi “IP adresi olan her şey” kapsamda görülmelidir.
Sahadaki tipik bir ihtiyaçta; yeni bir terminal uygulaması devreye alınırken güvenlik ekibi her hafta ilgili sunucuları test ederek erişilebilirlik ve iş sürekliliği risklerini erkenden yakalar; aynı dönemde bagaj taşıma hattı gibi kilometrelerce uzanan sistemlerde olası saldırı yüzeyleri taranır ve zafiyetler istismar edilebilirlik düzeyine göre sıralanır. Benzer şekilde CCTV tarafında, kameraların web arayüzleri ve sistemi çalıştıran sunucular IP üzerinden etik saldırı senaryolarıyla doğrulanır; ekip, raporlarda KillChain gibi görsel akışlar üzerinden hangi adımlarla zafiyetin sömürülebildiğini net görür ve üretim operasyonunu kesmeden düzeltmeye gider.
Lojistik
Lojistik sektöründe siber risk, sadece “IT kesintisi” değil; operasyonun zincirleme durması demektir. Depo/antrepo, dağıtım merkezleri, kara taşımacılığı, gümrük operasyonları, son kilometre teslimat, denizcilik–liman acenteliği ve uluslararası taşımacılık gibi uçtan uca entegre süreçlerde tek bir zafiyet; planlama, sevkiyat, ETA doğruluğu, müşteri taahhütleri ve finansal kayıplar üzerinde doğrudan etki yaratır. Bu yüzden lojistik şirketleri, tedarik zinciri güvenliği standartlarını (ör. BASC) korumak ve denetimlerde sürdürülebilir şekilde başarılı olmak için proaktif risk yönetimi ve daha sık güvenlik doğrulama ihtiyacı duyar.
Bu noktada RidgeBot, lojistik yapılara uygun biçimde sürekli/planlı otomatik sızma testi yaklaşımıyla devreye girer: manuel testlerin “yılda 2–3 kezle sınırlı kalabildiği” senaryolarda, kurum aynı bütçe mantığıyla ihtiyaç oldukça test çalıştırabilir; üstelik test sıklığını aylık/haftalık hatta günlük seviyeye çekerek trend (tarihsel) raporlarla gelişimi izler. Örneğin, bir lojistik grubunda yeni bir dağıtım merkezi devreye alındığında; internete açık varlıklar, web uygulamaları, API’ler ve iç ağ segmentleri hedeflenerek saldırı yüzeyi keşfi yapılır; ardından doğrulanabilir bulgular üzerinden zafiyetlerin gerçekten istismar edilebilir olup olmadığı netleştirilir ve operasyonu aksatmadan iyileştirme planı çıkarılır (RidgeBot’in keşif–tespit–istismar–önceliklendirme–raporlama akışı).
Perakende ve E-Ticaret
Perakende ve e-ticaret dünyasında saldırı yüzeyi “tek bir web sitesi” ile sınırlı değildir: e-ticaret uygulaması, ödeme altyapısı, kampanya/kupon servisleri, müşteri verisi (PII), stok–sipariş entegrasyonları, mağaza POS terminalleri, depo el terminalleri, çalışan uç noktaları ve hatta IP kamera / yazıcı gibi çevre birimleri aynı ekosistemin parçasıdır. Bu yüzden retail güvenliği, sürekli güvenlik doğrulama (security validation) yaklaşımıyla ele alınır: amaç sadece “zafiyet listesi” çıkarmak değil, gerçekten istismar edilebilen riskleri kanıtlı şekilde doğrulamak, kill-chain perspektifiyle önceliklendirmek ve ekiplerin aksiyon almasını hızlandırmaktır. RidgeBot bu yaklaşımı; geniş varlık keşfi, saldırı simülasyonu ve doğrulanmış bulgularla destekleyerek e-ticaret operasyonlarında hem müşteri güvenini hem de operasyonel sürekliliği korumaya odaklanır.
