Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı
Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı alanında kurumların resmi teftiş ve bağımsız denetimler öncesinde tam hazırlık yapmasını sağlayan, denetim bulgularını sıfırlayan ve yasal regülasyon uyumunu temin eden 5 modüllü stratejik tamamlayıcı eğitim.
#9512 Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı Denetimler Öncesinde Kurumunuza Ne Kazandırır?
Yapay zeka modellerinin üretim ortamlarında kullanılmasıyla birlikte bağımsız denetçiler şu soruları sormaya başlamıştır: 'Bu model hangi veriyle eğitildi? Model zehirlenmesine (Data Poisoning) karşı ne yapıldı? Modelin geriye dönük sürümleri denetlenebiliyor mu?' DevSecMLOps ilkelerine dayalı bu eğitim; veri hazırlığından model dağıtımına kadar tüm makine öğrenmesi boru hatlarını denetlenebilir, güvenli ve regülasyon uyumlu hale getiren kritik tamamlayıcı mühendislik programıdır.
Uluslararası Standartlar & Denetim Güvencesi
Eğitim süresince OWASP Top 10 for LLM & Machine Learning, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, SLSA Güvenlik Çerçevesi, Model & Veri Soyağacı (Lineage) regülasyon çerçeveleri ekseninde; denetim iz kayıtları, konfigürasyon çalışma kağıtları, RACI yönetişim matrisleri ve bulgu kapatma ve risk azaltma mekanizmaları canlı kurumsal vaka laboratuvarlarıyla incelenir.
Kurumsal Hazırlık & Denetim Dosyası
Müfettiş ve bağımsız denetçilere sunulacak çalışma kağıtları, log telemetrisi, yetki matrisleri ve 8 denetim laboratuvar ödevi ile 3 denetim odaklı bitirme projesiyle kurumsal uyum somut olarak belgelenir.
Resmi Teftiş ve Regülasyon Denetimleri Öncesinde Kurumsal Güvence
Bu eğitim; kurumların yaklaşan resmi teftişler (BDDK, TCMB, KVKK, SPK) ve uluslararası bağımsız denetimler (ISO/IEC, SOC 2, DORA, EU AI Act) öncesinde bilgi sistemleri altyapılarını regülasyon gereksinimlerine göre eksiksiz tamamlaması, kritik bulguları sıfırlaması ve denetim heyetlerine sunulacak kanıt dosyalarını eksiksiz üretmesi için yapılandırılmış tamamlayıcı kurumsal hazırlık programıdır.
Bu program yalnızca klasik bir eğitim değildir; resmi denetim ve teftiş öncesinde kurumun ilgili paydaşlarıyla (Teftiş Kurulu, C-Level, Uyum, Mühendislik) birlikte çalışma (co-working) metodolojisiyle yürütülen, canlı sistemler üzerinde denetim çalışma kağıtları (workpapers), kanıt paketleri ve açık bulguların mümkün olan en yüksek oranda kapatılmasını hedefleyen kapsamlı bir kurumsal hazırlık çalışmasıdır.
Denetlenebilir Model ve Veri Soyağacı (Lineage)
Her bir model sürümünün hangi veri seti, hiperparametre ve kod tabanıyla eğitildiğini çürütülemez denetim izleriyle kaydeder.
Model Zehirlenmesi ve Arka Kapı Saldırı Kalkanı
Eğitim verisine sızabilecek kötü amaçlı manipülasyonları ve tedarik zinciri saldırılarını boru hattında otomatik eler.
Model Kartları ve Şeffaflık Dokümantasyonu
EU AI Act ve ISO 42001 denetçilerinin talep edeceği teknik model kartlarını (Model Cards) otomatik olarak üretir.
CI/CD/CT Boru Hattında Otomatize Güvenlik Testleri
Model dağıtıma çıkmadan önce güvenlik açıklarını, model sapmalarını (Drift) ve gizlilik risklerini test eder.
Eğitim Yol Haritası (5 Temel Aşama)
Yapay zeka modellerinin üretim ortamlarında kullanılmasıyla birlikte bağımsız denetçiler şu soruları sormaya başlamıştır: 'Bu model hangi veriyle eğitildi? Model zehirlenmesine (Data Poisoning) karşı ne yapıldı? Modelin geriye dönük sürümleri denetlenebiliyor mu?' DevSecMLOps ilkelerine dayalı bu eğitim; veri hazırlığından model dağıtımına kadar tüm makine öğrenmesi boru hatlarını denetlenebilir, güvenli ve regülasyon uyumlu hale getiren kritik tamamlayıcı mühendislik programıdır.
- Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı mimarisini ilgili yasal çerçeveler (OWASP Top 10 for LLM & Machine Learning, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF) ile %100 uyumlu hale getirmek
- Resmi teftişler ve bağımsız denetimler öncesinde kritik bulguları önceden tespit edip sıfırlayarak kurumsal denetim başarısını güvenceye almak
- Denetim heyetlerine ve müfettişlere sunulacak uluslararası standartta denetim kanıtları, iz kayıtları ve çalışma kağıtları (workpapers) üretmek
- Kurum içi RACI yetki matrislerini, politika ve operasyonel prosedürleri regülasyon gereksinimlerine göre eksiksiz yapılandırmak
- Olası idari para cezaları, lisans iptali yaptırımları ve itibar kayıplarına karşı proaktif kurumsal koruma kalkanı oluşturmak
- MLOps Mühendisleri & AI Platform Mimarları: Uçtan Uca Güvenli MLOps Mimari Şablonu (Üretim ortamındaki yapay zeka modellerini denetim standartlarına uygun güvenli boru hatlarında ayağa kaldırmak için.)
- Yapay Zeka ve Veri Bilimi Liderleri: Model Yönetişimi & Yaşam Döngüsü Denetim Rehberi (Geliştirdikleri modellerin yasal ve regülatif engellere takılmadan canlıya alınmasını temin etmek için.)
