DeepSeek Destekli Yapay Zekâ Aracı Sunuculara Kendi Kararıyla Saldırmayı Denedi
Siber güvenlik araştırmacıları, DeepSeek modeliyle çalışan otonom bir yapay zekâ aracının internete açık sunucuları insan müdahalesi olmadan tarayıp saldırı girişiminde bulunduğunu ortaya çıkardı. Palo Alto Networks Unit 42 ekibi, saldırı altyapısının yanlış yapılandırılması sayesinde kampanyanın ayrıntılarına ulaştı. İnceleme, yapay zekânın güvenlik açıklarını araştırıp hedef seçebildiğini gösterirken saldırıların büyük bölümünün başarıya ulaşmadığını ortaya koydu.
Yanlış Yapılandırılan Sunucu Saldırı Altyapısını Ortaya Çıkardı
Palo Alto Networks Unit 42 araştırmacıları, Hermes Agent isimli açık kaynaklı yapay zekâ çerçevesinin yanlışlıkla kendi çalışma dizinini internete açmasıyla saldırganın kullandığı ortama erişti. Araştırmacılar, bu sunucuda API anahtarları, hedef listeleri, kabuk geçmişi, istismar kodları ile yapay zekâ işlem kayıtlarını inceleyerek saldırı zincirini ayrıntılı şekilde analiz etti. DeepSeek siber saldırı senaryosu böylece doğrudan operasyon kayıtları üzerinden doğrulanabildi.
Araştırma ekibi, faaliyetleri “knaithe” ile “KnYuan” takma adlarını kullanan, kendisini ikili güvenlik araştırmacısı olarak tanıtan Çince konuşan bir tehdit aktörüne bağladı. İncelenen kayıtlar, saldırganın yalnızca ilk görevi verdiğini, devamındaki süreçlerin ise büyük ölçüde yapay zekâ tarafından yürütüldüğünü gösterdi.
Yapay Zekâ Güvenlik Açıklarını Bulup Hedefleri Kendisi Seçti
Hermes Agent, DeepSeek modelini muhakeme motoru olarak kullanırken işletim sistemi komutlarını çalıştırabiliyor, internete bağlanabiliyor, farklı araçlarla iletişim kurabiliyor. Sistemin “YOLO” modu etkinleştirildiğinde kullanıcı onayı beklemeden riskli komutları da yerine getirebiliyor. Otonom siber saldırı altyapısı bu sayede insan geri bildirimi olmadan farklı hedefleri değerlendirebildi.
Araştırmacılar, Mayıs 2026 tarihli oturum kayıtlarında yapay zekânın önce Langflow sunucularını hedef aldığını belirledi. Sistem, CVE-2026-33017 güvenlik açığı için yayımlanmış istismar kodunu indirirken FOFA arama motoru üzerinden internete açık 84 sunucuyu tespit etti. Uygun hedef bulamayan ajan daha sonra farklı güvenlik açıklarını araştırmaya başlayarak yeni saldırı yolları geliştirmeye çalıştı.
Hedefler Değişse De Yapay Zekâ Saldırı Sürecini Tek Başına Yönetebildi
DeepSeek daha sonra açık istismar depolarını analiz ederek n8n otomasyon platformunu yeni hedef olarak belirledi. Sistem, FOFA üzerinde yüz binlerce internete açık örneği taradıktan sonra CVE-2026-21858 ile CVE-2025-68613 açıklarını birleştiren istismar zincirini indirdi. Yapay zekâ destekli saldırı aracı, uygun sürümleri çalıştıran sistemleri belirledikten sonra kimlik doğrulaması gerektirmeyen dosya yükleme alanlarını kontrol etti.
Araştırmacılar, gerekli yükleme noktalarının kimlik doğrulaması istemesi nedeniyle saldırıların başarısız olduğunu belirledi. Buna rağmen Unit 42, sistemin güvenlik açığını araştırması, hedefleri önceliklendirmesi, istismar kodunu seçmesi ile saldırı sürecini dakikalar içinde planlamasının önemli bir teknik gelişme olduğunu vurguladı. Bu yaklaşım, normal şartlarda saatler sürebilecek analizlerin otomatik biçimde tamamlanabildiğini gösteriyor.
Manuel Saldırılar Da Aynı Operasyonun Parçası Olarak Tespit Edildi
Unit 42 araştırmacıları, tehdit aktörünün yalnızca yapay zekâya güvenmediğini de belirledi. İncelemeye göre saldırgan, Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook ile Windows IKE VPN sistemlerini hedef alan manuel saldırılar da gerçekleştirdi. Citrix NetScaler güvenlik açığı CVE-2026-3055 üzerinden üç başarılı ihlal tespit edilirken saldırganın bellek dökümlerinden oturum çerezlerini çıkarmaya çalıştığı görüldü.
Araştırmacılar ayrıca saldırı altyapısında Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code ile OpenAI Codex gibi farklı yapay zekâ platformlarının da yapılandırıldığını belirledi. Günlük kayıtları ise operasyonlarda en yoğun kullanılan sistemin DeepSeek ile Hermes Agent ikilisi olduğunu gösterdi. Son gelişme, üretken yapay zekânın savunma alanının yanında saldırı süreçlerinde de giderek daha fazla otomasyona kapı araladığını ortaya koyuyor.