Örneğin, ulusal ölçekte mağaza ağı olan bir perakendeci; e-ticaret sunucuları, envanter yönetimi, müşteri destek sistemleri ve mağaza cihazlarını kapsayacak şekilde düzenli doğrulama testleri çalıştırır. Bir yandan SQL injection / yetkisiz erişim / API zafiyetleri gibi web uygulama riskleri kontrol edilirken, diğer yandan POS ve envanter cihazlarında varsayılan parolalar, eski firmware, yanlış konfigürasyonlar gibi giriş noktaları gözden geçirilir; ayrıca CCTV kameraların web arayüzleri ve IP tabanlı sistemler üzerinde saldırgan davranışı taklit eden testlerle zayıflıklar tespit edilip hızlıca kapatılır. Böyle bir model; ödeme güvenliği ve PCI DSS uyumu açısından kanıt üretmeyi kolaylaştırırken, aynı zamanda “çok sayıda lokasyonu kısa sürede test etme” ihtiyacını otomasyonla gerçekçi hale getirir.
Enerji
Enerji sektörü (elektrik üretim–iletim–dağıtım, doğalgaz, yenilenebilir, rafineri/petrokimya) siber güvenlikte “veri kaybı”ndan çok hizmet sürekliliği ve operasyon güvenliği riski taşır. Sahada IT ile OT’nin iç içe geçtiği yapılarda; kurumsal ağlar, SCADA/ICS ortamları, saha istasyonları, uzaktan erişim kanalları, üçüncü parti bakım bağlantıları ve farklı üretici cihazları aynı ekosistemi oluşturur. Bu yüzden enerji şirketleri için kritik soru hangi zafiyet, hangi yol ile kritik sisteme kadar ilerleyebilir ve kesintiye yol açabilir? sorusudur. RidgeBot’un güvenlik doğrulama yaklaşımı; varlık keşfi, saldırı emülasyonu, yanal hareket (lateral movement) ve doğrulanmış bulgular üzerinden, enerji altyapılarında kanıta dayalı risk önceliklendirme sağlar.
Bir enerji şirketinde yeni bir uzaktan erişim mimarisi (VPN/Jump Server) devreye alındığında; testler önce internete açık yüzeyleri ve kimlik altyapısını kontrol eder, ardından düşük yetkili bir hesabın OT segmentine yaklaşabildiği zincirleri dener. Zayıf yetkilendirme, yanlış ağ segmentasyonu veya eski bir servis konfigürasyonu varsa; saldırı adımları kanıtlanır ve güvenlik ekipleri “hangi kontrol nerede kırıldı?” sorusuna net cevap alır. Aynı yaklaşım, fidye yazılımı hazırlığı için de uygulanabilir: yayılımın hangi noktada mümkün olduğu doğrulanır, iyileştirme önceliği kritik iş etkisine göre belirlenir ve periyodik çalıştırmalarla savunma duruşu trend raporlarıyla izlenir. Böylece enerji kurumları, OT’ye zarar vermeden ve operasyonu kesmeden, sürekli güvenlik doğrulama disipliniyle riskleri yönetebilir.
Telekom
Telekom operatörleri; çok geniş ağ topolojileri, binlerce aktif servis ve yüksek müşteri trafiği nedeniyle sürekli değişen bir saldırı yüzeyi ile çalışır. Yeni uygulamaların hızla devreye alındığı, konfigürasyonların sık güncellendiği bu yapılarda yılda bir veya iki kez yapılan penetrasyon testleri pratikte yeterli koruma sağlamaz. Web uygulamaları, müşteri portalları, API’ler ve üretim sunucuları; zayıf kimlik bilgileri, yanlış yapılandırmalar ve eski servisler üzerinden saldırganlar için cazip hedefler hâline gelir. Bu nedenle telekom sektöründe kritik ihtiyaç, güvenlik kontrollerinin tek seferlik değil, sürekli ve doğrulanabilir şekilde test edilmesidir.
Sahadaki tipik bir senaryoda; geliştirme ortamında yayınlanan yeni bir uygulama önce otomatik güvenlik doğrulama testlerinden geçirilir, ardından üretim ortamında belirli periyotlarla tekrar test edilerek zaman içindeki risk değişimi izlenir. Aynı ağ segmentinde yetkisiz veya unutulmuş bir sunucu, zayıf parola kullanılan bir servis ya da yanlış açılmış bir port bulunması hâlinde, bu durum saldırgan davranışı taklit eden testlerle doğrulanır ve gerçek risk olarak raporlanır. Böylece güvenlik ekipleri, yüzlerce teorik bulgu yerine gerçekten istismar edilebilir risklere odaklanır; operasyonel ekipler ise canlı sistemleri durdurmadan, planlı şekilde iyileştirme yapabilir. Bu yaklaşım, hem regülasyon ve denetim gereksinimlerini karşılar hem de telekom altyapısının kesintisiz çalışmasını destekler.
