Giriş

Dijital dönüşüm hızlandıkça yapay zekâ, iş süreçlerinin her aşamasında daha görünür hâle geliyor. Kurumlar verimlilik ve otomasyon kazanırken, aynı zamanda giderek karmaşıklaşan siber tehditlerle karşı karşıya kalıyor.

Yapay zekâ hem savunma hem de saldırı aracı olarak kullanılabilir hâle geldiği için, siber güvenlik artık yalnızca teknik bir başlık değil; kurumsal yönetişimin, risk yönetiminin ve veri korumanın temel unsurlarından biri olarak karşımıza çıkıyor.

1. Yapay Zekâ Destekli Tehditler: Yeni Risk Dinamikleri

1.1. Kimlik Temelli Saldırılardaki Artış

Güncel küresel raporlar, kimlik temelli saldırıların son yıllarda ciddi oranda yükseldiğini gösteriyor. X-Force Threat Intelligence Index 2025 raporuna göre bu saldırıların yaklaşık %30’u kimlik hırsızlığı veya kimlik doğrulama açıklarından kaynaklanıyor.

Yapay zekâ destekli araçlar oltalama girişimlerini kişiselleştirerek daha inandırıcı hâle getiriyor. FraudGPT ve WormGPT gibi saldırı amaçlı geliştirilen erken dönem LLM modellerinin yanı sıra, 2024–2025’te ortaya çıkan yeni nesil otonom ve çok modlu LLM-tabanlı saldırı araçları kimlik taklidi tekniklerini çeşitlendirerek tespit süreçlerini daha da zorlaştırıyor.

1.2. Polimorfik Zararlı Yazılımlar

Yeni nesil saldırılar, klasik antivirüs sistemlerini aşabilmek için yapay zekâdan yararlanıyor. Polimorfik (biçim değiştiren) zararlı yazılımlar sürekli olarak kendini yenileyerek tespit mekanizmalarını zorlayabiliyor. Bu durum, güvenlik sistemlerinin yalnızca imza tabanlı tespit değil, öğrenme ve uyum kabiliyeti geliştirmesini gerektiriyor.

2. Savunma Tarafında Yapay Zekâ: Tepkiselden Önleyici Yaklaşıma

2.1. Anomali Tespiti

Yapay zekâ, olağandışı erişim veya trafik davranışlarını saniyeler içinde tespit edebilir. Modern çözümler, denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerini birleştiren hibrit modeller kullanır. Bu modeller, şifreli ağ trafiğinde bile davranışsal ve istatistiksel kalıpları çözümleyebilir.

Federated learning (birleşik öğrenme) sayesinde kurumlar verilerini merkezi bir noktaya aktarmadan ortak model eğitimi yapabilir. Bu yaklaşım hem gizliliği korur hem de tehdit istihbaratının daha geniş çevrede yayılmasına olanak tanır. Sürekli öğrenme (lifelong learning) kabiliyeti ise modellerin concept drift etkilerini azaltarak yeni saldırı biçimlerine uyum sağlamasına yardımcı olur.

2.2. Otomatik Müdahale (SOAR Sistemleri)

Yapay zekâ destekli güvenlik sistemleri, şüpheli aktiviteleri yalnızca raporlamakla kalmaz, aynı zamanda Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) platformları aracılığıyla otomatik aksiyon alabilir.

Sistemler her olaya bir risk skoru atar:

• Yüksek risk: erişim geçici olarak askıya alınabilir
• Orta risk: yalnızca uyarı üretilebilir

Bu yaklaşım hem yanlış pozitifleri azaltır hem de operasyonel sürekliliği korur. Uzman müdahaleleri modele yeniden öğretildiği için sistem zamanla kendi doğruluğunu artırır.

2.3. Öngörücü Analiz

Geçmiş saldırılardan öğrenen yapay zekâ modelleri, gelecekteki tehdit vektörlerini öngörmek için zaman serisi analizleri ve davranış modelleme tekniklerini kullanır.

“What-if” senaryoları (farklı değişkenlerin sonuçları nasıl etkilediğini test eden varsayımsal simülasyonlar) ve adversarial machine learning (modellerin saldırgan gibi davranan yapay girdilerle sınandığı yöntemler) sayesinde sistem, kendi zafiyetlerini proaktif olarak değerlendirebilir. Bu yaklaşım, tanımlanmamış veya imzası henüz bulunmayan zero-day (daha önce keşfedilmemiş güvenlik açığı) saldırılarına karşı savunma kapasitesini önemli ölçüde güçlendirir.

2.4. İnsan Destekli Denetim

Otomasyon güçlüdür ancak insan yargısının yerini tamamen alamaz. Bu nedenle modern güvenlik mimarileri açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI – XAI) prensipleri üzerinde yükselir. Sistemler ürettikleri alarmın gerekçesini açıklayabilir, uzmanlar kararın bağlamını anlayarak doğrulama yapabilir.

Denetim kayıtları, izlenebilirlik ve alarm önceliklendirme mekanizmaları hem şeffaflık hem de yasal uyum için kritik önem taşır.

