Giriş: Yapay Zeka Güdümlü Saldırılarda Yeni Bir Dönem
2025 yılı siber güvenlikte bir dönüm noktası oldu. Üretken yapay zeka, siber saldırıları güçlendirerek tehdit aktörlerinin daha fazla sık, gerçekçi ve ölçeklenebilir kampanyaları her zamankinden daha fazla. Aslında, geçtiğimiz yıl tahmini olarak Bildirilen siber olayların 16%'sinde saldırganlar yapay zeka araçlarından yararlandı (örn. görüntü ve dil oluşturma modelleri) sosyal mühendisliği geliştirmek için[1]. Ultra inandırıcı kimlik avı e-postalarından deepfake ses/video dolandırıcılığına kadar, kötü niyetli aktörler tüm sektörlerde yapay zekayı silah olarak kullanıyor. Güvenlik uzmanlarının çoğunluğu artık yapay zekanın si̇ber saldirilardaki̇ artiş üreti̇ci̇ yapay zekaya bağliBu da kötü aktörlere kurbanları istismar etmek için daha hızlı ve daha akıllı yollar sunuyor[2]. Üretken yapay zeka, siber suçun gücünü artırırken beceri çıtasını da etkili bir şekilde düşürüyor.
Bu neden bu kadar endişe verici? Yapay zeka, eğitimli kullanıcıları bile kandıran cilalı, bağlama duyarlı içeriği anında üretebilir. Sesleri ve yüzleri korkutucu bir doğrulukla taklit edebilir ve hatta tespit edilmekten kaçınmak için şekil değiştiren kötü amaçlı kodlar üretebilir. Sonuç olarak, siber saldırıların tespit edilmesi daha zor ve gerçekleştirilmesi daha kolay hale gelmiştir. Siber saldırılar Dünya Ekonomik Forumu kuruluşların 72%'sinin, üretken yapay zekanın artan yetenekleri nedeniyle siber risklerin - özellikle sosyal mühendislik ve dolandırıcılık - arttığı konusunda uyarıyor[3]. Gerçek dünyadaki olaylar da bunu doğruluyor: 2024 yılının başlarında, suçlular yapay zeka tarafından üretilen bir deepfake görüntülü arama bir şirketin CFO'su gibi davranmak ve bir çalışanı transfer etmesi için kandırmak $25,6 milyon dolandırıcılara[4]. Bir başka vakada ise Kuzey Koreli bilgisayar korsanları Yapay zeka tarafından üretilen sahte kimlik belgeleri bir savunma kimlik avı kampanyasında güvenlik kontrollerini atlamak için[5]. Bu örnekler tehlikenin altını çiziyor - üretken yapay zeka, hem insan hem de teknik kontrolleri atlatan dolandırıcılıkları güçlendiriyor.
Ancak yapay zeka da çözümün bir parçasıdır. Gelişmiş tespit araçları (TruthScan'dekiler gibi) yapay zekayı kullanır karşı Yapay zeka - makine üretiminin ince imzaları için içeriği analiz etme. Bu teknik dokümanda, 2025'in en önemli yapay zeka odaklı siber tehditlerini ve kuruluşların bunları nasıl azaltabileceğini inceleyeceğiz. itibaren Yapay zeka tarafından oluşturulan kimlik avı için deepfake CEO dolandırıcılığı, Yapay zeka tarafından hazırlanmış kötü amaçlı yazılımlar, senteti̇k ki̇mli̇klerve daha fazlası, üretken yapay zekanın saldırıları nasıl yeniden şekillendirdiğini keşfedeceğiz. Ayrıca aşağıdakiler de dahil olmak üzere somut savunma önlemlerini tartışacağız Yapay zeka içerik tespitideepfake forensics ve kimlik doğrulama teknolojileri güvenlik ekiplerinin üstünlüğü yeniden ele geçirmesine yardımcı olabilir. Amaç, işletmelerin, MSSP'lerin, CISO'ların ve dolandırıcılık araştırmacılarının aşağıdakileri nasıl yapabileceklerini aydınlatmaktır Yapay zeka tespit araçlarını siber güvenlik yığınlarına entegre etmek Yapay zeka destekli bu tehdit dalgasına karşı koymak için.
Yapay Zeka Dolandırıcılığı Konusunda Bir Daha Asla Endişelenmeyin. TruthScan Sana yardım edebilirim:
- Üretilen yapay zekayı tespit edin görüntüler, metin, ses ve video.
- Kaçının Yapay zeka kaynaklı büyük dolandırıcılık.
- En değerli varlıklarınızı koruyun hassas kurumsal varlıklar.
Yapay Zeka Kaynaklı Kimlik Avı ve BEC: Benzeri Görülmemiş Ölçekte Dolandırıcılık
Üretken yapay zekanın en net etkilerinden biri kimlik avı ve iş e-postalarının ele geçirilmesi (BEC) şemalar. Yapay zeka dil modelleri saniyeler içinde akıcı, bağlama göre uyarlanmış e-postalar hazırlayabiliyor ve bir zamanlar kimlik avını ele veren dilbilgisi hatalarını ve garip ifadeleri ortadan kaldırıyor. Sonuç, son derece ikna edici dolandırıcılık e-postaları ve mesajlarından oluşan bir seldir. Nisan 2025'e kadar, spam e-postaların yarısından fazlası (51%) yapay zeka tarafından yazılıyorduİki yıl önce neredeyse sıfır olan bu rakam[6]. Daha da endişe verici olanı, araştırmacılar yaklaşık BEC saldırı e-postalarının 14%'si yapay zeka tarafından oluşturuldu 2025 yılına kadar[7] - Suçlular ChatGPT gibi araçları benimsedikçe bu rakamın yükselmesi bekleniyor. Bazı araştırmalara göre 80% üzerinde Kimlik avı e-postalarının hazırlanmasında artık yapay zeka yardımı alınıyor olabilir[8].
