Dolaylı İstem Enjeksiyonu (Indirect Prompt Injection)
Dolaylı istem enjeksiyonu, saldırganın zararlı talimatları doğrudan kullanıcı girdisine değil, modelin sonradan işleyeceği harici bir kaynağa (web sayfası, e-posta, belge veya veritabanı kaydı) gizlediği bir saldırı türüdür. Dil modeli bu içeriği okuduğunda, gömülü komutları meşru talimat sanarak çalıştırır. Böylece saldırgan, kurbanla hiç doğrudan etkileşime girmeden modelin davranışını manipüle edebilir; veri sızdırma veya yetkisiz eylemler tetikleyebilir.
Sistem İstemi Sızıntısı (System Prompt Leak)
Sistem istemi sızıntısı, bir dil modeline geliştirici tarafından verilen ve normalde kullanıcıdan gizli tutulan sistem talimatlarının (rol tanımı, kurallar, gizli yönergeler) açığa çıkması durumudur. Saldırgan, modeli özel olarak hazırlanmış sorgularla kandırarak bu gizli yönergeleri tekrar ettirebilir. Sızan sistem istemi; uygulamanın iç mantığını, güvenlik kurallarını ve bazen gömülü kimlik bilgilerini ifşa ederek daha ileri saldırılara zemin hazırlar.
İstem Sızdırma (Prompt Leaking)
İstem sızdırma, bir saldırganın dil modelini manipüle ederek kendisine verilen orijinal istemi (sistem veya bağlam talimatlarını) olduğu gibi geri çıktı olarak vermeye zorladığı bir tekniktir. İstem enjeksiyonunun özel bir alt türü olarak kabul edilir; amacı modelin davranışını değiştirmekten çok, gizli tutulan yönergeleri ve bağlam içeriğini açığa çıkarmaktır. Bu durum, fikri mülkiyet niteliğindeki istem tasarımlarının çalınmasına ve güvenlik önlemlerinin anlaşılmasına yol açabilir.
Aşırı Yetki (Excessive Agency)
Aşırı yetki, bir dil modeli tabanlı sisteme işlevi için gereğinden fazla izin, araç erişimi veya özerklik verilmesinden kaynaklanan güvenlik zafiyetidir. Model beklenmedik, hatalı ya da manipüle edilmiş çıktı ürettiğinde, sahip olduğu geniş yetkiler nedeniyle zararlı eylemler gerçekleştirebilir; örneğin dosya silme, e-posta gönderme veya finansal işlem yapma. OWASP tarafından aşırı işlevsellik, aşırı izin ve aşırı özerklik olarak üç boyutta ele alınır.
Güvensiz Çıktı İşleme (Insecure Output Handling)
Güvensiz çıktı işleme, bir dil modelinin ürettiği çıktının yeterli doğrulama ve temizleme yapılmadan doğrudan alt sistemlere veya tarayıcıya iletilmesinden doğan zafiyettir. Model çıktısı güvenilmez girdi olarak ele alınmadığında; saldırgan XSS, SSRF, CSRF ya da uzaktan kod çalıştırma gibi klasik web açıklarını tetikleyebilir. Savunma, modelden gelen her çıktının aşağı akış bileşenine ulaşmadan önce kodlanması ve doğrulanmasıdır.
Hassas Bilgi İfşası (Sensitive Information Disclosure)
Hassas bilgi ifşası, bir dil modelinin eğitim verilerinde, bağlamında veya sistem isteminde bulunan gizli bilgileri istemeden kullanıcıya açığa çıkarmasıdır. Kişisel veriler, kimlik bilgileri, ticari sırlar veya iç sistem ayrıntıları modelin yanıtları içinde sızabilir. Bu risk; yetersiz veri temizleme, aşırı ezberleme veya erişim denetimi eksikliğinden kaynaklanır ve KVKK/GDPR gibi düzenlemeler açısından ciddi uyum sorunları doğurabilir.
Aşırı Güven (Overreliance)
Aşırı güven, kullanıcıların veya sistemlerin bir dil modelinin çıktısını yeterli denetim yapmadan doğru kabul edip ona bağımlı hale gelmesinden kaynaklanan risktir. Modeller ikna edici ama hatalı, uydurma ya da güvensiz içerik üretebildiğinden, doğrulanmadan kabul edilen çıktılar yanlış kararlara, güvenlik açıklarına veya yanlış bilginin yayılmasına yol açabilir. Azaltım yöntemleri; insan denetimi, kaynak doğrulama ve çıktıların kritik süreçlerde teyit edilmesidir.
Token Kaçakçılığı (Token Smuggling)
Token kaçakçılığı, saldırganın zararlı talimatları modelin güvenlik filtrelerinden gizlemek için metni token düzeyinde parçalayıp yeniden birleştirdiği bir atlatma tekniğidir. Yasaklı kelimeler bölünerek, farklı kodlamalarla ya da modelin çözebileceği ama filtrenin göremeyeceği biçimlerde gizlenir. Model bu parçaları içsel olarak birleştirip özgün zararlı isteği yorumlar. Böylece anahtar-kelime tabanlı içerik denetimleri ve güvenlik korumaları etkisiz bırakılabilir.