- Teftiş Kurulu & BT Denetçileri: Yapay Zeka Boru Hattı Denetim Kontrol Listesi (Kara kutu (Black Box) olarak görülen yapay zeka sistemlerini denetlenebilir şeffaf süreçlere dönüştürmek için.)
- DevSecOps ve Güvenlik Mimarları: Yapay Zeka Güvenlik Testleri & CI/CD Entegrasyonu (Geleneksel yazılım güvenlik kontrollerini makine öğrenmesi ve LLM ekosistemine eksiksiz uyarlamak için.)
#9512 Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı programı; resmi teftiş ve bağımsız denetimler öncesinde kurumsal sorumluluk taşıyan liderlerin ve teknik uzmanların masasında bulunması gereken stratejik bir yatırımdır.
MLOps Mühendisleri & AI Platform Mimarları
Üretim ortamındaki yapay zeka modellerini denetim standartlarına uygun güvenli boru hatlarında ayağa kaldırmak için.
Yapay Zeka ve Veri Bilimi Liderleri
Geliştirdikleri modellerin yasal ve regülatif engellere takılmadan canlıya alınmasını temin etmek için.
Teftiş Kurulu & BT Denetçileri
Kara kutu (Black Box) olarak görülen yapay zeka sistemlerini denetlenebilir şeffaf süreçlere dönüştürmek için.
DevSecOps ve Güvenlik Mimarları
Geleneksel yazılım güvenlik kontrollerini makine öğrenmesi ve LLM ekosistemine eksiksiz uyarlamak için.
Denetlenemeyen yapay zeka modelleri regülasyon otoritelerince derhal durdurulma riskiyle karşı karşıyadır. Bu eğitim modellerinizi denetlenebilir kurumsal güvenceye kavuşturur.
Programımız; kurumsal yetkinlik ve mühendislik kalitesinin tüm kritik katmanlarını kapsayan 6 stratejik yetkinlik sütunu üzerine inşa edilmiştir.
Yasal & Sektörel Regülasyon Standartları
OWASP Top 10 for LLM & Machine Learning, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF çerçevelerindeki zorunlu kontrol maddelerinin mimariye ve süreçlere eksiksiz entegrasyonu.
Denetim Kanıtları & Çalışma Kağıtları
Resmi denetim heyetlerine ve müfettişlere sunulacak denetim iz kayıtları, konfigürasyon belgeleri ve çalışma kağıdı (workpaper) üretimi.
Pre-Audit Hardening & Bulgu Kapatma
Teftiş kurulu gelmeden önce sistemlerin saldırgan ve denetçi gözüyle taranması ve kritik bulguların proaktif olarak kapatılması.
Kurumsal Yönetişim, RACI & Politika
Görevler ayrılığı (SoD), yetkilendirme matrisleri ve kurumsal politika dokümanlarının regülasyon standartlarında inşası.
Denetçi Savunması & Mülakat Hazırlığı
Denetim heyetlerinin yönelteceği teknik ve idari sorulara karşı savunulabilir hukuki ve mühendislik argümanlarının oluşturulması.
Sürekli Uyum & Otomatize Denetim İzleri
Uyumun bir kereye mahsus değil, kurum bünyesinde sürekli çalışan otomatik izleme ve raporlama mekanizmasına dönüştürülmesi.
Katılımcılar, eğitim sonunda portföylerine ekleyebilecekleri ve kurumlarında doğrudan şablon olarak kullanabilecekleri 3 gerçek dünya projesi geliştirirler.
Bitirme Projesi 1: Enterprise DevSecMLOps Foundation Pipeline
Bu bitirme projesi, katılımcıların kurumsal standartlarda güvenli bir yapay zeka boru hattı (MLOps Pipeline) tasarlamalarına ve uygulamalarına odaklanmaktadır. Proje, geleneksel DevOps prensiplerini makine öğrenmesi yaşam döngüsü ile entegre ederken, güvenliği sürecin her aşamasında birincil kriter haline getirir. Katılımcılar, bir yapay zeka modelinin veri toplama부터 dağıtımına kadar olan tüm sürecini, ISO 42001 ve EU AI Act gibi uluslararası uyumluluk standartlarına uygun olarak yönetecek bir mimari oluşturacaktır.
Bitirme Projesi 2: Cloud-Native DevSecMLOps Distributed Pipeline
Bu bitirme projesi, katılımcıların bulut tabanlı (Cloud-Native) ve dağıtık sistem mimarilerinde güvenli MLOps çözümleri geliştirme yetkinliklerini sergilemelerini hedeflemektedir. Proje, Kubernetes üzerinde model dağıtımı, asenkron mesajlaşma akışları ve GitOps tabanlı otomasyon boru hatlarını kapsar. Katılımcılar, yüksek erişilebilirlik ve otomatik ölçeklendirme gerektiren yapay zeka iş yüklerini güvenli bir şekilde yönetecek bir sistem inşa edecektir.
Bitirme Projesi 3: Resilient AI Observability & Compliance Platform
Bu bitirme projesi, katılımcıların yüksek performanslı, dayanıklı ve gözlemlenebilir yapay zeka sistemleri geliştirme yetkinliklerini sergilemelerini hedeflemektedir. Proje, gerçek zamanlı veri akışı, model drift izleme, Prometheus ve Grafana ile uyarı sistemleri ve ISO 42001/EU AI Act uyumluluğu için gerekli denetim kanıtlarını kapsar. Katılımcılar, operasyonel güvenliği en üst düzeyde tutan bir yapay zeka platformu inşa edecektir.
Kurumlar ve Satın Alma Departmanları İçin Neden Bu Eğitim Vazgeçilmezdir?
Geleneksel bireysel eğitimlerin aksine Vebende Akademi, kurumların operasyonel sürekliliğini, yazılım mimarisi güvenliğini ve bütçe verimliliğini esas alır. Tuncer KARAARSLAN'ın 35 yılı aşan bilgisayar mühendisliği ve 25 yılı aşkın uluslararası teknoloji eğitmenliği birikimiyle sunulan bu program; teorik anlatım yerine kurumunuzun gerçek iş süreçlerine doğrudan etki eden ölçülebilir çıktılar üretir.
