CyberStrikeAI: Japonya Hedeflerine Yönelik Saldırı Operasyonlarını Otomatikleştirmek İçin 44 AI Ajanı Kullanıyor.

Gorsel Kaynagi: The Hacker News

Siber güvenlik araştırmacıları, Japonya’daki kuruluşlara yönelik, yapay zekânın (AI) hem başlıca motor olarak hem de bir insan operatöre destek sağlayacak şekilde yer aldığı üç siber saldırının ayrıntılarını ifşa etti.

Üç tehdit aktörünün kötü amaçlı siber operasyonları yürütmek için kullandığı açığa çıkarılan sunucu ortamlarını analiz eden TrendAI, bunların ARTEX adlı otonom bir siber test çerçevesini kullanarak Güney Kore ve Japonya’daki varlıkları hedef alan daha önce yayılan saldırılardan farklı olduğunu belirtti.

“Bu ortamlar, keşif ve saldırı araçları, betikler, hedef listeleri, sonuçlar, günlükler ve komut geçmişlerini içeriyordu,” diye belirtti siber araştırmacılar Bakuei Matsukawa ve Joseph C Chen. “Bu ortamlar, yetenekli operatörlerce büyük ölçüde elle kullanılan çalışma alanlarından, komut ve kontrol (C2) dahil olmak üzere tüm iş akışını otomatikleştiren AI-ajan platformlarına kadar uzanıyordu.”

Bu üç saldırının ilkinde, önceleri Fortinet FortiGate aygıtlarını hedef alan bir saldırı kampanyasında kullanılmış olan açık kaynaklı bir siber test aracı olan CyberStrikeAI’ın kötüye kullanıldığı tespit edildi. Etkinlik, Ekim 2026’da kısa bir süre içinde yoğunlaştı.

Bu AI destekli etkinlik, saldırı yaşam döngüsünün çeşitli yönlerini tekrarlanabilir bir iş akışına otomatikleştirmek için saldırgan güvenlik aracını kullanıyor; keşif ve açıkların bulunması ile doğrulamadan, sömürümden komut ve kontrol (C2), kalıcılık, veri sızdırma ve otomatik raporlamaya kadar uzanıyor.

Bu süreç, saldırının çeşitli yönleriyle ilgilenmek için işi 44 ajan arasında bölüştürürken, aynı zamanda Japonca form ve sahte giriş sayfaları oluşturmayı da sağlıyor.

“Kısa bir süre içinde, içinde en az 16’sı Japonya olmak üzere en az 19 tanımlanabilir kuruluş doğrulama faaliyetine uğratıldı,” diye belirtti Trend Micro’nun kurumsal güvenlik bölümü. “Her biri aynı biçimde bir rapor ve kanıt dizisine sahipti. Bunlar, bir operatörce bırakılan anlık notlar değil, platform tarafından yürütülen yapılandırılmış bir sürecin çıktılarıydı.”

İkinci olay, insan kaynaklı saldırı olarak tanımlanmış ve planlama ile araç geliştirmeyi hızlandırmak amacıyla büyük dil modeli (LLM) desteği alınmış. Altyapı ve eserlerin analizleri, kampanyanın aynı zamanda düşük maliyetle büyük miktarda çıkarım (inference) kapasitesi elde etmeyi hedefleyerek AI iş akışı platformlarını ve çıkarım hizmetlerini de hedef aldığına işaret ediyor.

Girişlerden birinin, varsayılan kimlik bilgileriyle dışarıya açılmış bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) sunucusunu hedeflediği, bunun sonucunda kadastro ve ticari kayıtların, Windows kimlik bilgilerinin ve e-posta verilerinin çalındığı belirtiliyor. Tüm kampanya Ağustos ve Eylül 2026’da 24 gün sürdü.

Üçüncü örnekte, AI’nın rolünün operatörün araç ve betiklerini geliştirmenle sınırlı olduğu tespit edilmiş; bu da teknolojinin Cisco, Citrix, F5 ve Yamaha uç aygıtlarını hedefleyen, yaygın olarak bilinen açıkları, yönetim işlevlerini veya yapılandırma dosyalarında bulunan kimlik bilgilerini kullanan bir dizi kampanyada sınırlı bir rol oynadığını gösteriyor.

