Siem sistemlerinde, verilerin analiz edilmesi ve tehditlerin tespit edilmesi için birçok yöntem kullanılabilir. Ancak, birçok sistemde korelasyon yerine yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri kullanılmaktadır.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, verileri öğrenerek ve öğrendikleriyle yeni verileri analiz ederek tehditleri tespit etmeye yarayan bir yöntemdir. Bu yöntem, verilerin önceden tanımlanmış kurallar veya kriterlere göre analiz edilmesinden daha esnektir ve daha zengin bir veri seti ile eğitilirse, daha hassas ve daha doğru sonuçlar verebilir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı sistemler, öğrenmelerini sürekli olarak güncelleyerek, yeni tehditleri ve güvenlik açıklarını daha hızlı ve etkili bir şekilde tespit edebilir. Bu, güvenlik ekiplerinin daha hızlı müdahale edebilmelerini ve daha hızlı kararlar alabilmelerini sağlar.
Ancak, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri de kendilerine özgü sınırları ve zorlukları vardır, örneğin, sistemlerin öğrenme esnasında kullanılan veri setinin kalitesi, eğitilme metodları gibi faktörler sistemin performansını etkileyebilir. Bu yüzden, birçok sistemlerde korelasyon ile yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri birlikte kullanılır.
