Yapay Zekâda Güvenilirlik ve Kontrol: Guardrail Tabanlı Güvenlik Yaklaşımı
14 Oca 2026
Hazırlayan: İsa Gök – Ağ ve Güvenlik Teknolojileri Müdürü – Sekom
Günümüzde yapay zekâ, şirketlerden bireysel kullanıcılara kadar hayatımızın her alanına hızla entegre oluyor. Ancak kullanım oranlarındaki bu artış, önemli bir soruyu gündeme taşıyor: Yapay zekayı ne kadar güvenli kullanıyoruz? Teknolojinin yaygınlaşması, ne yazık ki kötüye kullanım potansiyelini de beraberinde getiriyor. Bilinçsiz yapay zekâ kullanımı; veri sızıntısı, yanlış bilgi üretimi ve hatta yasal ihlaller gibi ciddi risklere kapı aralıyor.
Yapay zekâ kullanımında artan bu güvenlik endişeleri nedeniyle Guardrail olarak bilinen koruyucu önlemler kullanılmaktadır. Guardrail yapay zekâ sistemlerinin güvenli sınırlar içerisinde çalışmasını sağlarken, olası tehditlere karşı önemli bir koruma sağlar.
Makalemizde öncelikle AI sistemlerin oluşturabileceği güvenlik risklerini inceleyeceğiz. Ardından Guardrail sistemlerinin türlerine, uygulama alanlarına ve kurumsal çözümlere göz atacağız. Son olaraksa Red Teaming yaklaşımı ile yapay zekâ sistemlerinin güvenlik testlerinin nasıl yapılabileceğine değineceğiz.
İlginizi Çekebilir: Yapay Zekâ Gelişmeleri ve OpenShift AI Platform
Yapay Zekâ Sistemlerinde Yeni Güvenlik Riskleri
Geleneksel yazılım sistemlerinden farklı olarak, yapay zekâ sistemleri kendine özgü güvenlik riskleri barındırır. Yapay zekâ modelleri, kullanıcı girdileri, model eğitim verileri, üretilen çıktılar ve modelin zamanla değişen davranışlarından kaynaklı çok sayıda güvenlik açığı potansiyeline sahiptir. Günümüzde popüler yapay zekâ modellerinde sıklıkla karşılaştığımız güvenlik risklerini 4 ana grupta toplayabiliriz.
Prompt injection ve jailbreak saldırı senaryoları
Prompt injection, yapay zekâ sistemini kötü amaçlı komutlarla yönlendirme girişimidir. Model özel komutlarla manipüle ederek tasarım amacından sapmaya zorlayabilir. Jailbreak saldırılar da bu bahsi geçen yöntemlerin bir kademe daha ilerisindedir. Sistemin güvenlik kontrollerini geçme ve normal koşullarda reddedilen yanıtları alma çabasındadır. Örnek verecek olursak model, kurumsal politikalara aykırı içerik üretebilir veya engellenen işlemleri gerçekleştirebilir.
Bu kategoriye Microsoft’un Bing Chat LLM’ine yapılan prom injection saldırısını bir örnek olarak verebiliriz. Bir X kullanıcısı bu yöntem ile Bing Chat’in gizli sistem komutlarını ortaya çıkarmıştır. İlgili haber için linki ziyaret edebilirsiniz.
Hallucination kaynaklı yanlış bilgi üretimi
Yapay zekâ modellerinin en önemli sorunlarından biri de “hallucination” olarak bilinen uydurma içerik üretimidir. Model, eğitim verilerinde yer almayan veya gerçek dünyada mevcut olmayan veri veya metinler üretebilir. Daha kötüsü kullanıcı, modele güvendiğinde, uydurma veya yanıltıcı bilgiler üzerine karar alabilir.
Hassas verilerin sızdırılma riski
Yapay zekâ sistemleri, eğitildiği ve erişebildiği verileri bilerek veya bilmeden dışarıya sızdırabilir. Özellikle kullanıcılar belirli bir soruyu sorduğunda model yanıt verirse, sistem hassas kurumsal verileri açığa çıkarabilir, kişisel veriler ifşa edebilir veya ticari sırlara sızma vakaları yaşanabilir. Bu tehlike, model geniş bir veri tabanına sahip olduğunda daha da yüksektir.
