Google Mandiant AVDH İki Günde 100 Açık Buldu

İki gün. Yüzden fazla doğrulanmış kritik güvenlik açığı. Taranan malzeme ise saldırganların çaldığı kurumsal kod depolarıydı. Google Threat Intelligence Group, 18 Ağustos 2026'da Mandiant'ın on aydır kullandığı AVDH adlı aracın mimarisini ilk kez paylaştı. Aracın nasıl çalıştığı, hangi CVE numaralarını ürettiği ve savunma tarafında ne anlama geldiği aşağıda ele alınıyor.

AVDH Nedir ve Ne Yapıyor?

AVDH açılımıyla Agentic Vulnerability Discovery Harness, Mandiant danışmanlarının kaynak kod incelemelerinde kullandığı bir iç araç. Kod tabanını tarayıp sömürülebilir açıkları ve saldırı yollarını çıkarmak üzere birbirine zincirlenmiş uzman yapay zeka ajanlarından oluşuyor.

Aracın mimarisi Google Cloud Threat Intelligence blogunda yayınlanan yazıyla ilk kez kamuya açıldı. Yazının altında Alex Tselevich ve Michael Maturi imzası bulunuyor. Google'a göre mimari, benzer yaklaşımları kendi ortamlarında kurmak isteyen savunma ekiplerine yol göstermesi için paylaşıldı.

Altyapı Google Agent Development Kit üzerine kurulu. Ajanlar rastgele değil, şelale modelindeki gibi sıralı bir hatta diziliyor: her aşama tamamlanmadan bir sonraki başlamıyor. Bu yapı, büyük dil modellerinin öngörülemeyen davranışını sınırlamak için tercih edilmiş. Tekil bir modele "bu depoda açık bul" demek yerine, çok ajanlı sistemler mantığıyla her ajana dar ve tanımlı bir görev veriliyor.

Kullanım alanları da tek değil. AVDH proaktif kod incelemelerinde, sızma testlerinde, kırmızı takım operasyonlarında ve olay müdahalesi çalışmalarında devrede.

İki Günde 100 Bulgu Nasıl Çıktı?

Aracın en dikkat çeken çıktısı bir olay müdahalesi sırasında alındı. Saldırganların çaldığı kurumsal kod depoları incelenirken harness iki gün içinde yüzden fazla doğrulanmış kritik açık çıkardı. Google'ın ifadesiyle aynı işin elle yapılması kat kat uzun sürerdi.

On aylık kullanım süresinde ölçek daha da büyümüş durumda. Araç on milyonlarca satır kod içeren ortamlarda çalıştırıldı, binlerce analiz hattı yürütüldü ve on binlerce bulgu üretildi. Help Net Security'de yayınlanan habere göre bu bulgulardan 12'si CVE numarası almış durumda, bir düzine kadarı da halen ifşa sürecinde.

Atanan numaralar arasında iki Drupal açığı öne çıkıyor. Bunlardan biri CVE-2026-13242 numarasıyla katkı modülü bülteninde, diğeri CVE-2026-55803 numarasıyla çekirdek bülteninde yayınlandı. Yaygın kullanılan web eklentileri ve açık kaynak projeler, aracın en verimli çalıştığı alanlar arasında sayılıyor.

Hedefli operasyonlarda da işe yaradığı belirtiliyor. Bir müşterinin web uygulaması kaynak kodu harness'tan geçirildiğinde ilk erişimi mümkün kılan bir uzaktan kod çalıştırma açığı kısa sürede bulundu.

Ajan Zinciri Hangi Aşamalardan Geçiyor?

Hat, tehdit modeli çıkarmakla başlıyor. Explorer adlı ajan kod tabanının ne işe yaradığını belirliyor: yazılım alanı web uygulaması mı, masaüstü mü, bulunan dokümantasyon ne diyor, birim testleri gibi hangi klasörler taramanın dışında bırakılmalı. Ardından Specialist Explorer alt ajanları devreye giriyor ve kimlik doğrulama, yetkilendirme, yönlendirme gibi alanlara ayrı ayrı dalıyor. Çıktılar Threat Model Synthesis ajanında birleştirilip tek bir tehdit modeline dönüştürülüyor.

Burada insan devreye giriyor. Tehdit modeli hem metin hem görsel olarak danışmana sunuluyor ve onaylanmadan hat ilerlemiyor. Amaç, kalan aşamaların hatalı bir zemin üzerinde çalışmasını engellemek.