Tehlike aktörünün Ocak–Ekim 2026 arasında en az altı kampanya yürüttüğü tahmin ediliyor; dışarıya açılmış VPN aygıtlarına ve WebLogic sunucularına fırsatçı saldırılar düzenlemiş. Araştırmacılar, “Operatör deneyimliydi ve otomasyon ile kanıt yönetimi için yerleşik uygulamalara sahipti” diyor.

Bu aşamada, bu üç olayın aynı operatöre ait olduğuna işaret eden bir kanıt bulunmuyor. Saldırıların başka bölgeleri hedefleyip hedeflemediği ve saldırıları gerçekleştirmek için hangi AI modellerinin kullanıldığı da bilinmiyor.

Buna rağmen, bu tehlike aktörlerinin saldırıları yalnızca Japonya ve Güney Korea gibi komşu ülkelerle sınırlı değil. İlk olaydan sorumlu operatör Tayvan ve Hong Kong’daki kuruluşları hedeflerken, üçüncü örnekte WebLogic keşif listelerinde Birleşik Krallık, Fransa, İtalya, Katar ve Kolombiya’daki kuruluşlar yer alıyor.

“Yapay zekâ saldıranların iş gücünü artırdı, ancak hâlâ iş kilitsiz kapıları arama olmaya devam ediyor. Kapı türleri ve onları açık bırakan zayıflıklar değişmedi. Değişen şey, binbirini aynı anda deneme, hedef ülkenin diline uyarlama ve yorulmadan devam etme yeteneği oldu,” dedi TrendAI.

Gelişme, çeşitli motivasyonlara sahip tehdit aktörlerinin agentic yapay zekâyı mevcut saldırgan güvenlik iş akışlarına entegre ederek araştırma, kötü amaçlı yazılım geliştirme, sosyal mühendislik ve saldırının diğer aşamalarını hızlandırmasıyla ortaya çıkan çok sayıda kampanyanın tespit edilmesiyle aynı döneme denk geliyor.

Durumu daha da kötüleştiren, yapay zekânın keşif ve karar vermeyi hızlandırmak, sosyal mühendisliği sanayileştirmek için giderek daha fazla kullanılması ve güvenlik açıklarının ortaya çıkması ile sömürülmesi arasındaki süreyi kısaltması. Microsoft’un 2026 Dijital Savunma Raporu’na göre yapay zekâ, açıkların bulunmasından silahlandırılmasına kadar olan medyan süreyi 24 saatin çok altına indirdi.

Kötü niyetli aktörlerin yapay zekâyı benimsemesi, açıkları bulma ve sömürme için gereken süreyi, uzmanlığı ve maliyeti düşürürken, saldıranları ve savunucuları aynı zamanda daha büyük hız, ölçek ve otonomilikle çalışmaya olanak tanıyor; Windows üreticisi ayrıca bunu ekledi.

“Asıl mesele, bir aktörün frontier yapay zekâya sahip olup olmaması değil. Yetenekli modellere erişim, zaten anlamlı operasyonel kazanımlar üretebiliyor. Ekosistem derinliği ise bu yeteneklerin ne kadar güvenilir, bağımsız ve hangi ölçekde sürdürülebileceğini belirliyor,” dedi Trend Micro.

“Yapay zekâ, artık APT grupları için deneysel bir yetenek değil; doğrudan kampanyalara gömülü operasyonel bir bileşen.”

S tehdit aktörlerinin yapay zekâ araçlarına artan talebi, çalınmış sağlayıcı oturum belirteçlerini ve APEX AI, MessiahGPT ve DarkGPT gibi saldırgan yapay zekâ araçlarını satan yeni bir gelir kapısı da açarak siber suçları daha da yaygınlaştırdı ve gelişmiş, kalıcı ve gizli saldırılar düzenlemenin önünü açan giriş bariyerini düşürdü.

