Etiket: Yapay Zeka Güvenliği

Anasayfa » Yapay Zeka Güvenliği
Anthropic, Kodlama Bilmeden Dosyalarınızda Çalışan Yapay Zeka Aracını Tanıttı
Yazı

Anthropic, Kodlama Bilmeden Dosyalarınızda Çalışan Yapay Zeka Aracını Tanıttı

Anthropic, kodlama bilmeden dosyalar üzerinde çalışan yeni yapay zeka aracı Cowork'u tanıttı. Bu özellik, kullanıcıların belirledikleri klasörlerde dosya okuma, düzenleme ve oluşturma işlemlerini gerçekleştiriyor. Güvenlik riskleri ve AI’nın kendi gelişimini hızlandırması açısından önemli bir adım olarak değerlendirilen Cowork, şimdilik macOS kullanıcıları için erişilebilir durumda.

Mastra Ekosisteminde 140’tan Fazla npm Paketi Hesap Ele Geçirilerek Zararlı Yazılım Yaydı
Yazı

Mastra Ekosisteminde 140’tan Fazla npm Paketi Hesap Ele Geçirilerek Zararlı Yazılım Yaydı

Mastra'nın npm paketleri, ele geçirilen bir katkıda bulunan hesabı üzerinden yayımlanan zararlı 'easy-day-js' kütüphanesiyle enfekte oldu. Bu saldırı, yapay zeka ve bulut tabanlı uygulamalarda kritik kimlik bilgilerini tehlikeye atıyor. Güvenlik ekiplerinin acil müdahale ve kapsamlı analiz yapması gerekiyor.

ABD, Anthropic’in Gelişmiş Yapay Zeka Modellerine Yabancı Kullanıcılar İçin Erişimi Durdurttu
Yazı

ABD, Anthropic’in Gelişmiş Yapay Zeka Modellerine Yabancı Kullanıcılar İçin Erişimi Durdurttu

ABD, yapay zeka şirketi Anthropic'in gelişmiş modelleri Claude Fable 5 ve Mythos 5'e yabancı kullanıcıların erişimini ulusal güvenlik gerekçesiyle durdurdu. Bu karar, yeni nesil yapay zeka modellerinin siber güvenlik alanında yarattığı risklerin ve hızla silahlandırılan yazılım açıklarının önemini bir kez daha gözler önüne seriyor. Kurumların bu yeni tehdide karşı hazırlıklı olması gerekiyor.

Yazı

OpenAI’den Güvenlik Odaklı Yeni Adım: Yapay Zekâ Ekosisteminde Riskler, Koruma Katmanları ve Kurumsal Etkiler

OpenAI’nin X üzerinden paylaştığı son duyuru, yapay zekâ platformlarının güvenlik, erişim kontrolü ve veri koruma açısından ne kadar kritik hale geldiğini yeniden gündeme taşıdı. Makalede, yapay zekâ servislerindeki temel riskler, olası saldırı vektörleri ve kurumların alması gereken teknik önlemler siber güvenlik perspektifiyle ele alınıyor.

Yazı

Son Çıkan LLM Modelleri: Güvenlik, Performans ve Siber Riskler Açısından Teknik İnceleme

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.

Cohere AI Terrarium Sandbox Açığında Kritik Kök Kod Çalıştırma ve Konteyner Kaçışı
Yazı

Cohere AI Terrarium Sandbox Açığında Kritik Kök Kod Çalıştırma ve Konteyner Kaçışı

Cohere AI Terrarium platformunda keşfedilen yüksek şiddetli bir sandbox kaçış açığı, saldırganların JavaScript prototip zinciri üzerinden ana işlemde kök yetkisiyle kod çalıştırmasına olanak tanıyor. CVE-2026-5752 olarak takip edilen bu zafiyet, konteyner izolasyonunu aşarak sistem güvenliğini ciddi şekilde tehdit ediyor. Siber güvenlik ekiplerinin bu tür konteyner tabanlı uygulamalarda kapsamlı i

Hugging Face LeRobot’ta Kritik Güvensiz Veri Serileştirme Açığı CVE-2026-25874
Yazı

Hugging Face LeRobot’ta Kritik Güvensiz Veri Serileştirme Açığı CVE-2026-25874

Hugging Face LeRobot platformunda tespit edilen CVE-2026-25874 kodlu kritik güvenlik açığı, kimlik doğrulaması olmadan uzak kod çalıştırılmasına olanak tanıyor. Güvensiz veri serileştirme mekanizması üzerinden gerçekleşen bu zafiyet, özellikle yapay zeka uygulamaları geliştiren kurumları ve geliştiricileri hedef alıyor. Erken müdahale ve kapsamlı yamalar, saldırı riskini azaltmak için hayati önem

Claude Eklentisinde Tıklamasız XSS İstismarıyla Kritik Güvenlik Açığı
Yazı

Claude Eklentisinde Tıklamasız XSS İstismarıyla Kritik Güvenlik Açığı

Claude adlı yapay zeka asistan eklentisinde tıklama gerektirmeyen bir XSS (Cross-Site Scripting) açığı keşfedildi. Bu zafiyet, herhangi bir web sitesinin kullanıcı müdahalesi olmadan asistan aracılığıyla kötü niyetli istemler enjekte etmesine olanak tanıyor. Siber güvenlik uzmanları, özellikle web uygulamaları ve bulut tabanlı hizmetlerde çalışan ekiplerin bu tür saldırılara karşı önlem alması ger

LangChain ve LangGraph Çerçevelerinde Kritik Veri Sızıntısı Riskleri
Yazı

LangChain ve LangGraph Çerçevelerinde Kritik Veri Sızıntısı Riskleri

LangChain ve LangGraph gibi popüler yapay zeka geliştirme çerçevelerinde, dosyalar, gizli bilgiler ve veritabanları açığa çıkabiliyor. Bu zafiyetler, özellikle LLM tabanlı uygulamalar geliştiren yazılım ekiplerini ve kurumları etkiliyor. Siber güvenlik uzmanlarının, bu tür açıkları önlemek için kapsamlı önlemler alması gerekiyor.