Payload Bölme (Payload Splitting)
Payload bölme, zararlı bir talimatın tek başına zararsız görünen birden fazla parçaya ayrılıp modele sırayla verildiği bir istem enjeksiyonu tekniğidir. Her parça güvenlik filtresini tek başına geçer; ancak model bunları bağlamda birleştirdiğinde bütünsel zararlı isteği oluşturur ve çalıştırır. Bu yöntem, girdiyi bütün olarak değerlendiren içerik denetim mekanizmalarını atlatmak için kullanılır ve genellikle jailbreak saldırılarında görülür.
Homoglif/Unicode Kaçırma (Homoglyph Evasion)
Homoglif/Unicode kaçırma, saldırganın yasaklı kelimelerdeki karakterleri görsel olarak benzeyen ama farklı Unicode kod noktalarına sahip harflerle (örneğin Latin 'a' yerine Kiril 'а') değiştirerek güvenlik filtrelerini atlattığı bir tekniktir. İnsan gözüne aynı görünen metin, karakter tabanlı denetimlerce farklı algılanır. Görünmez birleştiriciler ve yön değiştirme karakterleri de kullanılabilir. Savunma, girdinin Unicode normalizasyonu ve homoglif tespitiyle standartlaştırılmasıdır.
DAN (Do Anything Now)
DAN (Do Anything Now), bir dil modelini güvenlik kurallarını ve içerik politikalarını yok saymaya yönlendiren, rol yaptırma temelli bir jailbreak istem ailesidir. Kullanıcı, modelden "her şeyi yapabilen", kısıtlamasız kurgusal bir kişilik takınmasını ister ve böylece normalde reddedilecek yanıtları elde etmeye çalışır. Zamanla birçok sürümü türeyen DAN; hizalama korumalarını atlatmaya çalışan sosyal mühendislik tarzı istemlerin en bilinen örneğidir.
Kodlama Atlatması (Encoding Attack)
Kodlama atlatması, zararlı talimatların Base64, ROT13, onaltılık, URL kodlaması veya Morse gibi bir kodlama şemasıyla gizlenerek modele iletildiği bir saldırı tekniğidir. Güvenlik filtreleri düz metindeki zararlı ifadeyi göremezken, model kodlanmış içeriği çözüp özgün talimatı yorumlayabilir. Bazen modelden yanıtını da kodlanmış biçimde vermesi istenir. Bu yöntem, anahtar-kelime tabanlı denetimleri ve içerik moderasyon katmanlarını atlatmak için kullanılır.
Halüsinasyon (Hallucination)
Halüsinasyon, bir dil modelinin gerçekte doğru olmayan, kaynaklarca desteklenmeyen ya da tümüyle uydurma bilgileri kendinden emin ve akıcı bir dille üretmesidir. Modeller olasılıksal olarak en olası kelime dizisini tahmin ettiğinden, doğruluk yerine tutarlı görünüm önceliklidir. Uydurma kaynak, tarih, alıntı veya işlev adları buna örnektir. Güvenlik açısından risklidir; RAG, kaynak gösterme ve doğrulama gibi yöntemlerle azaltılmaya çalışılır.
OWASP LLM Top 10
OWASP LLM Top 10, OWASP tarafından yayımlanan ve büyük dil modeli tabanlı uygulamalarda en kritik on güvenlik riskini belgeleyen bir farkındalık listesidir. İstem enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme, eğitim verisi zehirlenmesi, hassas bilgi ifşası ve aşırı yetki gibi maddeleri kapsar. Geliştiriciler, güvenlik ekipleri ve kuruluşlar için ortak bir başvuru çerçevesi sunarak LLM uygulamalarının tasarımında risklerin önceliklendirilmesine yardımcı olur.
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP), büyük dil modellerinin harici veri kaynakları, araçlar ve hizmetlerle standart bir arayüz üzerinden bağlanmasını sağlayan açık bir protokoldür. Anthropic tarafından 2024'te tanıtılan bu protokol istemci-sunucu mimarisiyle çalışır; bir MCP sunucusu araçlar, kaynaklar ve komutlar sunarken model tarafındaki istemci bunları tüketir. Her entegrasyon için özel kod yazma ihtiyacını azaltarak yapay zeka uygulamalarının dış sistemlerle birlikte çalışabilirliğini artırır.
Ajan Tabanlı Yapay Zeka (Agentic AI)
Ajan Tabanlı Yapay Zeka (Agentic AI), bir hedef doğrultusunda kendi başına planlama yapan, karar veren ve araçlar kullanarak eyleme geçen otonom yapay zeka sistemlerini tanımlar. Tek seferlik yanıt üreten modellerin aksine ajanlar bir görevi alt adımlara böler, harici araçları çağırır, sonuçları değerlendirir ve gerektiğinde döngüsel olarak yeniden dener. Bu otonomi verimlilik sağlarken kontrol edilmeyen eylemler ve genişleyen saldırı yüzeyi gibi güvenlik riskleri de doğurur.
Ölümcül Üçlü (Lethal Trifecta)
Ölümcül Üçlü (Lethal Trifecta), bir yapay zeka ajanının üç yeteneği aynı anda barındırdığında ortaya çıkan yüksek riskli durumu tanımlayan bir kavramdır. Bu bileşenler; özel/hassas verilere erişim, güvenilmeyen dış içeriğe maruz kalma ve dış dünyayla iletişim kurabilme yeteneğidir. Üçü bir araya geldiğinde saldırgan güvenilmeyen içeriğe gizli talimatlar yerleştirerek ajanı hassas verileri dışarı sızdırmaya yönlendirebilir. Terim güvenlik araştırmacısı Simon Willison tarafından popülerleştirilmiştir.