Fiyatlandırma kişi başı değil, sınıf fiyatıdır. Ekibinizden 5 veya 15 kişi katılsın, bütçeniz değişmez; kişi başına düşen maliyet sektördeki en avantajlı kurumsal seviyeye iner.
Yeni işe başlayan veya farklı teknolojilerden geçiş yapan mühendislerin kurumsal kod ve mimari standartlarına hızla uyum sağlamasını ve üretime katkı verme süresini kısaltır.
Spagetti kod ve kontrolsüz altyapı yerine endüstri standardı mimari yaklaşımlar öğretilir. Güvenlik açıkları ve teknik borç birikimi ilk günden engellenir.
Eğitim süresince her katılımcının laboratuvar ödevleri, GitHub pratikleri ve bitirme projeleri şeffaf bir yetkinlik karnesi olarak yönetiminize raporlanır.
Dünya çapında önde gelen 24+ platform (Coursera, edX, O'Reilly, Pluralsight, MIT vb.) ve 17+ kariyer portalının son 3 yıllık iş ilanı verileri konsolide edilerek yapılandırılmış, sıfırdan kurumsal mimariye uzanan 5 uygulamalı modül.
-
Bu alt modülde, makine öğrenmesi iş akışlarında güvenliğin neden kritik bir ihtiyaç olduğu ele alınacaktır. Geleneksel DevOps süreçleri ile MLOps arasındaki mimari farklılıklar (kod, veri ve model versiyonlama gibi) detaylandırılacak, böylece katılımcılar MLOps'un kendine özgü güvenlik zorluklarını anlayacaklardır. Ayrıca, ML yaşam döngüsünün (veri toplama, eğitim, değerlendirme, paketleme, dağıtım) her aşamasında ortaya çıkabilecek potansiyel güvenlik açıklarının haritalandırılması ve bu açıklara karşı alınabilecek önlemler üzerinde durulacaktır.
-
Bu alt modül, güvenli CI/CD entegrasyonu ve otomasyonu konularına odaklanacaktır. MLOps boru hatlarında otomatik testler, statik kod analizi (SAST) ve gizli anahtar (secret) taramalarının nasıl konumlandırılacağı ve entegre edileceği öğretilecektir. Güvenlik kapıları (Security Gates) kavramı detaylandırılarak, doğrulanmayan veya güvenlik kriterlerini karşılamayan modellerin canlı ortama alınmasının nasıl engelleneceği pratik örneklerle gösterilecektir.
-
Bu alt modülde, Docker ve Kubernetes ortamlarında MLOps sıkılaştırma teknikleri ele alınacaktır. ML iş yüklerini çalıştıran konteyner imajlarının zafiyet taraması, en az yetki (least privilege) prensibi ve güvenli imaj oluşturma pratikleri üzerinde durulacaktır. Ayrıca, Kubernetes kümelerinde ağ politikaları, izolasyon mekanizmaları ve güvenli konfigürasyon yöntemleri detaylı olarak incelenecektir.
Bu modül sonunda katılımcılar, MLOps'un temel prensiplerini ve geleneksel DevOps'tan farklarını derinlemesine anlayacak, yapay zeka yaşam döngüsünün her aşamasındaki güvenlik risklerini tanıyacak ve bu risklere karşı proaktif önlemler alabileceklerdir. Güvenli CI/CD boru hatları tasarlama ve otomatik güvenlik kontrollerini entegre etme becerisi kazanacaklar, böylece kurumlarının yapay zeka projelerinde güvenlik açıklarının erken aşamada tespit edilmesini ve giderilmesini sağlayacaklardır. Konteyner ve Kubernetes gibi modern altyapı bileşenlerinin güvenliğini sağlama yetkinliği ile, ML iş yüklerinin güvenli ve izole ortamlarda çalıştırılmasını temin edebileceklerdir. Bu kazanımlar, katılımcıların kariyerlerinde DevSecMLOps alanında uzmanlaşmalarına olanak tanıyacak, kurumları için daha güvenli, uyumlu ve dayanıklı yapay zeka sistemleri inşa etmelerine doğrudan katkı sağlayacaktır. Yazılım ve Çözüm Mimarları, AI/LLM Geliştiricileri ve DevOps Mühendisleri için bu modül, güvenli mimariler tasarlama ve uygulama konusunda temel bir yetkinlik kazandıracaktır.
-
Bu alt modülde, makine öğrenmesi modelleri ve veri artifact'lerinin güvenliği ele alınacaktır. MLflow sunucularının kimlik doğrulama, rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve TLS şifreleme ile nasıl korunacağı detaylandırılacaktır. HuggingFace hub ve yerel model depolarında (Registry) imza doğrulama ve artifact bütünlüğü (checksums) sağlamak için gerekli adımlar ve en iyi pratikler üzerinde durulacaktır.
-
Bu alt modül, yapay zeka tedarik zinciri ve şeffaflık konularına odaklanacaktır. AIBOM (AI Bill of Materials) kavramı tanıtılacak; model mimarisi, eğitim verisi kaynakları, hiperparametreler ve kütüphane bağımlılıklarının nasıl envanterleneceği öğretilecektir. Açık kaynaklı model ve kütüphanelerdeki tedarik zinciri açıklarının (Supply Chain Vulnerabilities) tespiti ve yönetimi için stratejiler sunulacaktır.
-
Bu alt modülde, model yaşam döngüsünde sürdürülebilirliği sağlamak için model versiyonlama ve geri alınabilirlik (rollback) mekanizmaları incelenecektir. Canlıdaki bir modelin hatalı veya sapmalı davranması durumunda eski güvenli versiyona hızlı geçiş (Rollback) mekanizmalarının nasıl tasarlanacağı ve uygulanacağı pratik örneklerle gösterilecektir.