D geçen hafta Microsoft, Çin devletiyle bağlantılı bir tehdit aktörünün ConnectWise bulut yedekleme uygulamasına sızdığını ve ARTEX’i kullanarak 2.250’den fazla Microsoft 365 kiracısına giriş yaptığını açıkladı. Bu faaliyet, Eylül 2026’dan beri yüzlerce kuruluşta parola sıralama saldırılarını otomatikleştirmek için bu çerçeveyi kullandığı belirtilen Storm-0940’a izlendi.

“Hedeflemenin büyük kısmı başarılı olmasa da, Storm-0940 kısa sürede birçok kuruluşta ayrıcalıklı bulut kalıcılığı sağladı,” dedi Microsoft. “Storm-0940’ın faaliyeti, geniş bir hedef kümesine sahip bir tehdit aktörünün, birçok kuruluşu hızla zedelemeye çalışmak için ajans tabanlı bir yapay zekâ aracı ve ayrıcalıklı kimlik doğrulama materyalini nasıl kullanabileceğini gösteriyor.”

Güney Kore yerel basında çıkan haberlere göre, yetkililer ülkede 90’dan fazla kuruluşa giren siber suç operasyonuyla bağlantılı şüpheli sayısı tespit etti; olayların çoğu ARTEX ile ilgiliydi. Faaliyetin ardındaki 32 yaşındaki ana sanık, 2019 ile 2022 arasında bir siber güvenlik şirketinde çalıştığı ve nüfuz testi alanında uzmanlık edindiği iddia ediliyor.

Olayların 38’inde tehdit aktörleri, çalınan verilerin ifşa edilmemesi karşılığında 360 milyon won (270.000 dolar) fidye talep etti. Sızdırılan kuruluşlardan 8,2 milyondan fazla kaydın sızdırılmış olması muhtemel.

Son haftalarda belgelenen diğer yapay zekâ odaklı kampanyalardan bazıları aşağıda listeleniyor –

• BUGSTER kod adını kullanan, finansal kazanç güdümlü bir tehdit aktörü; akıl yürütme motoru olarak DeepSeek V4, ikincil araç olarak ise Cursor’u (ikisinin de güvenlik kontrolleri devre dışı bırakıldığı) yapılandırarak Hint bir üniversitenin web sitesine karşı WordPress kaba kuvvet (brute-force) kampanyası yürütmüş ve bir REST API numaralandırma raporu üretmiştir.
  • Saldırgan, Hint’teki ikinci bir devlet üniversitesine de sızarak, öğrencilere ait kişisel kimlik bilgileri (PII) dahil 5.200’den fazla kayıttan oluşan bir veritabanını dışarı aktarmıştır. Üçüncü saldırı ise popüler bir e-ticaret platformundaki Hint bir siteyi numaralandırarak bir mağaza API anahtarı, yönetici e-posta adresleri, telefon numaraları ve ödeme tacir kimlik numaraları (merchant ID) çıkarmıştır.
  • “Aktör, aynı zamanda VoIP dolandırıcılığı uzmanlığını konuşma yoluyla edinmek için özelleştirilmiş AI bot profilleri oluşturmuş ve Wi-Fi şifre kırma ile kripto para balinalarına yönelik istihbarat toplama (yani büyük kripto para sahiplerini belirleme) için otomatik hatlar sürdürmüştür,” dedi Palo Alto Networks Unit 42. “Özellikle Wi-Fi şifre kırma yeteneği, hedefe yakın fiziksel yakınlık gerektiriyor; bu da aktörün hedeflenen konumlara yerel erişime sahip olduğunu gösteriyor.”

• Cartel adlı bir e-suç örgütü, Latin Amerika genelindeki bankalara ve ödeme sağlayıcılarına yönelik saldırıları koordine etmek için CARLIY0S adlı çoklu ajan sistemi kullanmış olarak gözlemlenmiştir. Çerçeve, ana düzenleyicinin harekete geçmeden önce “her hedefi müzakere edip bir hakeme danışan” dört rol uzmanlaşmış Claude modelinden oluşan bilişsel bir sürü kullanır. “Örgüt, hedefleri analiz etmek, saldırılar geliştirmek ve operasyonları koordine etmek için ticari AI modellerine farklı roller atmıştır,” dedi Straiker.

