Yapay zekâ, 2025 boyunca kurumsal sistemlere hızla entegre olurken güvenlik yaklaşımları büyük ölçüde model seviyesinde ele alındı. Prompt injection, veri sızıntısı ve çıktı filtreleme gibi başlıklar, GenAI projelerinin ilk güvenlik reflekslerini oluşturdu. Ancak 2026’ya yaklaşırken bu yaklaşımın sınırları netleşmeye başladı.
Bugün yapay zekâ artık tek bir modelden çok daha fazlası. Kurumlar; otonom AI ajanları, birden fazla modelin birlikte çalıştığı orkestrasyon katmanları ve doğrudan iş süreçlerine bağlanan karar mekanizmaları inşa ediyor. Bu mimarilerde güvenlik uçtan uca çalışan sistemi kapsamak zorunda.
2026’yı önceki yıllardan ayıran temel fark da burada ortaya çıkıyor:
AI güvenliği artık modeli korumaktan izyade, sistemin nasıl davrandığını yönetmek anlamına geliyor.
Değişen Tehdit Modeli: AI Aktif Bir Sistem Bileşeni
Klasik uygulama güvenliğinde risk; kod, kullanıcı ve veri etrafında şekillenirdi. AI sistemlerinde ise bu yapı çok daha akışkan ve dinamik. Bunun temel nedeni, AI’nın pasif bir karar destek aracı olmaktan çıkıp otonom hareket eden bir sistem bileşeni haline gelmesi.
Unit 42 analizleri, 2026’ya girerken tehdit modelinin üç temel eksende değiştiğini gösteriyor.
İlk olarak otonomi öne çıkıyor. AI ajanları, insan müdahalesi olmadan aksiyon alabiliyor; sistemleri tetikleyebiliyor, veri çekebiliyor ve başka ajanlarla etkileşime geçebiliyor. Bu durum, saldırganlar için yeni bir hedef alanı yaratıyor: makine kimlikleri ve ajan davranışları.
İkinci olarak, AI sistemlerinin öğrenen yapısı klasik güvenlik varsayımlarını geçersiz kılıyor. Geleneksel sistemler yanlış yapılandırılır; AI sistemleri ise yanlış öğrenebilir. Veri zehirlenmesi, model drift ve adversarial girdiler, zaman içinde sistemin güvenilirliğini sessizce aşındırabilir.
Son olarak zincirleme etki riski ortaya çıkıyor. Bir ajan üzerindeki güvenlik açığı, başka ajanların yanlış kararlar almasına yol açarak sistem genelinde öngörülemeyen sonuçlar doğurabilir.
Agentic AI: Güvenliğin Davranış Üzerinden Okunduğu Nokta
2026’da AI güvenliğinin en kritik başlıklarından biri agentic AI olacak. Bunun nedeni, bu sistemlerin çıktı üretmenin yanı sıra; hedef belirlemesi, plan yapması ve eyleme geçmesi.
Bir agentic AI mimarisinde görev tanımı, araçlar, hafıza ve karar döngüsü birlikte çalışır. Bu bileşenlerin her biri, güvenlik açısından ayrı bir risk alanı yaratır. Yanlış tanımlanmış bir yetki kapsamı, bir ajanın görev tanımının çok ötesinde aksiyonlar almasına neden olabilir. Benzer şekilde, ajanların kullandığı araçlar veya bağlam verileri manipüle edildiğinde, bu durum kalıcı davranış bozulmalarına yol açabilir.
Bu noktada AI ajanları, klasik anlamda bir servis hesabı olmaktan çıkar. Davranış üreten, bağlam taşıyan ve zamanla evrilen varlıklar haline gelir. Güvenlik açısından bu, izlenmesi ve yönetilmesi gereken tamamen yeni bir varlık sınıfı demektir.
Model Güvenliği Neden Yeterli Değil?
Birçok kurum hâlâ AI güvenliğini model etrafında konumlandırma eğiliminde. Oysa pratikte risk, modelin kendisinden çok hangi bağlamda, hangi yetkilerle ve hangi sistemlerle birlikte çalıştığı ile ilgilidir.