Bu modül sonunda katılımcılar, MLflow ve HuggingFace gibi popüler model depolarında güvenlik kontrollerini etkin bir şekilde uygulayabilecek, hassas model ve veri artifact'lerinin yetkisiz erişime ve manipülasyona karşı korunmasını sağlayabileceklerdir. Model BOM (AIBOM) oluşturma ve yönetme yetkinliği kazanarak, yapay zeka modellerinin tedarik zinciri şeffaflığını artıracak ve açık kaynak bağımlılıklarından kaynaklanan güvenlik risklerini proaktif olarak yönetebileceklerdir. Ayrıca, model versiyonlama ve geri alınabilirlik stratejilerini öğrenerek, canlı ortamdaki model hatalarına veya sapmalarına karşı hızlı ve güvenli müdahale yeteneği geliştireceklerdir. Bu kazanımlar, Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi ve MLOps Uzmanları için model yönetimi ve güvenliği konusunda kritik bir derinlik sağlayacak, Siber Güvenlik Uzmanları için ise yapay zeka tedarik zinciri risklerini anlama ve yönetme becerisi kazandıracaktır.
-
Bu alt modülde, canlı ortamda model performans bozulmalarına yol açan model sapması (Model Drift) kavramı detaylı olarak incelenecektir. Data Drift (girdi verisinin istatistiksel dağılımının değişmesi) ve Concept Drift (hedef değişken ile girdi arasındaki ilişkinin değişmesi) analizleri üzerinde durulacak, bu sapmaların tespiti için kullanılan yöntemler öğretilecektir. Ayrıca, model performans metriklerinin (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score) zaman içindeki değişiminin nasıl izleneceği ele alınacaktır.
-
Bu alt modül, operasyonel izleme ve alert mekanizmalarına odaklanacaktır. Model çıkarım (inference) servislerinden Prometheus uyumlu metriklerin (latency, throughput, error rates) nasıl toplanacağı ve yapılandırılacağı öğretilecektir. Grafana panelleri (Dashboards) üzerinden model drift ve sistem sağlığının görselleştirilmesi, uyarı (Alert) kurallarının oluşturulması ve bildirim mekanizmaları pratik uygulamalarla gösterilecektir.
-
Bu alt modülde, model yeniden eğitim (Retraining) tetikleme mekanizmaları incelenecektir. Drift eşik değerleri aşıldığında otomatik uyarı (Alert) üretilmesi ve bu uyarılar sonucunda güvenli yeniden eğitim boru hattının nasıl tetikleneceği öğretilecektir. Otomatik retraining döngülerinin tasarımı ve uygulanması, modelin canlı ortamda sürekli olarak güncel ve doğru kalmasını sağlamak için kritik öneme sahip olacaktır.
Bu modül sonunda katılımcılar, canlı ortamda makine öğrenmesi modellerinin performans bozulmalarını (Model Drift) etkin bir şekilde tespit edebilecek ve analiz edebileceklerdir. Prometheus ve Grafana gibi güçlü izleme araçlarını kullanarak model performans metriklerini, sistem sağlığını ve drift durumlarını görselleştirebilecek, otomatik uyarı mekanizmaları kurarak proaktif müdahale yeteneği kazanacaklardır. Ayrıca, model drift tespit edildiğinde otomatik yeniden eğitim (retraining) döngülerini tetikleyebilecek ve böylece modellerin sürekli olarak güncel ve doğru kalmasını sağlayabileceklerdir. Bu yetkinlikler, Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi ve MLOps Uzmanları için model operasyonlarını optimize etme ve model sağlığını güvence altına alma becerisi sunarken, Gözlemlenebilirlik ve İzleme Uzmanları için yapay zeka sistemlerinin izlenmesinde derinlemesine bilgi sağlayacaktır.
-
Bu alt modülde, MLOps süreçlerinde izlenebilirlik ve log yönetimi konuları ele alınacaktır. Kimin hangi modeli eğittiği, hangi veri setinin kullanıldığı, onay mekanizmalarının kimler tarafından verildiği gibi kritik bilgilerin nasıl loglanacağı öğretilecektir. Log dosyalarının bütünlüğünün korunması (Immutable storage) ve yetkisiz silinmelerin önlenmesi için güvenli saklama stratejileri üzerinde durulacaktır.
-
Bu alt modül, dış ve iç denetimler için MLOps dosyalama süreçlerine odaklanacaktır. ISO 42001 ve EU AI Act gibi uluslararası standartlar ve yasal gereksinimlere göre model geliştirme ve canlıya alma kanıtlarının nasıl toplanacağı öğretilecektir. Model karar ve operasyon loglarının denetçilere sunulmaya hazır hale getirilmesi için gerekli adımlar ve raporlama formatları detaylandırılacaktır.
-
Bu alt modülde, MLOps boru hattı hataları ve sürekli iyileştirme süreçleri incelenecektir. Boru hattı güvenlik ihlallerinde veya model hatalarında acil müdahale protokolleri ve olay yönetimi süreçleri üzerinde durulacaktır. Düzeltici ve önleyici faaliyet (CAPA) planlarının oluşturulması, temel neden analizleri ve sürekli iyileştirme döngüleri pratik örneklerle gösterilecektir.
Bu modül sonunda katılımcılar, MLOps süreçlerinde kapsamlı denetim logları (Audit Trail) oluşturma ve bu logları güvenli bir şekilde saklama yeteneği kazanacaklardır. Bu sayede, yapay zeka modellerinin yaşam döngüsü boyunca tam izlenebilirlik ve hesap verebilirlik sağlayabileceklerdir. ISO 42001 ve EU AI Act gibi önemli uyumluluk standartlarına göre denetim kanıtları hazırlayabilecek, kurumlarının yasal ve etik yükümlülüklerini yerine getirmesine yardımcı olacaklardır. Ayrıca, MLOps boru hatlarında veya canlıdaki modellerde meydana gelen olaylara karşı etkili olay yönetimi ve düzeltici faaliyet (CAPA) planları oluşturarak, sürekli iyileştirme kültürünü benimseyebileceklerdir. Bu kazanımlar, Bilgi Güvenliği Yöneticileri (CISO), DevSecOps Uzmanları ve İç Denetçiler için yapay zeka sistemlerinin denetlenebilirliğini ve uyumluluğunu sağlama konusunda vazgeçilmez bir yetkinlik sunarken, Teknoloji Liderleri ve Proje Yöneticileri için risk yönetimi ve operasyonel mükemmellik stratejilerini güçlendirecektir.
