5G Çekirdek Ağlarında A2A ve MCP Mimarisiyle Çoklu Ajanlı Yapay Zeka ile Üretim Güvenlik Operasyonları

Mimari, üretim amaçlı bir 5G çekirdek ağı için tasarlanmıştır ve bu ağ, tipik bir kurumsal Güvenlik Operasyon Merkezi'nin (SOC) bir haftada aldığından daha fazla güvenlik telemetrisini saatte üretir. Bu mimari, iki etkisiz ana akım modelin yerini alır: bağlam penceresi sınırlamaları, belirlenemezlik ve değişiklik yönetimiyle mücadele eden tek bir Büyük Dil Modeli (LLM) ve yine manuel kural yazımı gerektiren eski Güvenlik Bilgisi ve Olay Yönetimi (SIEM)/Güvenlik Düzenleme, Otomasyon ve Müdahale (SOAR) sistemlerine entegre edilmiş GenAI. Önerilen çok-etmenli sistem, tek sayfalık sözleşmelere sahip dar kapsamlı etmenler, açık A2A protokolü (Google tarafından açık kaynak olarak sunulmuş ve Linux Vakfı'na bağışlanmış) aracılığıyla koordinasyon, Model Bağlam Protokolü (MCP) (Anthropic tarafından bağışlanmış) aracılığıyla ortam entegrasyonu, belirleyici politika uygulaması için Açık Politika Aracısı (OPA) ve Kyverno kullanan ayrıcalıklı bir inceleyici etmen ve birinci sınıf bir çıktı olarak insanın döngüde olduğu bir yapı içerir. Herhangi bir LLM çağrısından önce, bir İzolasyon Ormanı modeli telemetriyi önceden filtreleyerek yalnızca anormal örnekleri LLM tabanlı etmenlere gönderir. İnceleyici etmen, iş güvenliği değişmezleri (etki yarıçapı, güven, geri döndürülebilirlik) için OPA ve platform güvenliği değişmezleri (güvenilir kayıt defterleri, ağ politikaları) için Kyverno kullanır. Ölçülen sonuçlar arasında Ortalama Tespit Süresi (MTTD) ve Ortalama Müdahale Süresi'nde (MTTR) %40 iyileşme, 80'den fazla otomatik oluşturulmuş tespit kuralı ve yeni kurallar için manuel çabada 12 kat azalma yer alır. Sistem, eşzamanlı olarak 10-20 adet 5G ağ işlevini izleyebilir. Kural sayısının düşük olduğu, tespit mantığının belirleyici olması gerektiği veya mühendislik işlevlerinin inceleyici güvenlik politikalarını kapsamadığı durumlarda sınırlamalar geçerlidir. Ana dersler arasında önce inceleyici etmeni oluşturmak, anomali ön filtrelemeyi ilk günden eklemek, akıllıca yönergelerden kaçınmak ve referans modelleri erken yayınlamak yer alır.