• Manuel E-posta Analizi
  Kullanıcılar şüpheli e-postaları bildirdiğinde, güvenlik ekipleri gönderenin sahte olup olmadığı, şüpheli bağlantılar ve ton düzensizlikleri gibi oltalama göstergelerini manuel olarak analiz etmek zorundadır. Bu manuel süreç zaman alıcıdır ve gecikmelere yol açabilir.
• Tutarsız Yanıt Süresi
  Bağlantı itibar kontrolleri, sandbox testleri ve alan adı engelleme koordinasyonunun insan analistlere bağlı olması, tutarsız ve genellikle yavaş yanıtlar alınmasına neden olur; bu da potansiyel tehditlerin ortamda kalmasına yol açar.
• Sınırlı İnsan Kapasitesi
  Her gün çok sayıda şüpheli e-posta bildirildiğinden, güvenlik ekipleri bunalmış durumda. Önceliklendirme zorlaşır ve bazı gerçek oltalama girişimleri tespit edilemeyebilir.

Agentic AI Nasıl Yardımcı Oldu?

• Yapay Zeka Ajanları ile Otonom E-posta Analizi
  Agentic AI, büyük dil modeli (LLM) kullanarak oltalama göstergelerini değerlendirmek üzere eğitildi. Kullanıcı bildirimiyle içerik tonu, gönderen meta verisi ve bağlantı yapısını otonom olarak inceler.
• Otomatik Tehdit İstihbaratı Kontrolleri
  Robotik süreç otomasyonu (RPA) sistemi, WHOIS sorguları, bağlantı itibar analizi ve ekler veya gömülü URL’ler için sandbox testleri gerçekleştirir.
• İnsan Onayı
  Bulgular ve yapay zekanın tahmini oltalama olasılığı net bir özet halinde derlenir ve güvenlik ekibi onayı için UiPath Action Center veya web arayüzüne sunulur.
• Entegre Politika Uygulaması
  İnsan onayından sonra Agentic AI, Microsoft Defender’ın tenant izin/engelleme listesini karara göre (Engelle/İzin Ver) otomatik olarak günceller, hızlı aksiyon ve politika tutarlılığı sağlar.