-
Bu uygulamalı çalıştayda, katılımcılar örnek bir CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI) ortamında model eğitimi, testi ve canlıya alma adımlarını güvenlik kapılarıyla (Security Gates) birlikte tasarlayacaklardır. Gerçek dünya senaryoları üzerinden, güvenli bir DevSecMLOps boru hattının uçtan uca nasıl inşa edileceği ve güvenlik kontrollerinin her aşamaya nasıl entegre edileceği deneyimlenecektir.
-
Bu uygulamalı lab çalışmasında, örnek bir model artifact deposu üzerinde MLflow entegrasyonu yapılacaktır. Katılımcılar, bir modelin bileşenlerini (mimari, eğitim verisi, hiperparametreler, kütüphane bağımlılıkları) listeleyen AIBOM (Model Bill of Materials) raporunun nasıl üretileceğini ve yönetileceğini pratik olarak uygulayacaklardır. Bu sayede, model tedarik zinciri şeffaflığı ve risk yönetimi becerileri geliştirilecektir.
-
Bu uygulamalı lab çalışmasında, simüle edilmiş bir modelin girdi verilerindeki sapmaların (Data Drift) Prometheus ile nasıl yakalanacağı ve Grafana paneli üzerinden uyarı (Alert) mekanizmalarının nasıl test edileceği deneyimlenecektir. Katılımcılar, model performans metriklerini izleme, drift tespiti ve otomatik uyarı sistemleri kurma yetkinliği kazanacaklardır.
-
Bu uygulamalı çalışmada, bir modelin yaşam döngüsü boyunca üretilen tüm log ve onay kayıtlarının derlenerek denetçi kontrol listesine uygun bir MLOps Denetim Kılavuzu haline getirilmesi üzerinde durulacaktır. Katılımcılar, ISO 42001 ve EU AI Act gibi uyumluluk gereksinimleri doğrultusunda denetim kanıtlarını nasıl toplayacaklarını ve sunacaklarını pratik olarak öğreneceklerdir.
-
Eğitimin tüm modülleri tamamlandıktan sonra, katılımcıların edindikleri tüm kazanımları somut bir kurumsal başarıya dönüştürmeleri amacıyla 3 farklı kulvarda seçmeli bitirme projesi sunulmaktadır:
-
Seçmeli Proje 1 (Kurumsal Temel Mimari & Standartlar)::Derin iş mantığı, katmanlı mimari, veri bütünlüğü ve en iyi pratikler. Bu proje, katılımcıların güvenli MLOps mimarilerini kurumsal standartlara uygun olarak tasarlama ve uygulama yeteneklerini pekiştirmeyi hedefler. Katılımcılar, bir yapay zeka modelinin yaşam döngüsünü kapsayan temel bir DevSecMLOps boru hattı tasarlayacak, veri güvenliği ve model bütünlüğü prensiplerini uygulayacaklardır.
-
Seçmeli Proje 2 (Dağıtık Sistemler, Ölçeklenebilirlik & Otomasyon)::Cloud-Native mimariler, asenkron akışlar ve otomasyon boru hatları. Bu proje, katılımcıların bulut tabanlı MLOps çözümleri geliştirme, Kubernetes üzerinde model dağıtımı yapma ve CI/CD süreçlerini otomatize etme becerilerini sergilemelerini sağlayacaktır. Güvenlik kapılarının entegrasyonu ve otomatik testlerin uygulanması bu projenin temelini oluşturacaktır.
-
Seçmeli Proje 3 (Yüksek Performans, Dayanıklılık & Modern Entegrasyon)::Gerçek zamanlı veri akışı, resiliency, gözlemlenebilirlik ve modern servis entegrasyonu. Bu proje, katılımcıların model drift izleme, Prometheus ve Grafana ile uyarı sistemleri kurma, denetim loglarını yönetme ve ISO 42001/EU AI Act uyumluluğu için gerekli kanıtları hazırlama yeteneklerini bir araya getirmeyi amaçlar. Yüksek performanslı ve dayanıklı yapay zeka sistemlerinin operasyonel güvenliğini sağlama üzerine odaklanılacaktır.
-
Her katılımcı ilgi alanına uygun projeyi seçerek; mimari şemaları (Mermaid), kapsamlı geliştirme yol haritaları ve GitHub README standartları doğrultusunda uluslararası portföy kalitesinde bir proje teslim edecektir. Bu projeler, katılımcıların sadece teknik bilgilerini değil, aynı zamanda problem çözme, tasarım ve dokümantasyon becerilerini de geliştirmelerine olanak tanıyacak, kariyerlerinde somut bir referans noktası oluşturacaktır.
Bu modül sonunda katılımcılar, teorik bilgilerini gerçek dünya senaryolarına uygulayarak somut çıktılar üretebileceklerdir. Güvenli MLOps boru hatlarını tasarlama ve uygulama konusunda pratik deneyim kazanacak, MLflow ve AIBOM kullanarak model envanterini etkin bir şekilde yönetebileceklerdir. Prometheus ve Grafana ile model drift izleme ve uyarı sistemleri kurma becerisi geliştirerek, canlı ortamdaki modellerin performansını proaktif olarak yönetebileceklerdir. En önemlisi, denetlenebilir MLOps Audit Trail ve kanıt dosyası hazırlama yetkinliği ile kurumlarının yasal ve düzenleyici uyumluluk süreçlerine doğrudan katkı sağlayacaklardır. Bu uygulamalı çalışmalar, Yazılım ve Çözüm Mimarları, AI/LLM Geliştiricileri, Veri Bilimi ve MLOps Uzmanları, DevOps ve Bulut Mühendisleri, Siber Güvenlik Uzmanları ve Teknoloji Liderleri için edinilen bilgiyi pekiştirerek, onları kurum içinde DevSecMLOps liderleri haline getirecektir. Bu modül, katılımcıların kariyer portföylerine ekleyebilecekleri somut projelerle mezun olmalarını sağlayarak, iş piyasasındaki değerlerini artıracaktır.