Yapay Zeka Saldırı Zinciri (AI Kill Chain)
Yapay Zeka Saldırı Zinciri (AI Kill Chain), yapay zeka sistemlerine yönelik bir saldırının keşiften nihai etkiye kadar geçtiği aşamaları modelleyen bir çerçevedir. Geleneksel siber güvenlikteki kill chain kavramından uyarlanan bu model; keşif, ilk erişim (örneğin istem enjeksiyonu), yetki yükseltme, araçların kötüye kullanımı ve veri sızdırma gibi adımları kapsar. Savunmacıların saldırıyı hangi aşamada kırabileceklerini planlamasına ve tespit noktaları belirlemesine yardımcı olur.
Araç Zehirleme (Tool Poisoning)
Araç Zehirleme (Tool Poisoning), bir yapay zeka ajanının kullandığı aracın tanımına, meta verisine veya çıktısına gizli kötü niyetli talimatlar yerleştirerek modelin davranışını manipüle etme saldırısıdır. Özellikle MCP gibi araç protokollerinde, kullanıcıya görünmeyen ancak modele iletilen araç açıklamaları saldırganca ele geçirilerek ajanın hassas dosyaları okumasına veya verileri sızdırmasına yol açabilir. Kullanıcı meşru bir araç kullandığını sanırken model gizli komutlara uyar.
Rug Pull (Araç Değiş-Tokuşu)
Rug Pull (Araç Değiş-Tokuşu), bir yapay zeka aracının veya MCP sunucusunun başlangıçta zararsız görünüp kullanıcı onayı ya da güven kazandıktan sonra tanımını veya davranışını kötü niyetli biçimde değiştirmesi saldırısıdır. Kullanıcı aracı ilk incelediğinde güvenli görünür; ancak sonradan güncellenen araç açıklaması modele gizli talimatlar enjekte eder. Zaman içinde değişen bu güven modeli tedarik zinciri saldırılarına benzer ve araçların sürüm bütünlüğünün doğrulanmasını gerektirir.
Şaşkın Vekil (Confused Deputy)
Şaşkın Vekil (Confused Deputy), yetkili bir aracının daha az yetkili bir tarafça kandırılarak sahip olduğu yetkileri onun adına kötüye kullanması durumunu tanımlayan klasik bir güvenlik açığı türüdür. Yapay zeka bağlamında, geniş izinlere sahip bir ajan güvenilmeyen bir girdideki gizli talimatlarla kandırılarak bu yetkilerini saldırganın amacı doğrultusunda kullanabilir. Sorunun kökeni, aracının kendi yetkisiyle başkasının niyetini birbirine karıştırmasıdır.
Bağlamla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG)
Bağlamla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG), bir dil modelinin yanıt üretmeden önce harici bir bilgi kaynağından ilgili belgeleri getirip bunları bağlam olarak kullanmasını sağlayan bir mimaridir. Kullanıcı sorgusu önce bir vektör veritabanında aranır, en alakalı metin parçaları bulunur ve modele istemle birlikte verilir. Bu yaklaşım modelin güncel ve alana özgü bilgiye erişmesini sağlarken halüsinasyonu azaltır; ancak getirilen içerik zehirlenirse yeni güvenlik riskleri doğurur.
RAG Zehirleme (RAG Poisoning)
RAG Zehirleme (RAG Poisoning), bir Bağlamla Zenginleştirilmiş Üretim sisteminin beslendiği bilgi kaynağına ya da vektör veritabanına kötü niyetli içerik enjekte ederek modelin yanıtlarını manipüle etme saldırısıdır. Saldırgan, getirim aşamasında seçilecek belgelere gizli talimatlar veya yanlış bilgiler yerleştirir; model bu zehirli bağlamı güvenilir kabul edip dolaylı istem enjeksiyonuna maruz kalır. Sonuç olarak yanlış bilgi üretimi, veri sızıntısı veya istenmeyen eylemler tetiklenebilir.
Vektör Veritabanı (Vector Database)
Vektör Veritabanı (Vector Database), verileri yüksek boyutlu sayısal vektörler (gömüler) biçiminde saklayan ve bunlar arasında anlamsal benzerliğe dayalı hızlı arama yapabilen özelleşmiş bir veritabanıdır. Metin, görüntü gibi içerikler gömme modelleriyle vektöre dönüştürülür; sorgu vektörüne en yakın kayıtlar yaklaşık en yakın komşu algoritmalarıyla bulunur. RAG mimarilerinin temel bileşenidir ve saklanan gömüler zehirlenir ya da sızarsa güvenlik açığı kaynağı olabilir.
Gömme (Embedding)
Gömme (Embedding), bir metin, görüntü veya başka bir veri parçasının anlamını sayısal bir vektör olarak temsil eden yoğun bir gösterimdir. Bir gömme modeli benzer anlam taşıyan içerikleri vektör uzayında birbirine yakın noktalara yerleştirir; böylece anlamsal benzerlik matematiksel olarak ölçülebilir hale gelir. Arama, öneri ve RAG sistemlerinin temelini oluşturur. Gömme tersine çevirme saldırılarıyla orijinal verinin kısmen geri elde edilebilmesi bir gizlilik riskidir.
