AI Güvenliği
PII Maskeleme ve KVKK/GDPR Uyumlu LLM Mimarisi: Microsoft Presidio Entegrasyonu
Kullanıcı verilerini harici LLM sağlayıcılarına (OpenAI, Google, Anthropic) göndermeden önce TCKN, kredi kartı ve e-posta bilgilerini otomatik anonimleştirme.
Anonymization -> LLM -> Deanonymization Boru Hattı
1. Presidio metindeki TCKN'yi tespit edip `<TCKN_1>` ile değiştirir.
2. Anonimleşmiş metin LLM'e gider ve işlenir.
3. Dönen yanıttaki etiketler istemci tarafında güvenli eşleme tablosundan geri yüklenir.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Prompt Injection ve Jailbreak Saldırılarını Engelleme: LLM Güvenlik Kalkanı Mimarisi
Doğrudan (Direct) ve Dolaylı (Indirect) Prompt Injection saldırılarını tespit etme, XML/Delimiter sandbox izolasyonu ve ikili model değerlendirme deseni.
NVIDIA NeMo Guardrails ile Konuşma Akışını ve Güvenlik Sınırlarını Denetleme
NVIDIA'nın Colang dili ile çalışan açık kaynak NeMo Guardrails kütüphanesi ile konu dışı soruları engelleme, toksik içerik ve halüsinasyon bloklama.
LLM Uygulamaları İçin OWASP Top 10 Güvenlik Açıkları ve Çözüm Rehberi (2026)
OWASP LLM Top 10 zafiyetleri: Insecure Output Handling, Excessive Agency, Model Denial of Service ve Eğitim Verisi Zehirlenmesi analizleri.