ISO-IEC 27090 & OWASP LLM Yapay Zeka Güvenliği ve Red Teaming

• Prompt Manipülasyonu ve Sistem Komutlarının Ele Geçirilmesi:Prompt injection'ın temel prensipleri, modelin orijinal talimatlarını (system prompt) bypass etme teknikleri ve bu saldırıların potansiyel sonuçları incelenecektir.
• Doğrudan Prompt Injection ile Modelin Developer Talimatlarını (System Prompt) Bypass Etmesi:Kullanıcının doğrudan modelin sistem prompt'unu manipüle ederek istenmeyen davranışlar sergilemesini sağlama teknikleri (örneğin, "Ignore previous instructions") uygulamalı olarak gösterilecektir.
• Dolaylı Prompt Injection (Indirect Prompt Injection); Harici Web Siteleri, E-postalar veya Belgeler Yoluyla Modele Kötü Amaçlı Komut Enjekte Edilmesi: Modelin harici kaynaklardan (web sayfaları, e-postalar, PDF belgeleri) aldığı veriler aracılığıyla kötü amaçlı komutların nasıl enjekte edildiği ve bu tür saldırılardan korunma yöntemleri ele alınacaktır.

• Güvensiz Çıktı İşleme ve Eğitim Verisi Zehirlenmesi:LLM'lerden gelen çıktıların güvenli bir şekilde işlenmemesi durumunda ortaya çıkan zafiyetler ve modelin eğitim verilerinin manipüle edilmesiyle oluşan tehditler incelenecektir.
• LLM Çıktılarının Arka Plandaki Sistemlerde (SQL, Shell, HTML/JS) Doğrudan Çalıştırılmasından Kaynaklanan XSS ve RCE Zafiyetleri:LLM çıktılarının yeterli sanitizasyon yapılmadan doğrudan arka uç sistemlerde (SQL veritabanları, işletim sistemi kabukları, web tarayıcıları) çalıştırılmasıyla ortaya çıkan Cross-Site Scripting (XSS), Uzaktan Kod Çalıştırma (RCE) ve SQL Injection gibi zafiyetler uygulamalı senaryolarla gösterilecektir.
• Modelin Eğitim veya Fine-Tuning Aşamasında Veri Setine Zararlı, Önyargılı veya Manipülatif Verilerin Enjekte Edilmesi (Data Poisoning):Modelin eğitim veya fine-tuning süreçlerinde veri setine kasıtlı olarak zararlı, önyargılı veya manipülatif verilerin eklenmesiyle modelin davranışının nasıl bozulduğu ve bu tür saldırılardan korunma stratejileri ele alınacaktır.

• Kaynak Tüketimi ve Tedarik Zinciri Zafiyetleri:LLM sistemlerinin kaynaklarının kötüye kullanılmasıyla oluşan hizmet reddi saldırıları ve yapay zekâ tedarik zincirindeki güvenlik açıkları incelenecektir.
• Uzun Promptlar, Özyineli Sorgular ile LLM Altyapısının (GPU/CPU) Kaynak Tüketim DoS Saldırılarına Maruz Kalması:Uzun ve karmaşık prompt'lar, özyineli sorgular veya yoğun hesaplama gerektiren istekler gönderilerek LLM altyapısının (GPU/CPU) kaynaklarının nasıl tüketildiği ve bu tür DoS saldırılarından korunma yöntemleri ele alınacaktır.
• Açık Kaynaklı Model Ağırlıkları (HuggingFace, PyTorch Modelleri), Kütüphaneler ve Üçüncü Taraf AI API'lerindeki Tedarik Zinciri Açıkları:Açık kaynaklı model depolarından (HuggingFace), kütüphanelerden (PyTorch, TensorFlow) ve üçüncü taraf yapay zekâ API'lerinden kaynaklanan tedarik zinciri zafiyetleri, kötü niyetli kod enjeksiyonu ve model manipülasyonu riskleri incelenecektir.