Yapay zeka tarafından üretilen bu yemlerin hacmi patladı. Güvenlik analizleri, üretici yapay zeka ile bağlantılı kimlik avı saldırılarının 1,265% kısa bir süre içinde[9]. Bir dönemde, kimlik avı olay raporları sıçrama yaptı 466% tek bir çeyrektebüyük ölçüde otomatik kimlik avı kitleri ve özelleştirilmiş yem pompalayan botlar nedeniyle[9][10]. Neden böyle bir artış? Çünkü yapay zeka saldırganların ölçek operasyonlarını önemli ölçüde etkileyebilir. Tek bir suçlu, yapay zekalı bir chatbot kullanarak binlerce Farklı çalışanları ya da müşterileri hedef alan kişiselleştirilmiş dolandırıcılık e-postalarının tümü, eskiden bir tane hazırlamak için gereken sürede. Bu kitlesel otomasyon, FBI'ın BEC kayıplarının (2022'de zaten $2.7 milyar olan) yapay zekanın "bu kayıpları daha da artırma tehdidi" nedeniyle yalnızca hızlanacağı konusunda uyarmasına neden oldu[11][12].
Sadece daha fazla kimlik avı e-postası değil, aynı zamanda daha etkili. Kurbanlar, yapay zekanın dahil edebileceği cilalı dil ve bağlamsal ayrıntılarla daha yüksek oranlarda kandırılıyor. Laboratuvar testlerinde, yapay zeka tarafından yazılmış kimlik avı e-postaları 54% tıklama oranı - geleneksel kimlik avı girişimleri için ~12%'nin çok üzerinde[13]. Bu mesajlar gerçek bir CEO'nun üslubu gibi okunur veya gerçek şirket etkinliklerine atıfta bulunarak alıcıların gardını düşürür. Saldırganlar, farklı ifadeleri A/B test etmek ve en başarılı kancaları yinelemek için yapay zeka bile kullanıyor[14]. Ve insanların aksine, yapay zeka yazım hatası yapmaz veya yorulmaz - bir tanesi filtrelerden geçip birini kandırana kadar sonsuz varyant üretebilir.
Örnek olay: 2025 yılının ortalarında Reuters soruşturma, Güneydoğu Asyalı dolandırıcıların dolandırıcılık iletişimlerini otomatikleştirmek için ChatGPT'den nasıl yararlandığını ortaya çıkardı[15]. Toplu halde ikna edici banka e-postaları ve müşteri hizmetleri metinleri oluşturarak planlarının erişimini büyük ölçüde artırdılar. Avrupa polisi de benzer şekilde yapay zeka güdümlü kimlik avı kitlerinin dark web'de $20'nin altında bir fiyata satıldığını ve düşük vasıflı aktörlerin sofistike kampanyalar başlatmasına olanak sağladığını bildirdi[16][17]. BEC ve kimlik avı için giriş engeli esasen buharlaşmıştır.
Savunma Önlemleri - Yapay Zeka Phish'i Durdurma: Bu saldırı karşısında kurumların e-posta ve mesajlaşma kanallarını güçlendirmeleri gerekiyor. İşte bu noktada Yapay zeka içerik tespiti yardımcı olabilir. Gibi araçlar TruthScan'in Yapay Zeka Metin Dedektörü ve uzmanlaşmış e-posta tarayıcıları yapay zeka tarafından oluşturulan metnin istatistiksel işaretleri için gelen mesajları analiz edebilir. Örneğin TruthScan E-posta Dolandırıcılığı Dedektörü meşru görünseler bile, muhtemelen bir yapay zeka kaynaklı e-postaları işaretlemek için doğal dil analizini kullanır[18]. Bu dedektörler, mükemmel bir dilbilgisi, cümle karmaşıklığı ve insan yazarlar için alışılmadık olan stilometrik kalıplar gibi şeyleri inceler. ile gerçek zamanlı taramaŞüpheli e-postalar kullanıcılara ulaşmadan önce karantinaya alınabilir veya incelenmek üzere işaretlenebilir. Kurumsal güvenlik ekipleri, e-posta ağ geçitlerinde ve mesajlaşma platformlarında bu tür yapay zeka odaklı filtreleri kullanmaya başlıyor. Uygulamada bu, geleneksel spam filtrelerinin üzerine yeni bir savunma katmanı ekliyor - yapay zeka tarafından yazılmış içeriği yakalamak için açıkça ayarlanmış bir katman. 2025 itibariyle, önde gelen kuruluşlar TruthScan gibi çözümleri API aracılığıyla güvenli e-posta ağ geçitlerine ve bulut işbirliği paketlerine entegre ederek, aşağıdakiler için otomatik bir kontrol noktası oluşturuyor Yapay zeka tarafından oluşturulan kimlik avı İçerik.
Deepfake Ses ve Video Taklitçiliği: "Görmek Aldatıcıdır" Dolandırıcılığı
Belki de 2025 yılında yapay zeka kaynaklı en büyük tehdit deepfake ses ve görüntü saldırıları. Suçlular yapay zeka modellerini kullanarak sadece birkaç saniyelik ses kaydıyla bir kişinin sesini klonlayabiliyor ya da bir avuç fotoğrafla bir kişinin yüzünün gerçekçi bir videosunu oluşturabiliyor. Bu derin taklitler, CEO dolandırıcılığından ("sahte CEO" aramaları) sahte video konferanslara ve ötesine kadar yüksek riskli taklit dolandırıcılığı için silah olarak kullanılıyor. Yakın tarihli bir sektör raporu şunları ortaya koydu Kurumların 47%'si deepfake saldırılarına maruz kaldı bir çeşit[19]. Üstelik bu sadece teorik de değil: 2023-2025 yılları arasında gerçekleşen çok sayıda soygun, derin sahteciliğin en üst düzey doğrulamayı, yani kendi gözlerimizi ve kulaklarımızı alt edebileceğini kanıtladı.
Kötü şöhretli bir vaka, uluslararası bir banka transferini içeriyordu $25 milyon bir çalışanın deepfake bir video konferansla kandırılmasının ardından. Saldırganlar, bir Zoom görüşmesinde şirketin CFO'sunun sesini ve tavırlarını sentezlemek için yapay zeka kullandılar ve çalışana para göndermesi talimatını verdiler[4][20]. Avustralya'da yaşanan bir başka olayda, bir yerel yönetim $2,3 milyon kaybetti Dolandırıcılar sahte ödemeleri onaylamak için belediye yetkililerinin hem sesini hem de görüntüsünü taklit ettiğinde[21]. Ve rahatsız edici bir şekilde, suçlular "büyükanne-büyükbaba dolandırıcılığında" yapay zeka ile klonlanmış sesler kullanıyor - yaşlıları arıyor ve zor durumdaki akrabalarını taklit ediyorlar. Bu dolandırıcılık FBI ve FinCEN 2024'ün sonlarında dolandırıcılık olaylarının artacağı konusunda uyarıda bulundu. Yapay zeka tarafından üretilen "deepfake" medyaKYC doğrulamalarını atlamak için sahte müşteri hizmetleri temsilcileri ve sentetik kimlikler de dahil olmak üzere[22].
