AI'nin kod yazma hızı, güvenlik ekiplerinin inceleme hızını aşmaya başlıyor. ActiveState tarafından desteklenen ve katılan bir Linux Foundation araştırmasına göre, takımların %58'i kodu güvenlik incelemesinin yetişemeyeceği hızda yayınlıyor; aynı zamanda, katılımcıların %60'ı AI programlama asistanlarının kod tabanlarındaki dış yazılım paketlerinin sayısını artırdığını belirtiyor. Ancak bu paketlerin sunduğu dolaylı bağımlılıklar, yani "geçişli bağımlılıklar" için takımlar sadece yaklaşık %50 zamanında inceleme yapıyor.
ActiveState, bu yeni araştırmanın sponsoru ve katkıda bulunanıdır. Araştırma, Open Source Security Foundation (OpenSSF) ve LF AI & Data Foundation tarafından desteklenmektedir. ActiveState, Pazartesi günü "2026 Yılında Yapay Zekânın Yazılım Güvenliği ve Siber Güvenliğe Etkisi Durumu" (State of AI Impact on Software Security and Cybersecurity 2026) araştırmasının sonuçlarını açıkladı. Araştırmaya göre, yapay zeka tarafından desteklenen yazılım geliştirme hızı ile organizasyonların ürettiği kodun güvenliğini koruma yeteneği arasında giderek genişleyen bir boşluk oluşmaktadır.
Araştırma, AI'nın kod üretimi ve güvenlik açıkları tespitini aynı anda hızlandırması nedeniyle bu zorlukların giderek daha acil hale geldiğini ve organizasyonların saldırganlar güvenlik zafiyetlerini kullanmadan önce sorunları tanımlama ve düzeltme sürelerinin azaldığını gösteriyor. PHP2Shell açığı, 2026 Ekiminde bu aciliyeti vurguladı: Açıklama sonrası saatler içinde acil düzeltmeler yayınlandı ve kullanıma yönelik girişimler rapor edildi. Araştırmaya göre, güvenlik açıklarının tanımlanma ve kullanma hızı arttıkça, organizasyonlar güvenlik incelemelerini, bağımlılık denetimlerini ve düzeltmeleri bu tempoyla tutturma konusunda artan baskı altında.
Bu anket, işletmelerden ve açık kaynak projelerinden gelen 172 güvenlik uzmanını kapsıyor. Anket ayrıca AI'nın bir çözüm parçası olduğunu, ancak bazı ödünlerle birlikte olduğunu ortaya koydu. Katılımcılar, geçen yıl tespit edilen açıkların %30'unun AI destekli araçlarla tespit edildiğini belirtti; %69'u bu araçların güvenlik durumlarını önemli ölçüde iyileştirdiğini söyledi. Ortalama olarak, AI araçları güvenlik çalışmalarını %17 hızlandırdı, ancak yanlış pozitif açıklar uzmanların iş yükünü %30 artırdı; bu, AI'nın sağladığı verimlilik artışı ile etkili güvenlik denetimi arasında bir denge kurma gerekliliğini vurgulamaktadır.
ActiveState CEO Abby Kearns, "Yapay zeka programlama asistanları yalnızca kod yazmakla kalmaz, aynı zamanda bağımlılıklarınızı seçer; bu araştırma, takımların bununla gelen şeyleri sadece yaklaşık yarısını kontrol ettiğini gösteriyor. Bu, haftada müşterilerimizden duyduğumuzla uyumlu. Geliştiricilerin hızını yavaşlatmak sorunu çözmez. Cevap, kod kod deposuna girmeden önce hangi unsurların güvenilir olduğuna karar vermektedir; böylece geliştiriciler ve yapay zeka araçları, güvenlik ekibinin onayladığı bileşenlerle başlayabilir."
Diğer önemli bulgular şunlardır:
- Beceriler risk altındadır. Yüzde 82'lik bir katılımcı, AI araçlarına aşırı bağımlı olmanın geliştiricilerin güvenlik becerilerini zayıflatacağına katılmaktadır.
- Hazırlık düzeyini aşan endişeler. Her bir ölçülen AI ile ilgili tehdit için, kendini hazırlıkta hissedenlerden daha fazla mesleki kişi endişeli olduğunu belirtti. Bu fark, AI otomasyonlu zafiyet üretimi ve bulanık testte en yüksek olup, %41'dir.
