AI Modelleri ve Kaynak Kodları Fidye Amaçlı Veri Hırsızlığının Yeni Hedefi Oluyor
Google Threat Intelligence Group, Mandiant'ın 2026'nın ikinci çeyreğinde proprietary AI modelleri, kaynak kodu, prompt'lar ve AI araştırmalarının hedeflendiği birden fazla veri hırsızlığı ve extortion olayı araştırdığını açıkladı. Bulgular, ransomware hazırlığında AI altyapısının da kritik veri ve fikrî mülkiyet kapsamına alınması gerektiğini gösteriyor.
Yayın Tarihi: 09 Eylül 2026 · Son Güncelleme: 09 Eylül 2026 · 6 dk okuma · Hazırlanma yöntemi: AI destekli + editör kontrolü
Ransomware ve veri hırsızlığı operasyonlarında saldırganların değer verdiği veriler değişiyor. Google Threat Intelligence Group'un 8 Eylül 2026'da yayımladığı araştırma, kuruluşların geliştirdiği yapay zekâ modellerinin, kaynak kodunun, prompt'ların ve AI araştırmalarının doğrudan fidye amaçlı veri hırsızlığı operasyonlarında hedef haline geldiğini gösteriyor.
Bulgular klasik anlamda yalnızca dosyaları şifreleyen ransomware vakalarını kapsamıyor. Mandiant'ın araştırdığı olaylarda saldırganların bazı durumlarda kuruma ait fikrî mülkiyeti çalarak bunu yayımlama tehdidi üzerinden ödeme talep ettiği görülüyor.
Bu ayrım önemli: Bir kurumun ransomware riskini yalnızca sunucuların şifrelenmesi ve yedeklerin kurtarılması açısından değerlendirmek artık yeterli olmayabilir. AI modelleri ve bunların oluşturulmasında kullanılan veriler de saldırgan açısından doğrudan para kazanılabilecek varlıklar haline geliyor.
Özet
Google Threat Intelligence Group'un Q2 2026 gözlemlerine göre saldırganlar proprietary AI modelleri, kaynak kodu, prompt'lar, model scriptleri ve AI araştırmalarını giderek daha fazla hedefliyor.
Mandiant, ikinci çeyrekte bu tür varlıkların çalındığı birden fazla veri hırsızlığı ve extortion olayını araştırdı.
Bir sağlık kuruluşunda saldırgan kurumsal verilerin ve ilaç araştırmasının yanında AI araştırması ve kuruma ait özel bir AI modelini de ele geçirdi. Tehdit aktörü daha sonra verileri yayımlamakla tehdit ederek ödeme talep etti.
Başka bir olayda AI tabanlı medya üretimi yapan bir şirketten kaynak kodu, prompt'lar, skills, model scriptleri ve secret niteliğindeki bilgiler çalındı ve şantaj amacıyla kullanıldı.
Bu olaylar belirli bir ransomware grubuna atfedilmiş değil ve Google araştırması her iki olayda dosya şifrelemesi gerçekleştirildiğini söylemiyor. Bu nedenle gelişmenin doğru tanımı ransomware markası atfetmek yerine veri hırsızlığı ve fidye amaçlı extortion olarak yapılmalı.
Ne Oldu?
Google Threat Intelligence Group, 8 Eylül 2026 tarihinde adversary'lerin yapay zekâyı nasıl kullandıkları ve AI altyapısının nasıl hedef haline geldiği konusunda yeni bir Threat Tracker yayımladı.
Araştırmanın dikkat çekici bölümlerinden biri saldırganların artık yalnızca AI araçlarını kendi operasyonlarını hızlandırmak için kullanmadığını, aynı zamanda kurumların AI varlıklarını doğrudan hedeflediğini gösteriyor.
Mandiant'ın 2026'nın ikinci çeyreğinde müdahale ettiği çeşitli veri hırsızlığı ve extortion olaylarında kuruma ait özel AI varlıklarının ele geçirildiği görüldü.
Sağlık sektöründe faaliyet gösteren bir kuruluşun olayında saldırgan, kurumsal verilerin ve ilaç araştırmasının yanında AI araştırmalarını ve kuruma ait özel bir AI modelini ele geçirdi. Daha sonra bu bilgileri kamuya açıklamakla tehdit ederek fidye talep etti.
