Tayvanlı Hacker, BOSSAI Yapay Zeka Ajanlarını Kullanarak Taipei Acil Durum Kayıtlarını Çaldı

Tayvanlı Hacker, BOSSAI Yapay Zeka Ajanlarını Kullanarak Taipei Acil Durum Kayıtlarını Çaldı

Acronis Tehdit Araştırma Birimi’ndeki araştırmacılar, geçen hafta yaptıkları açıklamada, tek bir saldırganın yapay zeka ajanlarını kullanarak yedi Taipei bölgesini kapsayan acil durum sevk kayıtlarını ele geçirdiğini duyurdu. Ajanlar ayrıca, 2018 yılına ait hasta verilerini (EKG okumaları ve ambulans kamera görüntüleri dahil) herhangi bir giriş bilgisi gerektirmeden ifşa eden bir Taipei itfaiye departmanı platformunu da tespit etti.

Araştırmacılar, saldırganın Tayvan’ın Hualien şehrinde yaşayan tek bir kişi olduğundan oldukça emin. Bu kişi, ajanlarını acil servisler, bankalar, üniversiteler ve askeri sistemler dahil olmak üzere en az 11 ülkedeki yüzlerce kuruluşa yönlendirdi. Ajanlar, Tayvan, Meksika ve Tayland’daki yaklaşık 10 kuruluştan veri topladı veya sistemlere erişim sağladı.

Kanıtlar, saldırganın başlangıçta yanlış yapılandırılmış bir geliştirme sistemi gibi görünen kendi sunucusundan elde edildi. Bu sunucu, saldırganın operasyonel saldırı platformu olduğu ortaya çıktı ve ajanların konuşmaları, komut geçmişi, hack araçları, kimlik bilgileri ve kurbanların verileri dahil olmak üzere 90.000’den fazla dosya içeriyordu.

Ajanlar birbiriyle iletişim kurmadığı için saldırgan, bir ajanın çıktısını manuel olarak diğerine yapıştırdı. Ticari yapay zeka modelleri, saldırılarına yardımcı olmayı çoğunlukla reddetti. Bu nedenle, saldırı ajanları neredeyse tamamen “yok edilmiş” modeller üzerinde çalıştı; yani güvenlik eğitimleri kaldırılmış, yerel olarak çalışan yapay zeka modelleri kullanıldı.

Ajanların Eriştiği Bilgiler

Araştırmacıların teknik analizine göre, Tayvan diğer tüm ülkelerden çok daha yoğun bir şekilde hedef alındı. Burada doğrulanan en ciddi zarar, acil servis verileriyle ilgiliydi.

Sevk kayıtları, Tayvan’ın itfaiye ve ambulans hizmetleri için acil durum numarası olan 119’un şehir sisteminden alındı. Ajanlar bu kayıtları sistemin API’sinden çekti ve olay zamanları, müdahale türleri, vaka durumu ve sokak düzeyindeki konumları içeriyorlardı. Bunlar canlı ambulans takibi değil, vaka kayıtlarıydı.

Araştırmacıların özetine göre, acil servisler ve üniversitelerdeki ihlaller tıbbi ve kişisel verilerin çalınmasına yol açtı. Ancak, Taipei hasta platformuyla ilgili ayrıntılı açıklamalarında, kayıtların yalnızca ifşa edildiği belirtiliyor.

Ajanlar ayrıca Tayvan’ın acil servisleriyle bağlantılı beş başka hedefi de ele geçirdi:

Raporda, etkilenen kuruluşlara veya Tayvan makamlarına bilgi verilip verilmediği ya da ifşa edilen verilere hala erişilip erişilemediği belirtilmiyor.

Acil servisler dışında, ajanlar Tayvanlı bir kredi şirketinin hesap tablosundan SQL enjeksiyonu yoluyla veri çekti. Tayland’da ise, 45 kurumda 489 potansiyel hedef seçtikten sonra aynı yöntemle üç üniversiteden veri topladılar.

Meksika’da, hükümet istatistikleri, posta kodu listeleri ve telekomünikasyon kurumu verilerini kullanarak ad ve adres içeren yaklaşık 206.800 ev telefonu kaydı topladılar.