Eğitime Ek Olarak Alabileceğiniz Kapsamlı Hizmet ve Çalışmalarımız
Kurumsal Regülasyon Uyumluluğu, Denetim Hazırlığı ve Birlikte Mühendislik Çözümleri
Eğitimin Ötesinde: Kurumunuzla Birlikte Çalışıyor, Denetimlere Hazırlıyor ve Eksiklikleri Gideriyoruz
Vebende Akademi, kurumları bağımsız denetimlere ve resmi regülasyonlara hazırlayan, mevcut kurumsal uyumluluk ve olgunluk seviyelerini 360° ölçen, teknik ve organizasyonel eksiklikleri ekiplerinizle birlikte gideren ve uygulanan iyileştirmeleri doğrulayan bir yetkinlik ve mühendislik çözüm ortağıdır.
Bu yaklaşımda eğitim, kurumsal dönüşümün ve yetkinlik inşasının yalnızca bir bileşenidir. Kurumun talebine göre regülasyon kapsamının belirlenmesinden gap analizine, denetçi simülasyonlarından canlı sistemlerde iyileştirme mühendisliğine, yeniden test (retest) kanıtlarından C-Level yönetim raporlarına kadar tüm süreç kurumunuzla birlikte çalışma (co-working) prensibiyle yürütülür.
Kurumsal Yetkinlik Geliştirme (Eğitim Modeli)
Ekiplerinizin bağımsız denetim standartlarına, regülasyon maddelerine ve mimari sıkılaştırma gereksinimlerine tam hakimiyet kazanması için yapılandırılmış 40 saatlik modüler yetkinlik programı.
- 40 Saatlik Kapsamlı Uygulamalı Müfredat
- Canlı Kurumsal Vaka Laboratuvarları ve Atölyeler
- Mimari Tasarım ve Kod / Konfigürasyon İncelemeleri
- 3 Gerçek Dünya Bitirme Projesi ve Seviye 3 Bröve
- Kıdemli Mentörle 1-1 Kariyer ve Mimari Oturumu
Kurumsal Denetim, Uyum ve Birlikte Mühendislik Çalışması
Kurumun gerçek sistemleri ve süreçleri üzerinde çalışarak uyumluluk seviyesini ölçen, eksiklikleri ekiplerinizle birlikte gideren ve 13 kurumsal rapor sunan mühendislik çözüm ortaklığı.
- 360° Mevcut Durum Analizi ve Gap Analysis
- Gerçekçi Denetçi Soru Setleri ve Denetim Simülasyonu
- Kurum Ekipleriyle Birlikte Mühendislik ve İyileştirme
- İyileştirme Sonrası Yeniden Test (Retest) Doğrulaması
- Yönetim ve Teftiş İçin 13 Kapsamlı Sonuç Raporu
* Kurumlar bu iki çalışma modelini ihtiyaca göre bağımsız bir danışmanlık hizmeti olarak veya eğitimle entegre hibrit bir program halinde tercih edebilirler.
Assessment
Kurumsal keşif, mevzuat kapsamı ve altyapı envanterinin tespiti.
Çıktı: Kapsam RaporuGap Analysis
Politika, prosedür ve teknik kontrollerin olgunluk analizi.
Çıktı: Eksiklik AnaliziAudit Sim
Gerçekçi denetçi soru setleri ve teknik simülasyonlar.
Çıktı: Bulgu RaporuEngineering
Tespit edilen eksikliklerin birlikte kapatılması ve kodlama.
Çıktı: İyileştirilmiş YapıVerification
Kapatılan bulguların yeniden testi ve kanıt doğrulaması.
Çıktı: Retest RaporuReporting
C-Level ve teftiş kurulu için 360° sonuç ve yol haritası.
Çıktı: 360° Sonuç RaporuDenetim Hazırlığı ve Odak Çalışma Alanları
| Çalışma Alanı | Yapılacak Kapsamlı Teknik ve Mevzuatsal Çalışmalar |
|---|---|
| AI/ML Pipeline Envanteri | Veri hazırlığı, model eğitimi, doğrulama, test ve üretim boru hatları |
| Veri Kökeni ve İzlenebilirlik | Veri kaynaklarının tescili ve veri sürümleme (Data Lineage & Provenance) |
| Model Registry Güvenliği | Model sürümleri, model metaverileri ve onay mekanizmaları kontrolleri |
| Model Geliştirme Güvenliği | Jupyter/notebook ortamları, bağımlılık güvenliği ve kod analizi |
| Feature Store Güvenliği | Öznitelik depolarının yetkilendirilmesi, tutarlılığı ve şifrelenmesi |
| CI/CD Güvenlik Kapıları | Model güvenlik testleri, zafiyet taramaları ve SAST entegrasyonu |
| Model İyileştirme ve Rollback | Üretim modellerinin anında önceki sürüme çekilmesi mimarisi |
| Model Kriptografik İmzalama | Model artefaktlarının SHA/Cosign ile imzalanması ve tamper koruması |
| Data Poisoning & Tampering | Eğitim verisinin ve model ağırlıklarının zehirlenmesine karşı kontroller |
| Model Gözlemlenebilirliği | Model doğruluğu, performans sapması (drift), anomali ve veri kayması takibi |
| Erişim ve Yetki Yönetimi | Pipeline sistemleri, model depoları ve veri kaynakları için RBAC kontrolleri |
| Yaşam Döngüsü Denetim Kayıtları | Tüm ML adımlarının değiştirilemez şekilde merkezi loglanması |
Denetim ve Kontrol Simülasyonları
Denetçilerin soracağı sorular ve gerçek denetim senaryoları öncesinde uygulanan teknik testler:
- Üretimdeki bir modele yetkisiz müdahale veya parametre değişikliği simülasyonu
- Model eğitim verisi içine kötü niyetli manipüle edilmiş veri enjekte etme (Data Poisoning) testi
- MLOps boru hattı üzerinde yetkisiz ayrıcalık yükseltme ve kaynak sömürüsü testi