Bağlam Penceresi (Context Window)
Bağlam Penceresi (Context Window), bir dil modelinin tek bir işlemde girdi olarak alıp dikkate alabildiği azami metin miktarını (token sayısını) ifade eder. Sistem istemi, konuşma geçmişi, getirilen belgeler ve kullanıcı sorgusu bu pencereye sığmak zorundadır; sınır aşıldığında en eski içerik düşürülür. Pencere boyutu modelin ne kadar bağlamı hatırlayabileceğini belirler ve uzun bağlamlar gizli talimatların araya sıkıştırılması gibi güvenlik risklerini de beraberinde getirir.
Gölge Yapay Zeka (Shadow AI)
Gölge Yapay Zeka (Shadow AI), bir kurumdaki çalışanların bilgi teknolojileri veya güvenlik ekiplerinin bilgisi ve onayı olmadan kullandığı yapay zeka araç ve hizmetlerini tanımlar. Çalışanların hassas kurumsal verileri onaylanmamış sohbet botlarına veya harici modellere girmesi; veri sızıntısı, uyumluluk ihlali ve denetim eksikliği gibi riskler yaratır. Terim, gölge BT (Shadow IT) kavramının yapay zekaya uyarlanmış halidir ve yönetişim politikalarıyla kontrol altına alınması gerekir.
Veri Zehirleme (Data Poisoning)
Veri zehirleme, bir makine öğrenmesi modelinin eğitim veri kümesine kötü niyetli veya hatalı örnekler enjekte edilerek modelin davranışının kasıtlı olarak bozulmasını amaçlayan bir saldırıdır. Saldırgan, örneklerin etiketlerini değiştirebilir ya da manipüle edilmiş kayıtlar ekleyebilir; böylece modelin doğruluğu düşer, önyargı kazanır veya belirli girdilerde saldırganın istediği çıktıyı üretir. Web'den toplanan büyük veri kümeleri bu saldırıya özellikle açıktır.
Model Zehirleme (Model Poisoning)
Model zehirleme, özellikle federatif öğrenme gibi dağıtık eğitim ortamlarında saldırganın model güncellemelerini ya da ağırlıklarını doğrudan manipüle ederek ortak modeli bozmasıdır. Veri zehirlemeden farklı olarak burada saldırı, eğitim verisi yerine modele gönderilen gradyanlara veya parametre güncellemelerine yöneliktir. Amaç, küresel modelin performansını düşürmek ya da içine gizli bir arka kapı yerleştirmektir.
Model Hırsızlığı (Model Theft)
Model hırsızlığı, bir makine öğrenmesi modelinin ağırlıkları, mimarisi ya da işlevselliğinin sahibinin izni olmadan ele geçirilmesidir. Saldırgan bunu, sistem açıklarından yararlanarak model dosyalarını doğrudan çalarak veya modelin API'sine çok sayıda sorgu göndererek davranışını taklit eden bir kopya eğiterek gerçekleştirebilir. Sonuçta fikri mülkiyet, eğitim maliyeti ve rekabet avantajı kaybedilir.
Model Çıkarımı (Model Extraction)
Model çıkarımı, saldırganın hedef modele sistematik sorgular gönderip aldığı yanıtları kullanarak modelin işlevini yeniden üreten yerel bir kopya (vekil model) eğitmesidir. Model hırsızlığının sorgu tabanlı bir biçimidir; saldırgan modelin iç parametrelerine erişmeden yalnızca girdi-çıktı davranışını gözlemleyerek benzer bir model oluşturur. Bu kopya daha sonra başka saldırıları hazırlamak için de kullanılabilir.
Model Tersine Çevirme (Model Inversion)
Model tersine çevirme, saldırganın bir modelin çıktılarından veya güven skorlarından yola çıkarak eğitim verisine ait hassas özellikleri yeniden kurmaya çalıştığı bir gizlilik saldırısıdır. Örneğin yüz tanıma modelinin çıktıları kullanılarak eğitimde yer alan kişilerin yüz görüntüleri kısmen geri elde edilebilir. Bu saldırı, modelin ezberlediği kişisel verilerin sızmasına yol açarak mahremiyeti tehdit eder.
Üyelik Çıkarımı (Membership Inference)
Üyelik çıkarımı, belirli bir veri kaydının bir modelin eğitim kümesinde yer alıp almadığını tespit etmeye çalışan bir gizlilik saldırısıdır. Saldırgan, modelin bir örnek üzerindeki güven skoru veya kaybı gibi davranış farklarından yararlanır; modeller genellikle eğitimde gördükleri örneklere daha yüksek güven verir. Tıbbi veya kişisel verilerle eğitilmiş modellerde bireyin veri kümesinde bulunması başlı başına hassas bir bilgidir.
Arka Kapı Saldırısı (Backdoor Attack)
Arka kapı saldırısı, bir modele eğitim sırasında gizli bir tetikleyici yerleştirilerek yalnızca bu tetikleyici girdide bulunduğunda saldırganın istediği çıktının üretilmesini sağlayan bir saldırıdır. Model normal girdilerde beklendiği gibi çalıştığından arka kapı kolayca fark edilmez. Tetikleyici; bir görüntüdeki küçük bir desen, özel bir kelime ya da ifade olabilir. Zehirlenmiş veri veya dış kaynaklı önceden eğitilmiş modeller başlıca bulaşma yoludur.
