Cisco tarafından gerçekleştirilen kapsamlı bir araştırma, yapay zeka modellerinin geleneksel test yöntemleriyle tespit edilemeyen ciddi güvenlik açıklarına sahip olduğunu ortaya koydu. VB Transform 2026 etkinliğinde açıklanan bulgulara göre, çok turlu saldırılar kullanıldığında yapay zeka modellerinin kırılma oranı yüzde 88,3'e kadar yükseliyor.

Tek Seferlik Testler Yetersiz Kalıyor

Cisco'nun yapay zeka tehdit istihbaratı ve güvenlik araştırmaları sorumlusu Amy Chang, 15 farklı amiral gemisi model üzerinde yapılan testleri paylaştı. Çalışma kapsamında 30 bin 90 adet tek turlu istem ve 6 bin 986 adet çok turlu saldırı gerçekleştirildi. Tek seferlik kötü niyetli istemler yerine, saldırganın sohbet boyunca stratejisini güncellediği çok turlu yöntemlerin çok daha etkili olduğu görüldü.

Kurumsal Güvenlikte Ciddi Boşluklar

VentureBeat tarafından 107 kurumsal katılımcıyla yapılan bir anket, durumun ciddiyetini rakamlarla ortaya koydu. Şirketlerin yüzde 54'ü onaylanmış bir güvenlik ihlali veya ramak kala olayı yaşadığını bildirdi. Ancak buna rağmen, yüksek riskli araçları izole alanlarda (sandbox) tutan kurumların oranı sadece yüzde 30'ta kaldı.

Güvenlik Sektöründe Büyük Satın Alımlar

Yapay zeka güvenliğine olan ihtiyacın artması, siber güvenlik devlerini harekete geçirdi. Palo Alto Networks'ün 25 milyar dolarlık CyberArk satın alımı, CrowdStrike'ın SGNL için ödediği 740 milyon dolar ve Cisco'nun Astrix Security'yi 400 milyon dolara bünyesine katma girişimi, sektörün kimlik yönetimi ve izolasyon katmanına odaklandığını gösteriyor.

Ne anlama geliyor?

Siber güvenlikte kullanılan test yöntemleri, genellikle tek bir girdi ile sistemin nasıl tepki verdiğini ölçer. Ancak gerçek dünya etkileşimleri, kullanıcının sistemle karşılıklı konuşarak ilerlediği bir süreçtir. Çok turlu yöntemler, sistemin hafızasını ve önceki yanıtlarını kullanarak güvenlik duvarlarını aşmayı hedefler. Bu durum, basit filtrelerin veya tekil kontrol mekanizmalarının etkisiz kalmasına neden olur.

Yazılımsal araçların yetkilendirme süreçleri ve çalışma alanlarının birbirinden ayrılması, bu tür siber risklerin yönetilmesinde kritik rol oynar. Sistemlerin tamamen açık bir ortam yerine, kısıtlanmış ve izole edilmiş alanlarda çalıştırılması, saldırganın sistem geneline erişimini engeller. Bu yaklaşım, güvenlik açıklarının tüm ağa yayılmasını önleyerek zararı minimize eder.