Yaklaşık 15 kuruluş daha, doğrulanmış bir ihlal olmaksızın saldırıya uğradı. En az sekiz başka ülkede ise, araştırmacılar incelediğinde hedefler yalnızca taranmış veya henüz çalışmayan saldırılar için sıraya alınmıştı.

Araştırmacılar, operasyonu 12 gün boyunca izledi. Kaydedilen bir değişim, saldırganın 25 Temmuz’da çalıştığını gösteriyor.

Yapay Zeka Nasıl Kullanıldı ve Nerede Başarısız Oldu?

BOSSAI adı verilen kurulumda, 9’u kullanımda olan 12 yapay zeka ajanı bulunuyordu. Bazıları saldırganın sunucularını ve araçlarını inşa edip sürdürürken, diğerleri hedefleri taradı ve saldırıları gerçekleştirdi.

Ticari bulut modelleri, ana inşa edici olarak Grok ile birlikte inşaat işlerinin çoğunu yaptı. Saldırgan doğrudan onlardan saldırı yapmalarını istediğinde, Grok ve MiniMax M3 reddetti ve işin yetkilendirildiğine dair yazılı kanıt talep etti. Araştırmacılar, sahte bir yetkilendirme mektubunun bunu değiştirip değiştirmeyeceğinin belirsiz olduğunu belirtiyor.

Grok bir istisna yaparak, saldırganın daha sonra bir saldırı ajanına verdiği bozuk bir “proof-of-concept” betiğini onardı. Saldırgan ayrıca kodlama ajanları Claude Code ve Codex’i “yok edilmiş” bir modele yönlendirdi, ancak bunlar çoğunlukla altyapı işleri yaptı. Başka bir kodlama ajanı olan Cursor, böyle bir model üzerinde çalışırken Tayvanlı bir acil servis sitesine saldırdı.

“Yok edilmiş” modeller DeepSeek, GLM ve Qwen’in versiyonlarıydı.

Ajanlar ayrıca hatalar da yaptı. Bir tarama aracı CVE’ler uydurdu ve yüksek ve kritik bulgularının yarısından fazlası yanlış pozitif veya yanlış sınıflandırılmıştı. Ana saldırı ajanı da gerçekleşmeyen sonuçlar bildirdi.

Saldırıyı Kim Gerçekleştirdi?

Acronis’in atfı, saldırganın kimliğini gizlerken yaptığı hatalara ve kamuya açık bilgilere dayanıyor. Saldırgan, meşru işleri ve saldırı sunucuları arasında tek bir kimliği yeniden kullandı; buna bir GitHub profili, bir logo, bir SSH anahtar adı ve bir e-posta adresi dahildi.

Ev IP adresi, Grok konuşmalarından birindeki bir SSH oturumu sırasında ortaya çıktı.

Neden yaptığı ise daha az açık. Hükümet, acil durum ve askeri hedeflere yönelik bazı saldırılar, devlet destekli hack gruplarının işi gibi görünürken, diğerleri sıradan siber suç gibi görünüyordu. Araştırmacılar, muhtemelen para kazanmak istediğini ve kimse için çalışıp çalışmadığının belirsiz olduğunu düşünüyorlar.

Ajanları Durduran Ne Oldu?

Araştırmacılara göre, ajanların bulduğu verilerin çoğu zaten kötü korunuyordu: 2018’den beri açık bırakılan bir tıbbi veri portu, halka açık bir API’de bulunan sevk kayıtları, 16 SQL enjeksiyon noktasına sahip bir kredi kuruluşu ve yamalanmamış Oracle veritabanları çalıştıran üniversiteler.

Ajanlar, girişlerin zorunlu olduğu, ödeme duvarlarının geçerli bir oturum gerektirdiği ve uç noktaların düzgün bir şekilde filtrelendiği yerlerde başarısız oldu. Yapay zeka, birçok hedefi aynı anda bulmayı ve onlara ulaşmayı ucuz hale getirdi, ancak sağlam savunmaları aşamadı.

Saldırganın kurulumundan dokuz IP adresi ve dokuz alan adı, analizin sonundaki gösterge listesinde yer alıyor. Hiçbiri aktif veya pasif olarak işaretlenmemiş ve çoğu ne için kullanıldığına dair bir not içermiyor.