Yazılım dünyasında son bir yıldır tanık olduğumuz değişim, sadece yeni bir aracın (LLM) kullanıma girmesi değil, geliştirme paradigmasının kökten değişmesidir. Artık sadece “Copilot” kullanan geliştiricilerden değil, kendi kendine karar verip kod yazan “Agentic AI” (Otonom Yapay Zeka) sistemlerinden ve teknik bilgisi olmayan kişilerin sadece “hisleriyle” ve doğal dille uygulama geliştirdiği “Vibe Coding” akımından bahsediyoruz.

Hız muazzam ve üretkenlik çarpan etkisiyle artıyor. Ancak madalyonun diğer yüzünde biz güvenlik profesyonellerini uykusuz bırakacak bir tablo var: Yapay zeka, çalışan ama “tehlikeli” kodlar üretiyor.

Bu yazıda, AI destekli kod üretiminin yarattığı güvenlik açıklarına dair güncel araştırmaları ve bu kaosu yönetmek için ortaya çıkan yeni nesil SD Elements & MCP (Model Context Protocol) yaklaşımını inceleyeceğiz.

Araştırmalar Ne Söylüyor? Hızın Bedeli “Güvenlik” mi?

Yapay zeka modelleri (LLM’ler) internet üzerindeki milyarlarca satır kod ile eğitilmektedir. Bu veri seti mükemmel yazılmış kodları içerdiği gibi yıllardır giderilmeyi bekleyen hatalı ve güvensiz kod bloklarını da içeriyor. Aralık 2025 ve öncesinde yayınlanan kritik araştırmalar durumun ciddiyetini ortaya koymaktadır.

Kodun %45’i Riskli

Veracode tarafından yapılan analizler, yapay zeka tarafından üretilen kodların yaklaşık %45’inin güvenlik zafiyeti içerdiğini gösteriyor.

Bu sorunun temelinde LLM’lerin ödül fonksiyonu yatmaktadır. LLM’ler sorulan soruyu işlevsel olarak yanıtlamaktır. Model için kodun çalışması, kodun güvenli olmasından daha önceliklidir.

En sık görülen hatalar ise veritabanı sorgularında parametrik yapıları kullanmak yerine string birleştirme (SQL Injection riski) yapmaya, hard-coded (gömülü) şifreler bırakmaya veya bellek yönetimi hatalarıdır (Buffer Overflow). Çünkü LLM’lerin eğitildiği kodlarda bu hatalar daha baskındır.

Güvenlik Başarı Oranı %10.5

Carnegie Mellon Üniversitesinin yaptığı daha kapsamlı bir çalışma otonom ajanların işlevsel olarak (kodun çalışmasında) yüksek başarı gösterirken, güvenlik testlerinde sınıfta kaldığını göstermiştir.

Önde gelen “Frontier” modellerle yapılan testlerde, çözümlerin sadece %10.5’inin güvenli olduğu tespit edildi. Yapay zeka kıdemli bir geliştiriciden çok daha hızlı kod yazıyor ancak güvenlik farkındalığı sıfıra yakın.

Peki Geleneksel AST Araçları Neden Yetersiz Kalıyor?

Yıllardır kullandığımız SAST (Statik Analiz) ve DAST (Dinamik Analiz) araçları geliştiricilere göre tasarlanmıştı. Ancak otonom ajanların dakikada binlerce satır kod ürettiği bir dünyada bu araçlar hantal kalıyor.

AST araçları kod yazıldıktan sonra tarama yapar. Oysa AI, saniyeler içinde tüm modülü tamamlayıp deploy etme aşamasına getirebilir.

AST araçları kodun neden o şekilde yazıldığını veya iş mantığındaki (Business Logic) güvenlik gereksinimlerini (örneğin: “Bu veri kişisel veri mi?”) çoğu zaman anlayamaz.

AI ile hızlanan geliştirme süreci güvenlik araçlarının yarattığı “False Positive”ler veya manuel triyaj gibi tabiri caizse kasislere girmek istemez.

ÇÖZÜM: Model Context Protocol (MCP)

Bu noktada güvenlik süreçlerini AI’ın hızına entegre eden yeni bir mimari öne çıkıyor: SD Elements MCP. Bu yaklaşım güvenliği bir “sonradan kontrol” (gatekeeper) olmaktan çıkarıp geliştirme ortamının (IDE) içine yani yapay zeka ajanının beynine entegre ediyor.

Bu sistem, Model Context Protocol (MCP) adı verilen ve LLM’lerin dış sistemlerle (burada SD Elements) standart bir dille konuşmasını sağlayan bir protokol üzerine kuruludur. Şimdi SD Element’in MCP sisteminin adım adım nasıl işlediğine bakalım.

Adım 1: MCP ajanı (örneğin Cursor IDE içinde) projenin kaynak kodunu tarar. “Bu bir finans uygulaması, Java kullanıyor, Spring framework var ve ödeme alıyor” gibi çıkarımları otomatik olarak yapar. Sizin manuel olarak anket doldurmanıza gerek kalmaz.

Adım 2: SD Elements, ajan tarafından toplanan bu veriyi alır ve kurumsal güvenlik politikanıza (NIST, ISO 27001 vb.) uygun “Karşı Önlemleri” (Countermeasures) belirler. “SQL Injection önlemi al”, “Kredi kartı verisini maskele” gibi görevler (Tasks) oluşturur.

Adım 3: MCP ajanı sadece kodu yazmakla kalmaz, kendisine atanan güvenlik görevlerini de kodlar. Örneğin “Parola sıfırlama modülünü yaz” komutunu verdiğinizde, ajan arka planda SD Elements’ten gelen “Parola sıfırlamada şu şifreleme standardını kullan” kuralını da okur ve kodu buna göre yazar.

Adım 4: Kod yazıldıktan sonra LLM tabanlı yeni nesil statik analiz araçları kodun anlamsal analizini yapar. Klasik regex taraması yerine, “Geliştirici burada gerçekten kullanıcı onayı almış mı?” sorusuna mantıksal yanıt arar.

Sonuç

Güvenli yazılım geliştirme için mesaj net: Yapay zeka ile kod üretimini yasaklamak bir çözüm değil çünkü akan suyun önünde durulmaz, ona yön vermek gerekir. Çözüm güvenliği de yapay zekalaştırmaktan geçiyor.

“Secure by Design” ilkesini pdf dokümanlarından çıkarıp otonom ajanların işlem döngüsüne dahil etmeliyiz. Eğer ajanlar kod yazıyorsa onları denetleyen ve yönlendiren de yine kurumsal politikalarla eğitilmiş “Güvenlik Ajanları” olmalı. Gelecek kod yazanlar ile kod güvenliğini sağlayanların aynı “prompt” penceresinde buluşmasına matuftur.

Konu hakkında daha detaylı bilgi edinmek için aşağıda formu doldurarak bizimle iletişim kurabilirsiniz.