Black Kite’ın 2026 Yapay Zekâ Tedarik Zinciri Raporu: Yapay Zekâ İlişkilerinizin Ardındaki Riskler

Black Kite’ın 2026 Yapay Zekâ Tedarik Zinciri Raporu: Yapay Zekâ İlişkilerinizin Ardındaki Riskler, gelişmiş yapay zekâ sağlayan şirketlerin çoğunda bilinen siber güvenlik zafiyetlerinin bulunduğunu ortaya koyuyor. 18.160 yapay zekâ şirketini kapsayan dış değerlendirmesinde, incelenen kuruluşların %34,2’sinde kritik ve yamalanmamış güvenlik açıkları, daha da büyük bir bölümünde ise e-posta kimlik doğrulama zafiyetleri tespit edildi.

Raporun temel savı, yapay zekâ satın almanın bir yazılım ilişkisinden fazlasını beraberinde getirdiği. Müşteriler, sağlayıcının altyapısına, ürününün temelini oluşturan bileşenlere ve entegrasyonlarına tanınan izinlere ilişkin riskleri de devralıyor. Yapay zekâ araçları iş sistemleri içinde işlem yapma becerisi kazandıkça, bu ilişkiler de diğer kritik tedarikçilerle aynı titizlikle incelenmeli.

Black Kite’ın baş araştırma ve istihbarat sorumlusu Ferhat Dikbiyik, “Yapay zekâ tedarik zincirindeki sorunlar alışılmadık biçimlerde ortaya çıkmıyor. Alışılagelmiş sorunlar yaşanıyor,” dedi. Bulgular, yamalama, kimlik bilgilerinin korunması ve entegrasyon erişimini tartışmanın merkezine taşıyor.

Geniş Yapay Zekâ Tedarikçisi Grubunda Temel Güvenlik Açıkları

Black Kite, çalışma grubunu ticari bir şirket veri tabanından oluşturdu; ardından yapay zekânın her şirketin ürün veya hizmetlerinin merkezinde yer aldığını doğrulamak için şirket tanımlarını ve herkese açık web sitelerini inceledi. Şirket düzeyindeki güvenlik gözlemleri, Eylül ve Ekim 2026 verilerine dayanıyor.

Değerlendirmede şu bulgulara ulaşıldı:

• %34,2’sinde dışarıdan tespit edilen, kritik ve yamalanmamış en az bir güvenlik açığı vardı.
• %9,8’inde CISA’nın Bilinen İstismar Edilen Güvenlik Açıkları kataloğunda listelenen bir güvenlik açığı vardı.
• %61,7’sinde DMARC zafiyetleri vardı; DKIM ve SPF zafiyetleri ise sırasıyla %37,3 ve %11,2 oranında görüldü.
• %29,7’si, Black Kite’ın kritik eşik olarak belirlediği Fidye Yazılımı Hassasiyet Endeksi’nde 0,4 puana ulaştı veya bu puanı aştı.
• %6,8’inin bilgi hırsızı zararlı yazılımların topladığı kayıtlarda, şirket hesaplarıyla ilişkilendirilmiş giriş bilgileri vardı.

Bu ölçümler farklı sorulara yanıt verir. KEV’de listelenen bir güvenlik açığının dünyanın herhangi bir yerinde istismar edildiği belgelenmiştir; ancak bu açığın listede yer alması, bu çalışmadaki tedarikçinin saldırıya uğradığını göstermez. Benzer şekilde, fidye yazılımına karşı hassasiyet puanı, incelemeye öncelik vermeye yarayan bir göstergedir; belirli bir şirketin fidye yazılımı saldırısına uğrama olasılığını ifade etmez.

Yapay zekâ tedarikçileri de standart kurumsal alan adlarını ve iş süreçlerini kullandığından, e-posta kimlik doğrulaması önem taşır. Uygulamanın eksik veya zayıf olması, yapay zekâ ürününün kendisi teknik açıdan gelişmiş olsa bile alan adının taklit edilmesini kolaylaştırabilir. DMARC, DKIM ve SPF oranları birbiriyle örtüşür; bu nedenle toplanmamalıdır.

