Siber Güvenlik
Yapay Zeka Güvenliği (AI Security)
Yapay zeka teknolojileri; müşteri hizmetlerinden finans, sağlık, üretim ve kamu hizmetlerine kadar pek çok sektörde karar alma süreçlerinin merkezine yerleşmiş durumda. Büyük dil modelleri, otomatik karar sistemleri ve makine öğrenmesi tabanlı uygulamaların yaygınlaşmasıyla birlikte, bu sistemleri hedef alan prompt injection, veri zehirleme, model çalma ve adversarial saldırılar gibi yeni tehdit türleri de hızla artmaktadır. Geleneksel siber güvenlik yaklaşımlarının yetersiz kaldığı bu alanda, kurumların yapay zeka sistemlerini tasarım aşamasından itibaren güvenli hale getirmesi artık bir tercih değil, iş sürekliliği ve itibar yönetimi açısından bir zorunluluktur. Yapay Zeka Güvenliği eğitimi, katılımcılara AI sistemlerine özgü tehdit modellerini tanıma, saldırı senaryolarını analiz etme ve savunma mekanizmalarını uygulama becerisi kazandırır. Kurumsal firmalar için bu eğitim; AI projelerinde güvenlik açıklarının erken tespit edilmesini, veri ihlali ve düzenleyici cezaların önüne geçilmesini, ayrıca müşteri ve iş ortaklarına güven veren, uyumlu ve dayanıklı yapay zeka çözümleri geliştirilmesini sağlayarak rekabet avantajı yaratır.
Eğitim İçeriği ve Örnek Müfredat
Bu eğitimde katılımcılar, yapay zeka sistemlerine yönelik güncel tehditleri ve bu tehditlere karşı alınabilecek teknik ve yönetsel önlemleri uygulamalı örneklerle öğrenirler.
- Yapay Zeka Tehdit Modellemesi ve Saldırı Yüzeyi: AI/ML sistemlerinin geleneksel yazılımlardan farklılaşan risk alanlarının ve olası saldırı vektörlerinin analizi.
- Büyük Dil Modellerine Yönelik Saldırılar: Prompt injection, jailbreak teknikleri ve LLM tabanlı uygulamaların manipülasyonuna karşı savunma stratejileri.
- Veri Sızıntısı ve Model Ters Mühendisliği: Model inversion, membership inference gibi tekniklerle hassas eğitim verisinin ifşa edilme riskleri ve önleme yöntemleri.
- Zehirleme Saldırıları ve Eğitim Verisi Güvenliği: Data poisoning ve model poisoning senaryolarının tespiti, veri bütünlüğünün sağlanması.
- Adversarial Örnekler ve Model Manipülasyonu: Görüntü, ses ve metin tabanlı adversarial saldırıların mekanizması ve dayanıklılık testleri.
- Governance, Uyumluluk ve Regülasyonlar: EU AI Act, ISO/IEC 42001 ve KVKK kapsamında yapay zeka sistemlerinin denetim ve uyum gereksinimleri.
- Güvenli AI Mimarisi ve MLSecOps Uygulamaları: Güvenli model geliştirme yaşam döngüsü, izleme, loglama ve olay müdahale süreçlerinin kurulması.
Tüm eğitimlerimiz için müfredat kurumunuza uygun olarak düzenlenir, ihtiyaçlarınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Buradaki bilgiler daha önce yaptığımız eğitimlere dayanarak örnek olarak hazırlanmıştır.
Hedef Kitle
- Siber güvenlik uzmanları ve SOC analistleri
- Yazılım geliştiriciler ve makine öğrenmesi mühendisleri
- Bilgi güvenliği yöneticileri ve CISO'lar
- Veri bilimciler ve AI/ML proje yöneticileri
- İç denetim ve uyumluluk (compliance) uzmanları
- Kurumsal risk yönetimi ve BT altyapı ekipleri
Kuruma Katkıları
- Yapay zeka sistemlerindeki güvenlik açıklarının erken aşamada tespit edilmesi
- Veri sızıntısı, model çalınması ve itibar kaybı risklerinin azaltılması
- EU AI Act, KVKK ve ISO 42001 gibi düzenlemelere uyumun güçlendirilmesi
- Güvenli AI geliştirme süreçlerinin (MLSecOps) kurumsallaştırılması
- Siber güvenlik olaylarına müdahale sürecinin hızlandırılması
- Müşteri ve iş ortaklarının gözünde güvenilirlik ve rekabet avantajı sağlanması
Yapay zeka artık kurumsal stratejinin ayrılmaz bir parçası; bu gücü güvenli ve sürdürülebilir şekilde kullanmak ise ancak doğru bilgi ve donanımla mümkün. Ekibinizi geleceğin tehditlerine karşı hazırlamak için Yapay Zeka Güvenliği eğitimimize katılın ve kurumunuzun AI dönüşümünü güvenle şekillendirin.
