Teklif Alın +90 533 897 82 11
LLM Platformları 10 Ağustos 2026 · 5 dk okuma

LLM Kullanırken Veri Gizliliği ve Sınırlar

Kurumsal veriyi dil modeline gönderirken KVKK ve ticari sır açısından dikkat edilecekler.

LLM KVKK Veri gizliliği Güvenlik

Bir metni dil modeline göndermek, onu üçüncü bir tarafa aktarmak demek. Teknik olarak basit görünen bu adımın hukuki karşılığı var.

01. Önce Sınıflandırma

Hangi veri modele gidebilir, hangisi gidemez? Bu sorunun cevabı yazılı olmadan hiçbir kurumsal yapay zeka projesi güvenli ilerlemiyor. Genel, iç kullanım ve gizli ayrımı burada da işe yarıyor.

02. Kurumsal Sözleşme Farkı

Tüketici sürümleri ile kurumsal planlar arasındaki en kritik fark, verinizin model eğitiminde kullanılıp kullanılmadığı ve saklama süresi. Kurumsal sözleşmelerde bu maddeler açıkça yer alıyor; ücretsiz araçlarda genelde yer almıyor.

03. Veri Yerleşimi

Verinin hangi bölgede işlendiği KVKK açısından belirleyici. Yurt dışına aktarım söz konusuysa açık rıza ya da taahhütname gerekiyor. Bölge seçimi sunan sağlayıcılarda bu adım baştan çözülebiliyor.

04. Maskeleme

Kişisel veriyi modele göndermeden önce maskelemek çoğu senaryoda mümkün. İsim, telefon ve kimlik numarasını yer tutucuya çevirip cevabı geri eşlemek, riski büyük ölçüde kaldırıyor.

05. Gölge Kullanım

En büyük risk genelde onaylı sistemde değil, çalışanların kendi hesaplarıyla kullandığı araçlarda. Yasaklamak işe yaramıyor; kurumsal bir alternatif sunmak ve politikayı net yazmak çalışıyor.

06. Kayıt Tutma

Hangi veri hangi modele gitti sorusunun cevabı loglanmalı. Bir denetimde ya da olay incelemesinde bu kayıtlar tek dayanağınız oluyor.

LLM Platformları yazıları

Bu Konudaki Diğer Yazılar

LLM Platformları

Kurumsal LLM Platformları: 2026 Manzarası

13 Ağustos 2026 · 6 dk okuma
LLM Platformları

Model Seçimi: Hangi İş İçin Hangi Model

12 Ağustos 2026 · 5 dk okuma
Tüm makaleler