Palo Alto Networks, yapay zekâ modellerinin siber güvenlikte kullanımına ilişkin yeni yaklaşımını Unit 42 Continuous Frontier AI Defense adıyla duyurdu. Sistem, tek bir yapay zekâ modeline dayanmak yerine farklı modellerin yeteneklerini bir arada kullanmayı amaçlıyor.
Şirketin açıklamasına göre sistemde OpenAI’ın GPT-5.6-Cyber modeli ile Anthropic’in Claude Mythos 5 modeli de kullanılıyor. Palo Alto Networks, modellerin güvenlik açıklarını tespit etme konusunda farklı güçlü yönlere sahip olduğunu belirtiyor.
Tek model açıkların çoğunu göremedi
Palo Alto Networks tarafından gerçekleştirilen testlerin en dikkat çekici sonucu ise tek başına kullanılan modellerin kapsama oranı oldu.
Şirketin test sonuçlarına göre karmaşık kurumsal ortamlarda hiçbir tek model güvenlik açıklarının yüzde 40’ından fazlasını tespit edemedi. Bu durum, yalnızca tek bir yapay zekâ modeline dayanan güvenlik taramalarında önemli açıkların gözden kaçabileceğini gösteriyor.
GPT-5.6-Cyber ile Claude Mythos 5’in tespit ettiği güvenlik açıklarının da büyük ölçüde birbirinden farklı olması dikkat çekti. İki modelin bulduğu açıkların kesişiminin yüzde 10’un altında kaldığı bildirildi.
Bu sonuç, modellerden birinin gözden kaçırdığı güvenlik açığının başka bir model tarafından tespit edilebildiğini ortaya koyuyor.
100’den fazla müşteri ortamında test edildi
Palo Alto Networks, geliştirdiği yöntemin altı ay boyunca 100’den fazla Unit 42 müşteri çalışmasında test edildiğini açıkladı. Şirket projeye 17 milyon dolarlık Ar-Ge yatırımı yaptığını belirtiyor.
Değerlendirilen müşteri ortamlarının tamamında güvenlik açığı tespit edilirken bulunan açıkların yüzde 37’si yüksek veya kritik önem seviyesinde sınıflandırıldı.
Üçüncü taraf uygulamalarında bulunan açıkların üçte ikisinden fazlasının ise daha önce bilinen bir CVE kaydının bulunmadığı belirtildi.
14 binden fazla güvenlik açığı bulundu
Unit 42’nin daha geniş kapsamlı yapay zekâ araştırması da benzer sonuçlara işaret ediyor.
NOVA adı verilen sistem iki aylık dönemde 3 bin 915 açık kaynak projesini taradı ve 14 bin 90 doğrulanmış güvenlik açığı tespit etti. Bunların yüzde 99,4’ünün daha önce raporlanmadığı, yaklaşık yüzde 40’ının ise yüksek veya kritik önem seviyesinde olduğu açıklandı.
Araştırma sonuçları, siber güvenlikte yapay zekâ kullanımının tek bir modelin performansından çok, farklı modellerin ve klasik güvenlik araçlarının birlikte çalıştırıldığı sistemlere doğru ilerleyebileceğine işaret ediyor.