Deepfake tabanlı suçların sıklığı hızla artıyor. Bir analize göre 2024 yılı sonuna kadar her beş dakikada bir yeni bir deepfake dolandırıcılığı ortaya çıkıyordu ortalama olarak[23]. Yalnızca 2025'in ilk çeyreğinde, rapor edilen deepfake vakaları geçen yılın aynı dönemine kıyasla 19% artış gösterdi. hepsi 2024'ün[24][25]. Deepfake'ler şu anda tahmini olarak Tüm dolandırıcılık saldırılarının 6,5%'si, a 2022'den bu yana 2,137% artış[26][27]. Gereken teknolojiye kolayca erişilebilir hale geldi - genellikle çok az 30 saniyelik ses Bir sesi klonlamak veya bir kişinin yüzünü inandırıcı bir şekilde modellemek için bir saatin altında örnek görüntü[20]. Kısacası, daha önce hiç bu kadar kolay olmamıştı. Güvenilir bir kişinin kimliğini "taklit etmek" ve kurbanları para ya da bilgi vermeleri için kandırırlar.
Savunma Önlemleri - Gerçekliği Doğrulama: Deepfake tehditlerine karşı koymak için kuruluşlar gelişmiş senteti̇k medya tespi̇ti̇ araçlar. Örneğin, TruthScan'in Yapay Zeka Ses Dedektörü ve TruthScan Deepfake Dedektörü manipülasyon belirtilerine karşı ses ve videoyu analiz etmek için yapay zekayı kullanır. Bu sistemler, doğal olmayan yüz hareketleri, dudak senkronizasyonu sorunları veya yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir klibe ihanet eden ses spektral düzensizlikleri gibi yapaylıkları tespit etmek için kare kare ve dalga formu analizi gerçekleştirir. Testlerde, TruthScan'in algoritmaları şunları başardı 99%+ yapay zeka tarafından üretilen sesleri tanımlamada doğruluk ve manipüle edilmiş video karelerini gerçek zamanlı olarak tespit etti[28][29]. Aslında, Genians Güvenlik Merkezi'ndeki araştırmacılar yakın zamanda Kuzey Koreli bilgisayar korsanları tarafından kullanılan sahte bir kimlik kartını analiz etmek için TruthScan'in görüntü adli tıpını kullandılar - TruthScan'in deepfake görüntü dedektörü, belgenin gerçek olmadığını 98% güven, spear-phishing girişimini engelliyor[5][30].
Pratik savunma için işletmeler bu tespit yeteneklerini kilit noktalara yerleştiriyor. Sesli doğrulama çağrı merkezi iş akışlarına ekleniyor - örneğin, bir "müşteri" telefonla büyük bir transfer talep ettiğinde, ses gerçekten onlar olduğundan (ve bir yapay zeka taklidi olmadığından) emin olmak için bir ses deepfake dedektöründen geçirilebilir. Aynı şekilde, video konferans platformları herhangi bir sentetik yüzü yakalamak için katılımcı video akışlarının canlı deepfake taramasını entegre edebilir. Örneğin TruthScan'in deepfake algılama paketi şunları sunar gerçek zamanlı görüntülü arama analizi ve yüz kimlik doğrulama API aracılığıyla Zoom veya WebEx'e bağlanabilen[31][29]. Bu, birisi CEO'nuzun yapay zeka tarafından oluşturulmuş bir videosunu kullanarak bir toplantıya katılmaya çalışırsa, sistemin herhangi bir hasar oluşmadan önce "olası deepfake "i işaretleyebileceği anlamına gelir. Ayrıca, önemli işlemler artık genellikle içerik kimlik doğrulamasından yararlanabilen bir doğrulama adımı (bant dışı veya çok faktörlü) içeriyor - örneğin, daha sonra bir yapay zeka ses algılayıcısı tarafından gerçekliği kontrol edilen kısa bir sözlü onay gerektiriyor. Şirketler bu araçları katmanlandırarak bir güvenlik ağı oluşturur: çalışanlar bkz. veya duymak akla yatkın bir şey olsa da, perde arkasındaki bir YZ adli tıp bunun gerçekliğini sorgulayacaktır. Yapay zekanın nüfuz ettiği bir tehdit ortamında, "Güvenmeyin - doğrulayın" para veya hassas erişim içeren her türlü sesli veya görüntülü iletişim için mantra haline gelir.
Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Kötü Amaçlı Yazılımlar ve Gizlenmiş Kod: Kodda Gelişen Tehditler
Yapay zekanın etkisi sosyal mühendislikle sınırlı değil - kötü amaçlı yazılım geliştirme ve kaçamak saldırı kodlarında da oyunu değiştiriyor. 2025 yılında, Google'ın Tehdit İstihbarat Grubu yapay zeka kullanan ilk kötü amaçlı yazılım türleri sırasında davranışlarını değiştirmek için yürütme[32][33]. Bir örnek, dublajlı PROMPTFLUXaslında bir yapay zeka API'sini (Google'ın Gemini modeli) çağıran kötü niyetli bir komut dosyasıydı. kendi kodunu anında yeniden yazabilirantivirüs tespitinden kaçmak için yeni gizlenmiş varyantlar üretiyor[34][35]. Bu "tam zamanında" yapay zeka evrimi, otonom, polimorfik kötü amaçlı yazılımlara doğru bir sıçramaya işaret ediyor. Başka bir örnek, PROMPTSTEALveri hırsızlığına yönelik tek satırlık Windows komutları oluşturmak için bir yapay zeka kodlama asistanı kullandı ve mantığının bazı kısımlarını gerçek zamanlı olarak bir yapay zeka motoruna devretti[36][37]. Bu yenilikler, kötü amaçlı yazılımların savunmaları yenmek için - tıpkı bir insan pen-tester gibi - sürekli olarak kendini değiştirebileceği bir geleceğe işaret ediyor.
