Yapay Zeka
Yapay Zeka Güvenlikte Büyük Hayal Kırıklığı Yarattı: Kimse Artık İnanmıyor
Güvenlik raporları yapay zeka tabanlı otomatik sızma testlerine olan güvenin keskin bir şekilde azaldığını gösteriyor.
Hexcore
3 dk
29 Haziran 2026
Globally yapay zekâ tabanlı güvenlik araçlarının sunduğu potansiyel büyük bir heyecan uyandırıyordu. Anthropic'in Mythos gibi iddialı çözümleri ve Çin devlerinin bu tür sistemleri kendi bünyelerinde geliştirmeye çalışmaları, teknoloji dünyasında otomatiğin sınırlarını zorlama trendini pekiştirmişti.
Ancak siber güvenlik alanı, bu yapay zeka vaatlerinden pek uzak bir raporla karşımıza çıktı. Güvenlik devi Cobalt tarafından yayımlanan ve 2025 ile 2026 yıllarını karşılaştıran özel bir analiz olan "Cobalt Pentesting Durum Raporu", siber güvenlik topluluğunda yapay zekâ destekli otomatik sızma testlerine olan inancın oldukça ciddi şekilde sarsıldığını çarpıcı verilerle gözler önüne serdi.
Daha önceki yıllarda, uzmanların bir kısmının tamamen yapay zekaya dayalı otomasyon araçlarının güvenlik açıklarını tespit etme yeteneğine yüksek güven duyduğu dönemler vardı. Karşılaştırmalı anket sonuçları bu durumu netleştiriyor: Yapay zekâ odaklı sızma testlerinde geçen yıl %29 gibi oldukça yüksek bir oranda uzmanlar tam otomasyona itimat ederken, aynı yıl itibarıyla bu destek seviyesi keskin bir ivmeyle düşerek yalnızca yüzde 9 düzeyine kadar inmiş oldu.
Cobalt’ın verilerine göre bu güven krizinin temel sebebi ise uygulamaların karmaşıklığı. Sektör profesyonellerinin büyük çoğunluğu (%78), tam otomatik tarama sistemlerinin çok kritik güvenlik açıklarını bizzat gözden kaçırdığına şahit olduğunu belirtti. Bu durum, yapay zekânın sadece yüzeysel zafiyetleri tespit edebildiğini, gerçek tehditlerin ancak insan incelemesiyle yakalanabileceğini gösteriyor.
Yapay zekâ odaklı sızma testlerinde bulunan güvenlik açıklarının büyük bir kısmı alarm veriyor. Bu bulguların yaklaşık üçte biri tehlike derecesi açısından "yüksek riskli" sınıflandırmasına giriyor. Bu kritik durum, geleneksel manuel yazılımlarda tespit edilen ortalama zafiyet sayısının tam 2,7 katına ulaşıyor.
Mevcut durumda Büyük Dil Modelleri (LLM) üzerinde ortaya çıkan güvenlik açıklarının yaklaşık yüzde 62'si hala ele alınmamış vaziyette bekliyor. Ve daha da endişe verici olan nokta, sadece bu zafiyetlerin %38'inden azının başarıyla düzeltilebildikçe siber tehditlerin yoluna devam etmesi gerekiyor.
Yapay yapay güvenlik ve LLM sorunlarının ortalama çözüm süresi yani Orta Tamir Süresi (MTTR), geçen yıla kıyasla neredeyse iki katına fırladı. Bu süre 19 günden uzayı geçerek artık alarm verici bir seviye olan 36 güne ulaştı.
Yapay zekâ araçlarının yetersiz kalması ve yarattığı sonuçlara dair ortaya çıkan hayal kırıklığı, siber güvenlik camiasını yeni bir rotaya yönlendirmiş durumda. Sadece tam otomasyonun getirdiği hatalardan bunalan uzmanların büyük çoğunluğu, insan sezgisi ile makine gücünü birleştiren hibrit modelleri tercih etmeye başlamış durumda.
Güncel verilere göre profesyonellerin yüzde 47'si artık güvenlik süreçlerini hibrit yaklaşımla yürütüyor. Aynı şekilde otomasyonu yalnızca düşük risk seviyesindeki ortamlara kısıtlayan kurumların oranı da bu yüzde 47 civarında seyrediyor.
Dahası, uzmanlar rehberlik yapılmamış algoritmaların insan denetiminden uzak çalıştığında çok sayıda hatalı pozitif (yalancı alarm) ve daha maliyetli hatalı negatif sonuçlarla karşı karşıya kalmaya devam edeceğine dair güçlü uyarılar yapıyor. Siber güvenlikte yapay zekâ bir çözümden ziyade, insanların gözetimi altında kullanılan destekleyici bir araç haline geliyor.
Topluluk yargısını şekillendirmek için fikrini tek bir sinyalle belirt.
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
E-posta adresiniz yayımlanmayacaktır. Gerekli alanlar (*) ile işaretlenmiştir.