AI tabanlı medya üretimi yapan başka bir kuruluşta ise saldırganlar kaynak kodu, prompt'lar, skills, model scriptleri ve secret niteliğindeki bilgileri exfiltrate etti. Çalınan varlıklar yine ödeme talebini destekleyen şantaj materyali olarak kullanıldı.
Bu iki olayın ortak özelliği, saldırgan açısından AI varlıklarının artık yalnızca teknik altyapının bir bileşeni değil, parasal değeri yüksek fikrî mülkiyet olması.
Neden Önemli?
Klasik ransomware hazırlığında kurumlar çoğunlukla Active Directory, sanallaştırma altyapısı, dosya sunucuları, kritik veritabanları ve yedek sistemlerine odaklanıyor.
AI geliştiren veya operasyonlarında özel AI sistemleri kullanan kuruluşlarda ise yeni bir kritik veri sınıfı ortaya çıkıyor.
Bir modelin kendisi yıllarca süren araştırma, veri toplama, eğitim ve optimizasyon çalışmasının sonucu olabilir. Model ağırlıklarının veya proprietary model kodunun kaybedilmesi yalnızca teknik bir olay değildir.
Benzer şekilde prompt koleksiyonları, fine-tuning verileri, evaluation sonuçları, retrieval veri setleri, model pipeline'ları ve inference sistemlerini çalıştıran secret'lar kurumun know-how'ının önemli bir bölümünü temsil edebilir.
Bu varlıkların çalınması durumunda saldırganın şifreleme yapmasına dahi gerek kalmayabilir.
Kuruluş verilerine erişmeye devam ediyor olsa bile saldırgan:
- fikrî mülkiyeti yayımlamak,
- rakiplere satmak,
- kaynak kodunu açıklamak,
- araştırma sonuçlarını paylaşmak,
- API veya cloud credential'larını kötüye kullanmak
gibi tehditlerle ödeme baskısı oluşturabilir.
Bu nedenle “sistemlerimizi restore edebilir miyiz?” sorusu tek başına yeterli değildir.
İkinci soru da şu olmalıdır:
“Saldırgan hangi verileri çalarsa sistemler çalışmaya devam etse bile ciddi ticari zarar oluşur?”
Kimler Etkilenebilir?
Risk yalnızca büyük AI laboratuvarları için geçerli değil.
Google'ın araştırması AI ile ilişkili varlıkların teknoloji, sağlık, medya ve eğlence gibi farklı sektörlerde hedeflendiğini gösteriyor.
Özellikle aşağıdaki kuruluşların AI varlıklarını kritik veri envanterine dahil etmesi gerekir:
- kendi modelini veya fine-tuned modelini geliştiren kuruluşlar,
- proprietary dataset kullanan şirketler,
- AI destekli ürün geliştiren yazılım şirketleri,
- araştırma ve geliştirme yoğun kuruluşlar,
- ilaç ve sağlık teknolojisi şirketleri,
- AI tabanlı medya veya içerik sistemleri geliştiren kuruluşlar,
- kritik karar süreçlerinde özel AI pipeline'ları kullanan kurumlar.
Teknik Detaylar
Google'ın yayımladığı bulgular bu olayları belirli bir ransomware ailesine veya ransomware-as-a-service operasyonuna bağlamıyor.
Ayrıca rapor, söz konusu olaylarda dosya şifreleme işleminin gerçekleştirildiğini de belirtmiyor.
Bu nedenle bu vakaları belirli bir ransomware grubuyla ilişkilendirmek veya “ransomware saldırısı” şeklinde kesin olarak tanımlamak doğru olmaz.
Doğrulanabilen nokta, saldırganların kuruma ait AI fikrî mülkiyetini ele geçirip yayımlama tehdidi üzerinden ödeme talep ettiği veri hırsızlığı ve extortion operasyonlarının gerçekleşmiş olmasıdır.
Savunma açısından bu fark önemlidir.
Encryption odaklı kontroller yalnızca availability problemini ele alır. AI fikrî mülkiyetine yönelik bu saldırılar ise öncelikle confidentiality problemidir.
Kurumun yedekleri tamamen sağlam olsa bile çalınmış bir modelin, kaynak kodunun veya araştırma verisinin “restore edilmesi” veri sızıntısını ortadan kaldırmaz.
Belirsizlikler
Google araştırması olaylarda kullanılan tehdit aktörlerinin kimliğini açıklamıyor.
Olaylar belirli bir ransomware grubuna atfedilmiyor.
