Yapay Zeka ile Güvenlik Paketi

Yapay Zeka ile Güvenlik Paketi, kurumların yapay zekâyı güvenli, regülasyonlara uyumlu ve veri koruma ilkelerine uygun şekilde kullanmaları için çerçeve sunan, birbirini tamamlayan 2 eğitimden oluşan bir programdır.Program, “Yasal risk alabilir miyiz?” bariyerini adresleyerek; KVKK ve GDPR uyumu, yapay zekâ kullanım politikaları, risk yönetimi, data governance ve AI governance yapılarının nasıl tasarlanacağını somut örneklerle ele alır. İçerik, sektör, regülasyon seviyesi ve kurumun olgunluk düzeyine göre özelleştirilebilir.

• Hukuk ve uyum ekipleri
• Bilgi güvenliği ve siber güvenlik ekipleri
• Yönetişim, risk ve iç denetim birimleri
• CIO, CTO ve teknoloji liderleri
• Veri yönetişimi (data governance) ve analitikten sorumlu yöneticiler

1. KVKK, GDPR ve global yapay zekâ regülasyonlarının etkileri
2. • Yapay zekâ kullanımının veri koruma mevzuatına getirdiği yeni gereklilikleri özetler.
   • Farklı kullanım senaryoları için risk seviyelerini (düşük/orta/yüksek) çerçeveler.
3. Kişisel veri, hassas veri, anonimleştirme ve minimizasyon prensipleri
4. • Hangi verinin “kişisel” ve “hassas” sayıldığını netleştirir.
   • Anonimleştirme ve veri minimizasyonu için temel prensip ve örnekler sunar.
5. Yapay zekâ kullanımına yönelik kurum içi politika, izin mekanizması ve sınırlar
6. • Çalışanların yapay zekâ araçlarını nasıl, nerede, hangi sınırlar içinde kullanabileceğini tanımlar.
   • Onay süreçleri ve istisna yönetimi için basit bir politika çerçevesi oluşturur.
7. Model seçimi, veri işleme ve içerik üretiminde hukuki uyum çerçevesi
8. • Üçüncü parti modellerle çalışırken sözleşme, veri işleyen–veri sorumlusu ilişkilerini ele alır.
   • Üretilen içeriğin (metin, görsel, kod vb.) telif, sorumluluk ve doğrulama boyutunu tartışır.
9. Riskli kullanım senaryoları: çalışan verisi, müşteri bilgisi, gizli dokümanlar
10. • Bu tür verilerin yapay zekâ sistemlerine aktarılması durumunda ortaya çıkabilecek riskleri örneklendirir.
    • “Kesinlikle girilmemesi gereken veriler” ve “ek kontrol gerektiren veriler” için pratik rehber sunar.
11. Kurum içi yapay zekâ kullanımında “do & don’t” rehberi ve uygulama ilkeleri
12. • Çalışanlara yönelik basit “yapılacaklar / yapılmayacaklar” listesini netleştirir.
    • Farklı fonksiyonlar için (İK, hukuk, pazarlama vb.) örnek kullanım sınırları sağlar.

1. Yapay zekâ projelerinde risk türleri: güvenlik, gizlilik, operasyonel ve etik riskler‍
   
   • Farklı risk kategorilerini (security, privacy, bias, reputational risk) ayrıştırır.
   • Kurumun risk iştahına göre önceliklendirme mantığını oluşturur.‍
2. Data governance yapısı: veri sınıflandırma, sahiplik (ownership) ve erişim yönetimi‍
   
   • Verinin gizlilik ve kritikiyet seviyesine göre sınıflandırılmasını ele alır.
   • Veri sahibi (data owner), veri sorumlusu ve erişim yetkisi modelini netleştirir.‍
3. Model güvenliği: prompt injection, veri sızıntısı, sahte içerik (deepfake) riskleri‍
   
   • Prompt injection, veri sızıntısı ve manipülasyon risklerinin tipik örneklerini gösterir.
   • Bu riskleri azaltmak için teknik ve prosedürel kontrol noktalarını tartışır.‍
4. Kontrol katmanları: erişim izinleri, izleme, audit trail, logging & tam izlenebilirlik‍
   
   • Kim, ne zaman, hangi veriye, hangi amaçla erişti sorusunu cevaplayacak iz kayıtlarını çerçeveler.
   • Yetki yönetimi, rol bazlı erişim ve denetlenebilirlik için temel gereksinimleri ortaya koyar.‍
5. Güvenlik çerçeveleri: NIST AI Risk Framework, ISO 42001, AB AI Act uyum adımları‍
   
   • Kurumların referans alabileceği ana çerçeveleri üst düzeyde tanıtır.
   • Bu çerçeveleri kurumun mevcut bilgi güvenliği ve risk yönetimi yapısıyla hizalamanın yollarını özetler.‍
6. Yapay zekâ uyum yol haritası: keşif → risk analizi → kontrol mekanizması → sürekli izleme‍
   
   • Yeni veya mevcut yapay zekâ projeleri için uygulanabilir uyum ve risk yönetimi adımlarını sıralar.
   • “Bir kere değil, sürekli uyum” için izleme ve periyodik gözden geçirme döngüsünü tarif eder.