- Tedarik zinciri, endişe listesinin başında yer alıyor. Tedarik zinciri saldırıları, %93 oranında güvenlik uzmanlarının en çok endişelendiği sorun; ardından %90 oranında önerme enjeksiyonu; ve %87 oranında yüksek frekanslı bileşen güncellemelerinden kaynaklanan bakım yükü.
- Sorumluluk belirsiz. Sadece %30'u AI ile ilgili güvenlik tehditleri için özel bir pozisyonu olan ekipler ve yaklaşık üçte biri AI'yi kapsayan resmi güvenlik politikalarına sahip.
- Net bir sorumluluk tanımı, ödül getirir. AI güvenlik pozisyonlarına sahip takımların %75'i, AI sistemlerine yönelik saldırgan saldırılar için yeterince hazır olduğunu belirtirken, tüm katılımcılar arasında bu oran %50'dir.
- İnsan tarafından yapılan inceleme varsayılan bir gereklilik değildir. AI güvenlik politikalarına sahip takımların yalnızca %57'si, AI tarafından oluşturulan kodların insan tarafından incelenmesini gerektiriyor.
ARAŞTIRMA, bu bulguların bir araya gelerek, yapay zekânın kabul oranının artmasıyla birlikte güvenlik sorumluluğunun daha net tanımlanması ve yönetimin güçlendirilmesi gerektiğini gösterdiğini belirtiyor. Araştırmaya göre, özel pozisyonlar oluşturmak, net politikalar belirlemek ve araçları doğru şekilde uygulamak, daha yüksek hazırlık düzeyiyle ilişkili; ancak anket, bu uygulamaların fark yarattığını kanıtlamıyor.
OpenSSF'nin AI/ML/LLM/Agentic Sistemler için güvenlik mimarı Laura Guazzelli, "AI'nın yazılım geliştirme hızını artırmasıyla birlikte, organizasyonların ürettiği kodu aynı derecede dikkatli bir şekilde yönetip koruması gerekiyor. Bu, AI'nın yazılım tedarik zincirinin hangi aşamalarında riskler oluşturduğunu anlamaya, bu risklerle kimin ilgilenmesi gerektiğini belirlemeye ve güvenlik uygulamalarının yazılım oluşturma yöntemlerindeki değişikliklere ayak uydurmasını sağlamaya başlıyor."
Rapor, organizasyonların AI ile ilgili güvenlik tehditleri için açıkça sorumlu kişiler atamalarını, resmi bir AI güvenliği politikası oluşturup bu politikaya üretilen kodların insan tarafından incelenmesini dahil etmelerini ve doğrudan ve geçişli bağımlılıklar üzerindeki kontrolleri güçlendirmelerini öneriyor. Bu bulgulara dayanarak, ActiveState, güvenlik ekibinin geliştiricilerin veya AI asistanların bileşenleri çekmeden önce hangi bileşenlerin yazılım tedarik zincirine girebileceğini belirleyebilmesi için,开源 bileşenlerin giriş aşamasında tarama ve inceleme dışında yönetim uygulanmasını öneriyor.
2026 Yılında Yapay Zekânın Yazılım Güvenliği ve Siber Güvenliğe Etkisi Raporu, Linux Foundation web sitesinde incelenebilir; bu rapor, araştırma bulgularını ve uygulamalı önerileri içermektedir: https://www.linuxfoundation.org/research/ai-impact-on-cybersecurity-2026
ActiveState Hakkında
ActiveState, AI kodlama çağında yazılım tedarik zincirini kaynaktan koruma konusundaki kararlılığını belirtti. ActiveState Curated Catalog—özel, denetimli bir açık kaynak bileşen deposu—güvenlik ekibinin, geliştiricilerin veya AI programlama asistanlarının bileşenleri eklemesinden önce hangi içeriklerin kurumsal yazılıma gireceğini belirlemesini sağlıyor. Şirket, bu özelliğin güvenlik ekibine kontrolü sağlarken mühendislik ekibinin geliştirme hızını koruduğunu ifade ediyor. Curated Catalog, ekibin zaten kullandığı üretim deposu, tarayıcılar ve AI programlama asistanlarıyla entegre edilebilir. Daha fazla bilgi için activestate.com adresini ziyaret edin.
Kaynak: ActiveState