IRONSCALES Raporu, Yapay Zekâ Ajanlarının Kimlik Avı İçin Yeni Bir Hedef Hâline Geldiğini Ortaya Koyuyor

Kimlik avı mesajlarının artık gelen kutusunun sahibi olan çalışanı ikna etmesi gerekmiyor. Bunun yerine, çalışan adına gelen kutusunu okuyan yazılımı hedef alabiliyor. IRONSCALES’ın yeni Deepfake’lerden Çifte Ajanlara: Yapay Zekâ Destekli Siber Riskin Yeni Yüzü raporunun temel uyarısı bu. Rapora göre, harekete geçebilen araçların kurumsal ölçekte benimsenmesi, bunları çevreleyen güvenlik önlemlerinin gelişiminden daha hızlı ilerledi.

Şirketin yaptırdığı Censuswide anketinde katılımcıların %77’si, kuruluşlarındaki bir yapay zekâ ajanının veya aracının önceki yıl kötü amaçlı, yanıltıcı ya da yetkisiz içerik doğrultusunda hareket ettiğini söyledi. Daha düşük, ancak yine de kayda değer bir oran olan %57 ise en az bir doğrulanmış vaka bildirdi. Bu rakamlar, daha yüksek olan toplam içindeki şüpheli olaylar da dâhil olmak üzere katılımcıların olay bildirimlerini yansıtıyor; başarılı ihlallerin bağımsız olarak doğrulanmış sayısını göstermiyor.

Bulgular, daha umut verici bir gelişmeyle birlikte yayımlandı: Deepfake’lere karşı savunmaya yapılan yatırımlar artarken bildirilen mali kayıplar daha az ağır hâle geldi. Sonuçlar bir arada değerlendirildiğinde, güvenlik liderlerinin önündeki pratik zorluğa işaret ediyor: insanlar için oluşturulan savunmalardan vazgeçmeden korumayı otomatik karar vericileri de kapsayacak şekilde genişletmek.

Yapay Zekâ Ajanlarının Kritik Sistemlere Erişimi Var

Censuswide, çalışan sayısı 1.000 ila 10.000 arasında olan şirketlerde görev yapan, orta kademe yönetici düzeyinde veya üstünde 501 ABD’li BT ve siber güvenlik uzmanıyla anket yaptı. Katılımcılar 25 ila 55 yaşları arasındaydı; saha çalışması 9-17 Eylül 2026 tarihleri arasında yürütüldü. Dolayısıyla sonuçlar, yapay zekâ kullanan tüm işletmeleri değil, bu kurumsal örneklemi yansıtıyor.

Bu örneklemde katılımcıların %96’sı kuruluşlarının çalışanlar adına hareket edebilen yapay zekâ ajanları veya araçları kullandığını, %52’si ise kullanımın yaygın olduğunu söyledi. Raporda, mesajları okuyup yanıtlayan, dosyalara erişen ve iş akışlarını tetikleyen araçları da kapsayan geniş bir tanım kullanılıyor.

Bu araçları kullanan kuruluşların %67’si bilet yönetimi veya yardım masası sistemlerine, %56’sı bulut depolamaya, %49’u ise e-posta ya da mesajlaşma sistemlerine erişime izin veriyor. Ayrıca %30’u finans, faturalandırma, satın alma veya ödeme sistemlerine erişime izin veriyor. Araçlarının kurum içi erişim olmaksızın yalnızca herkese açık web ile sınırlı olduğunu söyleyenlerin oranı ise yalnızca %19.

Bir soruyu yanıtlamakla bir eylemi gerçekleştirmek arasındaki fark önemli sonuçlar doğurabilir. Hatalı bir özet okuyucuyu yanıltabilir; iş sistemlerine bağlı bir araç ise bilgileri aktarabilir veya bir iş akışını başlatabilir. Aracı çevreleyen izinler, bir hatanın ne kadar geniş bir alana yayılabileceğini belirlemeye yardımcı olur.