Regülasyonlar
PCI-DSS
PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard), kartlı ödeme ekosisteminde kart sahibi verisini (CHD/SAD) saklayan, işleyen veya ileten tüm kurumlar için geçerli olan küresel bir güvenlik standardıdır. Standardın odağı; ödeme sistemlerini ihlal, veri sızıntısı ve kart verisi hırsızlığına karşı korumak için politikalar, teknik kontroller ve süreklilik gösteren operasyonel süreçlerin birlikte işletilmesidir. Uyumluluk “beyan” ile değil, kanıt ile yürür: denetim otoritesine uyumluluk delilleri sunulur ve periyodik zafiyet taramaları için ASV (Approved Scanning Vendor) gereksinimi bulunur; ihlal ve uygunsuzluk durumlarında yaptırım/ceza mekanizmaları devreye girebilir.
PCI-DSS’i sahada “yılda bir yapılan checklist” olmaktan çıkaran nokta, 6 hedef altında toplanan 12 gereksinimin canlı tutulmasıdır: güvenli ağ ve sistemlerin kurulması/sürdürülmesi, kart verisinin korunması, zafiyet yönetimi, erişim kontrolü, düzenli izleme ve güvenlik testleri, bilgi güvenliği politikası gibi alanlar birlikte çalışır. Özellikle “güvenlik sistemleri ve süreçlerinin düzenli test edilmesi” ve “ağ kaynakları ile kart verisine erişimlerin izlenmesi” gereksinimleri, ortam değiştikçe (yeni ödeme akışı, yeni API, yeni şube/mağaza bağlantısı, yeni bulut hesabı) güvenlik doğrulamasının sürekli yapılmasını pratikte zorunlu kılar.
RidgeBot yaklaşımı PCI-DSS’in talep ettiği “kanıta dayalı güvenlik” döngüsünü daha sürdürülebilir hale getirmeyi hedefler: varlık keşfi/envanter, saldırı yüzeyi görünürlüğü, zafiyet taraması, kontrollü doğrulama/istismar, risk önceliklendirme ve denetime uygun raporlama. Üretilen raporların; bulunan zafiyetleri, doğrulanan/istismar edilen bulguları, iyileştirme adımlarını ve kapanış doğrulamasını belgeliyor olması, uyumluluk kanıtı üretimini hızlandırır. Ayrıca RidgeBot’un hem iç hem dış konumdan test çalıştırabilmesi, “CDE çevresi” ve internet yüzeyinin birlikte ele alınmasına yardımcı olur.
Örneğin bir ödeme kuruluşunda kart sahibi veri ortamını (CDE) etkileyen bir firewall kural değişikliğinden sonra; internet yüzeyindeki servisler, ödeme sayfaları, kimlik doğrulama akışları ve ödeme API’ları otomatik test akışına alınır. Sistem, envanteri günceller; zafiyetleri tarar; doğrulanabilir olanları kontrollü şekilde doğrular ve ekibe “önce şunu düzelt” diye risk sıralı bir kısa liste verir. Düzeltme sonrası aynı test seti yeniden koşturularak kapanış kanıtı üretilir; bu yaklaşım denetim döneminde “kanıt toplama” yükünü azaltırken, yıl boyunca da sürekli güvenlik duruşu sağlar.
ISO/IEC 27001
ISO/IEC 27001, bir ISMS (Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi) kurup bunu yönetim taahhüdü + risk değerlendirme + dokümantasyon + sürekli iyileştirme döngüsüyle sürdürülebilir hale getirmeyi hedefler. Bu çerçevede kurumların en çok zorlandığı nokta, risklerin “görüş” olarak değil; tutarlı, doğrulanmış ve karşılaştırılabilir kanıtlarla yönetildiğini gösterebilmektir. RidgeBot’ın periyodik/continous çalıştırılabilen tarama ve saldırı doğrulama raporları; bulunan zafiyetleri, sıralamasını, başarılı exploit’leri ve remediasyon adımlarını dokümante ederek bu kanıt üretimini standartlaştırmaya yardımcı olur.
