Yapay Zeka Destekli Siber Saldırılar Japonya’yı Hedef Aldı: CyberStrikeAI ve 44 Yapay Zeka Aracısı Kullanıldı

Yapay Zeka Destekli Siber Saldırılar Japonya’yı Hedef Aldı: CyberStrikeAI ve 44 Yapay Zeka Aracısı Kullanıldı

Siber güvenlik araştırmacıları, Japonya’daki kuruluşları hedef alan ve yapay zekanın (YZ) saldırıları yönlendirmede veya insan operatörlere yardımcı olmada kilit bir rol oynadığı üç siber saldırının detaylarını açıkladı.

TrendAI, kötü niyetli siber operasyonları gerçekleştirmek için tehdit aktörleri tarafından kullanılan üç açık sunucu ortamını analiz etti. Bu saldırıların, daha önce Güney Kore ve Japonya’daki kuruluşları hedef almak için ARTEX adlı otonom bir YZ sızma testi çerçevesini kullanan saldırılardan farklı olduğunu belirtti.

Güvenlik araştırmacıları Bakuei Matsukawa ve Joseph C Chen, “Bu ortamlar keşif ve saldırı araçları, betikler, hedef listeleri, sonuçlar, günlükler ve komut geçmişleri barındırıyordu” dedi. “Bunlar, yetenekli operatörler tarafından büyük ölçüde elle kullanılan çalışma alanlarından, komuta ve kontrol dahil tüm iş akışını otomatikleştiren YZ aracı platformlarına kadar çeşitlilik gösteriyordu.”

CyberStrikeAI ile Otomatik Saldırılar

Üç saldırıdan ilkinin, daha önce Fortinet FortiGate cihazlarını hedef alan bir saldırı kampanyasında kullanılan açık kaynaklı bir sızma testi aracı olan CyberStrikeAI’yi kötüye kullandığı tespit edildi. Bu faaliyet, Ekim 2026’da kısa bir süre içinde yoğunlaştı.

YZ destekli bu faaliyet, saldırı yaşam döngüsünün çeşitli yönlerini tekrarlanabilir bir iş akışına otomatikleştirmek için saldırı güvenlik aracını kullanıyor. Bu süreç, keşif, güvenlik açığı tespiti ve doğrulaması, istismar, komuta ve kontrol (C2), kalıcılık, veri sızdırma ve otomatik raporlamayı içeriyor.

Bu, saldırının çeşitli yönlerini ele almak için 44 aracı arasında işin delege edilmesini ve ayrıca Japonca formlar ve sahte giriş sayfaları oluşturulmasını sağlıyor.

Trend Micro’nun kurumsal güvenlik bölümü, “Kısa bir süre içinde, en az 16’sı Japonya’da olmak üzere en az 19 tanımlanabilir kuruluş doğrulama faaliyetine maruz kaldı” dedi. “Her birinde aynı formatta bir rapor ve kanıt dizini bulunuyordu. Bunlar, bir operatör tarafından bırakılan geçici notlar yerine, platform tarafından yürütülen yapılandırılmış bir sürecin çıktılarıydı.”

İnsan Odaklı ve YZ Destekli Diğer Saldırılar

İkinci vaka, planlama ve araç geliştirmeyi hızlandırmak için büyük bir dil modelinin (LLM) yardımıyla insan liderliğinde bir saldırı olarak nitelendirildi. Altyapı ve eserlerin analizi, kampanyanın YZ iş akışı platformlarını ve çıkarım hizmetlerini düşük maliyetle büyük miktarda çıkarım kapasitesi elde etmek amacıyla hedeflediğini gösteriyor.

Saldırılardan birinin, varsayılan kimlik bilgileriyle açıkta kalan bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) sunucusunu hedef aldığı ve kadastro ve ticari kayıtların, Windows kimlik bilgilerinin ve e-posta verilerinin çalınmasıyla sonuçlandığı belirtildi. Kampanyanın tamamı Ağustos ve Eylül 2026’da 24 gün sürdü.

Üçüncü örnekte ise YZ’nin rolü, operatörün araçlarını ve betiklerini geliştirmekle sınırlı kaldı. Bu durum, Cisco, Citrix, F5 ve Yamaha’dan gelen uç cihazları yayınlanmış güvenlik açıkları, yönetim işlevleri veya yapılandırma dosyalarında bulunan kimlik bilgileri kullanarak hedefleyen bir dizi kampanyada teknolojinin sınırlı bir rol oynadığını gösteriyor.

