Türkiye'nin Yerli Yapay Zeka Hamlesi: Kritik Güvenlik Sertifikasyonları Ulusal Veriyi Nasıl Koruyacak?

Yapay zeka (YZ), küresel ekonominin ve ulusal güvenliğin yeni anahtarı olarak kabul ediliyor. Türkiye, 2021 Ulusal Yapay Zeka Stratejisi doğrultusunda yerli ve milli YZ modellerini hızla geliştirirken, bu modellerin güvenilirliği ve siber dayanıklılığı en kritik gündem maddesi haline geldi. Güvenlik sertifikasyonları, yabancı teknolojilere bağımlılığı azaltmak ve ulusal verinin bütünlüğünü sağlamak adına hayati bir kalkan görevi üstleniyor.

Devreye giren bu yeni sertifikasyon mekanizmaları, sadece yazılımsal hataları değil, aynı zamanda YZ modellerinin kötü niyetli manipülasyonlara (Adversarial Attacks) karşı ne kadar dirençli olduğunu da test etmeyi amaçlıyor. Bu, Türkiye'nin dijital egemenliğini pekiştiren stratejik bir adımdır.

Yerli Yapay Zeka Modelleri Neden Özel Sertifikasyon Gerektiriyor?

Geleneksel yazılım güvenliği testleri, büyük dil modelleri (BBM) ve derin öğrenme algoritmaları için yetersiz kalmaktadır. YZ sistemleri, tahminler ürettikleri için, siber saldırganlar tarafından verilerin gizlenmesi, yanlış sınıflandırma veya modelin zehirlenmesi gibi benzersiz risklere açıktır. Türkiye’nin yerli YZ modellerinin sağlık, savunma ve finans gibi kritik sektörlerde kullanılması planlandığında, güvenlik zafiyetleri ulusal çapta felaketlere yol açabilir.

Ulusal Verinin Korunması: Yurt dışında eğitilmiş veya sertifikalandırılmış modeller, veri işleme süreçlerinde ulusal güvenlik standartlarını karşılamayabilir. Bu yeni sertifikasyon süreci, modellerin, Türkiye’nin KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve ulusal siber güvenlik mevzuatına tam uyumunu zorunlu kılmaktadır.

TSE ve Kritik Kurumlar Güvenlik Çerçevesini Oluşturuyor

Bu kritik sertifikasyon sürecinin merkezinde, Türk Standartları Enstitüsü (TSE) ve TÜBİTAK Bilişim ve Bilgi Güvenliği İleri Teknolojiler Araştırma Merkezi (BİLGEM) gibi stratejik kurumlar yer almaktadır. Bu kurumlar, uluslararası standartları (ISO/IEC 42001 gibi) temel alarak, Türkiye’ye özgü tehdit senaryolarına uygun bir denetim mekanizması geliştirdi.

TSE’nin rolü, sadece teknik uygunluğu değil, aynı zamanda YZ sistemlerinin ‘güvenilirlik’ (trustworthiness) prensiplerine ne kadar uyduğunu da ölçmektir. Bu, şeffaflık, hesap verebilirlik ve adalet gibi etik boyutları da kapsamaktadır.

• TSE Standardizasyonu: YZ sistemlerinin yaşam döngüsü boyunca (tasarım, eğitim, dağıtım ve bakım) güvenlik gerekliliklerini belirliyor.


• BİLGEM Test Altyapısı: Özellikle derin öğrenme modellerine yönelik sızma testleri ve dayanıklılık analizleri için özel test laboratuvarları kuruyor.


• USOM Entegrasyonu: Ulusal Siber Olaylara Müdahale Merkezi (USOM) ile entegre çalışarak, sertifikalı modellerde ortaya çıkabilecek sıfırıncı gün açıklarına anında müdahale kapasitesi oluşturuluyor.

Sertifikasyonun Temel Direkleri: Robustluk ve Şeffaflık

Yerli YZ sertifikasyonları, iki ana teknik direk üzerine inşa edilmiştir: Robustluk (Dayanıklılık) ve Şeffaflık (Açıklanabilirlik).

1. Robustluk (Dayanıklılık) Testleri: Bir YZ modelinin, eğitim verilerinde veya girdi verilerinde yapılan küçük değişikliklere rağmen doğru kararlar vermeye devam etme yeteneğidir. Saldırganlar, YZ modellerini kandırmak için ‘düşmanca örnekler’ (adversarial examples) oluşturabilirler. Örneğin, bir otonom araç sistemi, yoldaki küçük bir etiket değişikliğiyle trafik işaretini yanlış algılayabilir.

