Açık Kaynaklı Yapay Zeka Modelleri ile Siber Saldırı Kapasitesi Arasındaki Fark Kapanıyor
İngiliz Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü (AISI), açık kaynaklı yapay zeka modellerinin siber saldırı yetenekleri konusunda kapalı sistemlerle arasındaki mesafeyi ölçen kapsamlı bir analiz yayımladı. Rapora göre, 2025 yılı boyunca altı ila on ay olan bu fark, günümüzde dört ila yedi aya kadar gerilemiş durumda.
AISI tarafından gerçekleştirilen testlerde GLM-5.2 ve DeepSeek V4-Pro gibi modeller, kapalı sistemlerin birkaç ay önceki performans seviyelerini yakaladı. Özellikle 'Dar Siber Görevler' olarak adlandırılan zafiyet araştırması, tersine mühendislik ve kriptografi gibi alanlarda açık kaynaklı modellerin, kapalı rakiplerinin performansına oldukça yaklaştığı gözlemlendi.
Örneğin, 100 milyon tokenlık bir siber ağ testi, kapalı bir model olan Opus 4.6 ile yaklaşık 85 dolara mal olurken, DeepSeek V4-Pro ile bu maliyet sadece 1,19 dolara düşüyor. Bu durum, siber saldırıların çok daha düşük maliyetlerle ve daha geniş ölçekte gerçekleştirilebilmesine olanak tanıyor.
Raporda, açık kaynaklı modellerin güvenlik mekanizmalarının etkisiz kaldığı vurgulanıyor. Kullanıcılar, modellerin güvenlik kısıtlamalarını basit denemelerle aşabiliyor; çünkü bu modellerin ağırlıkları herkes tarafından indirilebildiği için merkezi bir kontrol mekanizması bulunmuyor. AISI, bu durumu 'kalıcı ve geri döndürülemez bir kötüye kullanım riski' olarak tanımlıyor.
Nisan 2026 döneminde kapalı sistemlerde yaşanan büyük performans artışları, siber tehdit ortamının hızla değiştiğini gösteriyor. Enstitü, önümüzdeki dönemde piyasaya sürülecek Kimi-K3 gibi yeni modellerin, mevcut sınırları daha da zorlayıp zorlamayacağını yakından takip etmeyi planlıyor.