Gelen Kutusu Ajanlar İçin de Bir Giriş Noktası

Yapay zekâ ajanlarıyla bağlantılı bir olay bildiren katılımcıların %42’si, bir yapay zekâ aracının kötü amaçlı bir e-postayı veya mesajı özetlediğini ya da bu doğrultuda hareket ettiğini söyledi. Ayrıca %41’i, bir saldırganın kimlik avı veya sosyal mühendislik amacıyla yapay zekâ aracı kullandığını bildirdi. Bu kategoriler örtüşebilir; ikinci kategori, kurbanın kendi ajanının ele geçirilmesini değil, saldırganın yapay zekâ kullanmasını da kapsıyor.

Bu ayrım önemli. Anket, yapay zekâyla bağlantılı çeşitli hata türlerini tek bir çerçevede ele alıyor; her olayın aynı saldırı tekniğini içerdiğini ortaya koymuyor. Bununla birlikte, kuruluşların hem ajanların tükettiği içeriği hem de entegrasyonlarının izin verdiği eylemleri incelemesi gerektiğini gösteriyor.

Riski anlamanın yararlı bir yolu, bilgiyi yetkiden ayırmaktır. Bir mesaj talimatlar içerebilir, ancak gelen kutusuna ulaşması bu talimatları yetkili hâle getirmemelidir. Yazılım, birbirine bağlı sistemlerde eyleme geçebildiğinde bu sınırı korumak, erişim denetiminin ve iş akışı tasarımının bir parçası hâline gelir.

IRONSCALES’ın e-posta güvenliği platformu, şirketin bu giriş noktasına odaklandığını gösteriyor. Şirket, yapay zekâ analizini, otomatik incelemeyi ve insan uzmanların tehdit istihbaratını bir araya getiren API tabanlı bir yaklaşımın yanı sıra kimlik avı simülasyonları ve Microsoft Teams için deepfake koruması sunduğunu belirtiyor. Bu özellikler, araştırmanın sponsorunun bakış açısını anlamak için bağlam sağlıyor; bu anket, ürünlerinin etkililiğini bağımsız olarak değerlendirmiyor.

Onay Süreçleri Var, Ancak Güvenlik Ekipleri Bu Süreçlere Nadiren Öncülük Ediyor

Kuruluşları eyleme geçebilen yapay zekâ araçları kullanan 479 katılımcının %78’i, ajanların, asistanların, eklentilerin ve bağlayıcıların onayından öncelikli olarak BT biriminin sorumlu olduğunu belirtti. Güvenlik birimini sorumlu gösterenlerin oranı yalnızca %6 olurken, %14’ü onayın gruplar arasında ortaklaşa verildiğini söyledi.

Onay sürecinden öncelikli olarak sorumlu olmak, sürece herhangi bir şekilde katılmaktan farklıdır. Rakamlar, diğer onay süreçlerinin tümünde güvenlik ekiplerinin dışlandığını göstermiyor. Ancak önemli erişim izinlerine sahip araçlarla ilgili kararlara genellikle başka birimlerin öncülük ettiğini gösteriyor.

Olay bildiren kuruluşların %39’u, bir çalışanın yapay zekâ aracına güvenlik ekibinin onaylamayacağı bir erişim izni verdiğini söyledi. Bu bulgu, yönetişim konusunu somutlaştırıyor: Bir bağlayıcı etkinleştirilmeden önce izinleri kim değerlendiriyor ve araç beklenmedik şekilde davrandığında bu izinleri kim iptal edebiliyor?

Rapor, güven ile uygulama arasında da bir boşluk olduğunu ortaya koyuyor. Katılımcıların %93’ü olay müdahale planlarının yapay zekâ ajanlarını kapsadığını, %84’ü ise yapay zekâ kaynaklı bir olayı tespit edebileceklerinden emin olduklarını söylerken, yalnızca %52’si resmî politikaların, kontrollerin ve olay müdahale süreçlerinin tümünün yürürlükte olduğunu belirtti. Ayrıca %35’i, teknik kontrolleri sınırlı politikaları olduğunu bildirdi.