Anında yapay zeka olmasa bile, saldırganlar daha güçlü kötü amaçlı kodlar oluşturmak için geliştirme sırasında yapay zekayı kullanıyor. Üretken yapay zeka kötü amaçlı yazılım üretebilir son derece gizlenmiştersine mühendisliği engelleyen kafa karıştırıcı mantık katmanları içeriyor. Tehdit istihbarat raporlarına göre, 2025'teki büyük ihlallerin 70%'den fazlası bir tür polimorfik kötü amaçlı yazılım içeriyordu Tespit edilmekten kaçınmak için imzasını veya davranışını değiştiren[38]. Ayrıca, Kimlik avı kampanyalarının 76%'si artık dinamik URL'ler veya yapay zeka tarafından yeniden yazılmış yükler gibi polimorfik taktikler kullanıyor[38]. Dark-web teklifleri gibi araçlar WormGPT ve DolandırıcılıkGPT (ChatGPT'nin sınırsız klonları) uzman olmayanların bile sadece ne istediklerini açıklayarak kötü amaçlı yazılım damlalıkları, tuş kaydediciler veya fidye yazılımı kodu oluşturmasına olanak tanır[39]. Bunun sonucunda çok sayıda yeni kötü amaçlı yazılım çeşidi ortaya çıkmıştır. Örneğin, 2024 yılında bir bilgi hırsızı BlackMamba ortaya çıktı ki tamamen yapay zeka tarafından oluşturulmuşkodunu bölümler halinde yazmak için ChatGPT kullanarak - her yürütme biraz farklı bir ikili üretti ve geleneksel imza tabanlı antivirüsleri şaşırttı[38]. Güvenlik araştırmacıları ayrıca, birçok uç nokta korumasını atlatabilen yapay zeka tarafından üretilen polimorfik kavram kanıtlarını da gösterdi[40].
Bunun da ötesinde, saldırganlar yapay zekadan yararlanarak Teslimat kötü amaçlı yazılım. YZ, kötü amaçlı yazılım bağlantıları taşıyan kimlik avı e-postalarını (tartışıldığı gibi) akıllıca senaryolaştırabilir. Ayrıca, yeni güvenlik açıkları bulmak veya kabuk kodunu optimize etmek için yapay zeka kullanmak gibi istismar geliştirmeye de yardımcı olabilir. Ulus-devlet aktörlerinin, sıfırıncı gün açıklarını keşfetmeye ve hedefler için özel kötü amaçlı yazılımlar geliştirmeye yardımcı olmak için gelişmiş YZ modelleri kullandığı bildirilmiştir[41]. Tüm bu trendler, 2025 yılında kötü amaçlı yazılımların daha gizli ve daha uyarlanabilir olacağı anlamına geliyor. Genellikle Yapay zeka ile "birlikte yaratıldı"Bu da geleneksel kurallar kullanılarak tespit edilmesini zorlaştırır.
Savunma Önlemleri - Kötü Amaçlı Yazılım Savunmasında Yapay Zekaya Karşı Yapay Zeka: Yapay zeka ile hazırlanmış kötü amaçlı yazılımlara karşı savunma, savunma tarafında gelişmiş tespit ve yapay zeka destekli analizin bir kombinasyonunu gerektirir. Pek çok kuruluş kendi uç nokta koruması ve EDR (Endpoint Detection & Response) YZ tarafından üretilen kodun davranış kalıplarını arayan YZ/ML modelleri ile. Örneğin, ani ana bilgisayar kodu dönüşümleri veya olağandışı API çağrı kalıpları, PROMPTFLUX'un kendini yeniden oluşturması gibi bir şeye işaret edebilir. Benzer şekilde, ağ izleme, kötü amaçlı yazılımların yapay zeka hizmetlerine ulaşması gibi anormallikleri yakalayabilir (bu, kullanıcı uygulamaları için "normal" değildir). Satıcılar, makine öğrenimi tabanlı dedektörleri AİLELER şimdiye kadar tespit edilen yapay zeka destekli kötü amaçlı yazılımların sayısını artırarak bu yeni tehditlerin tanınmasını geliştirdi.
Ortaya çıkan çözümlerden biri geliştirici ve derleme işlem hatlarında entegre yapay zeka içerik taraması. Bu, kötü amaçlı veya yapay zeka tarafından oluşturulan içerik için komut dosyalarını, yazılım yapılarını ve hatta yapılandırma değişikliklerini analiz etmek için yapay zeka odaklı dedektörlerin kullanılması anlamına gelir. Örneğin, TruthScan'in Gerçek Zamanlı Dedektörü sadece metnin ötesine geçebilir - çok modlu analizi, şüpheli kod veya yapılandırma dosyalarını, gizleme modelleriyle makine tarafından üretilip üretilmediklerini tanıyarak potansiyel olarak işaretleyebilir[42][43]. Geliştirme ekipleri ve MSSP'ler, bir saldırganın elini gösterebilecek yapay zeka tarafından yazılmış bölümlerin işaretleri için kod olarak altyapı komut dosyalarını, PowerShell günlüklerini ve diğer yapıları taramaya başlıyor. Bu yeni bir alan olsa da, umut vaat ediyor: bir vakada, bir güvenlik ekibi, yapay zeka tarafından oluşturulduğu "hissedilen" ve gerçekten de bir saldırının parçası olan gizlenmiş bir kimlik avı kiti dosyasını yakalamak için bir yapay zeka dedektörü kullandı[44]. Dosyanın kodu aşırı karmaşık ve ayrıntılı (YZ üretiminin ayırt edici özellikleri) ve bir YZ içerik taraması, insan tarafından yazılmamış olma olasılığının yüksek olduğunu doğruladı[40].
Son olarak, YZ tehditlerine odaklanan tehdit istihbaratı paylaşımı çok önemlidir. Google GTIG, Prompt tabanlı kötü amaçlı yazılımların ayrıntılarını yayınladığında veya araştırmacılar yeni AI-kaçırma tekniklerini bildirdiğinde, kuruluşlar bunları tespit mühendisliklerine beslemelidir. Davranışsal analitik - Bir sürecin aynı sürecin kodunu yeniden yazan bir komut dosyası oluşturması gibi eylemleri aramak - yapay zeka destekli kötü amaçlı yazılımların sergilediği anormallikleri yakalayabilir. Kısacası, savunucular ateşe ateşle karşılık vermelidir: konuşlandırmak Yapay zeka güdümlü güvenlik araçları Yapay zeka güdümlü kötü amaçlı yazılımlar kadar hızlı adapte olabilen. Bu, yapay zeka ile geliştirilmiş antivirüsten bir hesabın veya sistemin ne zaman "pek insani" davranmamaya başladığını belirleyebilen kullanıcı davranışı analizine kadar her şeyi içerir. Güvenlik ekipleri savunma için yapay zekayı benimseyerek, yapay zekanın saldırganlara sağladığı hız ve ölçek avantajlarına karşı koyabilir.