Dosya şifrelemesi gerçekleşip gerçekleşmediği de belirtilmiyor.
Dolayısıyla bu gelişme, belirli bir ransomware operasyonunun yeni tekniği olarak değil, fidye amaçlı veri hırsızlığı ve extortion operasyonlarının hedeflediği veri türlerinin genişlemesi olarak değerlendirilmelidir.
BT Ekipleri Neyi Kontrol Etmeli?
- AI varlıklarını kritik veri envanterine dahil edin: proprietary modeller, model weight dosyaları, training ve fine-tuning verileri, prompt koleksiyonları, evaluation verileri, kaynak kodu, model pipeline tanımları, araştırma dokümanları ve proprietary RAG veri setlerinin nerede tutulduğunu belirleyin.
- AI repository'lerine kimlerin erişebildiğini gözden geçirin: Model registry, Git repository, object storage ve AI geliştirme ortamlarında gereğinden geniş erişim bulunup bulunmadığını kontrol edin. Özellikle eski çalışanlar, servis hesapları, third-party entegrasyonlar ve uzun süredir kullanılmayan credential'lar incelenmeli.
- Secret'ların AI geliştirme varlıklarıyla birlikte tutulup tutulmadığını kontrol edin: Kaynak kodu, notebook, prompt veya pipeline dosyalarında API key, cloud credential, access token, database credential ve signing key gibi bilgiler bulunmamalı.
- Büyük veri indirme davranışlarını izleyin: Git repository, model registry, artifact repository, object storage ve collaboration platformlarından olağandışı toplu veri indirmeleri görünür olmalı. Bir saldırganın ransomware çalıştırmadan önce veriyi dışarı çıkarması durumunda bu telemetry kritik hale gelir.
- AI altyapısını incident-response kapsamına alın: Incident-response planlarında yalnızca AD, endpoint, server ve backup sistemleri değil, AI geliştirme ortamları ve model depoları da yer almalı. Bir compromise durumunda hangi AI varlıklarının erişildiğini ve exfiltrate edilip edilmediğini ortaya çıkarabilecek logların tutulup tutulmadığı önceden doğrulanmalı.
- Recovery ile confidentiality riskini birbirinden ayırın: Modelin backup'ının bulunması modelin çalınmasının etkisini ortadan kaldırmaz. “Bu varlığı kaybedersek geri getirebilir miyiz?” ve “Bu varlık çalınırsa oluşacak ticari ve fikrî mülkiyet zararını yönetebilir miyiz?” soruları ayrı ayrı değerlendirilmelidir.
Kaynaklar
İlgili İçerikler
Fidye Yazılımı Nedir? Kurumlar İçin Teknik Rehber
EDR Vardı. Ransomware Neden Durdurulamadı?
Yedekleriniz Gerçekten Ransomware'e Dayanıklı mı?
Kurumunuz bu senaryoya hazır mı?
Ücretsiz ön değerlendirme ile kimlik, yedekleme, segmentasyon, EDR, görünürlük ve kurtarma hazırlığınızı ölçün.
Değerlendirme hizmeti Sparta Siber Güvenlik tarafından sunulmaktadır.
Diğer Gelişmeler
Microsoft, DeadLock Ransomware'ın Teknik Yapısını Ortaya Çıkardı
Microsoft Threat Intelligence, gelişmekte olan DeadLock ransomware operasyonunun encryptor yapısını, savunma engelleme tekniklerini ve merkezi olmayan recovery altyapısını analiz etti. Bulgular özellikle log bütünlüğü, backup servisleri ve Active Directory açısından önemli savunma dersleri içeriyor.
Akira, Safe Mode Kullanarak EDR'yi Devre Dışı Bırakmaya Çalıştı
Huntress tarafından incelenen Akira vakasında saldırganlar MFA uygulanmayan VPN hesabından giriş yaptı, Active Directory'yi keşfetti ve veri çaldı. Ransomware deployment öncesinde sistemi Safe Mode ile yeniden başlatarak EDR ve Defender real-time protection'ı devre dışı bıraktılar.
INC Ransom, SonicWall SMA1000 Açıklarını İlk Erişim İçin Kullanıyor
SonicWall SMA1000 ürün ailesindeki CVE-2026-15409 ve CVE-2026-15410 açıkları aktif olarak istismar ediliyor. Araştırmalar exploit zincirinin INC Ransom tarafından root erişimi, persistence ve iç ağa geçiş için kullanılabildiğini gösteriyor.