Palo Alto Networks’ün 2026 öngörüleri, etkili bir AI güvenliği yaklaşımının şu katmanları birlikte ele alması gerektiğini ortaya koyuyor: veri bütünlüğü, model davranışı, ajan yetkilendirmesi ve üretilen çıktının iş kurallarıyla uyumu.
Örneğin; güvenli bir model, yanlış veya zehirlenmiş verilerle beslendiğinde riskli kararlar üretebilir. Aynı model, aşırı yetkili bir ajan tarafından çağrıldığında kurumsal risk yaratabilir. Bu nedenle AI güvenliği, parçalı değil bağlamsal ve bütünsel bir yaklaşımla ele alınmalıdır.
MCP Relay’e Referans: Teorinin Pratikteki Karşılığı
Agentic AI mimarilerinde güvenliğin neden yalnızca model seviyesinde ele alınamayacağını, Quasys olarak daha önce MCP Relay özelinde detaylı şekilde ele almıştık. O yazıda da vurguladığımız gibi, AI ajanlarının dış sistemlerle kurduğu bağlantılar; güvenliğin en kritik ve çoğu zaman en görünmez noktalarından birini oluşturuyor.
Bu bağlamda MCP Relay, AI ajanları ile kullandıkları araçlar arasındaki etkileşimin çalışma zamanında denetlenmesini sağlayan mimari bir kontrol noktası olarak konumlanıyor. Buradaki temel mesaj, belirli bir teknolojiden ziyade şu prensip:
AI sistemlerinin dış dünya ile kurduğu her temasın görünür, izlenebilir ve kontrol edilebilir olması gerekiyor.
Bu prensip, 2026 AI security yaklaşımının yapı taşlarından biri olarak öne çıkıyor.
AI Güvenliği Kurumsal Risk Alanına Taşınıyor
The Verge, Wired gibi popüler teknoloji yayınları AI güvenliğini giderek teknik bir problemden ziyade kurumsal risk yönetimi başlığı altında ele alıyor. AI sistemleri finans, sağlık ve hukuk gibi alanlarda karar mekanizmalarına entegre oldukça, yaşanacak bir güvenlik ihlali yalnızca teknik bir kesinti olarak kalmıyor.
Bu tür ihlaller; regülasyon uyumsuzluğu, itibar kaybı ve hukuki sorumluluk gibi sonuçlar doğurabiliyor. Bu nedenle AI security, artık yalnızca IT veya güvenlik ekiplerinin değil, üst yönetimin de doğrudan gündeminde.
2026’ya Hazırlık: AI Güvenliğini Operasyonel Hale Getirmek
2026’da başarılı olacak kurumlar, AI güvenliğini tek seferlik kontrollerle değil, operasyonel bir disiplin olarak ele alanlar olacak. Bu yaklaşım; AI varlıklarının görünür kılınmasını, ajanların yönetilen kimlikler olarak ele alınmasını ve güvenlik kontrollerinin sürekli çalışmasını gerektiriyor.
Bu noktada amaç AI’yı güvenli şekilde ölçeklemek.
2026, AI Güvenliğinin Sistem Seviyesine Taşındığı Yıl
2026’da AI güvenliği artık “prompt’u filtreledik mi?” veya “model private mı?” sorularının çok ötesinde. Asıl mesele, sistemin nasıl davrandığı, hangi kararları ne kadar otonom aldığı ve bu kararların kurumsal risklere nasıl dönüştüğü.
AI’yı gerçekten ölçekleyebilen kurumlar, onu en hızlı kullananlar değil; en iyi yönetenler olacak. Güvenliği engelleyici bir katman değil, AI mimarisinin doğal bir parçası olarak ele alan yaklaşımlar öne çıkacak.
Quasys olarak biz AI güvenliğini kurumsal güven mimarisinin yeni omurgası olarak görüyor; çözüm portföyümüzü ve yetkinliklerimizi bu çerçevede, müşterilerimize en iyi hizmeti sunacak şekilde geliştirmeye devam ediyoruz.