İnce Ayar (Fine-tuning)
İnce ayar, önceden büyük bir veri kümesinde eğitilmiş bir modelin daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesiyle yeniden eğitilerek belirli bir alana ya da göreve uyarlanmasıdır. Sıfırdan eğitime göre çok daha az veri ve hesaplama gerektirir. Güvenlik açısından ince ayar, modele yeni yetenekler kazandırabildiği gibi güvenlik hizalamasını zayıflatabilir veya zehirlenmiş verilerle arka kapı yerleştirilmesine imkân verebilir.
Guardrail (Koruma Bariyeri)
Guardrail (koruma bariyeri), bir yapay zeka sisteminin girdilerini ve çıktılarını denetleyerek zararlı, politika dışı veya istenmeyen içerikleri engelleyen kural ve filtre katmanıdır. Modelin kendisinden bağımsız çalışır; istem enjeksiyonu, hakaret, kişisel veri sızıntısı ya da yasak konuları tespit edip yanıtı bloklayabilir veya yeniden yazabilir. Kalıp tabanlı kurallardan sınıflandırıcı modellere kadar farklı tekniklerle uygulanır.
LLM Güvenlik Duvarı (LLM Firewall)
LLM güvenlik duvarı, büyük dil modeli uygulamaları ile kullanıcı arasına konumlanarak gelen istemleri ve giden yanıtları gerçek zamanlı denetleyen bir güvenlik katmanıdır. İstem enjeksiyonu, jailbreak denemeleri, hassas veri sızıntısı ve zararlı içerik gibi tehditleri tespit edip engeller. Geleneksel ağ güvenlik duvarının aksine, ağ paketlerini değil doğal dil içeriğini ve model davranışını analiz eder.
Yapay Zeka Kırmızı Takım (AI Red Teaming)
Yapay zeka kırmızı takım, bir yapay zeka sistemini kötü niyetli bir saldırgan gibi düşünerek kasıtlı olarak zorlayan, zafiyetlerini ve zararlı davranışlarını ortaya çıkarmaya yönelik yapılandırılmış bir test çalışmasıdır. Uzmanlar jailbreak, istem enjeksiyonu, önyargı ve zararlı içerik üretimi gibi senaryoları deneyerek modelin sınırlarını sınar. Amaç, açıkları gerçek saldırganlardan önce bulup gidermek ve sistemin güvenliğini güçlendirmektir.
Aşırı Reddetme (Over-refusal)
Aşırı reddetme, bir dil modelinin aslında zararsız ve meşru bir isteği, güvenlik filtrelerinin gereğinden fazla tetiklenmesi nedeniyle yanlışlıkla geri çevirmesidir. Güvenlik hizalaması sırasında aşırı temkinli hale getirilen modeller, hassas kelimeler içeren ama masum talepleri reddedebilir. Bu durum modelin kullanışlılığını düşürür ve güvenlik ile yardımseverlik arasındaki dengenin bozulduğunu gösteren yanlış pozitif bir güvenlik davranışıdır.
Çekişmeli Örnek (Adversarial Example)
Çekişmeli örnek, bir makine öğrenmesi modelini yanıltmak için özenle hazırlanmış, çoğu zaman insan için fark edilmesi güç küçük değişiklikler içeren girdidir. Örneğin bir görüntüye eklenen ince bir gürültü, modelin nesneyi tamamen yanlış sınıflandırmasına yol açabilir. Bu örnekler, modellerin karar sınırlarındaki kırılganlığı istismar eder ve görüntü, metin ile ses tabanlı sistemlere karşı kullanılabilir.
XSS (Cross-Site Scripting)
Kötü niyetli bir saldırganın, güvenilir bir web sitesine zararlı scriptler ekleyerek diğer kullanıcıların tarayıcılarında çalıştırmasıdır.
SQL Injection
Veritabanı sorgularına müdahale edilerek yetkisiz veri erişimi veya değişikliği sağlanmasına olanak tanıyan zafiyet türüdür.
Zero-Day (Sıfırıncı Gün)
Yazılım üreticisi tarafından henüz fark edilmemiş veya yaması yayınlanmamış güvenlik açıklarına verilen isimdir.
Phishing (Oltalama)
Kullanıcıları kandırarak hassas bilgileri ele geçirmek amacıyla yapılan sahte iletişim saldırılarıdır.
DDoS
Hedef sistemi trafiğe boğarak normal erişimi engelleyen, dağıtık bir yapıdan gerçekleştirilen saldırı türüdür.
Malware
Sistemlere zarar vermek veya veri çalmak amacıyla tasarlanan her türlü zararlı yazılımın genel adıdır.
Ransomware
Dosyaları şifreleyerek kurbanın verilerine erişebilmesi için fidye talep eden zararlı yazılım.
Brute Force
Şifreleri bulmak için tüm olası kombinasyonların sistematik olarak denendiği saldırı yöntemidir.
Social Engineering
İnsanları manipüle ederek gizli bilgileri paylaşmalarını sağlama sanatıdır.
Firewall
Ağ trafiğini belirlenen kurallara göre izleyen ve filtreleyen ağ güvenlik sistemi.
Pentest (Sızma Testi)
Bir sistemin güvenliğini değerlendirmek için yapılan etik ve kontrollü saldırı simülasyonudur.