ISO 27001 tarafında risk değerlendirme “zafiyetleri listelemek” ile bitmez; her riskin istismar olasılığı ve yaratacağı etki bağlamında puanlanması ve buna göre Risk Treatment Plan işletilmesi beklenir. RidgeBot, bulduğu zafiyetleri yalnızca raporlamakla kalmayıp, uygun olduğunda gerçek saldırı ile doğrulayarak (validated exploit) daha net bir önceliklendirme sağlar; ayrıca rapor çıktısı, her bulgu için uygulanabilir iyileştirme adımları sunar. Bu yaklaşım, hem risk kayıtlarını daha savunulabilir hale getirir hem de Annex A kontrol etkinliğini ölçmeye dönük test ihtiyacını pratikte karşılar.
Örneğin üretim ağına yeni bir sunucu, IoT cihazı veya “planlanmamış” bir kablosuz bileşen eklendiğinde envanter ve saldırı yüzeyi bir anda değişir. RidgeBot’ın otomatik asset discovery yaklaşımı bu tür sürpriz varlıkları daha erken yakalayıp, içeriden ve dışarıdan çalıştırılabilen saldırı senaryolarıyla konfigürasyon hatalarını ve zafiyetleri düzenli olarak doğrulayarak ortamın “denetim döneminde” değil, her zaman audit-ready kalmasına destek olur. Böylece güvenlik ekibi rutin ve ağır test yükünü azaltırken; raporlar da sürekli izleme, ölçümleme ve iyileştirme döngüsü için somut dayanak üretir.
GDPR / KVKK
GDPR ve KVKK, kişisel verilerin işlenmesi, saklanması ve korunmasına ilişkin teknik ve idari tedbirlerin etkinliğinin düzenli olarak test edilmesini zorunlu kılar. Bu kapsamda RidgeBot, kurumların kişisel veri barındıran sistemlerini otomatik sızma testi, saldırı simülasyonu ve güvenlik doğrulama yöntemleriyle sürekli olarak değerlendirir. Yetkisiz erişim, veri sızıntısı, yanlış yapılandırılmış servisler ve zayıf kimlik doğrulama mekanizmaları gibi KVKK ve GDPR açısından yüksek risk oluşturan teknik açıklıklar, yalnızca teorik olarak değil gerçek sömürü (exploit) kanıtı ile tespit edilir.
RidgeBot’un otomatik ve sürekli çalışan mimarisi, özellikle müşteri verisi, çalışan verisi, finansal bilgiler ve işlem kayıtları gibi hassas verilerin bulunduğu ortamlarda, güvenlik kontrollerinin sürekliliğini sağlar. Manuel testlerde aylar sürebilen değerlendirmeler yerine, RidgeBot periyodik olarak sistemleri test eder ve hangi zafiyetlerin gerçekten veri ihlaline yol açabileceğini net şekilde ortaya koyar. Bu yaklaşım, KVKK’nın “uygun güvenlik düzeyinin sağlanması” ilkesini teknik olarak somutlaştırır ve denetim süreçlerinde güçlü bir dayanak oluşturur.
Gerçek bir kullanım senaryosunda; bir kurumun müşteri verisi barındıran web uygulamaları, API servisleri ve arka uç sistemleri RidgeBot tarafından düzenli olarak test edilir. Yetkisiz veri erişimi, yatay yetki yükseltme veya hassas veri sızıntısına yol açabilecek açıklıklar tespit edildiğinde, ilgili bulgular kanıta dayalı, düşük yanlış pozitif oranıyla raporlanır. Böylece kurumlar, hem GDPR hem de KVKK kapsamında talep edilen risk temelli güvenlik yaklaşımını uygulamaya alırken, teknik ekipler ve denetçiler için şeffaf ve ölçülebilir bir güvenlik görünürlüğü elde eder.
