Sağlık
Hasta verisi dışarı çıkmadan asistan
Model hastane ağında çalışır; kimlik bilgileri maskelenir, yalnızca yetkili personel ilgili kayıtla ilgili soru sorabilir.
Özel nitelikli kişisel veri kurum dışına hiç çıkmaz.
Genel Bakış
Yapay zekâda veri güvenliği neden ayrı bir konu?
Klasik yazılımda veri girer, kural işler, sonuç çıkar. Yapay zekâda ise metin bir modele gönderilir; model nerede çalışıyor, istek loglanıyor mu, veri eğitimde kullanılıyor mu — bunların hepsi ayrı birer karardır. Biz mimariyi baştan bu sorulara göre kuruyoruz: hangi verinin modele hiç gitmeyeceği, hangisinin maskeleneceği, modelin nerede barınacağı ve kimin neye erişebileceği tasarımın parçası olur. KVKK açısından kritik olan, bu kararların sonradan yamayla değil baştan verilmiş olmasıdır.
Kendi sunucunuzda (on-premise) LLM kurulumu
Kişisel verinin maskelenmesi / anonimleştirilmesi
Rol bazlı erişim ve yetkilendirme
Tüm istek ve cevapların denetim kaydı
Veri saklama ve imha sürelerinin tanımı
Aydınlatma metni ve VERBİS için teknik doküman
İşleyiş
Nasıl ilerliyoruz?
Kapsam
Çözüm neleri kapsar?
On-premise LLM kurulumu
Açık kaynak modeller kendi sunucunuzda çalışır; hiçbir istek şirket ağının dışına çıkmaz.
Veri maskeleme
TC kimlik, telefon, IBAN gibi alanlar modele gitmeden önce maskelenir veya takma değerle değiştirilir.
Rol bazlı erişim
Hangi rolün hangi veri kümesine ve hangi asistana erişeceği merkezî olarak yönetilir.
Denetim kaydı
Kim, ne zaman, hangi soruyu sordu ve hangi belgeye erişti — tümü izlenebilir şekilde kaydedilir.
Saklama & imha
Konuşma ve belge kayıtları için saklama süresi tanımlanır, süre sonunda otomatik imha edilir.
Uyum dokümantasyonu
Alınan teknik ve idari tedbirler, hukuk ekibinizin kullanabileceği biçimde belgelenir.
Sektörel Kullanım
Hangi sektörlerde nasıl kullanılıyor?
Veri hassasiyeti yüksek sektörlerde yapay zekâyı mümkün kılan şey genelde bu katman oluyor. Örnekler:
Finans & Sigorta
Müşteri dosyası analizinde gizlilik
Kredi ve hasar dosyaları analiz edilirken IBAN, TCKN gibi alanlar takma değerle değiştirilir; denetim izi tutulur.
İç denetim ve düzenleyici sorularına kanıtla cevap verilir.
Kamu & Belediye
Vatandaş başvurularında güvenli işleme
Başvuru metinleri kurum içi altyapıda sınıflandırılır ve yönlendirilir; kişisel veri üçüncü taraf servise gönderilmez.
Hizmet hızlanırken veri sorumluluğu kurumda kalır.
İnsan Kaynakları
Özlük ve aday verisinin korunması
Özgeçmiş ve özlük dosyaları işlenirken ayrımcılığa açık alanlar filtrelenir, erişim İK rolüyle sınırlanır.
Aday verisi hem korunur hem yalnızca gerektiği kadar işlenir.
Hukuk & Danışmanlık
Müvekkil dosyalarında gizlilik
Dosya ve sözleşme analizi izole ortamda yapılır; içerik model sağlayıcısının eğitimine kesinlikle girmez.
Meslek sırrı yükümlülüğü teknik olarak da güvenceye alınır.
Eğitim
Öğrenci verisiyle çalışan asistanlar
Öğrenci başarı ve devam verisi kurum içinde işlenir; velilere açık asistan yalnızca kendi öğrencisinin verisini görür.
Reşit olmayan bireylerin verisi mevzuata uygun korunur.
Tipik Kazanımlar
0
On-premise kurulumda dışarı çıkan istek
%100
Kayıt altına alınan erişim ve sorgu
Rol bazlı
Veri ve asistan erişim kontrolü
2–4 hafta
Güvenlik mimarisi tasarımı süresi
Değerler benzer projelerdeki tipik aralıkları gösterir; kesin sonuç veri kalitesine ve sürecinize göre değişir.
Entegrasyon
Mevcut sistemlerinizle birlikte çalışır
Kurum içi sunucu / GPUActive Directory & SSOTürkiye’de veri merkeziVPN & özel ağSIEM & log yönetimiYedekleme sistemleriRol yönetimi (RBAC)Şifreleme (at rest / in transit)
SSS
Sıkça Sorulan Sorular
Güvenlik mimarisini projeye başlamadan konuşalım
Hangi verinin nereye gideceğini baştan netleştirdiğimizde, yapay zekâ projeleri uyum tarafında sürprizle karşılaşmaz.