3. Türkiye’de Yasal ve Düzenleyici Çerçeve

3.1. Ulusal Siber Güvenlik Stratejisi (2024–2028)

Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı tarafından yayımlanan ulusal strateji, Zero Trust (Sıfır Güven) mimarisini — hiçbir kullanıcı veya cihaza konumu gereği otomatik güven atfetmeyen ve tüm erişim taleplerinin sürekli doğrulandığı bir güvenlik modeli — ve Security-by-Design (Tasarım Aşamasından İtibaren Güvenlik) ilkesini Türkiye’nin siber güvenlik standartları arasına dâhil etmiştir.

3.2. KVKK’nın Yapay Zekâ Tavsiyeleri (2025)

Kişisel Verileri Koruma Kurumu’nun rehberine göre:

• Yapay zekâ tabanlı karar sistemlerinde insan müdahalesi zorunludur.
• Karar süreçleri açıklanabilir, adil ve denetlenebilir olmalıdır.
• Veri işleme faaliyetleri, veri minimizasyonu ve amaçla sınırlı olma ilkeleri ile uyumlu olmalıdır.

Türkiye’deki bu iki temel belge, teknik güvenliğin etik ve yönetişim perspektifiyle birlikte ele alınması gerektiğini açık biçimde ortaya koyar.

4. Uygulanabilir Kurumsal Stratejiler

4.1. Risk Haritalaması ve Yapay Zekâ Tabanlı Güvenlik Denetimi

Yapay zekâ tabanlı anomali tespiti, ağ trafiği ve kullanıcı davranışları üzerinde erken risk işaretlerini belirleyebilir. Dark web izleme ve tehdit istihbaratı paylaşımı, potansiyel sızıntıların erkenden fark edilmesini sağlar.

4.2. İnsan Odaklı Güvenlik Farkındalığı

Kimlik temelli saldırıların önemli kısmı insan hatalarından kaynaklandığı için düzenli farkındalık eğitimleri ve oltalama simülasyonları kritik önem taşır. Eğitimler yalnızca BT ekiplerine değil; İK, hukuk ve finans gibi kritik birimlere de yayılmalıdır.

4.3. Veri Erişimi ve Koruma Politikalarının Güncellenmesi

KVKK ilkeleri doğrultusunda erişim yetkileri görev tanımlarıyla sınırlanmalıdır. “Asgari erişim” (least privilege) yaklaşımı gereksiz veri erişimini azaltır. Uçtan uca şifreleme, hibrit bulut güvenliği ve gerçek zamanlı izleme, veri koruma stratejisinin temel bileşenleridir.

4.4. Modern Kimlik ve Erişim Yönetimi

MFA, modern erişim güvenliğinin vazgeçilmez unsurlarındandır. Identity fabric yaklaşımı, farklı kimlik sistemlerini birleştirerek erişim denetimini sadeleştirir. Düzenli kimlik denetimleri kurumsal ölçekte bütünlüğü korur.

4.5. Yapay Zekâ Yönetişimi ve Etik Denetim

Etkin yönetişim; şeffaflık, hesap verebilirlik ve adil sistem tasarımı gerektirir. Yapay zekâ sistemlerinde önyargı (bias), veri kayması (drift) ve adalet analizleri düzenli olarak yapılmalıdır.

4.6. İş Birliğine Dayalı ve Proaktif Olay Müdahalesi

Yapay zekâ tabanlı simülasyonlar ve periyodik tatbikatlar, olası saldırı senaryolarında tepkilerin test edilmesini sağlar. Tedarikçiler ve kamu otoriteleri ile ortak müdahale planları, kurumsal dayanıklılığı artırır.

4.7. Ulusal Siber Güvenlik İlkeleriyle Uyum

Ulusal stratejinin önerdiği Zero Trust ve Security-by-Design yaklaşımları, uzun vadeli sürdürülebilir güvenlik için kurumsal yapılara sistematik biçimde entegre edilmelidir.

Sonuç

Yapay zekâ kurumlar için önemli fırsatlar sunarken, beraberinde yeni sorumluluklar da getiriyor. Etik, yasal ve sürdürülebilir bir yapay zekâ ekosistemi, dijital güvenliğin temelini oluşturur. Siber güvenlik artık yalnızca bir BT konusu değil; kurumsal stratejinin merkezinde yer alan bir güven unsuru. Geleceğin güvenliği, otomasyon ile insan yargısı, yenilik ile hesap verebilirlik arasındaki dengede şekillenecek.

Kaynakça

• IBM (2025). X-Force Threat Intelligence Index 2025. https://www.ibm.com/reports/threat-intelligence
• Falade, P. V. (2023). AI-based Voice and Text Impersonation Models. https://arxiv.org/abs/2310.05595
• ENISA (2024). ENISA Threat Landscape 2024. https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-threat-landscape-2024
• WEF (2025). Global Cybersecurity Outlook 2025. https://www.weforum.org/publications/global-cybersecurity-outlook-2025
• OECD (2024). Digital Security Risk Management. https://www.oecd.org/en/topics/digital-security-risk-management.html
• Ulaştırma ve Altyapı Bakanlığı (2024). Ulusal Siber Güvenlik Stratejisi ve Eylem Planı 2024–2028. ulusal siber güvenlik stratejisi 2024–2028
• KVKK (2024). Yapay Zekâ Alanında Kişisel Verilerin Korunmasına Dair Tavsiyeler Rehberi. https://www.kvkk.gov.tr/SharedFolderServer/CMSFiles/25a1162f-0e61-4a43-98d0-3e7d057ac31a.pdf