Red Team
Savunma mekanizmalarını test etmek için gerçek saldırganlar gibi davranan ofansif odaklı etik hack ekibi.
Blue Team
Kurumun bilgi güvenliğini korumak ve saldırıları yanıtlamakla görevli defansif ekip.
APT (Advanced Persistent Threat)
Belirli bir hedefe yönelik, uzun süreli ve karmaşık yöntemler kullanan gelişmiş siber tehdit grubu.
Botnet
Siber saldırganlar tarafından uzaktan kontrol edilen, enfekte edilmiş bilgisayarlar ağı.
Buffer Overflow
Programın kapasitesinden fazla veri yazılmaya çalışılmasıyla oluşan ve sistem kontrollerini ele geçirmeyi sağlayan zafiyet.
CIA Triad
Bilgi güvenliğinin üç temel prensibi: Gizlilik (Confidentiality), Bütünlük (Integrity), Erişilebilirlik (Availability).
CVE
Bilinen siber güvenlik zafiyetleri için kullanılan standartlaştırılmış kimlik numaralandırma sistemi.
CVSS
Güvenlik zafiyetlerinin ciddiyetini derecelendirmek için kullanılan küresel standart puanlama sistemi.
Dark Web
İnternetin özel yazılımlarla erişilebilen ve genellikle anonimlik sağlayan kısmı.
Digital Forensics
Dijital cihazlar üzerinde suç kanıtlarını saptama, toplama ve analiz etme disiplini.
DMZ
İç ağ ile dış ağ arasında bulunan ve dışa açık servislerin yer aldığı tampon bölge.
Encryption
Verinin yetkisiz kişilerce okunamaması için algoritmalarla karmaşık hale getirilmesi işlemi.
Endpoint Security
Bilgisayar ve telefonlar gibi ağa bağlı uç cihazların güvenliğini sağlama stratejisi.
Honeypot
Saldırganları şaşırtmak, izlemek ve bilgi toplamak amacıyla kurulan, zafiyetli gibi görünen tuzak sistem.
IDS/IPS
Saldırıları tespit eden (IDS) ve otomatik önleyen (IPS) sistemler.
IoT Security
İnternete bağlı akıllı cihazların güvenliğini sağlama süreci.
Keylogger
Kullanıcının klavye vuruşlarını kaydederek şifre gibi hassas bilgileri çalan zararlı yazılım.
Least Privilege
Kullanıcılara sadece gereken minimum yetkinin verilmesi prensibi.
MFA
Hesaba girişte şifrenin yanında ek bir doğrulama yöntemi istenmesi süreci.
OSINT
Halka açık kaynaklardan bilgi toplama ve analiz etme sanatı.
OWASP
Web uygulama güvenliği üzerine odaklanan açık topluluk.
Payload
Zafiyet sömürüldükten sonra hedefte çalışan asıl zararlı koddur.
Rootkit
İşletim sistemine gizlenerek saldırgana yönetici yetkisi sağlayan zararlı yazılım.
Sandbox
Yazılımların ana sisteme zarar vermeden çalıştırıldığı izole ortam.
SIEM
Güvenlik loglarını merkezi yerde toplayan ve analiz eden yönetim sistemi.
SSL/TLS
İnternet üzerindeki iletişimi şifreleyerek güvenli transfer sağlayan protokoller.
Threat Hunting
Sistemde gizlenen tehditleri proaktif olarak arama sürecidir.
WAF
Web uygulamalarını HTTP seviyesinde izleyen ve saldırıları engelleyen güvenlik duvarı.
Worm
İnsan etkileşimi olmadan ağ üzerinden yayılan zararlı yazılım.
Adware
İstenmeyen reklamlar gösteren ve veri toplayan zararlı yazılım.
Air Gap
Sistemin hiçbir ağla fiziki bağlantısının olmaması durumudur.
Backdoor
Güvenliği atlayarak sisteme erişmek için bırakılan gizli giriş yolu.
Biometrics
Parmak izi, yüz tanıma gibi özelliklerin kimlik doğrulama için kullanılması.
Black Hat
İllegal yollarla sistemlere sızan kötü niyetli hacker.
Bug Bounty
Zafiyet bulan etik hackerlara ödül verilen program.
CAPTCHA
İşlemin insan mı bot mu olduğunu belirleyen test.
Clickjacking
Kullanıcıyı görünmez katmana tıklatarak istemediği işlemi yaptırma saldırısı.
Cloud Security
Bulut altyapılarının korunması için uygulanan güvenlik politikaları.
Cyber Warfare
Devletlerin siber sistemler üzerinden yürüttüğü saldırı faaliyetleri.
Deep Web
Arama motorları tarafından endekslenmeyen internet katmanı.
Digital Signature
Belgenin kaynağını ve bütünlüğünü ispatlayan matematiksel yöntem.
Disaster Recovery
Felaket sonrası altyapının tekrar ayağa kaldırılması süreci.
Ethical Hacking
Zafiyetleri kapatmak amacıyla izinli yapılan hack faaliyeti.
Fuzzing
Yazılıma rastgele veriler göndererek hata tespiti yapma yöntemi.
Grey Hat
Etik ve illegal sınırda gezen hacker türü.
Hashing
Verinin tek yönlü benzersiz bir özete dönüştürülmesi.
Identity Theft
Başkasına ait kimlik bilgilerinin ele geçirilip kullanılması.