- Model artefaktlarının dijital imza doğrulaması ve imzasız model çalıştırma engeli testi
- Bir üretim modelinin geriye dönük olarak hangi veri seti ve kodla eğitildiğinin denetim kanıtı testi
- Hatalı veya saldırıya uğramış modelin üretimden saniyeler içinde geri alınması (rollback) tatbikatı
Birlikte Geliştirme ve İyileştirme Yönergeleri
Tespit edilen eksikliklerin kurumun teknik ve yönetim ekipleriyle birlikte kapatılma adımları:
- Uçtan uca Kurumsal Güvenli MLOps (DevSecMLOps) Referans Mimarisinin kurgulanması
- Model ve veri setleri için kriptografik imzalama ve doğrulama süreçlerinin devreye alınması
- Model Registry (MLflow vb.) erişim ve onay kontrollerinin sıkılaştırılması
- Model boru hattında Secrets Management (API anahtarları, şifreler) ayrıştırmasının yapılması
- Model Provenance (Veri ve Model Soyağacı) raporlama altyapısının kurulması
- Sürekli Model Monitoring, Drift Analizi ve Güvenlik Alarmlarının yapılandırılması
Altyapı ve Mimari Kontrol Kapsamı
İncelenecek Sistem, Ağ, Bulut, Uygulama ve Güvenlik Altyapıları:
Bu Eğitime ve Çalışmaya Özel Kurumsal Teslimatlar
Tüm kurumsal çalışmalarımızın sonunda yönetim kademesine, iç denetim birimlerine ve bağımsız denetçilere sunulmak üzere uluslararası denetim standartlarına uyumlu 13 ayrı kurumsal rapor paketi üretilir:
Executive Summary
Üst yönetim için genel durum, kritik riskler ve yönetim özeti
Regulatory Compliance Assessment
Tabi olunan regülasyon ve standart bazında detaylı uygunluk analizi
Gap Analysis
Eksik, yetersiz veya henüz uygulanmamış kontrollerin ayrıntılı dökümü
Risk Assessment
Olasılık, etki, risk seviyesi ve kontrol sonrası kalıntı (residual) risk analizi
Technical Infrastructure Audit
Sistem, ağ, bulut, uygulama ve güvenlik altyapısının teknik inceleme raporu
Governance Assessment
Yönetim organizasyonu, kurumsal politikalar, süreçler ve görev sorumlulukları incelemesi
Control Effectiveness Report
Kontrollerin tasarımı ile fiili çalışma etkinliğinin ölçüm raporu
Audit Simulation Report
Gerçekleştirilen denetim senaryoları, simülasyonlar ve teknik test sonuçları
Evidence Register
Teftiş kuruluna sunulacak kanıtlar, dokümanlar, loglar ve doğrulama kayıtları kütüğü
Remediation Roadmap
Tespit edilen eksikliklerin giderilmesi için önceliklendirilmiş mühendislik planı
Retest Report
İyileştirme çalışmaları sonrasında gerçekleştirilen yeniden doğrulama test sonuçları
Competency Assessment
Kurumsal ekiplerin denetim ve regülasyon farkındalık ve yetkinlik değerlendirmesi
Continuous Compliance Plan
Denetim sonrasında sürdürülebilir, yaşayan sürekli uyumluluk ve izleme takvimi
Denetim simülasyonlarında ve teknik analizlerde tespit edilen her uygunsuzluk, uluslararası iç denetim ve regülasyon metodolojisine uygun olarak aşağıdaki 11 bileşenli formatta raporlanır:
| Bulgu Kodu | İlgili Standart / Madde | Bulgu Tanımı | Kök Neden | Risk Seviyesi | Etki & Olasılık | İyileştirme Aksiyonu | Sorumlu Birim | Hedef Tarih | Doğrulama Yöntemi | Durum |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
FIND-001 |
BDDK / ISO Kontrol No | Açık ve net bulgu açıklaması | Süreç / Mimari eksiklik | Kritik | Yüksek / Orta | Birlikte mühendislik adımı | Altyapı / Güvenlik | GG.AA.YYYY | Retest / Log İncelemesi | Açık |
FIND-002 |
Yetkilendirme / Şifreleme | Sıkılaştırma eksikliği | Konfigürasyon zaafı | Yüksek | Kritik / Düşük | Sıkılaştırma scripti & GPO | DevSecOps / Sistem | GG.AA.YYYY | Doğrulandı | Kapatıldı |
Sorumlu Güvence İlkesi ve Önemli Yasal / Denetim Sınırları
Sorumlu Güvence Beyanı: Denetim öncesinde tespit edilen uygunsuzlukların giderilmesi, kritik risklerin azaltılması ve ilgili kontrollerin doğrulanması için kapsamlı hazırlık çalışmaları yürütülür. Hedef, açık bulguların mümkün olan en yüksek oranda kapatılması ve denetlenebilir bir kontrol ortamının oluşturulmasıdır. Nihai denetim sonucu, yetkili denetim heyetinin takdirindedir.
Yetkili Denetim Sınırları: DevSecMLOps çalışması kurumun yapay zeka mühendisliği boru hattını denetlenebilir ve güvenli kılar; resmi AI regülasyon uygunluk belgelendirmesi yerine geçmez.
Tuncer KARAARSLAN
Bilgisayar mühendisliğindeki 35 yılı aşan mühendislik ve teknoloji deneyimi ile 25 yılı aşkın uluslararası kurumsal teknoloji eğitmenliği ve danışmanlık kariyeriyle Tuncer KARAARSLAN, Türkiye'nin önde gelen teknoloji ve yazılım otoritelerindendir. Kurumsal yazılım mimarileri, bulut altyapıları, DevOps, DevSecOps ve yapay zeka entegrasyonlarında derinlemesine uzmanlığa sahiptir.