Müfredat
- Dar Yapay Zeka ve Yapay Genel Zeka
- Yapay Zekaya Neden Karakutu(Black Box) Denir?
- Yapay Zeka Karakutusunu Anlayabilmek ve Yorumlayabilmek Mümkün Mü?
- Yapay Zeka Hack'lenebilir mi?
- Yapay Zeka Hack'leyebilir mi?
- ChatGPT, Gemini ve DeepSeek Gibi Büyük Dil Modelleri(LLMs) Hack'lenebilir Mi?
- İnsansız Otomobiller ve Fabrikalar Gibi Otonom Sistemler Hack'lenebilir Mi?
- Yapay Zeka ve Güvenliğine Kavramsal Bakış
Sık Sorulan Sorular
Yapay Zeka Güvenliği eğitiminde hangi konular işleniyor?
Eğitimde yapay zeka sistemlerine yönelik güncel tehditleri ve bunlara karşı alınabilecek önlemleri uygulamalı örneklerle işliyoruz. İçerik; yapay zeka tehdit modellemesi ve saldırı yüzeyi, büyük dil modellerine yönelik prompt injection ve jailbreak saldırıları, model ters mühendisliği ve veri sızıntısı, zehirleme saldırıları, adversarial örnekler ve model manipülasyonu gibi başlıkları kapsıyor. Ayrıca EU AI Act, ISO/IEC 42001 ve KVKK kapsamında governance ve uyumluluk konuları ile güvenli AI mimarisi ve MLSecOps uygulamalarını da ele alıyoruz.
Yapay Zeka Güvenliği eğitimi kimler için uygun?
Bu eğitim siber güvenlik uzmanları ve SOC analistleri, yazılım geliştiriciler ve makine öğrenmesi mühendisleri için uygundur. Ayrıca bilgi güvenliği yöneticileri ve CISO'lar, veri bilimciler ve AI/ML proje yöneticileri, iç denetim ve uyumluluk uzmanları ile kurumsal risk yönetimi ve BT altyapı ekipleri de bu eğitimden faydalanabilir.
Yapay Zeka Güvenliği eğitimi kuruma ne gibi katkılar sağlar?
Eğitim, yapay zeka sistemlerindeki güvenlik açıklarının erken aşamada tespit edilmesini sağlar ve veri sızıntısı, model çalınması ve itibar kaybı risklerini azaltır. EU AI Act, KVKK ve ISO 42001 gibi düzenlemelere uyumu güçlendirir, güvenli AI geliştirme süreçlerinin (MLSecOps) kurumsallaşmasına katkı sunar. Ayrıca siber güvenlik olaylarına müdahale sürecini hızlandırarak müşteri ve iş ortaklarının gözünde güvenilirlik ve rekabet avantajı sağlar.
Yapay Zeka Güvenliği eğitiminin sonunda katılımcılar neler kazanır?
Katılımcılar, AI sistemlerine özgü tehdit modellerini tanıma, saldırı senaryolarını analiz etme ve savunma mekanizmalarını uygulama becerisi kazanır. Bu sayede kurumlar, AI projelerinde güvenlik açıklarını erken tespit edebilir ve veri ihlali ile düzenleyici cezaların önüne geçebilir. Ayrıca müşteri ve iş ortaklarına güven veren, uyumlu ve dayanıklı yapay zeka çözümleri geliştirme kapasitesi elde edilir.
Yapay zeka güvenliği konusu kurumlar için neden önemli?
Yapay zeka teknolojileri müşteri hizmetlerinden finans, sağlık, üretim ve kamu hizmetlerine kadar pek çok sektörde karar alma süreçlerinin merkezine yerleşmiş durumda. Bu sistemleri hedef alan prompt injection, veri zehirleme, model çalma ve adversarial saldırılar gibi tehditler hızla artarken geleneksel siber güvenlik yaklaşımları bu alanda yetersiz kalıyor. Bu nedenle kurumların yapay zeka sistemlerini tasarım aşamasından itibaren güvenli hale getirmesi, iş sürekliliği ve itibar yönetimi açısından bir zorunluluk haline gelmiştir.