Onaydan sonra paralel çalışan Discovery ajanları kapsamdaki her dosyayı tarıyor. Bu aşamada hafif Gemini Flash Lite modeli kullanılıyor, çünkü iş ölçek gerektiriyor: HTTP rotaları, süreçler arası iletişim dinleyicileri ve benzeri giriş noktaları ile bu noktalara ulaşan kullanıcı girdileri çıkarılıyor.

Seçilen her giriş noktası bir Enrichment ajanına veriliyor. Kurumsal uygulamalarda temizleyiciler, izin kontrolleri ve yönlendirme koşulları kodun farklı yerlerine dağılmış oluyor. Enrichment ajanı bunları toplayıp bağlamı tamamlıyor, sonra işi Access Control ajanına mı yoksa Data Flow Analysis ajanına mı devredeceğine karar veriyor.

Hipotez üretimi bu iki ajanın işi. Access Control ajanı bir giriş noktasının gerçekten korunup korunmadığını sınıyor ve eksik yetkilendirme, yetki yükseltme, siteler arası istek sahteciliği gibi kusurları arıyor. Data Flow Analysis ajanı ise kullanıcı girdisinin uygulama boyunca izlediği yolu takip ediyor. Girdi tehlikeli bir noktaya ulaşıyorsa açık ortaya çıkıyor: SQL enjeksiyonu, siteler arası betik çalıştırma, komut enjeksiyonu, dizin gezinme.

İnsan Doğrulaması Neden Zorunlu?

Otomatik kod tarayıcılarının uzun süredir taşıdığı sorun gürültü: kağıt üzerinde makul görünen ama kontrol edilince ayakta kalmayan bulgular. AVDH bu sorunu iki katmanla çözmeye çalışıyor.

Birinci katman makine tarafında. Üretilen her hipotez, yüksek sıcaklık değeriyle yapılandırılmış birden fazla Validation ajanına gönderiliyor. Yüksek sıcaklık modelin daha geniş bir olasılık yelpazesini denemesini sağlıyor, yani ajanlar birbirinin sonucunu tartışıyor. Ardından tek bir Validation Synthesis ajanı gerekçeleri okuyup karar veriyor. Üç sonuçtan biri çıkıyor: doğrulanmış bulgu, çürütülmüş hipotez veya tehdit modeliyle uyuşmadığı için reddedilmiş hipotez.

İkinci katman insan tarafında. Doğrulanmış bulgular tekilleştirilip risk derecesi verildikten sonra Mandiant danışmanına gidiyor. Danışman sömürüyü yeniden üretiyor, kavram kanıtı kodunu çalıştırıyor ve gözden kaçmış bir telafi edici kontrolün saldırı yolunu kapatıp kapatmadığını sınıyor. Bu testi geçemeyen bulgu doğrudan eleniyor. Google, benzer bir hat kuracak savunma ekiplerine bulguları elle doğrulamayı öneriyor.

Yanlış negatifler için ayrı bir çözüm var. Danışmanların birikimi, yazılım alanı en üstte olacak şekilde dil, çerçeve ve açık türü kategorilerine ayrılmış kural setlerine dönüştürülmüş ve doğrudan hatta enjekte edilmiş durumda. Yapay zeka güvenliği tarafında sıkça tartışılan model güvenilirliği sorununa verilen yanıt burada mimari düzeyde kurulmuş.

AVDH, CodeMender ve MDASH Arasındaki Farklar

Ajan hatları artık tek bir şirketin denemesi olmaktan çıktı. Google tarafında AVDH nokta atışı derin analiz yaparken CodeMender sürekli tarama ve yamalama katmanını üstleniyor. İkisinin birlikte kullanımı iki katmanlı savunma olarak tarif ediliyor ve hazır kurulum arayan şirketlere Google AI Threat Defense platformu gösteriliyor.

Microsoft cephesinde benzer bir mimari var. Microsoft'un güvenlik blogunda yayınlanan duyuruya göre MDASH kod adlı sistem yüzden fazla uzman ajanı birden fazla model üzerinde çalıştırıyor. Windows ağ ve kimlik doğrulama yığınında 16 açık bulundu. Dördü kritik uzaktan kod çalıştırma sınıfındaydı. Cloudflare da kendi güvenlik açığı harness'ının mimarisini yayınlayarak aynı yöne işaret etti: ürün model değil, hattın kendisi.