Regülasyon ihlalleri: KVKK ve GDPR örnekleri
Bilinçsiz bir şekilde kullanıldıklarında, yapay zekâ sistemleri KVKK ve GDPR gibi düzenlemeleri ihlal edebilir. Örneğin, kullanıcı onayı olmadan profilleme yapabilmek için kişisel verilerin kullanılması veya veri sahiplerine bildirilmeden verilerin üçüncü platformlarla paylaşımı mümkün olabilir.
Bu gibi durumlar, bir yandan regülasyonlar nedeniyle şirketlere yasal sorumluluk getirirken bir yandan da onların itibarını zedeleyebilecek durumlar oluşturacaktır. Bu nedenle, yapay zekâ sistemleri, kendi başlarına bırakılabilecek teknolojiler değil, koruma altındaki mekanizmalar ile çevrelenmelidir.
ChatGPT’nin bir kişi hakkında ürettiği asılsız bilgiler, hem halüsinasyon hem de GDPR ihlallerine örnek teşkil etmektedir. Örneğin Euronews‘da yayınlanan habere göre OpenAI’nin Avrupa’nın GDPR kurallarını ihlal ettiği iddiasıyla Norveç Veri Koruma Kurumu’na şikayette bulunuldu.
İlginizi Çekebilir: Modern Sistemleri Anlamak: Splunk Observability ile Uçtan Uca Görünürlük
Guardrail Nedir ve Nasıl Çalışır?
Yukarıda bahsettiğimiz güvenlik risklerini yönetebilmek için yapay zekâ sistemleri özel koruma mekanizmalarına ihtiyaç duyar. Tam da bu noktada Guardrail çözümü devreye girer.
Guardrail, yapay zekâ sistemleri içinde bir emniyet mekanizması işlevi görür. Yapay zekâ uygulamaları, tanımlanmış politika, etik ve operasyonel sınırlar içinde çalışmak üzere oluşturulur. Guardrail, yapay zekanın öngörülemeyen, hatalı veya kurumsal açıdan oluşabilecek davranışlarını etkin bir şekilde kontrol eder.
Guardrail sayesinde aşağıda belirttiğimiz 4 unsur;
- AI’nin neyi yapabileceği
- Hangi verilere erişebileceği
- Hangi konulara cevap verebileceği
- Ürettiği çıktının hangi kurallara tabi olduğu
net biçimde tanımlanır ve kontrol altına alınır.
Yapay Zekâ Güvenliğinde Guardrail’in Rolü
Yapay zekâ güvenliğinde Guardrail’in temel rolü, sistemin potansiyel tehlikeli davranışlarını önceden tanımlanmış kurallar çerçevesinde sınırlamaktır. Bu mekanizmalar, zararlı prompt’ları tespit eder, riskli içerikleri filtreler ve sistemin yalnızca izin verilen kapsamda çalışmasını garanti altına alır.
Modern Guardrail yaklaşımları genellikle üç ana noktada çalışır:
Girdi Kontrolleri (Input Guardrails): Kullanıcıdan gelen istekleri analiz eder, zararlı veya uygunsuz prompt’ları engeller ve hassas veri içeren talepleri tespit eder.
Çıktı Kontrolleri (Output Guardrails): AI tarafından üretilen cevabın filtrelenmesini sağlar, yanlış veya riskli içeriklerin kullanıcıya ulaşmasını önler ve gerekli durumlarda uyarı veya açıklama ekler.
Politika ve Bağlam Yönetimi: Rol bazlı erişim mekanizmaları sunar, yalnızca yetkili kullanıcıların belirli soruları sorabilmesini sağlar ve AI’nin tanımlı kapsamda çalışmasını kontrol eder.
