Yapay zekâ altyapı girişimi Fireworks AI, son bir ay içinde ikinci kez güvenlik ihlali yaşadığını açıkladı. Şirketin 9 Kasım 2026 Pazartesi günü yayımladığı bildirime göre saldırganlar, Fireworks’ün araştırma ve geliştirme makinelerini barındıran üçüncü taraf bir bulut sağlayıcısını ele geçirdikten sonra bu erişimi kullanarak şirketin geliştirme makinelerine ulaştı ve yetkisiz bir iş yükü çalıştırdı.
Fireworks, geliştiricilerin Llama, Mistral ya da Gemma gibi açık kaynak modelleri donanım ve altyapı derdi olmadan çalıştırabildiği yüksek performanslı bir çıkarım (inference) platformu sunuyor. Bu nedenle olay, yapay zekâ tedarik zincirinin en kritik halkalarından birini ilgilendiriyor.
İlk saldırı: API anahtarları ve LLMjacking
Şirket ekim başında ilk olayı duyurmuş, saldırganların sınırlı sayıda hesapta gizli değer olarak saklanan API anahtarlarını ve token’ları içeren ortam değişkenlerine eriştiğini bildirmişti. Fireworks o dönem, kanıtların finansal motivasyonlu bir siber suç grubuna işaret ettiğini ve amacın büyük dil modellerine yetkisiz erişimi yasa dışı yönlendirme ağlarına satmak olduğunu belirtmişti. Bu yöntem güvenlik dünyasında LLMjacking olarak adlandırılıyor: Çalınan anahtarlarla başkasının hesabından yapay zekâ modeli kullanmak ve faturayı kurbana bırakmak.
İlk olayın ardından şirket, ele geçirilen iç kimlik bilgilerini, etkilenen Fireworks API anahtarlarını ve saldırganların oluşturduğu anahtarları iptal etti. Ancak 23 Ekim’de yeni bir olay tespit edildi.
İkinci ihlalde neler ele geçirildi?
Fireworks’ün açıklamasına göre bulut sağlayıcısı 23 Ekim’de bir güvenlik olayı yaşadı. Yetkisiz kişi, 24 Ekim’de bu erişimi kullanarak Fireworks geliştirme makinelerine ulaştı. Bu kez etkilenen veriler şöyle sıralandı:
- Kaynak meta verileri: Fireworks kaynak kimlikleri, görünen adlar, açıklamalar ve oluşturulma zamanları.
- Fatura bilgileri: Fatura ve teslimat adresleri, fatura ve ödeme geçmişi, hesap bakiyesi ve kredi kullanımı.
- Model ağırlıkları ve veri setleri: Bazı müşterilere ait eksik (tam olmayan) model ağırlıkları ve veri setleri.
Şirket, kart numaralarını saklamadığı için saldırganların müşteri ödeme kartı bilgilerine ulaşamadığını vurguladı. Etkinliğin aynı gün tespit edildiği, kritik açıkların kapatıldığı ve 25 Ekim’den bu yana müşterilerin kullandığı platformda başarılı bir yetkisiz erişime dair yeni bir kanıt görülmediği belirtiliyor.
Model ağırlıkları neden önemli?
Yapay zekâ şirketleri için ince ayar yapılmış model ağırlıkları ve eğitim veri setleri, çoğu zaman en değerli fikrî mülkiyet anlamına geliyor. Ağırlıkların eksik olması, saldırganların modeli doğrudan çalıştırmasını zorlaştırabilir; ancak müşteri verisiyle eğitilmiş modellerden bilgi çıkarılması ya da veri setlerindeki hassas içeriklerin ifşa olması gibi riskler ayrıca değerlendirilmeli. Fatura ve adres bilgileri ise hedefli oltalama (phishing) saldırıları için kullanılabilir.
Şirket hangi önlemleri aldı?
Fireworks, saldırının ardından kimlik bilgilerini ve hizmet hesaplarını iptal edip yeniledi, yetkisiz ağ yollarını kısıtladı, etkilenen sistemleri izole etti ve depolanan verilere genel ya da yetkisiz erişimi engellemek için veri depolama ve analiz sistemlerine erişimi sıkılaştırdı. Şirket, olayın kapsamını araştırmak ve sistemlerini güçlendirmek için Palo Alto Networks’ün olay müdahale birimi Unit 42 ile çalışıyor. Kolluk kuvvetleri ve müşteriler de bilgilendirildi.
Yapay zekâ altyapısı kullananlar için öneriler
- Fireworks kullanıyorsanız tüm API anahtarlarınızı yenileyin ve kullanım kayıtlarınızda beklenmedik artışları kontrol edin.
- Faturalarınızda bilmediğiniz model çağrılarını ve kredi tüketimini izleyin; LLMjacking genellikle ani maliyet artışıyla fark ediliyor.
- Platforma yüklediğiniz özel model ağırlıkları ve veri setleri için şirketten etkilenme durumunuzu sorun.
- Fatura adresinizi bilen kişilerden gelen ödeme ya da fatura temalı e-postalara karşı dikkatli olun.
Olay, yapay zekâ şirketlerinin güvenliğinin yalnızca kendi sistemlerine değil, birlikte çalıştıkları bulut ve altyapı sağlayıcılarına da bağlı olduğunu bir kez daha gösteriyor. Tedarik zincirindeki tek bir halkanın zayıflığı, çok sayıda müşterinin verisini etkileyebiliyor.
Kaynak: Fireworks AI güvenlik bildirimi, BleepingComputer