• Hassas Bilgi İfşası ve Güvensiz Eklenti Mimarileri:LLM'lerin hassas bilgileri sızdırması ve güvensiz tasarlanmış eklentilerin yol açtığı güvenlik riskleri incelenecektir.
• LLM'in Eğitim Verilerindeki PII, API Anahtarları veya Dahili Sistem Bilgilerini Kullanıcıya Sızdırması (Data Leakage):LLM'in eğitim verilerinde bulunan Kişisel Tanımlayıcı Bilgiler (PII), API anahtarları, dahili sistem konfigürasyonları veya diğer gizli verileri prompt injection veya diğer tekniklerle kullanıcıya nasıl sızdırdığı ve bu tür veri sızıntılarından korunma yöntemleri ele alınacaktır.
• LLM Agent ve Eklentilerinin (Plugins) Yetkilendirme Eksiklikleri Nedeniyle Yetkisiz Sistem Komutları Çalıştırması:LLM agent'ları ve eklentilerinin (örneğin, LangChain araçları) yetkilendirme kontrollerindeki eksiklikler nedeniyle yetkisiz sistem komutları çalıştırması, dosya sistemi manipülasyonu veya harici API'lere yetkisiz erişim gibi zafiyetler incelenecektir.

• Aşırı Yetkilendirme (Excessive Agency) ve Model Hırsızlığı:LLM'lere gereğinden fazla yetki verilmesinin yol açtığı riskler ve yapay zekâ modellerinin fikri mülkiyet hırsızlığına karşı korunması incelenecektir.
• LLM'e Verilen Araçların (Tools) ve API Yetkilerinin Gereğinden Fazla Geniş Tutulması (Örn. Dosya Silme, E-posta Gönderme Yetkisi):LLM agent'larına veya eklentilerine verilen araçların ve API yetkilerinin (örneğin, dosya silme, e-posta gönderme, veritabanı erişimi) gereğinden fazla geniş tutulması durumunda ortaya çıkan güvenlik riskleri ve bu riskleri azaltma stratejileri ele alınacaktır.
• Model Kopyalama (Model Extraction / Theft) Saldırıları ile Proprietary Model Ağırlıklarının veya Mantığının Çalınması:Proprietary (özel) LLM'lerin model ağırlıklarının, mimarisinin veya temel mantığının tersine mühendislik, sorgu tabanlı saldırılar veya diğer tekniklerle nasıl çalındığı ve bu tür model hırsızlığına karşı savunma mekanizmaları incelenecektir.

• Yapay Zekâ Kırmızı Takım Operasyonları ve Araçlar:AI Red Teaming'in temel prensipleri, metodolojileri ve yapay zekâ sistemlerinin güvenlik sınırlarını zorlamak için kullanılan saldırı simülasyonu teknikleri tanıtılacaktır.
• AI Red Teaming Metodolojileri ile Modelin Güvenlik Sınırlarının Zorlanması:Çok aşamalı prompt injection, veri sızdırma, model manipülasyonu ve otonom agent'lara yönelik saldırılar gibi gelişmiş AI Red Teaming senaryoları ve bu senaryoların nasıl planlanıp yürütüleceği uygulamalı olarak gösterilecektir.
• Garak, PyRIT ve Promptfoo gibi AI Sızma Testi ve Zafiyet Tarama Araçlarının Kullanımı:Garak (Generative AI Red Teaming Toolkit), PyRIT (Python Risk Identification Tool) ve Promptfoo gibi açık kaynaklı ve ticari AI sızma testi ve zafiyet tarama araçlarının kurulumu, konfigürasyonu ve LLM'lerdeki güvenlik açıklarını otomatik olarak tespit etmek için nasıl kullanılacağı uygulamalı laboratuvar çalışmalarıyla öğretilecektir.

• Yapay Zekâ Güvenlik Süzgeçlerinin Konfigürasyonu:LLM uygulamalarını prompt injection, veri sızıntısı ve zararlı içerik üretimine karşı korumak için kullanılan güvenlik süzgeçleri (guardrails) ve girdi/çıktı sanitizasyon mekanizmalarının mimarisi incelenecektir.
• Girdi (Input) Aşamasında Zararlı Promptların ve Enjeksiyon Denemelerinin Tespiti:Kullanıcıdan gelen prompt'ların analiz edilmesi, kötü niyetli prompt injection denemelerinin (jailbreak, role-play) tespiti ve bu tür girdilerin filtrelenmesi için kullanılan teknikler (regex, anahtar kelime filtreleme, anomali tespiti) ele alınacaktır.
• Çıktı (Output) Aşamasında Hassas Veri İfşasının (DLP), Küfür/Hakaret ve Zehirli İçeriklerin Filtrelenmesi:LLM'den gelen çıktıların hassas veri ifşası (Data Loss Prevention - DLP), küfür/hakaret, önyargılı veya zehirli içerik açısından filtrelenmesi ve bu tür çıktıların engellenmesi için kullanılan mekanizmalar (DLP entegrasyonu, içerik denetleme API'leri) incelenecektir.