Hackathon Tadında Eğitim Yaklaşımı: Teorik bilginin ötesine geçerek bol senaryolu, interaktif ve katılımcıların projelerini canlı inceleyen (Code Review & Architecture Review) bir öğrenme deneyimi sunar.
Kurumunuzun ihtiyacına, ekibinizin kıdemine ve takvimine göre özelleştirilmiş 4 farklı çalışma formatı sunuyoruz.
Detaylı Kapalı Sınıf (3-5 Hafta)
Teknolojinin tüm detaylarının bol laboratuvar ve hands-on pratiklerle incelendiği kurumsal standart formatımızdır.
Hackathon Formatı
Teknik ekiplerin gruplar halinde projeler inşa ettiği, oyunlaştırılmış ve sinerjiyi artıran interaktif modeldir.
İleri Düzey Workshoplar
Mimarlar seviyesinde sistemlerin ve operasyonel modellerin tartışıldığı danışmanlık formatındaki oturumlardır.
Yönetim Seminerleri (1-2 Hafta)
C-Level ve mühendislik yöneticilerinin stratejik karar alma süreçlerini destekleyen farkındalık seminerleridir.
Bu programı tamamlayan katılımcılar aşağıdaki kritik teknik yetkinlikleri sahada uygulama becerisi kazanır.
- Kurumsal projelerde aranan elit mühendislik ve uzmanlık unvanına sahip olma
- Teknik liderlik, çözüm mimarlığı ve kıdemli uzmanlık pozisyonlarına geçişte belirleyici avantaj
- Büyük ölçekli kurumsal altyapılarda ve kritik sistemlerde güvenilir karar alma yetkinliği
- Sektörel standartlarda problem çözme, optimizasyon ve hata giderme refleksleri kazanma
- Global ölçekte geçerli teknik bilgi birikimi ve LinkedIn üzerinde doğrulanabilir dijital rozetler
- Sektörün duayen eğitmeni Tuncer KARAARSLAN liderliğinde 35+ yıllık tecrübeyle mentorluk
- Slayt okumak yerine; yoğun canlı kodlama, mimari analizler ve interaktif laboratuvar yaklaşımı
- Eğitim süresince 8 hands-on laboratuvar ödevi ve birebir eğitmen geri bildirimi
- 3 gerçek dünya bitirme projesiyle 3. Seviye Uzmanlık Brövesi kazanımı
- Katılımcı sayısı sınırlaması olmaksızın sınıf bazlı kurumsal sabit fiyat modeli
Liderlik ve Yönetim Kademeleri İçin Değer Matrisi
Bu eğitim; yetkinliği proje, code review ve ölçülebilir çıktılarla görünür hale getirerek teknik ve idari karar vericilerin mühendislik kalitesini güçlendirmesi için kurgulanmıştır.
Denetim Güvencesi & Bulgu Önleme
- • Kapsamlı Bulgu Kapatma: BDDK, KVKK, ISO 27001 denetimleri öncesinde kritik zafiyetleri proaktif kapatma.
- • Denetlenebilir Mimari: Sistemleri uluslararası güvenlik tebliğlerine göre sıkılaştırıp belgelendirme.
- • Teftiş Kalkanı: Dış denetçi ve müfettişlerin inceleme testlerinde tam uyum sağlama.
- • Ceza Riski Koruması: Olası regülasyon para cezaları ve lisans risklerini engelleme.
Denetim Kanıtı & Çalışma Kağıdı
- • Çalışma Kağıdı Hazırlığı: Denetim heyetlerine sunulacak uluslararası standartta çalışma kağıtları.
- • CISA/CRISC Uyumu: İç denetim süreçlerini global ISACA standartlarına göre işletme.
- • Kanıt Bütünlüğü: Örnekleme yerine tüm sistemlerde doğrulanabilir log telemetrisi.
- • Şeffaf Teftiş Karnesi: Yönetim kuruluna sunulacak temiz denetim raporu üretimi.
Yasal Koruma & Ceza Kalkanı
- • Regülasyon Dokunulmazlığı: KVKK, GDPR, EU AI Act ve tebliğ yükümlülüklerine eksiksiz uyum.
- • Yönetim Kurulu Güvencesi: Karar vericilerin yasal ve cezai sorumluluklarını koruma altına alma.
- • RACI & Yönetişim: Şirket içi görevler ayrılığı ve veri saklama prosedürlerini kurma.
- • Hukuki Argümantasyon: Düzenleyici kurumlara karşı savunulabilir teknik dokümantasyon.
Mimari Standartlar & Kesintisiz Uyum
- • Pre-Audit Hardening: Sistemleri teftiş öncesinde CIS Benchmarks seviyesinde sıkılaştırma.
- • Sıfır Teknik & Uyum Borcu: Regülasyona aykırı gölge BT unsurlarını ve açıkları yok etme.
- • Zero Trust Mimarisi: En az ayrıcalık ve katmanlı erişim modellerini hayata geçirme.
- • Sürekli Denetim Refleksi: Ekiplere denetlenebilir mimari refleksleri kazandırma.
#9512 Güvenli MLOps (DevSecMLOps) ve Denetlenebilir AI Boru Hattı; Vebende Akademi'nin kurumsal mühendislik kariyer yollarının çekirdek modüllerindendir.
#9512 eğitimini tamamladıktan sonra kariyer ve uzmanlık hedefinize göre doğrudan geçiş yapabileceğiniz ilişkili ileri düzey eğitimler.
Resmi denetim öncesi hazırlık, birlikte çalışma modeli, üretilen çalışma kağıtları ve kurumsal güvence hakkında merak edilenler.
Bu Eğitimi Kurumunuza ve Ekibinize Özel Olarak Alın
Şirketinizin teknoloji yığınına uygun özelleştirilmiş müfredat, kapalı sınıf imkanı ve teknik ekip performans raporlaması ile kurumsal dönüşümünüzü hızlandırın.