Siber güvenlik araştırmacıları, Güney Kore finans kuruluşlarını hedef alan ve yapay zekâ tabanlı pentest aracı ARTEX kullanılarak gerçekleştirilen saldırıya ilişkin ayrıntıları paylaştı.
CrowdStrike Intelligence’a göre faaliyet 2026 yılının Eylül sonu ile Ekim başı arasında aktifti ve veri sızıntısıyla sonuçlandı.
"Bu faaliyette tehdit aktörü, Çin’de geliştirilen yakın zamanda yayımlanmış açık kaynaklı ajan tabanlı penetrasyon testi aracı ARTEX’i büyük dil modelleriyle birlikte kullandı," dedi siber güvenlik şirketi.
CrowdStrike, Hong Kong merkezli bir IP adresinde barındırılan bir dizi açık dizin tespit ettikten sonra kampanyayı keşfettiğini açıkladı. Bu dizinler Claude Code oturum geçmişlerini, Claude bellek dosyalarını ve ARTEX yapılandırma dosyalarını açığa çıkarıyordu.
Kampanya henüz bilinen bir tehdit aktörü veya gruba atfedilmedi. Ancak elde edilen kanıtlar, finansal kazanç güdümlü olduğundan şüphelenilen Çin dili konuşan bir operatöre işaret ediyor.
ARTEX, Autumn-27 tarafından geliştirilen büyük dil modeli destekli çok ajanlı otonom penetrasyon sistemidir. Hong Kong IP adresinden elde edilen Claude Code oturumlarının analizi iki sunuculu bir mimariyi ortaya koydu.
Hong Kong merkezli IP adresi kampanyanın omurgası işlevi görüyor.
"38.244.50[.]120" IP adresi, Kore saldırıları arkasında olduğundan şüphelenilen ARTEX örneğine ev sahipliği yapıyor.
ARTEX örneğinin ana büyük dil modeli altyapısı olarak DeepSeek v4.1-flash kullandığı, modeli desteklemek için ise Z.ai’ın GLM-5.3 ve SpaceXAI’ın Grok 4.6’nın kullanıldığı belirlendi. Tehdit aktörünün DeepSeek’e muhtemelen "xcai[.]pro" adlı LLM API yeniden satıcısı üzerinden eriştiği düşünülüyor.
"ARTEX ile ilgili operasyonların yanı sıra tehdit aktörü, Claude’a tehdit aktörlerinin tipik olarak Kore veri ihlali bilgilerini nerede sattığını sordu ve Claude’dan Kore Telegram veri satış grupları bulması için yardım istedi," dedi CrowdStrike.
Bir Claude Code oturumunda tehdit aktörünün "@YY520CN" adlı bir Telegram hesabını ve "YY" ismini içeren bir istem beslediği belirtildi. Aynı Telegram kullanıcı adının, Telegram tabanlı bir NFT hediye pazaryeri üzerindeki güvenlik açığı araştırmasıyla ilgili diğer oturumlarda da kullanıldığı görüldü.
"İstemde yer alan kişisel detaylar muhtemelen ARTEX ile ilgili faaliyeti yürüten tehdit aktörüne aittir, ancak mevcut bilgiler bu detayları tehdit aktörüyle kesin olarak ilişkilendirmeye yetmez," sonucuna vardı CrowdStrike.
ARTEX kapalı kaynağa geçti
ARTEX’in kötüye kullanılması, Autumn-27’yi aracı kapalı kaynağa almaya itti. Geliştirici yaptığı açıklamada kötü niyetli saldırıların kendileriyle ilgisi olmadığını vurguladı. Ayrıca aracın kötüye kullanımının aracın özgün amacına aykırı olduğunu söyledi.
"ARTEX başlangıçta öğrenme ve araştırma amacıyla tasarlandı," dedi Autumn-27. "Kurumların ve kuruluşların yetkilendirilmiş varlıklar kapsamında güvenlik riski testleri yapmasına ve güvenlik koruma yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlıyor."