Tedarikçilerin Rolleri, Yapay Zekâ Markasından Daha Önemli

Rapor, ekosistemi altı geniş faaliyet grubuna ayırıyor. Modeller, bilgi işlem altyapısı ve veri hizmetleri dâhil olmak üzere temel teknolojiler, grubun yaklaşık %10’unu oluşturuyor. Günlük iş uygulamaları yaklaşık %31’lik paya sahipken, başka kuruluşlar için yapay zekâ geliştiren ve uygulayan şirketler yaklaşık %23’ünü oluşturuyor.

Bu bulgu, yalnızca tanınmış model sağlayıcılarına odaklanmanın kurumsal risklerin önemli bir bölümünü gözden kaçırmaya neden olabileceğini açıklamaya yardımcı oluyor. Entegratörler, bulut hizmeti sağlayıcıları, veri işleyicileri ve müşteri hizmetleri platformları, müşterilerin sistemlerine ve bilgilerine yakın çalışabilir.

Bu rollerde kimlik bilgilerine ilişkin bulgular özellikle dikkat çekiciydi. Black Kite, bilgi hırsızı zararlı yazılım kayıtlarında, bulut tabanlı yapay zekâ çözümü sağlayıcılarının %19,9’uyla ilişkili kurumsal giriş bilgileri tespit etti; model ve platform geliştiricilerinde bu oran %4,1’di. Veri ve etiketleme şirketlerinde oran %13,9, müşteri hizmetleri platformlarında ise %11,5’ti.

Buradaki kaygı, ifşa edilen her giriş bilgisinin kullanıldığı varsayımı değil, hâlâ geçerliyse hangi sistemlere erişim sağlayabileceğidir. Tedarikçi incelemelerinde bulgunun satın alınan hizmetle bağlantısı kurulmalıdır: ilgisiz bir iş aracına ait kimlik bilgisinin sonuçlarıyla müşterilerin kullandığı bir üretim ortamına erişim sağlayan kimlik bilgisinin sonuçları çok farklı olabilir.

Yapay Zekâ Tedarikçilerinin de Kendi Bağımlılıkları Var

Raporun ikinci bölümü, yapay zekâ ürünlerinin temelindeki yazılım bileşenlerini inceliyor. Black Kite, n8n, Langflow veya LiteLLM ile ilişkili bulgulara sahip 105 yapay zekâ şirketi tespit etti. Bu araçlar, modeller, iş akışları ve bağlı hizmetler arasında yer alabiliyor.

Tedarikçi listesi çeşitlendirilmiş görünse bile ortak bir bağımlılık yoğunlaşma riski yaratabilir. Ayrı ayrı satın alınan birkaç yapay zekâ hizmeti aynı iş akışı platformuna, model yönlendiricisine, kütüphaneye veya bulut altyapısına dayanıyor olabilir. Bu nedenle söz konusu ortak katmandaki bir güvenlik sorunu, birden fazla tedarikçi ilişkisi kapsamında eşgüdümlü müdahale gerektirebilir.

Uygulamada sorulması gereken, tedarikçinin etkilenen bileşeni belirleyip hangi ortamlarda kullanıldığını saptayabilmesi ve bileşendeki sorunu hızla giderebilmesi ya da bileşeni yalıtabilmesidir. Müşterilerin ayrıca bileşenin hangi kimlik bilgilerine ve izinlere sahip olduğunu anlaması gerekir; çünkü bir yazılımın açığa çıkması, başka sistemlere erişim yolu sağladığında daha ciddi sonuçlar doğurabilir.

MCP Bulguları, Entegrasyon İzinlerinin Önemini Ortaya Koyuyor

Black Kite, 179 yapay zekâ şirketine atfedilen ve kamuya açık biçimde keşfedilebilen 305 Model Context Protocol sunucu kaydını ayrıca inceledi. Bu kayıtlarda toplam 1.732 bulgu tespit etti; bunların %48,8’i Yüksek veya Kritik olarak sınıflandırıldı. Kritik olarak sınıflandırılan 77 bulgunun %87’si kod veya komut enjeksiyonuyla ilgiliydi.

