Ekranda "funding" yazıyor. Siz de öyle okuyorsunuz, e-posta istemciniz de öyle gösteriyor. Ama e-postanın içinde, "fun" ile "ding" arasında görünmeyen bir karakter daha var. Kelimeyi arayan bir filtre için bu artık "funding" değil, birbirinden kopuk iki parça.
2026'nın ilk yarısında tam olarak bu yöntemi kullanan bir kimlik avı kampanyası, Microsoft Security Research'ün 3 Eylül 2026 tarihli raporunda ayrıntılı olarak anlatıldı. Bu yazıdaki rakamlar o rapordan; son bölümdeki ölçüm ise bizim. Kampanya hem hacmiyle hem de kullandığı karakterle dikkat çekiyor.
01Ne oldu
Microsoft'un verilerine göre kampanya 9 Şubat 2026'da birden yükseldi. Bir gün önce yaklaşık 21 bin e-postada görülen işaret, ertesi gün 1,3 milyonu aştı. Yoğun dönem yaklaşık üç ay sürdü ve 15 Mayıs'tan sonra belirgin biçimde azaldı.
Kampanyanın yoğun döneminde hafta içi bir günde Microsoft'un tespit sistemine takılan e-posta sayısı. Kaynak: Microsoft Security Research, Eylül 2026.
Kampanyanın bir de düzenli bir takvimi vardı: hafta içi tam hızla çalışıyor, hafta sonu neredeyse tamamen duruyor, pazartesi yeniden başlıyordu. Konu hep aynıydı: küçük işletmelere kredi, kredi limiti ve hızlı finansman teklifleri. E-postalar, adı "capital", "funding", "loan" gibi birkaç kelimenin farklı birleşimlerinden oluşan yüzlerce tek kullanımlık alan adından gönderiliyordu.
02Görünmez karakter nereden çıktı
Kullanılan karakterler Unicode'un "Tags" adlı bloğundan geliyor (U+E0000 ile U+E007F arası). Bu blok, klavyedeki harflerin görünmez bir kopyası gibi: her harfin burada bir karşılığı var ama yazı tiplerinin büyük çoğunluğu bunları ekrana hiç çizmiyor. Blok bir zamanlar dil etiketlemek için tasarlandı ve bugün büyük ölçüde kullanımdan kalktı.
Bu karakterler son bir yılda yapay zekâ güvenliği araştırmalarıyla ünlendi. Bir web sayfasına ya da belgeye insanın göremeyeceği ama yapay zekâ asistanının okuyacağı talimatlar gizlemek için kullanıldılar. Bu kampanyada saldırganlar yöntemi tersine çevirdi: amaç yapay zekâya bir şey göstermek değil, filtreden bir şey saklamaktı.
Microsoft, incelediği e-postalarda gizli bir mesaj bulmadığını, yalnızca tek bir görünmez karakterin kelimelerin ortasına serpiştirildiğini belirtiyor. "Funding" böylece "fun⟨görünmez karakter⟩ding" hâline geliyor.
03Neden işe yarayabiliyor
Bir filtre "funding" kelimesini ararken metinde bitişik "f-u-n-d-i-n-g" dizisini bekliyorsa, araya giren karakter eşleşmeyi bozar. Aynı şey makine öğrenmesine dayalı sınıflandırıcılar için de geçerli olabilir. Bu modeller metni önce parçalara ayırır; tanıdık bir kelimenin ortasına beklenmeyen bir karakter girince model o kelimeyi tanıdığı biçimde göremeyebilir.
Bu "olabilir" önemli. Microsoft da etkinin, filtrenin metni eşleştirmeden önce bu karakterleri temizleyip temizlemediğine bağlı olduğunu vurguluyor. Görünmez karakterle kelime bölmek eski bir yöntem; sıfır genişlikli boşluk gibi karakterler yıllardır bu amaçla kullanılıyor. Yeni olan, yapay zekâ araştırmalarından tanınan bir karakter bloğunun klasik kimlik avına taşınması ve bunun bu ölçekte yapılması.
04Kimlik doğrulamasından geçen e-posta
Kampanyanın daha az konuşulan ama kurumlar için belki daha önemli tarafı şu: e-postalar, ActiveCampaign adlı meşru ve yaygın bir e-posta pazarlama platformu üzerinden gönderildi. Microsoft'a göre bu sayede e-postalar itibarı yerleşmiş, kimlik doğrulaması kurulu bir altyapıdan geliyordu ve sıradan pazarlama e-postalarından ayırt edilmeleri zorlaşıyordu. E-postalardaki bağlantılar da platformun kendi tıklama takip adreslerinden geçiyordu.
Yani "gönderen doğrulandı, IP adresi temiz" demek, e-postanın güvenli olduğu anlamına gelmiyor. Kimlik doğrulaması e-postanın nereden geldiğini söyler, niyetini değil. İçeriğe bakmayan bir savunma bu tür bir kampanyada büyük ölçüde kördür. Kusursuz Türkçeyle gelen kimlik avı yazımızda da aynı noktaya farklı bir yönden varmıştık.
05Savunma: önce temizle, sonra eşleştir
Microsoft'un önerisi basit ve doğru: bir e-postanın konusu ve gövdesi kelime, imza ya da kalıp kontrolünden geçmeden önce görünmez ve ekrana çizilmeyen karakterlerden arındırılmalı. Böylece kelimenin ortasına ne eklenirse eklensin, filtre kelimeyi yine bütün olarak görür.
İkinci öneri daha da ilginç. Bu karakterler olağan iş yazışmalarında neredeyse hiç geçmediği için, bir e-postada bulunmaları başlı başına güçlü bir şüphe işareti. Saldırganın filtreyi atlatmak için eklediği karakter, doğru okunursa onu ele veren iz hâline geliyor. Tek dikkat edilmesi gereken meşru kullanım; İngiltere, İskoçya ve Galler'in bayrak emojileri bu karakterlerle kodlanıyor ve kural yazarken bunların dışarıda bırakılması gerekiyor.
Son olarak aynı temizlik, e-postaları özetleyen ya da yanıtlayan yapay zekâ asistanlarına içerik gitmeden önce de yapılmalı. Aynı karakterler orada da gizli talimat taşımak için kullanılabiliyor.
06DeepFilter'da ne ölçtük
Kampanyadaki yöntemin kendi sistemimizde nasıl sonuç verdiğini görmek için bir DeepFilter test sunucusunda basit bir deneme yaptık. Kredi teklifi içeren kısa bir e-postanın üç sürümünü hazırladık: kelimeleri olduğu gibi yazılmış hâli, "funding", "capital", "loan" gibi kelimelerin ortasına kampanyadaki görünmez karakterin eklendiği hâli ve aynı kelimelerin eski usul sıfır genişlikli boşlukla bölündüğü hâli.
DeepFilter'ın yapay zekâ sınıflandırıcısı üç sürümün içeriğini de spam olarak işaretledi. Verdiği spam olasılığı bölünmemiş metinde 0,9959, iki bölünmüş sürümde ise 0,9933 oldu. Görünmez karakterler hiçbir kuralın devreden çıkmasına yol açmadı.
Bu sonucun sınırını da açıkça söyleyelim: tek bir örnek metinle yapılmış bir deneme bu. Her senaryo için bir güvence değil; bu kampanyadaki gibi bir metin için yapılmış bir ölçüm. Filtre atlatma yöntemleri değişmeye devam edecek. Bu yüzden içerik kontrolünü tek bir sinyale bırakmak yerine birden fazla katmanın birlikte çalışması, bu tür denemelerin en güvenilir cevabı olmaya devam ediyor.