Insider Threat
Kurum çalışanlarından kaynaklanan güvenlik riskleri.
Jailbreaking
Cihaz kısıtlamalarını kaldırarak tam yetki sağlama işlemi.
Logic Bomb
Belirli koşul oluşunca tetiklenen zararlı kod.
MITM
İletişimin gizlice izlenmesi veya değiştirilmesi saldırısı.
Non-repudiation
İşlemin yapıldığının sonradan inkar edilememesi ilkesi.
Obfuscation
Kodun analizini zorlaştırmak için karmaşık hale getirilmesi.
Privilege Escalation
Kısıtlı yetkiden yönetici yetkisine ulaşma süreci.
Proxy
İnternet erişiminde kullanıcı ile sunucu arasındaki aracı.
RAT
Sistemi uzaktan yönetmeyi sağlayan casus yazılım.
Reconnaissance
Saldırı öncesi bilgi toplama aşaması.
Risk Assessment
Tehditlerin ve etkilerinin analiz edilme süreci.
Script Kiddie
Hazır araçları kullanan deneyimsiz hacker.
Shoulder Surfing
Hassas bilgilerin yazılırken fiziksel izlenmesi.
Smishing
SMS ile yapılan oltalama saldırısı.
Spear Phishing
Hedefe özel, karmaşık oltalama saldırısı.
Steganography
Verinin başka bir dosya içine gizlenmesi.
Trojan Horse
Zararsız görünüp arka planda zarar veren yazılım.
Vishing
Telefon aramalarıyla yapılan oltalama saldırısı.
Whaling
Üst düzey yöneticileri hedef alan oltalama.
CSRF
Kullanıcı haberi olmadan onun yetkisiyle işlem yaptırma zafiyetidir.
IDOR
ID değiştirerek başkasına ait verilere erişme açığı.
SSRF
Sunucu üzerinden iç ağa yetkisiz istek gönderme zafiyeti.
XXE
XML işlemede sunucu dosyalarının okunmasına yol açan açık.
LFI
Sunucudaki yerel dosyaların web uygulamasıyla okunabilmesi.
RFI
Sunucuya dışarıdan kod dahil edip çalıştırma zafiyeti.
CORS
Farklı kökenlerden veri paylaşımını kontrol eden güvenlik yapısı.
Insecure Deserialization
Verilerin güvensiz geri yüklenmesiyle oluşan kod çalıştırma açığı.
TCP
Verinin iletimini kontrol eden bağlantı temelli protokol.
UDP
Veriyi kontrol etmeden hızlı gönderen hız odaklı protokol.
ICMP
Hata mesajlarını ve kontrol verilerini ileten protokol.
DNS
Alan adlarını IP adreslerine dönüştüren sistem.
DHCP
Cihazlara otomatik IP adresi atayan servis.
HTTP
Standart şifresiz metin aktarım protokolü.
HTTPS
Şifrelenmiş güvenli web aktarım protokolü.
SSH
Güvenli ve şifreli uzak terminal erişim protokolü.
FTP
Ağ üzerinden dosya transfer protokolü.
RDP
Windows sistemlere ekran paylaşımı ile erişim protokolü.
SMTP
E-postaların gönderilmesi için kullanılan protokol.
BGP
İnternet üzerindeki ağların yönlendirme bilgisini paylaşması.
Nmap
Ağ tarama ve servis keşfi için kullanılan popüler araç.
Metasploit
Exploit çalıştırmayı kolaylaştıran gelişmiş framework.
Burp Suite
Web güvenlik testleri için kullanılan kapsamlı proxy aracı.
Wireshark
Ağ paketi analizi yapan detaylı protokol yakalayıcı.
Ghidra
NSA tarafından geliştirilen gelişmiş yazılım tersine mühendislik aracı.
John the Ripper
Güçlü bir çevrimdışı şifre kırma aracı.
Sqlmap
Web uygulamalarındaki SQL Injection açıklarını otomatik tespit ve sömürme aracı.
KVKK
Türkiye'nin Kişisel Verilerin Korunması Kanunu.
GDPR
AB'nen genel veri koruma yönetmeliği.
ISO 27001
Uluslararası bilgi güvenliği yönetim sistemi standardı.
PCI-DSS
Kredi kartı güvenliği standartları seti.
AES
Güvenli ve yaygın simetrik şifreleme algoritması.
RSA
Asimetrik (açık anahtarlı) şifreleme algoritması.
ECC
Eliptik eğri kriptografisiyle yüksek güvenlik yöntemi.
SHA-256
Veriden 256 bitlik benzersiz özet çıkaran fonksiyon.
SaaS
Yazılımın bulut üstünden servis sunumu.
PaaS
Geliştiricilere uygulama platformu sunumu.
IaaS
Sanal kaynakların kiralanması modeli.
DevSecOps
Yazılım geliştirme zincirine güvenliğin dahil edilmesi.
Docker
Konteyner tabanlı uygulama çalıştırma teknolojisi.
Kubernetes
Konteynerlerin yönetim otomasyonu.
Zero Trust
Hiçbir varlığa varsayılan olarak güvenmeme ilkesi.
EDR
Uç nokta tehdit algılama ve yanıt sistemi.
XDR
Merkezi ve genişletilmiş tehdit yanıt sistemi.
DLP
Veri sızıntısını önleyen güvenlik çözümü.
Honeytoken
Saldırgan yakalamak için sahte veriler.