• LLM Güvenlik Duvarlarının Konumlandırılması:Büyük Dil Modelleri ile kullanıcılar veya diğer sistemler arasındaki iletişimi izleyen ve filtreleyen LLM güvenlik duvarlarının mimarisi ve konumlandırılması stratejileri ele alınacaktır.
• Açık Kaynaklı ve Ticari LLM Firewall Çözümlerinin Entegrasyonu:NeMo Guardrails (NVIDIA), Llama Guard (Meta) ve diğer açık kaynaklı/ticari LLM firewall çözümlerinin kurulumu, konfigürasyonu ve mevcut LLM uygulamalarına nasıl entegre edileceği uygulamalı olarak gösterilecektir.
• Guardrails Kurallarının (Colang, Regular Expressions) Yazılması ve Test Edilmesi:Colang gibi özel diller veya Regular Expressions (Regex) kullanılarak karmaşık guardrails kurallarının nasıl yazıldığı, bu kuralların test edilmesi ve LLM'in istenen güvenlik politikalarına uygun davranmasının sağlanması öğretilecektir.

• Teknik AI Güvenlik Raporunun Yazılması ve Kapatılması:AI sızma testi bulgularının, risk seviyelerinin ve önerilen düzeltici faaliyetlerin (Corrective and Preventive Actions - CAPA) detaylı bir şekilde belgelenmesi süreci incelenecektir.
• AI Sızma Testi Bulgularının CVSS/OWASP Skorlamasına Göre Raporlanması:Tespit edilen güvenlik zafiyetlerinin Common Vulnerability Scoring System (CVSS) ve OWASP Top 10 for LLM kriterlerine göre nasıl derecelendirildiği ve profesyonel bir AI sızma testi raporunun nasıl hazırlanacağı öğretilecektir.
• Tespit Edilen Zafiyetlerin Model Sıkılaştırma (Hardening), Prompt Mühendisliği ve Guardrails ile Giderilmesi:Tespit edilen zafiyetlerin giderilmesi için model sıkılaştırma teknikleri, prompt mühendisliği yaklaşımları (system prompt iyileştirmeleri, few-shot learning) ve guardrails konfigürasyonlarının nasıl kullanılacağı uygulamalı olarak gösterilecektir.

• DevSecOps Yaklaşımının AI Projelerine Entegrasyonu:Yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) her aşamasına güvenliği entegre eden DevSecOps prensiplerinin, AI/LLM projelerinde nasıl uygulanacağı ele alınacaktır.
• Güvenli AI Geliştirme Yaşam Döngüsü (SDLC) Uygulamaları:AI sistemlerinin tasarımından dağıtımına kadar tehdit modelleme, güvenlik testleri (AI Red Teaming), zafiyet yönetimi ve güvenlik otomasyonunu kapsayan güvenli geliştirme süreçleri incelenecektir.

• AI Sistemlerinde Güvenlik Denetimi Metodolojileri:LLM sistemlerinin ISO/IEC 27090, GDPR, HIPAA gibi ilgili standartlara ve düzenlemelere uygunluğunu değerlendirme süreçleri ve denetim metodolojileri ele alınacaktır.
• Teknik Denetim Kanıtlarının Toplanması ve Uyum Raporlarının Hazırlanması:AI güvenlik denetimlerinde teknik kanıtların nasıl toplanacağı, güvenlik kontrollerinin etkinliğinin nasıl doğrulanacağı ve uyum raporlarının nasıl hazırlanacağı öğretilecektir.

• 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 sağlam ve güvenli bir AI/LLM altyapısının temel prensiplerini kurumsal standartlara uygun olarak nasıl tasarlayacaklarını ve uygulayacaklarını göstermelerini hedefler.
• Seçmeli Proje 2 (Dağıtık Sistemler, Ölçeklenebilirlik & Otomasyon)::Cloud-Native mimariler, asenkron akışlar ve otomasyon boru hatları. Bu proje, katılımcıların büyük ölçekli ve dağıtık AI/LLM sistemlerini güvenli bir şekilde nasıl tasarlayacaklarını, otomasyon araçlarını kullanarak güvenlik süreçlerini nasıl entegre edeceklerini ve bulut ortamlarında güvenlik kontrollerini nasıl uygulayacaklarını kanıtlamalarını sağlar.
• Seçmeli Proje 3 (Yüksek Performans, Dayanıklılık & Modern Entegrasyon)::Gerçek zamanlı veri akışı, resiliency, gözlemlenebilirlik ve modern servis entegrasyonu. Bu proje, katılımcıların yüksek performanslı, dayanıklı ve güvenli AI/LLM sistemlerini gerçek zamanlı veri akışları, hata toleransı ve modern entegrasyon teknikleriyle nasıl geliştireceklerini ve bu sistemlerin güvenlik denetimlerini nasıl yapacaklarını sergilemelerini amaçlar.
• 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 teorik bilgilerini pratiğe dökme, karmaşık problemleri çözme ve kurumsal düzeyde uygulanabilir güvenlik çözümleri üretme yeteneklerini pekiştirecektir.