MCP, yapay zekâ uygulamalarına araçlara ve veri kaynaklarına erişmek için standart bir arayüz sağlar. Uygulamaya bağlı olarak, bağlanan bir sunucu belgeleri okuyabilen, veritabanlarında sorgulama yapabilen, kayıtları güncelleyebilen veya başka işlemleri yürütebilen işlevleri kullanıma açabilir. Bu nedenle, kapsamlı izinlere sahip güvenlik açığı bulunan bir bileşen, yalnızca yapay zekâ uygulamasını değil, başka sistemleri de riske atabilir.

Payda önemlidir: %48,8 oranı, kaydedilen bulguları ifade eder; güvenlik açığı bulunan tüm yapay zekâ şirketlerinin veya üretimdeki MCP dağıtımlarının oranını değil. Veri kümesi, kamuya açık biçimde keşfedilebilen depoları, paketleri ve barındırılan bileşenleri kapsıyor; bir alan adının atfedilmesi, ilgili bileşenin canlı üretim ortamında kullanıldığını kanıtlamıyor. Özel MCP ortamları da analizin kapsamı dışındaydı.

Kurumsal ekipler için çıkarılacak sonuç; bağlantıları envantere kaydetmek, izinleri yalnızca gereken işlemlerle sınırlamak ve erişimin ne kadar hızlı iptal edilebildiğini sınamaktır. Bir tedarikçiye dışarıdan bakmak, müşterinin kendi ortamında hangi izinleri verdiğini bütünüyle ortaya koyamaz.

Bulgular Aşırı Yorumlanmadan Nasıl Kullanılmalı?

Araştırma, değerlendirilen şirketlerin sistemlerine erişim olmadan, dışarıdan yürütüldü. Kritik güvenlik açığı bulguları genellikle gözlemlenen yazılım sürümlerinin açıklanmış güvenlik açıklarıyla eşleştirilmesine dayanıyor; Black Kite, bu açıklardan yararlanmayı test etmedi. Şirketlerin %6,5’inde bildirilen botnet bağlantılı sinyaller ve %44,3’ünde görülen olağandışı ağ etkinliği araştırılmayı gerektiriyor; ancak bunlar tek başlarına sistemlerin ele geçirildiğini kanıtlamıyor.

Görünürlük, karşılaştırmaları da etkiler. Forbes AI 50’den alınan ek bir grupta, şirketlerin %52’sinde kritik güvenlik açığı bulguları vardı; %28’inin ise bilgi hırsızı kayıtlarında ilişkili kimlik bilgileri bulunuyordu. Daha geniş dijital ayak izleri, sorunları gözlemleme fırsatını artırır. Bu nedenle söz konusu oranlar, hangi şirket türünün daha güvenli olduğuna ilişkin basit bir sıralama olarak değerlendirilmemelidir.

Black Kite, tedarikçi risklerine maruz kalma analizleri ve fidye yazılımlarına karşı savunmasızlık göstergeleri dâhil olmak üzere, üçüncü taraflara yönelik siber risk istihbaratı ve izleme hizmetleri sunuyor. Şirketin raporu, tüm yapay zekâ şirketlerini kapsayan bir sayım ya da işaretlenen tüm sistemlerin ihlal edildiğine dair kanıt değil; kapsamı ve yöntemi belirtilmiş, bir tedarikçi tarafından hazırlanmış bir araştırmadır.

Operasyonel açıdan çıkarılacak en önemli ders, birbiriyle bağlantılı üç unsuru birlikte değerlendirmektir: tedarikçiyi, tedarikçinin bağımlılıklarını ve ürününe tanınan erişimi. 2026 Yapay Zekâ Tedarik Zinciri Raporu: Yapay Zekâ İlişkilerinizin Ardındaki Riskler, bu yaklaşımın yapay zekâ tedarikçilerini değerlendirirken nasıl uygulanacağına ilişkin Black Kite’ın ayrıntılı bulgularını ve yöntemini sunuyor.