Tehdit aktörünün, Ocak’tan Ekim 2026’ya kadar en az altı kampanya yürüttüğü ve açıkta kalan VPN cihazlarını ve WebLogic sunucularını fırsatçı bir şekilde vurduğu tahmin ediliyor. Araştırmacılar, “Operatör deneyimliydi, otomasyon ve kanıt yönetimi için yerleşik uygulamalara sahipti” dedi.

Bu aşamada, bu üç olayın aynı operatörü paylaştığını gösteren herhangi bir kanıt bulunmuyor. Ayrıca, saldırıların başka bölgeleri hedef alıp almadığı ve saldırıları gerçekleştirmek için hangi YZ modellerinin kullanıldığı da bilinmiyor.

Bununla birlikte, bu tehdit aktörlerini içeren saldırılar Japonya ve Güney Kore gibi komşu ülkelerle sınırlı değil. İlk vakanın arkasındaki operatör Tayvan ve Hong Kong’daki kuruluşları hedef alırken, üçüncü vaka WebLogic keşif listelerinde Birleşik Krallık, Fransa, İtalya, Katar ve Kolombiya’daki kuruluşları içeriyordu.

TrendAI, “YZ, saldırganların iş gücünü artırdı, ancak iş hala kilitli olmayan kapıları aramaktan ibaret” dedi. “Kapıların türleri ve onları açık bırakan zayıflıklar değişmedi. Değişen şey, binlercesini aynı anda deneme, hedef ülkenin diline uyum sağlama ve yorulmadan devam etme yeteneğidir.”

Yapay Zekanın Siber Saldırılardaki Artan Rolü

Bu gelişmeler, çeşitli motivasyonlara sahip tehdit aktörlerinin, mevcut saldırı güvenlik iş akışlarına ajan YZ’yi entegre ettiği ve araştırma, kötü amaçlı yazılım geliştirme, sosyal mühendislik ve bir saldırının diğer bölümlerini hızlandırmalarına olanak tanıyan çok sayıda kampanyanın keşfiyle aynı zamana denk geliyor.

Daha da kötüsü, YZ, keşfi hızlandırmak, karar vermeyi otomatikleştirmek ve sosyal mühendisliği endüstrileştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor, bu da güvenlik açıklarının maruz kalması ve istismar edilmesi arasındaki süreyi kısaltıyor. Microsoft’un 2026 Dijital Savunma Raporu’na göre, YZ, güvenlik açığı keşfinden silahlandırmaya kadar geçen ortalama süreyi 24 saatin altına düşürdü.

Microsoft, kötü niyetli aktörler tarafından YZ’nin benimsenmesinin, zayıflıkları keşfetmek ve istismar etmek için gereken zamanı, uzmanlığı ve maliyeti azalttığını, aynı zamanda saldırganların ve savunucuların daha fazla hız, ölçek ve özerklikle faaliyet göstermesine olanak tanıdığını ekledi.

Trend Micro, “Anahtar sorun, bir aktörün sadece ileri düzey YZ’ye sahip olup olmadığı değil” dedi. “Yetenekli modellere erişim, zaten anlamlı operasyonel kazanımlar sağlayabilir. Ancak ekosistem derinliği, bu yeteneklerin ne kadar güvenilir, bağımsız ve hangi ölçekte sürdürülebileceğini belirler.”

“YZ, APT grupları için artık deneysel bir yetenek değil; doğrudan kampanyalara gömülü operasyonel bir bileşendir.”

Tehdit aktörleri tarafından YZ araçlarına yönelik artan talep, çalınan YZ sağlayıcı oturum belirteçlerini ve saldırı YZ araçlarını (APEX AI, MessiahGPT ve DarkGPT) satan yeni bir para kazanma yolu açtı, bu da siber suçu daha da ticarileştirdi ve gelişmiş, kalıcı ve kaçamak saldırılar gerçekleştirme giriş bariyerini düşürdü.