• İstifancılar, açığa çıkarılmış AI uç noktalarını ele geçirerek otonom saldırılar yürüten saldırgan bir AI ajanı geliştirdi; ajan, insani onay almadan 100.000 adıma kadar yürüme talimatına sahipken, açığa çıkarılmış uç noktanın meşru sahibi çıkarım maliyetini karşılıyor. Sistem, hedefleri taramak, bulaştırmak, kripto madencilerini yerleştirmek ve ihlal edilmiş ana makineleri tekrar bulaştırmak için 74 araçlık bir küme kullanan Skynet modu adlı kötü amaçlı bir döngü içeriyor.

• The Gentlemen fidye yazılımı operasyonuna ait bir ortak, Haziran 2026’nın sonunda en az altı kuruluş içeren sızmalarda Anthropic Claude Code’ı kullanarak keşif ve sömürü komutları üretip çalıştırdı, kötü amaçlı betikler yazdı, güvenlik duvarı politikalarını değiştirdi ve yüksek değerli işletim sistemlerini belirledi.

• Zerofot kod adlı kimlik toplama operasyonu, internetteki binlerce açığa çıkarılmış makineden binlerce API anahtarı ve belirteç toplamak için OpenAI Codex ve Claude Code’ı entegre eden “auto_scan” adlı bir tarayıcı oluşturdu.

• RAGE kod adlı, AI tarafından üretilmiş bir Python çerçevesi, internete açık hizmetleri (örneğin Redis, Elasticsearch, Docker, Apache Tomcat, Jenkins, Hadoop YARN, Confluence ve Supervisord) taramak, savunmasız dağıtımları sömürmek, kimlikleri ele geçirmek ve kripto madencilerini yerleştirmek için kullanıldı.

• İnsan bir operatör, 10 saatlik bir sürede bir işletme ağını otonom olarak ihlal etmek için ileri düzey AI modellerini kullandı. “İstifancı, ağa tünlemek için halka açık erişilebilir bir web hizmeti ihlal etti ve iç mikro hizmetleri haritalamak için otomatik bir keşif ajanı yerleştirdi,” dedi Unit 42. “Alt ajanlar, işletme kodu depolarını tarayıp kodlanmış anahtarları ve hizmet şifrelerini çıkardı.” Saldırgan ardından yönetici kimliklerini topladı ve bulut erişim anahtarlarını sızdırmak için bir işletme kodu uygulamasını ele geçirdi. Çalıntı bulut anahtarları ardından mağdurun AI uç noktalarını ihlal sonrası altyapıya dönüştürmek için kullanıldı.

• Rusça konuşan şüpheli bir siber aktör, PaperCut NG/MF sunucularını sömürüp yüzlerce örneği ele geçirmek için yapay zekâ destekli bir iş akışı kullandı. “Kampanya, başlangıç sömürülmesinin ötesine geçerek Windows kimlik bilgisi toplama, hizmet kimlik bilgisi toplama, iç ağda yönlendirme, Metasploit otomasyonu ve mağaza paketleme sürecini kapsayan yapılandırılmış bir sömürü sonrası hattına dönüştü,” dedi Hunt.io.

• Rusça konuşan bir tehdir aktör, Cairn adlı otonom bir sızma testi motorunu hedefleri taramak, kod çalıştırmasına veya hesap ele geçirmesine yol açabilecek güvenlik zayıflıklarını aramak, içeri girmeyi denemek ve hassas verileri çalmak için görevlendirmek suretiyle Deere, SharkNinja ve Cummins dahil 100’den fazla şirkete ait web sitelerine sızdı.

“Yapay zekâ, aynı anda bir güç çarpanı ve genişleyen bir saldırı yüzeyi olarak hizmet veriyor,” dedi Rapid7. “Üretken yapay zekâ, ölçekli biçimde yürütülmesi için gereken zaman, beceri ve koordinasyonu azaltarak yerleşik saldırı yöntemlerini hızlandırıyor.”

“Tehdit aktörleri, sömürünün tamamen yeni kategorilerini ortaya koymaktansa, phishing’i endüstriyeleştirmek, istihbatı otomatikleştirmek ve kötü amaçlı betikleri daha büyük bir hız ve hassasiyetle geliştirmek için yapay zekâyı yerleşik iş akışlarına entegre ediyor.”