Saldırgan Yapay Zekası Karşısında Savunma Nerede?

Google'ın yazıya seçtiği çerçeve savunma tarafının kaygısını özetliyor. Kaynak kod sızdığında savunmacılar açıkları bulup yamamak için koşarken saldırganlar aynı kod üzerinde makine hızında çalışan araçlar devreye sokuyor. Yarışın iki tarafı da hızlanınca elle yapılan kod incelemesi tek başına yetersiz kalıyor.

Tehdidin somut hali de görülmeye başlandı. Zararlı yapay zeka modelleri etrafındaki tartışma, filtreleri kaldırılmış modellerden çok ajanlı saldırı çerçevelerine kaydı. Savunma tarafında ise farklı bir risk var: otonom ajanların izole test ortamından çıkması gibi vakalar, güvenlik için kurulan sistemlerin kendilerinin de birer saldırı yüzeyi olduğunu gösterdi.

Türkiye'deki güvenlik ekipleri için okunacak kısım mimari tarafında. Google'ın paylaştığı yapı hazır bir ürün değil, kurulum tarifi. Kod tabanına doğrudan bir model bağlamak yerine dört parçalı bir hat kuruluyor: tehdit modeli, dar görevli ajanlar, çelişkili doğrulama ve zorunlu insan kapısı. Aynı yaklaşımın kurum içinde tekrarlanabilir hali bu. Otonom kodlama modeli tarafında yaşanan gelişmeler de güvenlik denetiminin yazılım yaşam döngüsünün başına çekilmesini kolaylaştırıyor.

Sıkça Sorulan Sorular

AVDH nedir ve kim kullanıyor? AVDH, Google bünyesindeki Mandiant ekibinin kaynak kod incelemelerinde kullandığı çok ajanlı bir güvenlik açığı keşif hattıdır. Araç on aydır iç kullanımda ve proaktif incelemeler, sızma testleri, kırmızı takım operasyonları ile olay müdahalelerinde devreye giriyor. Mimarisi 18 Ağustos 2026'da kamuya açıldı, ancak aracın kendisi indirilebilir bir ürün olarak dağıtılmıyor.

AVDH kaç güvenlik açığı buldu? Açıklanan en somut sonuç, çalıntı kurumsal kod depoları üzerinde iki günde bulunan yüzden fazla doğrulanmış kritik açık. On aylık toplam kullanımda on milyonlarca satır kod tarandı ve on binlerce bulgu üretildi. Bu bulgulardan 12'sine CVE numarası atandı, bir düzine kadarı ifşa sürecinde ilerliyor.

Bulguların doğruluğu nasıl garanti ediliyor? Doğrulama iki aşamalı çalışıyor. Önce yüksek sıcaklıkla yapılandırılmış birden fazla ajan hipotezi ayrı ayrı sınıyor ve bir sentez ajanı gerekçeleri değerlendirip karar veriyor. Sonra Mandiant danışmanı sömürüyü yeniden üretip kavram kanıtı kodunu çalıştırıyor; testi geçemeyen bulgu eleniyor.

AVDH ile CodeMender arasındaki fark ne? AVDH belirli bir ana ait derin analiz için tasarlandı, CodeMender ise sürekli tarama ve yamalama işini üstleniyor. Google ikisinin birlikte kullanımını iki katmanlı savunma olarak tanımlıyor: karmaşık zincirler için nokta atışı inceleme, geliştirme yaşam döngüsü boyunca ise kesintisiz görünürlük.

Şirketler benzer bir hattı kendisi kurabilir mi? Evet, Google mimariyi tam olarak bu amaçla yayınladı. Kurulum için tehdit modeli üretimi, dar görevli ajanlar, çelişkili doğrulama katmanı ve zorunlu insan incelemesi gerekiyor. Hazır platform arayan şirketler için CodeMender taramasını içeren Google AI Threat Defense alternatif olarak sunuluyor.

Aracın gerçek sınavı, aynı yaklaşımın saldırı tarafında ne kadar hızlı yaygınlaştığıyla belli olacak. Mandiant ekibi hattın canlı gösterimini 15-16 Eylül 2026'da Washington'da düzenlenecek Cyber Defense Summit oturumunda paylaşacağını duyurdu. O tarihe kadar açıklanan tek ölçüt, iki günde çıkan yüz bulgu.