Sertifikasyon süreci, modelleri binlerce farklı düşmanca senaryoya maruz bırakarak test eder. Bu, özellikle savunma sanayii ve kritik altyapılarda kullanılan yerli YZ sistemleri için zorunludur.

2. Şeffaflık (XAI – Açıklanabilir Yapay Zeka): YZ modellerinin neden belirli bir kararı verdiğinin anlaşılabilir olması zorunludur. Sertifikasyon, modelin kara kutu olmaktan çıkarılmasını ve kararlarının denetlenebilir olmasını şart koşar. Finans sektöründe kredi verme veya sağlıkta teşhis koyma gibi alanlarda, bir hata durumunda sorumluluğun belirlenmesi için bu kritik öneme sahiptir.

“Yerli YZ'nin sadece hızlı olması yetmez, aynı zamanda güvenilir ve hesap verebilir olması gerekir. Yeni sertifikasyonlar, bu güvenilirliğin resmi damgasıdır.”

Derinlemesine Teknik İnceleme: Sertifikasyon Adımları

Sertifikasyon süreci, katı ve çok aşamalı bir denetimden oluşur. Bu süreçte YZ modelinin sadece son çıktısı değil, eğitim data setinin kalitesi ve tarafsızlığı da incelenir.

Eğitim Verisi Bütünlüğü ve Tarafsızlığı

Modelin eğitildiği veri setinin, ulusal güvenliği tehlikeye atacak manipülasyonlardan arınmış olması gerekir. Ayrıca, veri setindeki olası önyargılar (bias) analiz edilir. Önyargılı bir model, ayrımcılığa yol açabilir. Sertifikasyon, bu önyargıları minimize etmeye yönelik metodolojilerin kullanılmasını zorunlu kılar.

Model Zehirlenmesi (Model Poisoning) Analizi

Saldırganlar, modelin eğitim aşamasında zehirli veriler enjekte ederek, modelin gelecekteki davranışını manipüle edebilir. Sertifikasyon testleri, bu tür zehirlenme girişimlerine karşı kullanılan savunma mekanizmalarının etkinliğini detaylıca inceler.

Kullanılan temel test metodolojileri şunlardır:

• Sızma Testleri (Penetration Testing): YZ sisteminin API’leri ve arayüzleri üzerinden güvenlik açıkları aranır.


• Veri Sızıntısı Analizi: Modelin, eğitim verilerindeki hassas bilgileri (örneğin kişisel verileri) istemeden ifşa edip etmediği kontrol edilir.


• Kötü Niyetli Kullanım Senaryoları: Modelin, amaç dışı veya etik olmayan şekillerde kullanılmasını engellemek için yerleşik güvenlik filtrelerinin varlığı doğrulanır. Özellikle büyük dil modellerinde (BBM) zararlı içerik üretimini engelleme yeteneği test edilir.

Ulusal AI Stratejisi ve Ekonomik Etkiler

Bu sertifikasyonların devreye girmesi, Türkiye’nin Ulusal Yapay Zeka Stratejisi’nin en önemli ayaklarından birini oluşturuyor. Sertifikalı yerli YZ modelleri, uluslararası pazarda rekabet avantajı sağlayacaktır. AB’nin katı AI Yasası (AI Act) gibi düzenlemeler karşısında, Türkiye’nin erken aşamada yüksek güvenlik standartlarını benimsemesi, ihracat potansiyelini artıracaktır.

Sektörel bazda etkileri ise şöyledir:

• Savunma Sanayii: Otonom sistemlerin siber saldırılara karşı mutlak dayanıklılığı, milli güvenlik için vazgeçilmezdir. Sertifikasyon, bu alandaki yerli çözümlere olan güveni maksimize eder.


• Finans ve Bankacılık: YZ tabanlı dolandırıcılık tespit sistemlerinin ve risk değerlendirme algoritmalarının şeffaflığı ve doğruluğu resmi güvence altına alınır.


• Sağlık Teknolojileri: YZ destekli tanı sistemlerinin hasta verilerini koruması ve teşhis hatalarını en aza indirmesi, sertifikasyonla standartlaştırılır.

Bu yeni güvenlik sertifikasyonları, yerli yapay zeka ekosisteminin olgunlaşmasında bir dönüm noktasıdır. Sadece teknik bir gereklilik değil, aynı zamanda Türkiye’nin siber egemenliğini ve uluslararası alandaki güvenilirliğini pekiştiren stratejik bir yatırımdır. Güvenli YZ, güçlü Türkiye demektir. Bu adımlar, Türk mühendislerinin geliştirdiği modellerin küresel pazarda “güvenilir” etiketiyle yer almasını sağlayacaktır.