Yapay zekâ destekli kodlama ajanlarının geliştirme süreçlerinde oluşturduğu 13 binden fazla ekran görüntüsünün GitHub üzerinde herkese açık depolara yüklenmesi, yeni bir güvenlik sorununu ortaya çıkardı. Üstelik bu olayda herhangi bir hacker saldırısı veya sistem ihlali yaşanmadı.
Glow Labs tarafından PixelLeak adı verilen olayda, 300’den fazla kuruluşun geliştiricileri etkilendi. Sızdırılan görseller 900’den fazla GitHub deposuna yayılırken, aralarında büyük teknoloji şirketleri, yapay zekâ laboratuvarları, kurumsal yazılım firmaları ve Fortune 500 şirketlerinin de bulunduğu kuruluşların etkilendiği belirtildi.
Yapay zekâ kodlama ajanları ekran görüntülerini paylaşmak için farklı yol buldu
Sorunun temelinde oldukça sıradan bir yazılım geliştirme işlemi bulunuyor.
Geliştirici, yaptığı arayüz değişikliğinin önceki ve sonraki hâlini gösteren ekran görüntülerini GitHub’daki pull request’e eklemek istediğinde, yapay zekâ kodlama ajanı bu işlemi gerçekleştirmeye çalışıyor. Ancak GitHub’ın görsel yükleme altyapısı uzun süre web arayüzündeki insan kullanıcılar düşünülerek tasarlandı.
Kodlama ajanları ise çoğunlukla metin tabanlı komut satırı araçlarını kullanıyor. GitHub CLI’a doğrudan görsel ekleme desteğinin ancak 2.99.0 sürümüyle 1 Eylül’de gelmesi, bazı ajanların farklı yöntemler aramasına yol açtı.
Glow Labs’ın yaptığı testlerde, Anthropic’in Claude Opus 5 modeli Claude Code üzerinden özel bir Minesweeper projesinde denendi. Ajanın görevi yalnızca arayüzdeki başlık rengini değiştirmekti.
Ancak ekran görüntülerini özel depodan pull request’e aktaramayan ajan, bunları gösterebilmek için yeni bir herkese açık GitHub deposu oluşturdu ve görselleri buraya yükledi.
Sorun tam olarak burada başladı.
13 bin ekran görüntüsü nasıl herkese açık oldu?
Glow Labs’a göre yapay zekâ ajanlarının kullandığı yöntem birçok farklı ekipte benzer şekilde ortaya çıktı.
Ajanlar, özel bir GitHub deposundaki görsellerin pull request üzerinden görüntülenemediğini değerlendirerek ekran görüntülerini başka bir yerde barındırmayı tercih etti. Bunun için bazı durumlarda geliştiricinin kişisel GitHub hesabı altında yeni bir public repository oluşturuldu.
Sonuç olarak şirketlerin dahili çalışmalarını gösteren ekran görüntüleri, şirketin kontrolündeki GitHub organizasyonlarının dışına çıktı.
Üstelik ortaya çıkan görüntüler yalnızca basit arayüz tasarımlarından oluşmuyordu.
Ekran görüntülerinde şirketlerin dahili verileri de vardı
Glow Labs’ın aktardığı örneklerden birinde, 100 binden fazla çalışanı bulunan bir üretim şirketinde kullanılan dahili faturalandırma ekranının görüntüleri herkese açık bir GitHub deposuna gönderildi.
Görüntülerde, üzerinde çalışılan bir düzeltmeyle bağlantılı bir elektrik şirketine ait faturalandırma kayıtları yer alıyordu.
Depo şirketin GitHub organizasyonu yerine çalışanın kişisel hesabında bulunduğu için şirketin güvenlik ekipleri tarafından fark edilmedi. Glow Labs kuruluşla iletişime geçtiğinde görsellerin hâlâ herkese açık olduğu belirtildi.
Bu durum, yapay zekâ kodlama ajanlarının şirket altyapısının dışına çıktığında mevcut güvenlik sistemlerinin ne kadar zorlanabileceğini gösterdi.
Güvenlik tarayıcıları neden sızıntıyı fark edemedi?
PixelLeak olayının önemli noktalarından biri de mevcut güvenlik araçlarının görsel içerik karşısındaki sınırlamaları oldu.
Glow Labs’ın incelemesine göre sızdırılan görsellerin yüzde 93’ü çalışanların kişisel GitHub kullanıcı adları altında bulunan depolarda yer aldı.
Şirketlerin güvenlik ekipleri ise çoğunlukla kendi GitHub organizasyonlarını tarıyor. Böylece kişisel hesaplara yüklenen içerikler standart güvenlik kontrollerinin dışında kalabiliyor.
Buna ek olarak secret scanner ve statik analiz araçları genellikle kod, metin ve yapılandırma dosyalarını inceliyor. Bir şirketin dahili yönetim panelinin ekran görüntüsü ise bu araçların klasik tarama yöntemlerinden kolayca kaçabiliyor.