Sentetik Kimlikler ve Yapay Zeka Destekli Dolandırıcılık Planları
Kötü amaçlı yazılımlardan dolandırıcılık dünyasına geçiş: senteti̇k ki̇mli̇k dolandiriciliği üretken yapay zekanın yardımıyla patladı. Sentetik kimlik dolandırıcılığı, gerçek ve sahte verileri (örneğin gerçek SSN + sahte isim ve belgeler) birleştirerek hayali kişilikler yaratmayı içerir. Bu "Frankenstein" kimlikler daha sonra banka hesabı açmak, kredi başvurusunda bulunmak veya KYC kontrollerini geçmek için kullanılıyor ve sonuçta ödenmemiş krediler veya kara para aklama ile sonuçlanıyor. Zaten en hızlı büyüyen dolandırıcılık türlerinden biriydi ve yapay zeka şimdi yangına körükle gidiyor. Sentetik kimlik dolandırıcılığından kaynaklanan kayıplar 2023 yılında $35 milyarı geçti[45]ve 2025 yılı başlarında bazı tahminlere göre tüm banka dolandırıcılığı kayıplarının yaklaşık 25%'si sentetik kimliklerden kaynaklanıyordu[46]. Experian analistlerinin bulgularına göre 80%'nin üzerinde yeni hesap dolandırıcılığı belirli pazarlarda artık sentetik kimliklerle bağlantılıdır[19] - Bu dolandırıcılığın ne kadar yaygınlaştığının altını çizen şaşırtıcı bir istatistik.
Üretken YZ, sentetik sahtekarlığı birkaç şekilde güçlendirir. İlk olarak, yapay zeka, sahteciliği önlemek için "yetiştirici belgeleri" ve sahte kimlik satmak için gereken dijital ayak izleri. Geçmişte, bir dolandırıcı bir kimliği Photoshop ile kopyalayabilir veya manuel olarak sahte elektrik faturaları oluşturabilirdi. Artık sahte kimlik oluşturmak için araçlar mevcut. gerçek görünümlü profil fotoğrafları, kimlikler, pasaportlar, banka hesap özetleri, hatta sosyal medya profilleri yapay zeka görüntü oluşturucuları ve dil modelleri kullanarak[47][48]. Örneğin, var olmayan bir kişinin gerçekçi bir vesikalık fotoğrafını oluşturmak (kolay ters görüntü aramalarını önlemek) ve bu fotoğrafla eşleşen sahte bir ehliyet oluşturmak için bir YZ kullanılabilir. YZ ayrıca bir kimliğin "yaşam belirtilerini" de simüle edebilir - örn. sentetik ebeveynlerin, adreslerin veya sosyal medya paylaşımlarının kayıtları bir arka plan hikayesini ete kemiğe büründürmek için[49]. Boston Fed, Gen AI'nın aşağıdakileri bile üretebileceğini belirtti sahte bir kişinin deepfake ses ve görüntüsü - Örneğin, sentetik bir kullanıcı bir selfie doğrulama videosunda, tamamı yapay zeka tarafından üretilen benzersiz bir yüz ve sesle "görünebilir"[50].
İkinci olarak, yapay zeka dolandırıcılara yardımcı olur ölçek büyütme operasyonları. Her seferinde bir veya iki kimlik oluşturmak yerine, programlı olarak yüzlerce veya binlerce eksiksiz kimlik paketi oluşturabilir ve yeni hesap başvurularını toplu olarak otomatik doldurabilirler[51][52]. Bazı dark web hizmetleri etkin bir şekilde "Bir Hizmet Olarak Sentetik Kimlikler"satış için doğrulanmış hesaplar üretmek için otomasyonu kullanmak. Örneğin, COVID-19 pandemisi yardım programları sırasında suçlular, kredi ve sosyal yardımlara toplu olarak başvurmak için yapay zeka tarafından oluşturulmuş kimliklere sahip botlar kullanarak sistemi sahte başvuru sahiplerine boğdu. Juniper Research'ün öngördüğü gibi, dijital kimlik sahtekarlığının (bu taktiklerle beslenen) küresel maliyeti 2030'a kadar 153%'ye yükselecek 2025 ile karşılaştırıldığında[53].
Savunma Önlemleri - Yapay Zeka Dünyasında Kimlik Doğrulama: Geleneksel kimlik kanıtlama yöntemleri, yapay zeka tarafından yaratılan sahtekarlıklara karşı mücadele ediyor. Uyum sağlamak için kuruluşlar şunları benimsiyor çok katmanlı kimlik ve davranış doğrulama yapay zeka ile desteklenmektedir. Önemli bir katman gelişmiş belge ve görüntü adli̇ tibbi̇. Örneğin, TruthScan'in Yapay Zeka Görüntü Dedektörü ve Sahte Belge Dedektörü yüklenen kimlikleri, selfie'leri veya belgeleri sentez veya tahrifat belirtileri açısından analiz etme olanağı sağlar. Bu araçlar, bir görüntünün yapay zeka tarafından üretilip üretilmediğini veya manipüle edilip edilmediğini belirlemek için piksel düzeyindeki artefaktları, aydınlatma tutarsızlıklarını ve meta verileri inceler. GAN tarafından üretilen fotoğraflardaki aynı arka plan desenleri veya bilinen herhangi bir devlet şablonuyla eşleşmeyen bir kimlikteki yazı tipleri ve boşluklar gibi ince ipuçlarını yakalayabilirler. Bankalar bu tür dedektörleri işe alım sırasında kullanarak, bir başvuru sahibinin ehliyetinin veya selfie'sinin yapay zeka tarafından üretilmiş olma ihtimalini otomatik olarak işaretleyebilir (örneğin, TruthScan'in sistemi Kimsuky APT kimlik avı vakasında kullanılan sahte askeri kimliği işaretleyebilirdi[5]). TruthScan basın açıklamasına göre, platformları finans kurumları tarafından belgelerin gerçekliğini büyük ölçekte doğrulamak için kullanılmış ve derin sahtecilikleri son derece yüksek doğrulukla tespit etmiştir[54].
