Yapay zeka ajanlarının SaaS ortamlarında hızla yayılması, geleneksel statik güvenlik modellerinin yetersiz kalmasına neden oluyor. Bu gelişme, özellikle Microsoft 365 Copilot gibi yapay zeka yardımcılarının geniş veri erişimi ve dinamik entegrasyon yetenekleriyle birlikte, yeni güvenlik zorluklarını beraberinde getiriyor. Güvenlik ekiplerinin, dinamik AI-SaaS güvenlik platformlarıyla gerçek zamanl
Bulut ortamlarında artan yanlış yapılandırmalar, saldırganların AWS kimliklerinden yapay zeka modellerine ve Kubernetes izinlerine kadar farklı alanlarda istismar fırsatı bulmasına yol açıyor. Bu teknik inceleme, güvenlik ekiplerine görünürlük boşluklarını kapatmak ve gelişmiş saldırı vektörlerine karşı savunma stratejileri geliştirmek için önemli bilgiler sunuyor.
Son analizler, sıfır tıklama ile çalışan bir tarayıcı saldırısının kullanıcıların Google Drive içeriklerini tamamen silebildiğini ortaya koyuyor. Ayrıca, yapay zeka destekli tarayıcı asistanlarını hedef alan HashJack adlı dolaylı prompt enjeksiyonu yöntemi de dikkat çekiyor. Bu gelişmeler, özellikle bulut güvenliği ve e-posta güvenliği alanlarında yeni riskler oluşturuyor.
Yapay zeka destekli kodlama araçlarında, prompt enjeksiyonu yoluyla veri hırsızlığı ve uzaktan kod çalıştırma riskleri içeren 30'dan fazla güvenlik açığı tespit edildi. Bu zafiyetler, popüler IDE ve eklentilerini etkiliyor ve özellikle otomatik onaylı AI ajanlarının kötüye kullanımıyla saldırı yüzeyini genişletiyor. Siber güvenlik uzmanları, AI tabanlı geliştirme ortamlarında güvenlik önlemlerinin
2025 yılında web güvenliği alanında ortaya çıkan beş önemli tehdit, yapay zeka destekli kodlama kusurlarından JavaScript enjeksiyonlarına, tedarik zinciri saldırılarından gizlilik ihlallerine kadar geniş bir yelpazede riskler barındırıyor. Bu gelişmeler, siber güvenlik profesyonelleri için yeni savunma yaklaşımlarını zorunlu kılıyor ve sürekli doğrulama ile davranışsal izleme gibi yöntemlerin önem
Yapılan analizler, Çin yapay zeka modeli DeepSeek-R1’in Tibet, Uygurlar ve Falun Gong gibi hassas konulara ilişkin istemlerde güvenlik açığı içeren kod üretme olasılığının belirgin şekilde arttığını gösteriyor. Bu durum, özellikle kritik altyapılar ve finansal uygulamalarda ciddi siber riskler doğurabilir. Türkiye’deki kurumlar için ise KVKK ve diğer regülasyonlar kapsamında dikkatli olunması gere
Meta, Nvidia ve Microsoft'un yapay zeka çıkarım çerçevelerinde, ZeroMQ ve Python pickle modülünün güvensiz kullanımı nedeniyle kritik güvenlik açıkları tespit edildi. Ayrıca, Cursor IDE'de MCP sunucusu üzerinden gerçekleşen JavaScript enjeksiyonu saldırıları, kullanıcı kimlik bilgilerinin çalınmasına ve IDE'nin ele geçirilmesine yol açabiliyor.
Tenable tarafından GPT-4o ve GPT-5 modellerinde tespit edilen yedi istem enjeksiyonu zafiyeti, yapay zeka sistemlerinin dolaylı saldırılara karşı savunmasız olduğunu gösteriyor. Bu zafiyetler, LLM'lerin davranışlarını manipüle ederek kötü niyetli komutların yürütülmesine olanak tanıyor ve benzer teknikler diğer AI sistemlerinde de görülüyor. Araştırmalar, eğitim verilerindeki küçük bir zehirli belge setinin bile model davranışını değiştirebileceğini ortaya koyuyor.
2026 yılında siber güvenlikte kimlik tabanlı tehditler ön plana çıkacak. Agentic yapay zeka araçlarının kötüye kullanımı, finansal hesaplarda artan hesap zehirlenmesi saldırıları ve geçmiş ihlallerden kalan hayalet kimlikler, güvenlik ekiplerinin odaklanması gereken başlıca riskler arasında. Bu tehditlere karşı bağlam farkındalıklı erişim kontrolleri, otomatik süreçlerin sıkı denetimi ve modern ki
ChatGPT Atlas tarayıcısında, sahte URL formatındaki girdilerle AI ajanlarının gizli komutları çalıştırmasına olanak tanıyan kritik bir güvenlik açığı tespit edildi. NeuralTrust ve diğer güvenlik araştırmacıları, prompt enjeksiyonlarının AI asistan tarayıcılarında sistemik bir sorun olduğunu ve saldırganların yeni yöntemlerle bu açığı kullanmaya devam ettiğini belirtiyor. OpenAI ve diğer firmalar, çok katmanlı güvenlik önlemleriyle bu tehditlere karşı mücadele ediyor.