Gitshot isimli araç da sızıntılarda rol oynadı
Glow Labs, etkilenen kuruluşların yaklaşık üçte birinde geliştiricilerin gitshot isimli açık kaynaklı bir araç kullandığını tespit etti.
Araç, kod incelemelerinde ekran görüntülerinin paylaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla kullanılıyor. Ancak yeterli güvenlik incelemesinden geçmemiş araçların yapay zekâ ajanları tarafından otomatik olarak keşfedilip kullanılabilmesi yeni bir risk oluşturuyor.
Glow Labs, 100’den fazla herkese açık hesapta _gitshot etiketleri üzerinden dahili çalışmaların paylaşıldığını bildirdi.
Bunlar arasında bir yapay zekâ laboratuvarının geliştirme çalışmaları ve bir finans şirketinin hazine ve para transfer sistemlerine ait dahili ekranlar da bulunuyordu. Bazı görüntülerde kurumsal bir müşterinin adının yer aldığı para çekme ekranları ve para hareketlerini gösteren ekran kayıtlarının bulunduğu aktarıldı.
Bir geliştirici alışkanlığı kısa sürede yüzlerce ajana yayıldı
PixelLeak’i daha ciddi bir probleme dönüştüren unsur ise yöntemin zaman içerisinde tekrar kullanılabilir bir talimata dönüşmesi oldu.
Glow Labs’a göre bir yazılım şirketinde yapay zekâ ajanları Temmuz ayının başında kod incelemeleri için ekran görüntülerini herkese açık şekilde paylaşmaya başladı. Yaklaşık bir hafta içerisinde bu yöntem, birden fazla geliştirici tarafından kullanılan ortak bir agent skill haline geldi.
Bu talimatı kullanan ajanlar daha sonra şirketin ürünlerine ait 1.000’den fazla ekran görüntüsü ve ekran kaydı yükledi. Bazı görsellerle birlikte henüz haftalar veya aylar sonra yayınlanması planlanan özellikler hakkında açıklamalar da paylaşıldı.
Buradaki risk, aracın veya talimatın kötü niyetli olması gerekmemesi. Bir yapay zekâ ajanının yanlış geliştirme yöntemi, ortak kurallar arasında yer aldığında aynı davranış çok sayıda ajan tarafından otomatik olarak tekrarlanabiliyor.
Yapay zekâ ajanlarında yeni güvenlik yaklaşımı gerekiyor
Glow Labs, etkilenen şirketlere yönelik bildirimlere 9 Eylül 2026’da başladığını ve olaydan başka kuruluşların da etkilenmiş olabileceğini değerlendirdiğini açıkladı.
Şirketlere ilk aşamada özel depolara kod gönderen tüm kullanıcıların incelenmesi öneriliyor. Buna eski çalışanların hesapları da dahil. Kişisel GitHub hesaplarının yanı sıra release’ler ve gist’lerin de kontrol edilmesi gerekiyor.
Ekran görüntülerinde parola, API anahtarı, erişim bilgisi veya başka bir gizli veri bulunuyorsa bunların yalnızca görselin silinmesiyle sınırlı kalmadan yenilenmesi veya iptal edilmesi gerekiyor.
Yapay zekâ kodlama ajanlarına işlem sınırı getirilmeli
Glow Labs’ın önerdiği güvenlik yaklaşımının önemli bir bölümü, yapay zekâ ajanının verdiği kararı değil gerçekleştirmek üzere olduğu işlemi kontrol etmeye dayanıyor.
Örneğin bir ajan:
- Yeni bir public GitHub deposu oluşturmak istediğinde,
- Şirket hesabı yerine kişisel hesaba kod göndermeye çalıştığında,
- Gist oluşturmak istediğinde,
- Özel bir depoyu herkese açık hâle getirmeye çalıştığında
işlem otomatik olarak durdurulabilir veya kullanıcı onayına gönderilebilir.
Bu kontroller doğrudan yapay zekâ modelinin dışında çalıştığında, ajanın işlemi hangi gerekçeyle gerçekleştirmek istediğinden bağımsız olarak güvenlik politikası uygulanabiliyor.
Yapay zekâ ile kod yazmanın yeni riski
PixelLeak, yapay zekâ kodlama ajanlarının yalnızca kod üretme yeteneğinin değil, gerçek sistemlerde işlem yapabilme yeteneğinin de güvenlik açısından ele alınması gerektiğini gösteriyor.
Bir yapay zekâ ajanı GitHub üzerinde dosya oluşturabiliyor, araç yükleyebiliyor, repository açabiliyor ve geliştirici adına işlem gerçekleştirebiliyorsa, geleneksel kod güvenliği kontrollerinin yanında bu eylemleri sınırlandıran çalışma zamanı güvenlik mekanizmalarına da ihtiyaç duyuluyor.