ASLR
Bellek adreslerini rastgele değiştirme koruması.
DEP
Veri yürütme engellemesi belleği koruma yöntemi.
Bastion Host
İç ağa güvenli erişim sunucusu.
BC/DR
İş sürekliliği ve felaket kurtarma planları.
BIA
Kesintilerin iş etkisini analiz etme süreci.
Chain of Custody
Adli delil izlenebilirliği süreci.
CBC
Blok bazlı şifreleme modlarından biri.
Clean Desk Policy
Masada gizli evrak bırakmama kuralı.
CSP
XSS önleme amaçlı güvenlik politikası.
CRL
İptal edilen SSL sertifikalarının listesi.
CSR
Sertifika imzalama başvurusu.
Data Controller
Veri sorumlusu (KVKK).
Data Processor
Veri işleyen taraf (KVKK).
Defense in Depth
Çok katmanlı savunma stratejisi.
Egress Filtering
Dışarı giden ağ trafiğini kısıtlama.
Ingress Filtering
İçeri gelen ağ verilerini denetleme.
False Negative
Saldırının tespitten kaçması.
False Positive
Normal eylemin saldırı sanılması hatası.
Forensic Image
Diskin adli birebir kopyası.
Hardening
Sistemi saldırılara karşı sertleştirme.
HSTS
Sadece HTTPS kullanmaya zorlayan protokol.
IAM
Kimlik ve erişim yönetimi süreçleri bütünü.
InfoSec
Bilgi güvenliği disiplin alanı.
IPFIX
Ağ trafiğini standart formatta raporlama.
L2TP
Tünelleme amaçlı kullanılan VPN protokolü.
MDM
Kurumsal mobil cihaz yönetimi sistemi.
MTTD
Olayı tespit etme süresi metriği.
MTTR
Olay sonrası müdahale hızı metriği.
Netflow
Ağ trafik akışını izleyen protokol.
OCSP
Sertifika geçerliliğini anlık kontrol etme.
OT Security
Operasyonel teknoloji sistemleri güvenliği.
PII
Kişisel olarak tanımlanabilir hassas bilgi.
RBAC
Rol tabanlı kullanıcı yetkilendirme modeli.
RPO
Kaybedilebilir maksimum veri süresi.
RTO
Sistemin geri açılma hedef süresi.
Salt
Hash gücünü artırmak için eklenen değer.
SASE
Ağ güvenliğinin buluttan sunulma modeli.
SCADA
Endüstriyel kontrol ve izleme sistemleri.
SD-WAN
Yazılım tabanlı geniş alan ağ yönetimi.
SOAR
Güvenlik otomasyonu ve olay yanıt sistemi.
SSO
Tek girişle çoklu sisteme erişim teknolojisi.
TACACS+
Merkezi cihaz yetkilendirme protokolü.
VLAN
Sanal olarak izole edilmiş yerel ağlar.
VDI
Sanal masaüstü altyapısı çözümü.
Watering Hole Attack
Hedefin gezdiği siteyi bozarak saldırma.
WPA3
Modern ve güvenli Wi-Fi şifreleme standardı.
XaaS
Her şeyin servis olarak sunulduğu model.
Zero-Knowledge Proof
Bilgiyi açık etmeden bildiğini kanıtlama.
CTF (Capture The Flag)
Siber güvenlik alanında yapılan bayrak yakalama yarışması esasıdır.
Write-Up
CTF sorularının çözümünü anlatan teknik raporlardır.
PoC (Proof of Concept)
Zafiyetin sömürülebilir olduğunu kanıtlayan senaryodur.
Supply Chain Attack
Tedarikçi üzerinden yapılan siber saldırılardır.
SBOM
Yazılım bileşenlerini listeleyen belgedir.
Adversarial ML
Yapay zeka modellerini yanıltma saldırılarıdır.
Deepfake
Yapay zeka ile sahte yüz/ses taklit etme teknolojisidir.
Prompt Injection
LLM'lere gizli talimat ekleme saldırısıdır.
TOR
Anonimlik sağlayan çok katmanlı yönlendirme ağıdır.
Reverse Shell
Hedefin saldırgana bağlantı açmasıyla terminal erişimi sağlamasıdır.
JWT
İmzalı veri nesnesi ile güvenli veri iletimidir.
Mobile Rooting
Cihaz üzerinde tam yönetici yetkisi elde etmedir.
C2 (Command & Control)
Enfekte sistemleri yöneten ana komut sunucusudur.
Tails OS
Gizlilik odaklı canlı işletim sistemidir.
PQC (Post-Quantum Crypto)
Kuantum bilgisayarlara dayanıklı şifrelemedir.
APK Signing
Android dosyalarının kaynağını ispatlama sürecidir.
Homomorphic Crypto
Şifreli veri üstünde analiz yapabilme teknolojisidir.
OAuth 2.0
Modern yetkilendirme protokolüdür.
SAML
XML tabanlı kimlik doğrulama verisi paylaşımıdır.
Shellcode
Doğrudan CPU tarafından çalıştırılan makine kodudur.
Access Control
Kimlerin kaynaklara erişeceğini denetleyen yapıdır.
Authentication
Kimlik doğrulama sürecidir.
Confidentiality
Verinin sadece yetkili kişilerce görülmesidir.
Integrity
Verinin değişmediğini garanti altına almadır.