Deepfake kaynaklı kayıplar azaldı, ancak tehdit sürdü

Deepfake bulguları, aynı profildeki 500 katılımcıyla 2025’te yapılan Censuswide anketiyle karşılaştırıldığında daha olumlu bir tablo ortaya koyuyor. Savunmaya yönelik aktif yatırımlar %37’den %48’e yükseldi. Mali kayıp bildiren kuruluşlar arasında en az 100.000 dolar kaybedenlerin oranı %63’ten %49’a, 1 milyon dolar veya daha fazla kaybedenlerin oranıysa %6’dan %3’e geriledi.

Mali açıdan etkilenen kuruluşlardaki tahmini ortalama kayıp yaklaşık 280.000 dolardan 225.000 dolara düştü. Bu tahminlerde, bildirilen kayıp aralıklarının orta noktaları kullanılıyor. Anketlerde kayıplar farklı biçimlerde sorulduğu için karşılaştırmaya hiç kayıp bildirmeyen, yanıtından emin olmayan veya yanıt vermek istemeyen katılımcılar dahil edilmiyor.

Rapor, yatırımların artmasıyla kayıpların azalmasının birlikte görülmesinin, birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamadığı konusunda açıkça uyarıyor. Olaylar da ortadan kalkmadı: 2025’teki %85’lik orana kıyasla, katılımcıların %84’ü en az bir deepfake bağlantılı olay bildirdi. Rapordaki tanım geniş kapsamlı; manipüle edilmiş görseller ve tahrif edilmiş e-postalardan gerçek zamanlı ses ve görüntü taklitlerine kadar uzanıyor.

Önceliklerin birbiriyle rekabet etmesi de sorun yaratıyor. Deepfake savunmasını en önemli öncelik olarak görenlerin oranı %71’den %60’a geriledi; bu sırada eyleme geçebilen yapay zekâ, güvenlik bütçeleri üzerinde yeni bir talep oluşturuyor. Kayıpların azalması, tehdidin geçtiğini varsaymak yerine işe yarayan uygulamaları incelemek için bir neden sunuyor.

Yalnızca konuşmayı değil, eylemleri de koruyun

IRONSCALES; ajanların onaylanma sürecine güvenlik ekiplerinin dahil edilmesini, izinlerin sınırlandırılmasını, eylemlerin izlenmesini ve hem çalışanları hem de ajanları hedef alan saldırılarla olay müdahale süreçlerinin test edilmesini öneriyor. Bu öneriler, raporun iki temasını bir araya getiriyor: Aldatıcı içerikler tehlike oluşturmaya devam ediyor, ancak eyleme geçme izni olan yazılımlar bu aldatmacanın sonuçlara yol açma biçimini değiştiriyor.

Kurumsal bir ekip için bu, hangi ajanların bulunduğunu, her birinin hangi sistemlere erişebildiğini ve hangi eylemlerin insan denetimi gerektirdiğini bilmek anlamına geliyor. Kayıtlar, aracın ne okuduğunu ve ne yaptığını yeniden ortaya koymaya olanak tanımalı. Testler, yalnızca çalışanların şüpheli bir e-postayı fark edip etmediğini ölçmek yerine, güvenilmeyen bir mesajın yetkilendirilmiş bir iş akışını etkileyip etkileyemeyeceğini incelemeli.

Raporun en güçlü katkısı, benimseme, güven ve uygulamaya konmuş kontroller arasındaki mesafeyi ortaya koyması. Okurlar, anket sorularını, yöntemle ilgili sınırlamaları ve önerileri raporun tamamında inceleyebilir: Deepfake’lerden Çifte Ajanlara: Yapay Zekâ Destekli Siber Riskin Yeni Yüzü.