---
title: Yoon Kwang-taek: Yapay zeka saldırılarını karşılamak için makine hızında tehdit istihbaratı şart
url: https://www.elseif.net/tr/yoon-kwang-taek-yapay-zeka-saldirilarini-karsilamak-icin-makine-hizinda-tehdit-istihbarati-sart
published: 2026-11-09T14:18:06+00:00
language: tr
section: Ajanlar
source: https://www.dailysecu.com/news/articleView.html?idxno=209359
organizations: Recorded Future, KISA, KISIA
publisher: elseif
---

# Yoon Kwang-taek: Yapay zeka saldırılarını karşılamak için makine hızında tehdit istihbaratı şart

Yoon Kwang-taek, 3 Kasım'da Seul'de düzenlenen 2026 Yapay Zeka Güvenlik Konferansı'nda, yapay zekanın hızlandırdığı siber saldırılara karşı koymak için insan analistlerinin mevcut yöntemleriyle yetinmemesi gerektiğini açıkladı. Konferansa yaklaşık 700 güvenlik uzmanı katıldı. Yoon, savunma tarafının saldırı hızına yetişebilmesi için güvenilir tehdit istihbaratını yapay zeka sistemlerine bağlaması ve operasyonel süreçleri yeniden kurgulaması gerektiğini vurguladı.

Konuşmasında 'makine hızı' kavramını merkeze alan Yoon, saldırganların yapay zeka ve bulut altyapısını kullanarak zafiyetleri tespit etme ve saldırıyı uygulama sürelerini kısalttığını belirtti. Buna karşılık savunma ekiplerinin sistem entegrasyonu, analiz ve onay süreçlerinde önemli zaman ve maliyet kaybettiklerini ifade etti. Bu asimetri, güvenlik operasyonlarının yükünü artırarak kritik bir dengesizlik yaratıyor. Yoon, yapay zekanın saldırganlara sağladığı en büyük avantajın, zafiyetlerin keşfi ve kötüye kullanımında harcanan çabayı azaltması olduğunu savundu.

Savunma ekiplerinin tek bir zafiyetin etkisini değerlendirirken saldırganın çok sayıda hedefi taradığını ve saldırıyı başlattığını aktaran Yoon, PHP tabanlı zafiyetleri örnek olarak gösterdi. Bir zafiyetin etkisini anlamak için yalnızca ana yazılımın güncel olup olmadığına bakmak yetmiyor; bu bileşeni kullanan diğer uygulamaların da incelenmesi gerekiyor. Yoon, 2025 yılında yayınlanan yaklaşık 50 bin zafiyet kimlik numarasının yalnızca yüzde 1'inden azının fiilen saldırılarda kullanıldığını belirtti. Bu durum, tüm zafiyetlerin teknik önem derecesine göre değil, aktif saldırı riskine göre önceliklendirilmesi gerektiğini gösteriyor.

Recorded Future'ın yapay zeka destekli operasyonel örneklerini de paylaşan Yoon, zafiyet algılama imzalarının oluşturulma sürecinin hızlandığını aktardı. Şirketin iç araştırma ve geliştirme verilerine göre, zafiyetin açıklanmasından algılama imzasının dağıtımına kadar geçen süre yaklaşık 31 dakika. Bu süre, tüm zafiyetlerin anında çözüldüğü anlamına gelmiyor; seçilen zafiyetler için müşterilerin dışa açık varlıklarının etkisini hızlıca değerlendirmesini sağlıyor. Ayrıca, oltalama sitelerinin analizinden raporlamaya kadar uzanan süreçlerde yapay zekanın araştırma ve öneri sunma, insanın ise karar verme ve onaylama rolünü üstlendiği bir model tanımlandı.

Makine Bağlam Protokolü'nün (MCP) kullanımıyla iç ağ kayıtlarının dış tehdit istihbaratıyla bağlantılandırılmasının otomasyonun temelini oluşturduğunu belirten Yoon, veri kalitesinin kritik olduğunu vurguladı. Yanlış veya doğrulanmamış veriler, yapay zekanın hatalı kararlar almasına ve bu hataların sonraki adımlara yayılmasına neden olabilir. Yoon, yapay zekanın henüz açıklanmamış zafiyetleri keşfedip aktif saldırılarda kullandığına dair kanıt görmediğini, ancak mevcut saldırıların hızının artmasının asıl tehdit olduğunu ifade etti. Güvenlik uzmanlarının rolünün ortadan kalkmayacağını, aksine yapay zekanın önerilerini denetleme ve onaylama sorumluluğunun artacağını sözlerine ekledi.