Bitdefender, Birleşik Krallık’taki okullara yönelik bir fidye yazılımı saldırısında insan saldırganın yapay zeka ajanıyla birlikte çalıştığı hibrit bir saldırı yöntemi tespit etti. Araştırmacılar, saldırının şifreleme aşaması dışındaki işlemlerinde Windows’un yerleşik yönetim araçlarının kullanıldığını ve komutların yapay zeka tarafından tekrar tekrar düzenlenerek çalıştırıldığını belirledi. Siber güvenlik şirketi, 3AM fidye yazılımı grubuyla ilişkilendirdiği bu yöntemin 2027’de daha yaygın hale gelebileceği uyarısında bulundu.
Hibrit Yapay Zeka Saldırılarında Komutları İnsan, Uygulamayı Ajan Yönetiyor
Bitdefender’ın incelediği saldırıda, tehdit aktörünün yalnızca fidye yazılımı çalıştırmakla kalmadığı, ağ içinde ilerlemek için Windows’un standart yönetim araçlarından da yararlandığı görüldü. PowerShell, Windows Management Instrumentation (WMI), kayıt defteri komutları, netsh ve rundll32 gibi araçlar, sisteme yerleşik oldukları için saldırganların ek yazılım yüklemeden işlem yapmasına yardımcı olabiliyor. Siber güvenlik alanında living off the land (LOTL) olarak adlandırılan bu yaklaşım, meşru sistem araçlarının kötü amaçlarla kullanılmasına dayanıyor.
Araştırmacılar, saldırı sırasında görülen komut dizilerinin alışılmış otomasyon davranışlarından farklı olduğunu belirledi. Bulgular, insan saldırganın hedefleri belirlediği, yapay zeka ajanının ise komutları hazırladığı, sonuçları yorumladığı ve başarısız girişimleri yeniden denediği bir çalışma düzenine işaret ediyor. Araştırmacıların agentic loop olarak tanımladığı döngüde, her komutun çıktısı yeniden modele aktarılıyor ve model bir sonraki adımı oluşturuyor.
Bitdefender, komutlarda model tarafından üretilmiş olabileceğini düşündüren çeşitli izler bulunduğunu açıkladı. Saldırgan, yaygın bir kurumsal yedekleme ürünü olan Veeam’in web arayüzünü kullanmaya çalışırken ürünün belgelerinde belirtilen bağlantı noktası ve kimlik doğrulama yönteminden farklı bir yöntem uyguladı. Araştırmacılara göre bu hata, belgelerden kontrol edilmek yerine hatırlanan bilgilere dayanılarak komut hazırlanmasıyla uyumluydu. İşlemlerin ardından oluşturulan doğrulama dosyaları, çıktılara eklenen açıklamalar ve aynı betiğin numaralandırılmış sürümleri de tekrar eden otomasyon döngüsüne işaret etti.
Bitdefender’ın kayıtlarında, 13 Eylül’de gerçekleşen bir dizi işlem hibrit saldırı yönteminin nasıl çalıştığını gösterdi. Saldırgan önce bir PowerShell komutu çalıştırdı, 41 saniye sonra aynı komutu değiştirmeden yeniden denedi ve 49 saniye sonra yalnızca tek bir çağrıyı değiştirdi. Saldırgan, 47 saniye daha geçtikten sonra PowerShell’i bırakarak WMI için kullanılan eski komut satırı aracı WMIC’ye geçti.
Araştırmacılar, komutun kısa sürede yeniden yazılmasının ve alternatif bir araca geçilmesinin yapay zeka desteğiyle yürütülen bir süreçle uyumlu olduğunu değerlendirdi. İnsan saldırganın her adımı elle tasarlaması yerine modelden sonuçlara göre yeni komutlar istemesi, başarısız denemelerin daha hızlı tekrarlanmasını sağlayabiliyor. Bu yöntem, saldırganların teknik uzmanlık gerektiren bazı görevleri daha az manuel çalışmayla yürütmesine de yardımcı olabilir.
Bitdefender, insan kararlarıyla yapay zeka otomasyonunu birleştiren yaklaşımın saldırganlar açısından ekonomik bir avantaj sunduğunu belirtti. Şirket, aynı yöntemin başka siber suç grupları tarafından benimsenmesini ve hibrit yapay zeka saldırılarının 2027 boyunca daha sık görülmesini bekliyor.