Başka bir katman ise davranışsal analitik ve çapraz referans kontrolleri. Gerçek kimliklerin derinliği vardır - yılların geçmişi, kamu kayıtları, sosyal medya etkinliği vb. Yapay zeka tarafından üretilen kimlikler, ne kadar gösterişli olursa olsun, genellikle bu derin köklerden yoksundur. Bankalar ve kredi verenler artık başvuru verilerini kamuya açık ve özel verilerle çapraz ilişkilendirmek için yapay zekayı kullanıyor: Bu kişinin telefon numarası ve e-postası bir kullanım geçmişi gösteriyor mu? Cihaz veya IP coğrafi konumu mantıklı mı? Formlardaki verileri insani bir şekilde mi yazıyorlar yoksa (botların yaptığı gibi) kopyala-yapıştır mı yapıyorlar? Yapay zeka modelleri, gerçek müşteri davranışını sentetik kalıplardan ayırt etmek için eğitilebilir. Federal Rezerv şunları belirtmiştir "senteti̇k ki̇mli̇kler siğdir ve yapay zeka bunu görebi̇li̇r" - Yapay zeka tabanlı doğrulama, bir kimliğin dijital ayak izini hızlı bir şekilde arayabilir ve çok az veya hiç bulunmazsa alarm verebilir[55]. Uygulamada, kimlik doğrulama hizmetleri artık bir kullanıcının selfie'sinin geçmiş fotoğraflarla eşleşip eşleşmediğini kontrol eden (yüz değişimlerini tespit etmek için) ve hatta canlılık kontrolleri sırasında kullanıcılardan rastgele eylemler (belirli pozlar veya ifadeler gibi) isteyen yapay zeka kullanıyor ve bu da deepfake'lerin doğru yanıt vermesini zorlaştırıyor[56][57].
Sonunda, sürekli izleme hesap davranışının incelenmesi, gözden kaçan sentetik hesapların yakalanmasına yardımcı olur. Bu hesaplar gerçek bir kişiye bağlı olmadığından, kullanım şekilleri genellikle sonunda göze çarpar (örneğin, kredi oluşturmak için mükemmel zamanlanmış işlemler yapmak, ardından maksimuma çıkarmak). Yapay zeka odaklı dolandırıcılık izleme (Sift'in veya Feedzai'nin platformları gibi) hesapların nasıl kullanıldığına dair anormallikleri tespit ederek potansiyel sentetiklerin incelenmesi için işaretleyebilir. Özetle, yapay zeka destekli kimlik sahtekarlığıyla mücadele şunları gerektirir Yapay zeka destekli kimlik kanıtlama - belge adli tıp, biyometrik kontroller, veri korelasyonu ve davranış analizini birleştiriyor. İyi haber şu ki, dolandırıcılığı mümkün kılan aynı yapay zeka gelişmeleri dolandırıcılığı tespit etmek için de kullanılıyor. TruthScan, örneğin, bir ki̇mli̇k doğrulama paketi̇ yeni kullanıcıları incelemek için metin, görüntü ve ses analizini entegre eden bir araçtır. Bu araçlardan yararlanan büyük bir banka, sektör ortalamaları yükselirken bile başarılı sentetik hesap açılışlarında önemli bir düşüş kaydetti. Silahlanma yarışı devam ediyor, ancak savunucular, yapay zeka izlerini ne kadar iyi örtmeye çalışırsa çalışsın, bir sentetiğin zayıf "dijital izlerini" tespit etmeyi öğreniyorlar.
Yapay Zeka Tespitinin Güvenlik Yığınına Entegre Edilmesi
Hepsi de yapay zeka tarafından güçlendirilen kimlik avı, deepfakes, kötü amaçlı yazılım, sentetik dolandırıcılık gibi birkaç farklı tehdit alanını inceledik. Şurası açık ki tek bir araç veya tek seferlik çözüm yok bu zorluğu çözecektir. Bunun yerine, işletmelerin aşağıdakiler için kapsamlı bir stratejiye ihtiyacı vardır Her katmana yapay zeka destekli algılama ve doğrulama yerleştirin siber güvenlik yığını. Yaklaşım, e-posta, web, ses, belgeler, kimlik ve ötesini kapsayan saldırı yüzeyini yansıtmalıdır. Aşağıdaki diyagram, kuruluşların TruthScan'in yapay zeka tespit araçlarını (ve benzer çözümleri) ortak kurumsal güvenlik katmanlarına nasıl entegre edebileceğini göstermektedir:
E-posta ağ geçitleri ve çağrı merkezlerinden kullanıcı doğrulama ve uç nokta korumasına kadar güvenlik yığınının birden fazla katmanına yapay zeka algılama araçlarının entegre edilmesi. Yapay zeka içerik algılama (merkez) metin, görüntü, ses ve videoyu gerçek zamanlı olarak analiz ederek varlıkları ve kullanıcıları koruyan uygulama noktalarını besler.
Bu modelde, çok modlu yapay zeka dedektörleri merkezi bir beyin gibi hareket eder çeşitli güvenlik kontrolleri ile arayüz oluşturur:
- E-posta Ağ Geçitleri: Gelen e-postalar, gelen kutusuna ulaşmadan önce bir yapay zeka metin/dolandırıcılık dedektöründen geçer. Bu, tartıştığımız kimlik avı savunmasıyla bağlantılıdır - ör. TruthScan'in E-posta Dolandırıcılığı Dedektörü Yapay zeka tarafından oluşturulan şüpheli e-postaları otomatik olarak karantinaya almak için e-posta sağlayıcınızdaki API aracılığıyla[18]. Kimlik avı veya dolandırıcılık modellerine karşı içeriği taramak için mesajlaşma platformlarına (sohbet uygulamaları, SMS ağ geçitleri) da uygulanabilir.
- Çağrı Merkezleri ve Ses Sistemleri: Telefon ve VOIP kanalları, ses sahteciliği tespiti entegre edilerek güvence altına alınır. Örneğin, bir bankanın müşteri destek hattı TruthScan'in Yapay Zeka Ses Dedektörü Gelen arayanın sesini gerçek zamanlı olarak analiz etmek ve arayanın ses izi sentetikse veya bilinen profiliyle eşleşmiyorsa uyarı vermek[58][59]. Bu, vishing ve ses taklidi saldırılarının (sahte CEO aramaları gibi) başarılı olmasını önlemeye yardımcı olur.
