Ravie Lakshmanan 22 Ekim 2026 Bulut Güvenliği / Yapay Zeka
PaaS sağlayıcısı Railway çarşamba günü müşteri ortam değişkenlerini saklayan sistemlerle ilgili "anormal aktivite" tespit ettiğini açıkladı.
Daha detaylı incelemede şirket, yetkisiz bir üçüncü tarafın şifrelenmiş ortam değişkenlerine erişmiş olabileceğini ve bazı durumlarda şifresini çözülmüş içeriklere ulaşmış olabileceğini buldu. Etkinin "kullanıcıların bir alt kümesi" ile sınırlı olduğu belirtildi, kesin sayı açıklanmadı.
Ortam değişkenleri, API anahtarları, veritabanı kimlik bilgileri veya özellik bayrakları gibi hassas verilerin saklanması için kullanılan kullanıcı tanımlı anahtar-değer çiftleridir. Değerler programın kaynak koduna doğrudan gömülmek yerine işletim sistemi veya konteyner ortamı düzeyinde yapılandırılır.
Railway, olayın muhtemelen platform şirketlerini hedef alan ve nihai amacının yapay zeka çıkarım sağlayıcılarını tehlikeye atmak olan bir saldırı serisinin parçası olduğunu söyledi. Şirket ayrıca anahtarların kötüye kullanımını önlemek için yukarı akış sağlayıcılarını proaktif olarak anahtarları iptal etmeye bildirdiğini belirtti.
Müşterilerin önlem olarak aşağıdaki adımları atması istendi -
Railway'de saklanan ortam değişkenlerinin, API anahtarları da dahil olmak üzere, özel kayıt kimlik bilgileriyle birlikte döndürülmesi.
Bu hizmetlerin günlüklerinin olağandışı aktivite açısından incelenmesi.
Güvenlik araştırmacısı Taylor Monahan (@tayvano_)’a göre olay, saldırganların (0xd9773325282874d18cb83f1fe50f14c39750b2ee) özel anahtarları Railway'de saklanan kripto para cüzdanlarını boşaltmasına da olanak tanıdı. İlk bilinen kripto para hırsızlığı işleminin 7:36 p.m. saatinde gerçekleştiği ve olayın resmi olarak açıklanmasından en az iki saat önce olduğu belirtildi.
Railway, olayın ardından tüm Railway bucket kimlik bilgilerini döndürdü ve Railway API belirteçlerini geçersiz kıldı. Pro ve Enterprise çalışma alanları için derlemeler de geri yüklendi, böylece müşteriler Railway'de yeni kimlik bilgileri uygulayabildi.
"Pro ve Enterprise çalışma alanları için derlemeler kullanılabilir durumda" dedi. "Hobby, ardından Free ve Trial için derlemelerin etkinleştirilmesi üzerinde çalışmaya devam ediyoruz. Bazı derlemeler normalden daha sık başarısız olmaya devam ediyor ve birçok dağıtım normalden daha uzun bekleme süreleriyle kuyrukta kalıyor. Her ikisi üzerinde de çalışmaya devam ediyoruz."
Gelişme, tehdit aktörlerinin saldırı yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarına yapay zekayı giderek daha fazla dahil etmesinin yanı sıra Büyük Dil Modellerini çalıştırmak için bulut kurban ortamlarına yetkisiz erişim elde etmesiyle de aynı zamana denk geldi; bu durumda faturayı kurban ödüyor. Bu yaklaşım LLMjacking olarak adlandırılıyor.
Wiz tarafından bu hafta başında belgelenen bir olayda, tehdit aktörleri ayrıcalıklı Google Cloud Platform (GCP) kimlik bilgilerini tehlikeye attı ve saldırgan kontrollü harici GCP projelerini kurbanın dahili faturalama hesaplarına bağladı.
Saldırının, Google Arama'daki sponsorlu reklamları ilk erişim vektörü olarak kullandığı tespit edildi. Kullanıcılar "google cloud" veya "gap" gibi yaygın terimleri ararken sahte bir Google giriş sayfasına Google Sites yönlendirmesiyle kandırıldı ve hesap kimlik bilgileri ile çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) kodları toplandı.
Kurbanın GCP ortamına erişim sağlandıktan sonra, tehdit aktörünün tehlikeye atılan hesabın aşırı ayrıcalıklarını daha derin erişim sağlamak, güvenlik kontrollerini atlamak ve dış aktör kontrollü Gmail hesaplarını doğrudan kuruluşun faturalama hesabına eklemek için kötüye kullandığı belirtildi.
"Yapay zeka iş yükleri yabancı projelerde işlendiği için, istem içeriği ve model çıktıları kurban kuruluşundan tamamen gizli kaldı ve kitlesel yapay zeka kullanımının doğası bilinmez kaldı" dedi Wiz araştırmacıları Shira Ayal ve Andre Maccarone.
Bu kaynak kötüye kullanım vakaları izole değil. Symantec Threat Hunter Team'e göre saldırganlar, insan müdahalesi olmadan interneti tarayabilen, güvenlik açıklarını sömürebilen, kimlik bilgileri çalabilen ve kripto para madenciliği yapabilen otonom bir siber suç operasyonu çalıştırmak için açık LLM uç noktalarını hedefliyor; bu işlem 100.000 adıma kadar sürebiliyor.
Aktivite, hedefleri madencilerle taramak ve enfekte etmek ve tehdit aktörlerinin kendi saldırılarını çalıştırmasına izin vermek için "Skynet modu"nda çalışan saldırgan bir yapay zeka ajanı tarafından destekleniyor. Sömürü, Microsoft Visual Studio Code, Django, Jupyter, Laravel, Supabase, Next.js ve Flask/Werkzeug dağıtımlarını hedefliyor.
Nihai amaç ücretsiz çıkarım. Zararlı içerik üretmek için yapay zekayı basitçe kullanmak yerine, kötü niyetli yapay zeka ajanı ele geçirilen yapay zeka modellerini saldırıları planlamak ve yönlendirmek için kullanıyor, hesaplama maliyetini meşru sahibe kaydırıyor ve kendi kimliğini gizliyor.
Biraz daha açık söylemek gerekirse, fikir meşru bir yapay zeka sistemini ele geçirebilen ve onu "asla reddetmemesi gereken adanmış bir arkadaş" ve farkında olmadan siber suç aracı haline getirebilen kötü niyetli bir ajan tasarlamaktır.
"Ele geçirilen talimatlar, internet çapında tarama, birkaç yaygın web çerçevesinin sömürülmesi, veritabanı hırsızlığı, kimlik bilgisi ve gizli bilgi toplama ve kripto para madenciliği için donatılmış tek bir ajan tanımladı" dedi Symantec Threat Hunter Team, The Hacker News ile paylaşılan bir raporda.
"Aktivite, saldırganların başkasının yapay zeka modeline erişim çaldığı ve kurbanın hesaplama gücü için ödeme yaptığı bir LLMjacking biçimi."