Bitdefender, okullara yönelik saldırıyı 3AM adlı fidye yazılımı grubuyla ilişkilendirdi. Hizmet olarak fidye yazılımı (Ransomware as a Service – RaaS) modeliyle çalışan grup, şifreleme yazılımını geliştirip saldırıları gerçekleştiren iş ortaklarına kiralıyor. İş ortakları sistemlere sızma ve saldırıyı yürütme görevini üstlenirken elde edilen gelir taraflar arasında paylaşılıyor.
İncelenen ağ envanterinde 47 sistem bulunuyordu. Bunların yaklaşık 21’i sunucuydu ve sekizi etki alanı denetleyicisi olarak görev yapıyordu. Listede ayrıca Windows 10 kullanan 10 iş istasyonu ile eski Windows Server 2012 R2 sürümünü çalıştıran bir etki alanı denetleyicisi yer aldı. Diğer sistemler Windows 11 kullanıyordu. Windows 10’un genel desteği Ekim 2025’te sona erdiği için bu cihazlar, güncel güvenlik güncellemelerini almayan sistemler açısından ek risk oluşturuyordu.
Bitdefender’a göre ağ, başlangıçta birbiriyle bağlantısı bulunmayan birden fazla Active Directory etki alanından oluşuyordu. Saldırgan, etki alanı denetleyicilerinden birini kullanarak aralarındaki güven ilişkilerini araştırdı ve SYSVOL adlı paylaşımlı klasörde diğer okulların adlarını ve ağ alt ağlarını aradı. SYSVOL, Active Directory ortamlarında oturum açma betikleri gibi dosyaları barındırdığı için etki alanı kullanıcıları tarafından okunabiliyor.
Araştırmacılar, saldırganın oluşturduğu iki arka kapı yönetici hesabının da okul ağlarında sıradan görünecek biçimde adlandırıldığını bildirdi. “library” ve “svc_bkpmon” isimlerini taşıyan hesaplar, saldırganın sistemlerde kalıcı erişim elde etme girişiminin parçalarıydı. Bitdefender, saldırganın ağa ilk kez hangi yöntemle girdiğini ise belirleyemediğini açıkladı.
Bitdefender, benzer saldırılara karşı kuruluşların yönetici hesaplarını ayrı etki alanlarında birbirinden bağımsız tutmasını ve birden fazla alanın ayrıcalıklı kimlik bilgilerini tek bir yerde toplamamasını önerdi. Şirket ayrıca yedekleme sistemlerinin saldırganlar için değerli hedefler olduğunu vurgulayarak kurumların yedekleme güvenliğini ve kurtarma süreçlerini kötü niyetli erişim senaryolarına göre gözden geçirmesi gerektiğini belirtti.
Güvenlik önlemleri arasında uzaktan komut çalıştırma yetkilerinin sınırlandırılması, yönetim paylaşımlarına erişimin denetlenmesi ve kullanılmayan sistemlerde komut yorumlayıcılarının engellenmesi de bulunuyor. Kurumların ağlarındaki etki alanları arasındaki güven ilişkilerini düzenli olarak incelemesi ve yönetici hesaplarının beklenmeyen kullanımını izlemesi, saldırganların ağ içinde yayılmasını zorlaştırabilir.
Siber güvenlik şirketi Huntress de saldırıyı izlediğini ve yıl boyunca farklı fidye yazılımı olaylarında yapay zeka destekli benzer teknikler gözlemlediğini açıkladı. Şirketin taktik müdahale kıdemli yöneticisi Dray Agha, saldırganların farklı saldırı yollarını yapay zeka yardımıyla tekrar tekrar deneyerek güvenlik kontrollerini aşmaya çalışabileceğini söyledi.
Eğitim kurumları, geniş ağları sınırlı kaynaklarla yönetmeleri nedeniyle bu tür saldırılar karşısında özellikle savunmasız kalabiliyor. Yapay zeka destekli otomasyon, saldırganların teknik yöntemleri hızlı biçimde değiştirmesine yardımcı olurken savunma ekiplerinin hesap hareketlerini, uzaktan erişimi ve yedekleme altyapısını daha sıkı denetlemesini gerektiriyor.