- Kullanıcı Kimlik Doğrulama Süreçleri: Hesap oluşturma veya yüksek riskli kullanıcı eylemleri (şifre sıfırlama, banka havaleleri) sırasında yapay zeka odaklı kimlik doğrulama devreye girer. Yüklenen bir fotoğraf kimliği, bir görüntü adli tıp aracı tarafından incelenir (örneğin, yapay zeka tarafından üretilip üretilmediği veya bir fotoğrafın fotoğrafı olup olmadığı kontrol edilir) ve bir selfie veya görüntülü arama, bir deepfake dedektörü tarafından taranır. TruthScan'in Deepfake Dedektörü burada yüz kimlik doğrulaması yapmak için kullanılabilir - kameradaki kişinin gerçek olduğundan ve kimlikle eşleştiğinden emin olmak[60][61]. Davranışsal sinyaller (yazma temposu, cihaz tutarlılığı) botları veya sentetik kimlikleri tespit etmek için yapay zeka modellerine de beslenebilir.
- Uç Noktalar ve Ağ: Uç nokta güvenlik aracıları ve proxy sunucuları, dosyalar ve komut dosyaları için YZ içerik analizini dahil edebilir. Örneğin, bir uç nokta EDR'si yeni bir komut dosyası veya EXE'nin yürütüldüğünü görürse, dosyanın metin içeriğini bir YZ dedektörüne göndererek bilinen YZ tarafından oluşturulmuş kötü amaçlı yazılımlara benzeyip benzemediğini veya gizlenmiş YZ kodunun özelliklerini sergileyip sergilemediğini kontrol edebilir. Benzer şekilde, DLP (veri kaybı önleme) sistemleri, yapay zeka tarafından oluşturulan hassas metinleri işaretlemek için yapay zeka metin algılamasını kullanabilir (bu, içeriden birinin veri sızıntısı mesajları hazırlamak veya raporları tahrif etmek için yapay zeka kullandığını gösterebilir). TruthScan'in Gerçek Zamanlı Dedektör otomatik yanıt seçenekleriyle platformlar arasında canlı içerik analizi sunarak bu tür iş akışlarına bağlanmak üzere tasarlanmıştır[42][62] (örneğin, yapay zeka tarafından üretilen kötü amaçlı yazılım veya dezenformasyon olarak tanımlanırsa bir dosyayı veya mesajı otomatik olarak engelleme).
Bu anahtar fayda Bu entegre yaklaşımın hız ve tutarlılık. Yapay zeka saldırıları hızlı hareket eder - kimlik avı e-postaları, sahte sesler ve sentetik veriler aynı anda birçok kanalı vurabilir. Bir kuruluş, tüm bu kanalları YZ tespitiyle enstrümante ederek gerçek zamanlı görünürlük ve derinlemesine savunma elde eder. Bir ekip bunu kurumları için bir "YZ bağışıklık sistemi" oluşturmak olarak tanımladı: ne zaman bir şey iletilse (e-posta, belge yükleme, sesli arama vb.), YZ bağışıklık sistemi bunu yabancı (YZ tarafından oluşturulan) imzalar için "kokluyor" ve kötü niyetli bulunursa etkisiz hale getiriyor.
TruthScan'in kurumsal paketi bunu örneklemektedir, çünkü bir birleşik platform Modüler olarak veya bir bütün olarak konuşlandırılabilen metin, görüntü, ses ve video yapay zeka tespitini kapsayan[63][64]. Birçok şirket bir veya iki özelliği (örneğin, e-postada metin algılama ve işe alımda görüntü algılama) kullanmaya başlar ve değerini gördükten sonra diğerlerine geçer. Daha da önemlisi, entegrasyon geliştirici dostu hale getirilmiştir - TruthScan ve benzer hizmetler API'ler ve SDK'lar sağlar, böylece güvenlik ekipleri algılamayı büyük bir yeniden mühendislik gerektirmeden mevcut sistemlere bağlayabilir. İster bir SIEM, ister bir e-posta ağ geçidi, ister özel bir bankacılık uygulaması veya bir CRM sistemi olsun, algılama perde arkasında çalışabilir ve uyarıları veya otomatik eylemleri besleyebilir. Örneğin, büyük bir sosyal medya platformu, deepfake videoları yüklendikten sonra dakikalar içinde otomatik olarak kaldırmak için içerik denetleme API'lerini entegre etti[65][66]Yapay zeka tarafından üretilen yanlış bilgilerin yayılmasını önlüyor.
Sonuç: Eğrinin Önünde Gitmek
2025'te yapay zeka kaynaklı tehditlerin hızla yaygınlaşması, kurumları yeni yollarla karşı karşıya bıraktı. Saldırganlar, sesleri ve kimlikleri taklit etmek, sosyal mühendisliği otomatikleştirmek, uyarlanabilir kod aracılığıyla savunmalardan kaçmak ve tüm sahte gerçeklikleri uydurmak gibi insan güvenini büyük ölçekte istismar etmenin yollarını buldular. Bu, savunmacılar için ürkütücü bir ihtimal, ancak umutsuz bir ihtimal değil. Suçluların yapay zekadan yararlanması gibi, biz de yapay zekayı güvenlik tarafında kullanabiliriz. Yapay zekanın ortaya çıkışı Yapay zeka içerik tespiti, deepfake adli tıp ve sentetik kimlik tarayıcıları bize bu yeni tehditlere karşı güçlü karşı koyma imkânları sunuyor. Bu araçları kullanarak ve tüm katmanlara entegre edilmesi savunma mekanizması sayesinde işletmeler, yapay zeka destekli saldırıların aradan sıyrılma riskini önemli ölçüde azaltabilir. İlk uygulayıcılar, deepfake'leri suçüstü yakalayarak milyonlarca dolarlık dolandırıcılık girişimlerini şimdiden engelledi[26]veya yapay zeka tarafından hazırlanmış e-postaları filtreleyerek kimlik avı felaketlerini önledi.
Teknolojinin ötesinde, kuruluşlar "güven ama doğrula" kültürünü geliştirmelidir. Çalışanlar, yapay zeka çağında görmenin (veya duymanın) her zaman inanmak anlamına gelmediğinin farkında olmalıdır - doğrulama iş akışlarıyla eşleştirilmiş sağlıklı bir şüphecilik birçok sosyal mühendislik oyununu durdurabilir. Eğitim ve farkındalık, aşağıdakilerle birlikte TruthScan gibi otomatik doğrulama araçlarızorlu bir savunma oluşturur. Bir anlamda, bilginin doğrulanması ve onaylanması için çıtayı yükseltmeliyiz. Dijital iletişimler ve belgeler artık göründüğü gibi kabul edilemez; bunların kaynağının makine ya da süreç tarafından kontrol edilmesi gerekir.
