Siber güvenlik artık bir insan karşı insan şovu değil; sahnede iki akıllı ajan karşı karşıya:
Saldırı yapan AI ile savunan AI. Bu ikili, klasik imza tabanlı yaklaşımları (yani bilinen kötü yazılımların parmak izine göre tespit) yavaşça sahneden indiriyor. Yerine gelen şey, davranışı modelleyen, anomaliye (normalin dışındaki davranışa) tepki veren ve zaman içinde kendini geliştiren sistemler. Saldırgan taraf, otomatik keşif (vulnerability scanning), hedefe özel (targeted) exploit üretimi ve sosyal mühendislikte dil modellerini kullanarak yüksek derecede kişiselleştirilmiş saldırılar üretebiliyor; savunma tarafı ise büyük veri akışlarını gerçek zamanlı analiz ederek anormal örüntüleri yakalamaya çalışıyor. Bu, temelde iki farklı öğrenen sistemin birbirini sürekli test edip uyarladığı bir yarış: saldırgan, savunmanın zayıf noktalarını öğrenip bunlara göre varyant üretirken; savunma, yeni varyantları tanımak için modellerini sürekli yeniden eğitiyor.
Teknik açıdan söz etmek gerekirse; LLM (büyük dil modelleri) ve derin öğrenme, sosyal mühendislikteki verimliliği katladı. Bir e-posta artık şablon değil; kurbanın çevrimiçi geçmişi, iş akışı ve ton analiz edilip kişiselleştirilmiş, ikna edici bir metin üretiliyor. Burada dikkat edilmesi gereken saldırı türlerinden biri prompt injection’dır: modele verilen girdinin (prompt) kötü niyetli komutlar içererek modelin beklenmeyen davranışa zorlanması. Prompt injection, modelin kural setini (guardrails) bypass edebilir; bu nedenle guardrail tasarımı, güvenlik bağlamında yeni bir zorunluluk haline geldi. Öte yandan model zehirlenmesi (data poisoning) ve adversarial saldırılar (modelin küçük, kasıtlı değiştirilmiş girdilerle yanlış sınıflandırmaya zorlanması) hem eğitim verisi hem de üretim ortamlarında gerçek riskler sunuyor. Bu saldırı türleri sadece yazılımsal zafiyet değil makine öğrenimi yaşam döngüsünün (veri toplama, etiketleme, eğitim, dağıtım) her aşamasına yönelik saldırılar.
Savunma cephesinde ise iki büyük yaklaşım öne çıkıyor: davranış tabanlı tespit ve model güvenliği. Davranış tabanlı tespit, kullanıcıların veya cihazların normalde nasıl davrandığını öğrenip sapmaları (anomalileri) işaretler; böylece imza yoksa bile yeni varyantlar yakalanabilir. Model güvenliği tarafında ise giriş doğrulama, input sanitization (girdileri temizleme), model kararlarını izleyen explainability (yani modelin kararını insan dilinde izah etme) ve üretim modellerine yönelik sürekli adversarial testler (kötü niyetli örneklerle stres testi) uygulanır. Ayrıca SIEM (Security Information and Event Management — güvenlik bilgi ve olay yönetimi) ile SOAR (Security Orchestration, Automation and Response — otomasyonlu müdahale) entegrasyonları, AI destekli alarm kümelerini insan analistlere daha yönetilebilir hâle getirir; yani AI gürültüyü ayıklar, analist daha yüksek seviyeli kararlar alır.
Pratik örnek olarak, ses klonlama üzerinden yapılan dolandırıcılıklar raporlarda görüldü; burada derin öğrenme teknikleri kullanılarak bir kişinin sesi taklit edilip finansal işlem onayı alındı. Bu tür vakalar, multi-factor authentication (çok faktörlü kimlik doğrulama) ve işlem doğrulama protokollerinin (örneğin insan onayı gerektiren yüksek risk eşikleri) önemini gösteriyor. Aynı doğrultuda, otonom fidye yazılımı korkusu (yani bir yazılımın kendi kendine yayılıp şifreleme yapması) senaryo olarak ciddiye alınmalı; bugünkü vakalar genelde insan destekli olsa da otomasyon seviyesi artıyor ve savunma tarafının containment (bulaşmayı sınırlama) ve segmentasyon (ağı izole etme) stratejilerini kuvvetlendirmesini gerektiriyor.
Kurumsal düzeyde uygulanabilir tedbirler çok katmanlı olmalı: veri pipeline’ları temizlenmeli, model eğitim verileri doğrulanmalı, üretim modelleri için canary testleri (küçük çaplı test dağıtımları) yapılmalı ve model davranışı sürekli izlenmeli. Zero trust yaklaşımı (ağdaki hiçbir varlığın otomatik olarak güvenilmediği bir güvenlik modeli) ve mikro segmentasyon, AI saldırılarının yayılmasını dizginlemede etkili. Ayrıca red team ile blue team (saldırı simülasyonu ekibi ile savunma ekibi) aktivitelerine AI ajanları dahil edilerek karşı tarafın kullandığı teknik doğrudan test edilmeli; yani AI ile test, AI ile savunma yaklaşımı benimsenecek.
Bireysel kullanıcı perspektifinden söylemek gerekirse, temel hijyen daha önemli hâle geldi: çok faktörlü kimlik doğrulama kullanmak, hassas işlemlerde insan doğrulaması talep etmek, kritik cihazları güncel tutmak ve dijital kimlik izini (kamuya açık profiller, paylaşılan ses/video örnekleri) minimumda tutmak artık klasik önerilerin evrimleşmiş hâli. Kurumlar için ise regülasyon ve şeffaflık sorunu büyüyor: modellerin eğitim verisi, karar mekanizmaları ve üçüncü taraf model tedarikçilerinin güvenlik düzeyi belgelenmeli çünkü bir modelin arka planı bilinmiyorsa, o model tedarik zincirinde zayıf halka olabilir.
Sonuç olarak, AI vs AI çatışması, hızı, ölçeği ve adaptasyonu ön plana çıkarıyor. Burada zafer, en karmaşık istatistiksel modele sahip olanın değil; hataları hızlıca tanıyıp bağlam içinde düzeltebilen, insan denetimini etkin kılan ve etik operasyonel sınırları (guardrails) sağlam tutan tarafın olacak. Teknoloji sorunu tek başına çözmez; doğru süreç, uygun eğitim verisi, sürekli test ve insan makine iş birliği kazanır. Mizahı fazla kaçırmadan söylemek gerekirse: hoodie hâlâ havalı, ama gerçek güç GPU’ların arasında gizli; onu da doğru eğitmek gerek.