Kurumsal Guardrail Çözümleri ve Red Teaming Yaklaşımı
Yaygın yapay zekâ platformlarının mevcut güvenlik önlemleri genellikle temel bir düzeyde kalır ve işletmelerin karmaşık operasyonel, yasal ve regülasyonlarla ilgili gereksinimlerini tam olarak karşılayamaz. Ticari Guardrail çözümleri, yapay zekâ güvenliği politikalarını ve gereksinimlerini kuruluşunuzun kullanımına açmanın en iyi yoludur.
Bu sayede, sektöre özgü regülasyona uyum sağlamanıza, etik kullanım politikalarınıza göre etik sınırlar koyma ve hassas kurumsal verilere erişimi sınırlayarak bunları korumaya olanak sağlar.
Mevcut yapay zekâ çözümleri, şeffaflık ve izlenebilirlik sunmalıdır. Çok yönlü olan Guardrail çözümleri, tüm yapay zekâ etkileşimlerini loglar ve görünür hale getirir. Kimin, ne zaman ve neden sistemi kullandığı hakkında tam bir şeffaflık sunar. Kurumsal bir Guardrail çözümü aşağıdaki 5 maddeyi kapsayacak şekilde sizlere tam güvenilirlik sunar.
- Yapay zekâ sistemleri tarafından üretilen tüm yanıtlar ve açıklamalar kayıt altına alınır.
- Alınan kararlar geriye dönük olarak incelenebilir, izlenebilir ve denetlenebilir hale getirilir.
- Kuruma özel olarak tanımlanan politika ihlalleri için bildirim mekanizmaları sağlanır.
- Bu kayıt ve gözlem politikaları, kurumsal kontrol mekanizmalarının güçlendirilmesine doğrudan katkı sağlar.
- Aynı zamanda, uyum gereksinimlerinin sürdürülebilir şekilde karşılanması ve ilgili mevzuat ile yasal düzenlemelerle kalıcı uyumun sağlanması açısından vazgeçilmez bir yapı oluşturulur.
İlginizi Çekebilir: SD-WAN (Software-Defined Wide Area Network) Nedir?
Red Teaming ile AI Sistemlerinin Test Edilmesi
Red Teaming, Guardrail’in bir adım ötesine geçerek AI sistemini aktif olarak test eden bir yaklaşımdır. Bu yöntemde güvenlik uzmanları, sistemin zayıf noktalarını bulmak için bilinçli olarak saldırı denemeleri gerçekleştirir. Bu denemelerle birlikte;
- Koruma mekanizmalarının gerçek senaryolarda etkinliği ölçülür.
- Henüz keşfedilmemiş güvenlik açıkları tespit edilir.
- Sistemin davranışı sınır durumlarda gözlemlenir.
- Otomatik saldırı senaryoları ve zayıf nokta tespiti yapılır.
Günümüzde AI güvenlik testleri, ironik biçimde yine AI teknolojileri kullanılarak otomatikleştirilmiştir. Bu otomatik testler neler yapabilir derseniz;
- Binlerce farklı prompt injection denemesi yapabilir.
- Jailbreak ve politika atlatma senaryoları üretebilir.
- Veri sızdırma girişimlerini simüle edebilir.
- Üretim öncesinde zayıf noktaları ortaya çıkarabilir.
Yapay zekâ, bireylere kolaylık, kurumlara önemli bir rekabet avantajı sunar. Ancak getirdiği riskler göz ardı edildiğinde ciddi güvenlik ve itibar sorunlarına yol açabilir. Bu nedenle yapay zekâ güvenliği, yalnızca teknik bir konu değil; aynı zamanda kurumsal yönetim, mevzuat uyumu ve kurumsal itibarın korunması açısından stratejik bir sorumluluktur.
Yapay zekâyı güvenle kullanmak, doğru güvenlik stratejileriyle mümkündür. Sekom ile yapay zekâ güvenliğini şansa bırakmayın; kontrol altına alın ve geleceği güvenle inşa edin. Şimdi aşağıdaki formu doldurarak hemen bize ulaşabilirsiniz.