SOC 2
SOC 2, özellikle SaaS sağlayıcıları, bulut servis firmaları ve üçüncü taraf hizmet sunan organizasyonlar için müşteri verilerinin güvenliğini kanıtlamaya yönelik kritik bir denetim standardıdır. Güvenlik, erişilebilirlik, işlem bütünlüğü, gizlilik ve mahremiyet olmak üzere beş temel güven ilkesine dayanır. RidgeBot, SOC 2 kapsamında talep edilen teknik kontrollerin yalnızca varlığını değil, gerçek saldırı senaryolarına karşı etkinliğini otomatik güvenlik doğrulama ve sızma testi yaklaşımıyla ortaya koyar. Bu sayede kurumlar, denetçilere teorik politika dokümanları yerine kanıta dayalı teknik çıktı sunabilir.
RidgeBot’un sürekli doğrulama mimarisi, SOC 2’nin “sürekli kontrol ve izleme” beklentisiyle birebir örtüşür. Manuel ve dönemsel testlerin aksine RidgeBot sistemlerdeki konfigürasyon değişikliklerini, yeni eklenen varlıkları ve güncel tehdit vektörlerini düzenli olarak test eder. Erişim kontrolleri, zayıf kimlik bilgileri, yanlış yapılandırılmış servisler ve üçüncü taraf entegrasyonlarından kaynaklanan riskler, yalnızca tespit edilmekle kalmaz; gerçekten sömürülebilen (exploitable) zafiyetler önceliklendirilir. Bu yaklaşım, SOC 2 raporlamasında yanlış pozitiflerin azaltılmasını ve denetim süreçlerinin sadeleşmesini sağlar.
Gerçekçi bir senaryoda; çok kiracılı (multi-tenant) bir SaaS platformu, üretim ortamında RidgeBot tarafından düzenli olarak test edilir. Yetkisiz erişim, veri izolasyonu ihlalleri veya müşteri verisine ulaşılabilecek zincirleme saldırı yolları doğrulanır. Elde edilen bulgular, hangi güven ilkesini (Security, Confidentiality veya Availability gibi) doğrudan etkilediğini açık şekilde gösterir. Böylece teknik ekipler, SOC 2 denetimleri öncesinde yalnızca “uyumlu olduğunu iddia eden” değil, uyumluluğunu teknik olarak ispatlayabilen bir güvenlik duruşuna sahip olur.
RidgeBot Entegrasyonları
RidgeBot entegrasyonları, otomatik sızma testi ve güvenlik doğrulama çıktılarının kurumların hâlihazırda kullandığı güvenlik ekosistemlerine sorunsuz biçimde entegre edilmesini hedefler. RidgeBot tarafından üretilen doğrulanmış zafiyetler, saldırı zincirleri ve risk önceliklendirme bilgileri; SIEM, SOAR, XDR ve zafiyet yönetimi platformlarına aktarılabilir. Bu sayede güvenlik ekipleri olay yönetimi ve müdahale süreçlerini tek merkezden yönetir. Entegrasyon yaklaşımı, “zafiyet var mı?” sorusundan çok, “hangi zafiyet gerçekten istismar edilebilir ve önce hangisi kapatılmalı?” sorusuna net yanıt üretir.
RidgeBot’un entegrasyon mimarisi özellikle SOC ekipleri ve büyük kurumsal yapılarda operasyonel yükü azaltır. Zafiyet tarayıcıları ve üçüncü parti güvenlik araçlarından gelen bulgular RidgeBot ile doğrulanarak yanlış pozitifler elenir; yalnızca gerçek riskler olay yönetimi sistemlerine taşınır. SIEM ve SOAR entegrasyonları sayesinde doğrulanmış riskler alarm, vaka ve playbook süreçlerine otomatik olarak dahil edilir. Böylece güvenlik ekipleri manuel doğrulama, tekrar eden analiz ve öncelik karmaşası yerine; hızlı aksiyon, doğru müdahale ve ölçülebilir risk azaltımı üzerine odaklanabilir. Aşağıda yer alan entegrasyon dokümanları, RidgeBot’un farklı güvenlik platformlarıyla sahada nasıl birlikte çalıştığını detaylı şekilde göstermektedir.