Yazılım Koçu | Yapay Zeka ve Dijital Dönüşüm Lideri

AI projeleri, doğaları gereği büyük miktarda veri işler. Bu veriyi korumak hem yasal zorunluluk hem de müşteri güveni için kritik.

KVKK ve GDPR Gereksinimleri

Kişisel Veri Tanımı

Bir kişiyi doğrudan veya dolaylı tanımlanabilir kılan her türlü veri.

Temel İlkeler

**Amaç Sınırlaması**: Veri sadece belirtilen amaç için kullanılmalı

**Veri Minimizasyonu**: Sadece gerekli veri toplanmalı

**Saklama Süresi**: Veriler amaç sona erince silinmeli

**Güvenlik**: Uygun teknik önlemler alınmalı

AI Projelerinde Özel Riskler

Model Memorization

LLM'ler eğitim verisini ezberleyebilir. Kişisel veriler prompt injection ile sızdırılabilir.

Inference Attacks

Model çıktılarından eğitim verileri hakkında bilgi çıkarılabilir.

Data Poisoning

Kötü niyetli veri enjeksiyonu ile model davranışı manipüle edilebilir.

Güvenlik Önlemleri

1. Veri Anonimizasyonu

PII (Personally Identifiable Information) maskeleme

K-anonymity, l-diversity teknikleri

2. Erişim Kontrolü

En az yetki prensibi

Role-based access control (RBAC)

Audit logging

3. Şifreleme

Data at rest: AES-256

Data in transit: TLS 1.3

Model encryption

4. On-Premise Deployment

Hassas verileri cloud'a göndermeden işleme

Self-hosted LLM çözümleri

5. Differential Privacy

Model eğitiminde gürültü ekleme

Bireysel veri noktalarının korunması

Checklist

[ ] Veri envanteri çıkarıldı mı?

[ ] KVKK/GDPR değerlendirmesi yapıldı mı?

[ ] Anonimizasyon stratejisi belirlendi mi?

[ ] Erişim yetkileri tanımlandı mı?

[ ] Şifreleme standartları uygulandı mı?

[ ] Incident response planı var mı?

Güvenlik, AI projesinin başından itibaren tasarıma dahil edilmelidir (Security by Design).

AI Projelerinde Veri Güvenliği: En İyi Uygulamalar