İlerledikçe, saldırganların YZ taktiklerini daha da geliştirmelerini bekliyoruz - ancak aynı zamanda savunma YZ'sinde sürekli yenilik bekliyoruz. Kedi-fare dinamiği devam edecek. Savunmacılar için başarı şunlara bağlı olacaktır çevi̇kli̇k ve i̇sti̇hbarat paylaşimi. Yeni tehdit istihbaratını (örneğin, yeni deepfake tespit teknikleri veya güncellenmiş YZ model imzaları) hızla dahil edenler, en son YZ araçlarından yararlanan saldırganların önünde kalacaktır. NIST'in YZ Risk Yönetimi Çerçevesi ve dolandırıcılık YZ tespiti konusunda bankalar arası işbirlikleri gibi kurumlardan çıkan uyarılar ve çerçevelerden de görüldüğü gibi, endüstri, akademi ve hükümet arasındaki işbirlikleri de bu mücadelede hayati önem taşıyacaktır.
Son olarak, siber güvenlik sektörü yapay zeka odaklı bir paradigma değişiminin ortasındadır. Tehditler on yıl öncesine benzemiyor, ancak biz onları aynı derecede benzeri görülmemiş savunmalarla karşılıyoruz. Gelişmiş tespit teknolojisi ve sağlam güvenlik stratejisinin bir kombinasyonu ile olabilir üretken yapay zekanın risklerini azaltabilir ve hatta bunu avantajımıza çevirebiliriz. TruthScan'in YZ tespit paketi gibi araçlar şunları yapmamızı sağlar sıfır güven dünyasında güveni yeniden tesis edin - Hattın diğer ucundaki kişinin gerçek olduğundan, gelen kutumuzdaki belgenin gerçek olduğundan ve ağımızda çalışan kodun kötü niyetli bir yapay zeka tarafından değiştirilmediğinden emin olmak için. Bu yeteneklere şimdi yatırım yaparak, kuruluşlar kendilerini yalnızca bugünün yapay zeka destekli saldırılarından korumakla kalmayacak, aynı zamanda yarının gelişen tehditlerine karşı da dayanıklılık oluşturacaklardır. Çıkarılacak ders çok açık: Yapay zeka siber saldırıları güçlendiriyor olabilir, ancak doğru yaklaşımla savunmamızı da güçlendirebilir.
Kaynaklar: İlgili veriler ve örnekler, Mayer Brown'ın Siber Olay Trendleri de dahil olmak üzere 2025 tehdit istihbarat raporundan ve uzmanlardan alınmıştır[1][67], Fortinet'in 2025 tehdit özeti[2][19], Yapay zeka e-posta saldırıları üzerine Barracuda araştırması[6][7], Google GTIG'nin yapay zeka tehdit raporu[34], Boston Federal Rezervi sentetik dolandırıcılık hakkında içgörüler[45][50]ve TruthScan'in yayınlanmış vaka çalışmaları ve basın bültenleri[30][26]diğerlerinin yanı sıra. Bunlar, YZ odaklı tehditlerin kapsamını ve gerçek dünya senaryolarında YZ odaklı karşı önlemlerin etkinliğini göstermektedir. Böyle bir zekadan öğrenerek ve en yeni araçları kullanarak, yapay zeka ile geliştirilmiş siber risk çağında güvenle yol alabiliriz.
[1] [67] 2025 Siber Olay Trendleri İşletmenizin Bilmesi Gerekenler | Insights | Mayer Brown
[2] [3] [19] En İyi Siber Güvenlik İstatistikleri: 2025 için Gerçekler, İstatistikler ve İhlaller
[4] [11] [12] [16] [17] [20] [22] [47] [48] [52] Finansal Hizmetlerde Yapay Zeka Odaklı Dolandırıcılık: Son Trendler ve Çözümler | TruthScan
[5] [26] [30] [54] TruthScan Savunma Yetkililerine Yönelik Kuzey Kore Deepfake Saldırısını Tespit Etti - Bryan County Magazine
[6] [7] [14] Gelen kutunuzdaki spam'lerin yarısı yapay zeka tarafından üretiliyor - gelişmiş saldırılarda kullanımı daha erken bir aşamada | Barracuda Networks Blog
[8] [10] 2. Çeyrek 2025 Dijital Güven Endeksi: Yapay Zeka Dolandırıcılık Verileri ve İçgörüleri | Sift
[9] [13] [24] [25] [38] [39] Yapay Zeka Siber Güvenlik Tehditleri 2025: $25.6M Deepfake
[15] [21] En Son Tehdit İstihbaratı | TruthScan
[18] [63] [64] TruthScan - Kurumsal Yapay Zeka Tespiti ve İçerik Güvenliği
[23] [46] [56] [57] Deepfakes ve Para Yatırma: Üretken Yapay Zeka Dolandırıcılığıyla Nasıl Mücadele Edilir?
[27] Deepfake Saldırıları ve Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Kimlik Avı: 2025 İstatistikleri
[28] [58] [59] Deepfakes ve Ses Klonlama için Yapay Zeka Ses Dedektörü | TruthScan
[29] [31] [60] [61] [65] [66] Deepfake Dedektörü - Sahte ve Yapay Zeka Videolarını Tanımlayın - TruthScan
[32] [33] [34] [35] [36] [37] [41] GTIG Yapay Zeka Tehdit İzleyicisi: Yapay Zeka Araçlarının Tehdit Aktörleri Tarafından Kullanımındaki Gelişmeler | Google Cloud Blog
[40] Bilgisayar Korsanları Verbose AI Kodu ile Kötü Amaçlı Yazılımları Gizledi
[42] [43] [62] Gerçek Zamanlı Yapay Zeka Tespiti - TruthScan
[44] EvilAI Operatörleri Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Kodları ve Sahte Uygulamaları ...
[45] [49] [50] [51] [55] Gen AI sentetik kimlik dolandırıcılığı tehdidini artırıyor - Federal Reserve Bank of Boston
[53] Sentetik Kimlik Dolandırıcılığı 2025: Yapay Zeka Tespit ve Önleme Stratejileri