Son saldırılar gösteriyor ki yapay zeka ajanlarında kontrol noktası değil, sınır eksikliği asıl açığı yaratıyor; Anthropic’in değerlendirmesine göre operasyonların %80–90’ı AI ile otomatikleştirildi.
Son dönemde ortaya çıkan saldırılar, yapay zeka destekli ajanların nasıl kötüye kullanılabileceğini gözler önüne serdi. Gemini Calendar’da bildirilen prompt injection örneğinden, Eylül 2025’te Anthropic’in Claude kodunu araçlarla birlikte otomatik bir sızma operasyonu için kullanan devlet destekli bir saldırıya kadar uzanan vakalar, saldırganların modeli kırmak yerine ikna edip araçlara erişim sağladığını gösteriyor. Anthropic’in değerlendirmesi, operasyonun yaklaşık 30 kuruluşu etkilediğini ve işin %80–90’ının yapay zekâ ile yürütüldüğünü belirtiyor.
Sınır: Kural ve yetki kontrolleri
Ajanları metin kurallarıyla korumaya çalışmak yetersiz kalıyor; bunun yerine yetki sınırları koymak gerekiyor. Bu, her ajanın hangi kimlikle hareket ettiğinin net biçimde tanımlanması, hangi araçlara ve verilere erişebileceğinin sıkı biçimde kısıtlanması (en az ayrıcalık ilkesi) ve potansiyel olarak tehlikeli eylemler için insan onayı gerektiren mekanizmaların konulması anlamına gelir. Örneğin, bir modelin hedef ağlara tarama veya parola kırma araçları çalıştırmasına izin veren bir izin seti olmamalıdır; bu tür yetkiler ayrı politika katmanlarıyla reddedilmelidir.
Teknik önlemler yalnızca bir parça: kullandığınız mimari, izleme ve denetim araçları da hayati. İyi bir izlenebilirlik; ayrıntılı loglama, eylem kanıtı (evidence) ve sürekli değerlendirme (observability) ile birleştiğinde, ajanların davranışındaki sapmalar daha hızlı tespit edilebilir. Ayrıca kırmızı takım çalışmaları ve düzenli tehdit senaryoları, modelin manipülasyona açık noktalarını ortaya çıkarmada işe yarar.
Regülasyonlar da bu yaklaşımla örtüşüyor: NIST’in AI Risk Management Framework, Birleşik Krallık NCSC ve CISA gibi kurumların rehberleri ve AB AI Act, kurumsal düzeyde risk yönetimi, veri yönetişimi ve sürekli denetim taleplerini ön plana koyuyor. Google’ın SAIF gibi çerçeveler de ajanların yetkilerini sınırda (boundary) kontrol etmeyi savunuyor. Sonuç olarak, kontrol modelinin uygulanması sistem mimarisi düzeyinde olmalı; yalnızca “iyi prompt” yazmakla sağlanamaz.
Kaynaklar ve Bağlantılar:
- thehackernews.com/2026/01/google-gemini-prompt-injection-flaw.html
- assets.anthropic.com/m/ec212e6566a0d47/original/Disrupting-the-first-reported-AI-orchestrated-cyber-espionage-campaign.pdf
- owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications
- genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026
- www.ncsc.gov.uk/collection/guidelines-secure-ai-system-development
- www.ncsc.gov.uk/report/impact-ai-cyber-threat-now-2027
- arxiv.org/abs/2401.05566
- www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/eu-ai-act
- atlas.mitre.org
- www.theguardian.com/world/2024/feb/16/air-canada-chatbot-lawsuit
Bir Cevap Bırakın