"Araç kötüye kullanımının gerçeği karşısında ARTEX projesi artık güncellenmeyecek ve kapalı kaynağa dönüştürülecek. Bundan sonra hiçbir sürüm yayımlanmayacak ve bakım desteği verilmeyecek."
SCARLET LOOP yapay zekâ ile hesap ele geçirme
Gelişme, ZenoX’un finansal güdümlü, Portekizce konuşan SCARLET LOOP adlı aktör tarafından orkestre edilen ajan tabanlı kimlik bilgisi doldurma ve hesap ele geçirme platformuna ilişkin ayrıntıları açıklaması ile geldi.
Operasyon, kurban seçimi aşamasından infostealer günlükleri ve veri sızıntıları üzerinden elde edilen çalıntı kimlik bilgileri kullanılarak girişin gerçekleştirilmesine kadar tüm süreci otomatikleştiriyor. Tüm süreç dört adımda ilerliyor.
Hedef keşfi ve nitelendirme, yapay zekâ sınıflandırıcısı kullanılarak yüksek değerli hedeflerin bulunmasını içeriyor. Birincil hedefler Brezilyalı sadakat, kurumsal teşvik ve hediye kartı platformları.
Her hedefe özel kimlik bilgilerinin elde edilmesi
Girişin gerçekleştirilmesi, otomasyonu tespit eden savunmaları atlatmak için anti-tespit tarayıcı kullanan bir yapay zekâ ajanı kullanıyor
Başarılı kimlik bilgilerinin "✅ {url} {user}:{password}" biçiminde özel bir Telegram kanalına sızdırılması
OpenAI’ın GPT-5.6’sı, belirli bir sektördeki şirketlerin kimlik doğrulama sayfalarını bulmak için dork oluşturmada kullanılırken, GPT-5.5 hedef sınıflandırması ve puanlamada kullanılıyor. Tarayıcı ajanı DeepSeek-V4-Pro ve DeepSeek-V4-Flash kullanıyor.
Ayrıca Anthropic’in Claude Opus 4.6, Google Gemini 2.5 Flash ve GLM-5.1 modelleri yapılandırılmış durumda; Google’ın gemma-4-26B-A4B modeli ise "127.0.0[.]1:1237" adresinde sunulan yerel model olarak ayarlanmış.
"46 otomasyon aracına sahip bir büyük dil modeli ajanı, tuval, WebGL, saat dilimi, dil, konum ve görünüm alanını taklit eden enstrümante edilmiş bir Firefox’u çalıştırıyor; dış kaynaklı captcha çözümü de kullanılıyor. Ajan giriş sayfasını buluyor, formu dolduruyor ve sonucu sınıflandırıyor," dedi Brezilyalı siber güvenlik şirketi The Hacker News ile paylaştığı raporda.
"Keşif ve giriş aşamalarında ajan adım adım denetim olmadan hareket ediyor ve otonom olarak alışılmadık giriş yüzeylerini haritalıyor, güvenlik zayıflıklarını keşfediyor ve bunları sömürmek için özel otomasyonlar üretiyor."
İlginç bir şekilde platform, girişin gerçekleştirilmesi aşamasında "AUTO Modu"nu da destekliyor. Bu mod, aynı hedef alan adına yönelik belirli sayıda başarılı girişten sonra yapay zekâ modelini döngüden çıkarıyor. Amaç, belirsiz bir giriş formu ile karşılaşılmadıkça token tasarrufu sağlamak.
"Model akıl yürütmesi pahalı ve yavaş," dedi ZenoX. "Bilinmeyen bir forma ilk ziyarette vazgeçilmez, binincide gereksiz. Platform zekâ için her hedef başına tam olarak bir kez ödeme yapacak şekilde inşa edildi, sonra ödemeyi durduruyor."
Platforma ev sahipliği yapan internete açık sunucunun analizi, 12.277.358 kimlik bilgisinin test edildiğini, bunların 11.832 tanesinin 3.968 alan adında geçerli olarak sınıflandırıldığını ortaya koydu.
Bulgular, tehdit aktörlerinin operasyonel tempo ve yeteneklerini artırmak için saldırılarda yapay zekâyı giderek daha fazla benimsediğini bir kez daha gösteriyor.
