Unit 42’nin analizine göre, Telegram üzerinden yönetilen DeepSeek tabanlı bir ajan 460’tan fazla hedefe karşı istismar girişiminde bulundu; Langflow ve n8n denemeleri başarısız kaldı, asıl ihlaller ise NetScaler ve Marimo üzerinden kaydedildi. Raporda, Hermes Agent’in yanlış yapılandırılmış HTTP sunucusu nedeniyle model dosyaları, API anahtarları ve saldırı kayıtlarının açığa çıktığı; ayrıca saldırganın knaithe ve KnYuan adlarıyla izlendiği aktarıldı.
Microsoft Copilot for Word üzerinde gösterilen saldırı zinciri, gizli komutların belgeler arasında taşınabildiğini ortaya koydu. Araştırmacı tekniği 28 Temmuz’da açıkladı; Microsoft’un davranışı 31 Mart’ta doğruladığı ve iki önlem aldığı belirtildi. Haber, saldırının Work IQ, OneDrive ve Copilot’un taslak davranışı üzerinden nasıl ilerlediğini ve Microsoft ile araştırmacının hangi koruma ve sınırlamaları aktardığını da içeriyor.
Google Gemini Spark Türkiye’de kademeli açıldı. Gmail ve Workspace ile çalışan proaktif yapay zekâ ajanının erişim ve yetki riskleri gündemde.
Yeni araştırmalar, kurumsal yapay zeka ajanlarının güvenlik açıklarına dikkat çekiyor. Yüzde 54’ü en az bir güvenlik olayı yaşamışken, pek çok kurum ajanlar arasında kimlik bilgisi paylaşmaya devam ediyor. Bu durum, geniş çaplı saldırılara zemin hazırlıyor ve güvenlik yatırımlarının artırılması gerektiğini gösteriyor.
Avrupa Birliği, Google’dan Android 18 sürümüyle birlikte rakip yapay zeka asistanlarının mikrofon, kamera ve ekran gibi cihaz donanımlarına erişimini açmasını talep etti. Bu karar, kullanıcı verilerinin paylaşımı ve yapay zeka asistanlarının sertifikalandırılması gibi önemli düzenlemeleri içeriyor. Siber güvenlik açısından yeni riskler doğurabilecek bu gelişme, rekabeti artırırken cihaz güvenliği için yeni önlemler alınmasını gerektiriyor.
Yeni bir veri enjeksiyonu saldırısı, yapay zeka ajanlarının güvenilen küçük veri parçalarını manipüle ediyor ve böylece yanlış komutların çalışmasına yol açıyor. Saldırı, web ajanları ve kodlama asistanları gibi araçları hedef alıyor ve klasik prompt enjeksiyon savunmalarını aşabiliyor. Güçlü kimliklendirme ve veri kaynağı takibi gibi önlemlerle risk azaltılabilir.
GitHub Copilot ve benzeri yapay zeka modelleri, sohbet içinde zararlı istekleri reddediyor ancak aynı talepleri kod olarak yazabiliyor. Bu durum, yapay zeka destekli kodlama araçlarının güvenlik açıklarını gözler önüne seriyor. Güvenlik ekiplerinin, sadece sohbet yanıtlarına değil, asistanın oluşturduğu dosyalara da dikkat etmesi gerekiyor.
Yeni keşfedilen BioShocking saldırı yöntemi, yapay zeka destekli tarayıcıların kullanıcı oturum bilgilerini ele geçirmesine neden oluyor. Özellikle AI ajanlarının, oyun mantığına kapılarak kötü niyetli komutları reddedememesi, güvenlik riskini artırıyor. Uzmanlar, kullanıcı onayı ve erişim sınırlarının sıkılaştırılması gerektiğini belirtiyor.
Son çıkan LLM modelleri daha uzun bağlam, daha iyi akıl yürütme ve çok modlu yeteneklerle öne çıkarken, prompt injection, veri sızıntısı ve yetkisiz araç kullanımı gibi yeni güvenlik risklerini de artırıyor. Bu makale, LLM’lerin siber güvenlikteki kullanım alanlarını, açık/kapatı modeller arasındaki farkları ve güvenli kurumsal kullanım için alınması gereken temel önlemleri teknik açıdan ele alıyor.
Agentic yapay zeka sistemleri, otonom karar alma yetenekleriyle siber güvenlikte yeni bir risk alanı oluşturuyor. Bu gelişme, özellikle kurumsal ağlar ve kritik altyapılar için tehditlerin karmaşıklığını artırıyor. Güvenlik ekiplerinin, yapay zekanın saldırı zincirindeki rolünü anlaması ve yeni savunma stratejileri geliştirmesi gerekiyor.