Geçen hafta Microsoft, Çin devletiyle bağlantılı bir tehdit aktörünün bir ConnectWise bulut yedekleme uygulamasını ele geçirdiğini ve ARTEX’i kullanarak 2.250’den fazla Microsoft 365 kiracısına giriş yaptığını açıkladı. Bu faaliyet, Eylül 2026’dan itibaren yüzlerce kuruluşa yönelik parola püskürtme saldırılarını otomatikleştirmek için çerçeveyi kullandığı belirtilen Storm-0940’a atfedildi.

Microsoft, “Hedeflemenin çoğu başarılı olmasa da, Storm-0940 kısa sürede birçok kuruluşta ayrıcalıklı bulut kalıcılığı elde etti” dedi. “Storm-0940’ın faaliyeti, geniş bir hedef kitlesi olan bir tehdit aktörünün, ajan YZ aracını ve ayrıcalıklı kimlik doğrulama materyalini kullanarak birçok kuruluşu hızla nasıl tehlikeye atmaya çalışabileceğini gösteriyor.”

Güney Kore’den yerel medya raporlarına göre, yetkililer, çoğu ARTEX’i içeren, ülkedeki 90’dan fazla kuruluşa sızan bir siber suç operasyonuyla bağlantılı yedi şüpheliyi tespit etti. Faaliyetin arkasındaki 32 yaşındaki beynin, 2019 ile 2022 yılları arasında bir siber güvenlik şirketinde çalıştığı ve sızma testi konusunda uzmanlık kazandığı iddia ediliyor.

Olayların 38’inde, tehdit aktörleri çalınan verileri sızdırmamak karşılığında 360 milyon won (270.000 $) fidye talep etti. Ele geçirilen kuruluşlardan 8,2 milyondan fazla kaydın sızdırıldığına inanılıyor.

Diğer YZ Odaklı Siber Saldırı Kampanyaları

Son haftalarda belgelenen diğer YZ odaklı kampanyalardan bazıları şunlardır:

• BUGSTER takma adıyla faaliyet gösteren finansal motivasyonlu bir tehdit aktörü, Hermes Agent çerçevesini DeepSeek V4’ü akıl yürütme motoru ve Cursor’u ikincil bir araç olarak (her ikisi de güvenlik kontrolleri devre dışı bırakılmış olarak) yapılandırdı. Bu, bir Hint üniversitesinin web sitesine karşı bir WordPress kaba kuvvet kampanyası yürütmek ve bir REST API numaralandırma raporu oluşturmak için kullanıldı.
  • Saldırgan ayrıca ikinci bir Hint devlet üniversitesini ihlal etti ve öğrenciler hakkında kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) içeren 5.200’den fazla kayıttan oluşan bir veritabanını sızdırdı. Üçüncü bir saldırı, popüler bir e-ticaret platformundaki bir Hint sitesini mağaza önü API belirteci, yönetici e-posta adresleri, telefon numaraları ve ödeme satıcı kimliklerini çıkarmak için numaralandırdı.
  • Palo Alto Networks Unit 42, “Aktör ayrıca VoIP dolandırıcılığı uzmanlığı kazanmak için özel YZ bot profilleri oluşturdu ve Wi-Fi parola kırma ve kripto para balina keşfi (yani büyük kripto para sahiplerini belirleme) için otomatik boru hatları sürdürdü” dedi. “Özellikle, Wi-Fi kırma yeteneği, hedefe yakın fiziksel erişim gerektiriyor, bu da aktörün hedeflenen konumlara yerel erişimi olduğunu gösteriyor.”
• CyberCartel adlı bir e-suç grubunun, Latin Amerika’daki bankalara ve ödeme sağlayıcılarına karşı saldırıları koordine etmek için CARLIY0S adlı çok ajanlı bir sistem kullandığı gözlemlendi. Çerçeve, her hedefi tartışan ve ana orkestratör harekete geçmeden önce bir hakeme başvuran dört rol uzmanlaşmış Claude modelinden oluşan bilişsel bir sürü kullanıyor. Straiker, “Grup, hedefleri analiz etmek, saldırılar geliştirmek ve operasyonları koordine etmek için ticari YZ modellerine farklı roller atadı” dedi.
• Tehdit aktörleri, maruz kalan YZ uç noktalarını ele geçirmek için tasarlanmış bir saldırı YZ ajanı geliştirdi. Bu ajan, meşru sahibinin maruz kalan uç noktanın çıkarım maliyetini öderken, insan onayı olmadan 100.000 adıma kadar otonom saldırılar gerçekleştirmesine olanak tanıyan talimatlara sahip. Sistem, hedefleri taramak, enfekte etmek, kripto para madencileri dağıtmak ve ele geçirilmiş ana bilgisayarları yeniden enfekte etmek için 74 araçtan oluşan bir set kullanan Skynet modu adlı kötü amaçlı bir döngüye sahip.
• The Gentlemen fidye yazılımı operasyonunun bir iştiraki, Haziran 2026’nın sonlarında en az altı kuruluşa yönelik saldırılar sırasında Anthropic Claude Code’u kullandı. Bu, keşif ve istismar komutları oluşturmak ve yürütmek, kötü amaçlı betikler yazmak, güvenlik duvarı politikalarını değiştirmek ve yüksek değerli iş sistemlerini belirlemek için kullanıldı.
• Zerofot kod adlı bir kimlik bilgisi toplama operasyonu, internet genelindeki binlerce açıkta kalan ana bilgisayardan binlerce API anahtarı ve belirteci toplamak için OpenAI Codex ve Claude Code’u entegre eden “auto_scan” adlı bir tarayıcı oluşturdu.
• RAGE adlı YZ tarafından oluşturulan bir Python çerçevesi, internete açık hizmetleri (örn. Redis, Elasticsearch, Docker, Apache Tomcat, Jenkins, Hadoop YARN, Confluence ve Supervisord) taramak, savunmasız dağıtımları istismar etmek, kimlik bilgilerini ele geçirmek ve kripto para madencileri dağıtmak için kullanıldı.
• Bir insan operatör, 10 saatlik bir süre boyunca bir kurumsal ağı otonom olarak ihlal etmek için ileri düzey YZ modelleri kullandı. Unit 42, “Aktör, dahili mikro hizmetleri haritalamak için otomatik bir keşif ajanı dağıtarak ağa tünel açmak için herkese açık bir web hizmetini ihlal etti” dedi. “Alt ajanlar, kurumsal kod depolarını tarayarak sabit kodlanmış belirteçleri ve hizmet parolalarını çıkardı.” Saldırgan daha sonra ana yönetici kimlik bilgilerini topladı ve bulut erişim anahtarlarını sızdırmak için bir kurumsal kod uygulamasını ele geçirdi. Çalınan bulut anahtarları daha sonra kurbanın YZ uç noktalarını saldırı sonrası altyapıya dönüştürmek için kullanıldı.
• Şüpheli bir Rusça konuşan siber aktör, PaperCut NG/MF sunucularını istismar etmek ve yüzlerce örneği tehlikeye atmak için YZ destekli bir iş akışı kullandı. Hunt.io, “Kampanya, ilk istismarın ötesine geçerek Windows kimlik bilgisi toplama, hizmet kimlik bilgisi toplama, dahili ağda pivotlama, Metasploit otomasyonu ve kurban paketleme gibi yapılandırılmış bir saldırı sonrası boru hattına dönüştü” dedi.
• Çinli konuşan bir tehdit aktörü, Deere, SharkNinja ve Cummins dahil olmak üzere 100’den fazla şirkete ait web sitelerini, Cairn adlı otonom bir sızma testi motoru kullanarak ihlal etti. Bu motor, hedefleri incelemek, kod yürütmeye veya hesap ele geçirmeye yol açabilecek güvenlik zayıflıklarını aramak, içeri girmeye çalışmak ve hassas verileri çalmak için görevlendirildi.

Rapid7, “YZ, aynı zamanda bir güç çarpanı ve genişleyen bir saldırı yüzeyi olarak hizmet ediyor” dedi. “Üretken YZ, daha önce bunları ölçekli olarak yürütmek için gereken zamanı, beceriyi ve koordinasyonu azaltarak yerleşik saldırı yöntemlerini hızlandırıyor.”

“Tehdit aktörleri, tamamen yeni istismar kategorileri sunmak yerine, kimlik avını endüstrileştirmek, keşfi otomatikleştirmek ve kötü amaçlı betikleri daha fazla hız ve hassasiyetle iyileştirmek için YZ’yi mevcut iş akışlarına entegre ediyor.”