İçeriğe atla

Mimari

KVKK Uyumlu LLM Mimarisi: Maskele-Sonra-İşle Zinciri

Kişisel veriyi büyük dil modeline göndermeden yapay zekâ kullanmak mümkün. Üretimde çalıştırdığımız maskeleme-önce mimarisini adım adım anlatıyoruz.

Anıl Talha Bulduklu 2 dk okuma

Kurumların yapay zekâya en sık sorduğu soru özellik değil, sınır sorusudur: “Verimiz nereye gidiyor?” Bu yazıda, hukuk ürünümüzde üretimde çalışan ve kurumsal projelerimizin şablonu olan cevabı anlatacağız: kişisel veri, herhangi bir dil modeli çağrısından önce Türkiye’de maskelenir.

Problem: LLM’e giden metin, gönderdiğiniz her şeydir

Bir dilekçeyi, hasta notunu ya da müşteri yazışmasını doğrudan bir bulut modeline gönderdiğinizde; isimler, kimlik numaraları ve adresler de gider. Sağlayıcı “eğitimde kullanmıyoruz” dese bile veri yurt dışına çıkmıştır — KVKK açısından bu, başlı başına yönetilmesi gereken bir aktarımdır.

Çoğu kurumun refleksi ikili: ya yapay zekâyı tamamen yasaklamak ya da riski görmezden gelmek. İkisi de gereksiz.

Mimari: maskele → işle → geri aç

Zincir dört adımda çalışır:

  1. Tespit. Türkçe için ayarlanmış varlık tanıma (NER) katmanı; isim, kimlik no, adres, telefon, IBAN gibi kişisel verileri işaretler. Kalıp tabanlı yakalayıcılar modelin kaçırdıklarını yedekler.
  2. Maskeleme. İşaretli alanlar tutarlı takma adlarla değiştirilir: “Ahmet Yılmaz” her geçtiği yerde “KİŞİ-1” olur. Eşleme tablosu Türkiye’deki şifreli kasada kalır; modele hiçbir zaman gönderilmez.
  3. İşleme. LLM yalnız maskeli metni görür. Özet, analiz ya da taslak — hepsi takma adlar üzerinde üretilir.
  4. Geri açma. Yanıt döndüğünde takma adlar yerelde gerçek değerlerle değiştirilir. Kullanıcı hiç maskeleme olmamış gibi okur.

Kritik nokta sıralamadır: maskeleme çağrıdan önce, geri açma çağrıdan sonra ve yerelde. Sağlayıcı ne isimleri görür ne eşleme tablosunu.

Üretimde öğrendiklerimiz

  • Tutarlılık bağlamdır. “KİŞİ-1” ile “KİŞİ-2”nin karışması muhakemeyi bozar; takma adlar belge kümesi boyunca sabitlenmelidir.
  • Türkçe ekler tuzaktır. “Yılmaz’ın” → “KİŞİ-1’in” dönüşümünde ek uyumu gözetilmezse çıktı yapaylaşır; ek onarımı zincirin parçası olmalıdır.
  • Yüzde yüz yoktur, katman vardır. Hiçbir NER kusursuz değildir; kalıp yedekleri, güven eşiği ve şüpheli durumda “maskele ve işaretle” politikası birlikte çalışır.
  • Denetim izi mimariye dahildir. Hangi belge, hangi maskeyle, hangi modele gitti — zaman damgalı kayıt olmadan uyum iddiası doğrulanamaz.

Ne zaman hangi yol?

Senaryo Önerimiz
Kişisel veri yoğun değil Maskeleme + bulut modeli
Kişisel veri yoğun, model kalitesi kritik Maskeleme + bulut modeli + sıkı denetim izi
Meslek sırrı / gizlilik dereceli iş Yerinde açık kaynak model — dış çağrı yok

Bu mimariyi kendi kurumunuzda görmek isterseniz akışın tamamı Güvenlik Merkezi sayfasında; keşif görüşmesi için iletişim.

Sık sorulan sorular

Kısa yanıtlar

Maskeleme modelin kalitesini düşürmez mi?

Ölçümlerimizde anlamlı bir düşüş yok: model muhakemeyi kişinin adına değil olayın örgüsüne göre yapar. Takma adlar tutarlı verildiğinde bağlam korunur.

Maskeleme yerine tamamen yerel model kullanmak daha iyi değil mi?

Tam gizlilik gereken işlerde evet — açık kaynak modeli yerinde çalıştırıyoruz. Maskeleme, güçlü kapalı modellerin gerektiği durumlarda kişisel veriyi korumanın yoludur; ikisi alternatif değil tamamlayıcıdır.

Projenizi konuşalım

30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi — kapsam, süre ve yaklaşımı birlikte netleştirelim.