• Eğitimin Ötesinde:Kurumunuzla Birlikte Çalışıyor, Denetimlere Hazırlıyor ve Eksiklikleri Gideriyoruz
• Vebende Akademi olarak, kurumsal regülasyon ve denetim uyumluluğunu yalnızca teorik eğitimlerle sınırlı değerlendirmiyoruz. Kurumunuzun faaliyet alanına, tabi olduğu yasal düzenlemelere (BDDK, TCMB, KVKK, SPK, ISO/IEC, SOC 2, EU AI Act), teknolojik altyapısına, organizasyonel yapısına ve mevcut kontrol mekanizmalarına göre kapsamlı bir ortak mühendislik çalışması yürütüyoruz.
• İhtiyaç duyulması halinde ilgili eğitim programıyla birlikte veya bağımsız bir kurumsal hizmet kapsamında; denetim ve teftiş öncesinde kurumunuzun ilgili ekipleriyle birlikte çalışıyor, mevcut durumunuzu analiz ediyor, regülasyonlara uygunluk kontrollerini gerçekleştiriyor ve tespit edilen eksikliklerin giderilmesi için teknik ve organizasyonel iyileştirme çalışmalarını yürütüyoruz.

• 1. Kurumsal Yetkinlik Geliştirme (Eğitim Modeli):40 saatlik modüler uzmanlık eğitimi, canlı uygulamalı laboratuvarlar, hands-on workshoplar, kurumsal mimari aktarımı ve ekip yetkinlik değerlendirmesi.
• 2. Kurumsal Denetim, Uyum ve Birlikte Mühendislik Çalışması (Danışmanlık ve Birlikte Çalışma):360° mevcut durum analizi, denetim simülasyonları, teknik kontroller, kurum ekipleriyle birlikte mühendislik ve altyapı iyileştirmesi, yeniden test ve 13 kurumsal rapor paketi.
• (Bu iki çalışma modeli kurumun ihtiyacına göre bağımsız olarak veya birbiriyle entegre bir program olarak tercih edilebilir).

• 1. 01 – Kurumsal Keşif ve Kapsam Analizi:Kurumun faaliyet alanı, iş modeli, tabi olduğu yasal düzenlemeler ve teknolojik envanterin incelenmesi. (Çıktı: Kapsam ve Mevcut Durum Raporu)
• 2. 02 – 360° Kurumsal Olgunluk ve Gap Analysis:Politika, prosedür, süreç ve teknik altyapının regülasyon standartlarına göre incelenmesi. (Çıktı: Kurumsal Olgunluk ve Eksiklik Analizi)
• 3. 03 – Denetim ve Kontrol Simülasyonu:Gerçekçi denetçi soru setleri, teknik test senaryoları ve mülakat simülasyonları. (Çıktı: Denetim Simülasyonu ve Bulgu Raporu)
• 4. 04 – Birlikte Geliştirme ve İyileştirme:Tespit edilen eksikliklerin kurumun teknik ve yönetim ekipleriyle birlikte kapatılması, kodlama ve altyapı iyileştirmeleri. (Çıktı: İyileştirilmiş Kontrol ve Altyapı Yapısı)
• 5. 05 – Yeniden Test ve Uygunluk Doğrulaması:Kapatılan bulguların yeniden kontrolü, kontrol etkinliği testleri ve kalan risk değerlendirmesi. (Çıktı: Retest ve Uygunluk Doğrulama Raporu)
• 6. 06 – Nihai Kurumsal 360° Raporlama:Yönetim kurulu ve teknik ekipler için kanıt dosyaları, sorumluluk matrisleri ve sürekli uyum planı. (Çıktı: Kurumsal 360° Sonuç ve İyileştirme Raporu)

#9516 ISO-IEC 27090 & OWASP LLM Yapay Zeka Güvenliği ve Red Teaming İçin Kurumsal Çalışma ve Denetim Hazırlık Haritası mimarisi, pratik kullanım detayları ve kurumsal standartlar.

• | Çalışma Alanı | Yapılacak Kapsamlı Çalışmalar |
• |---|---|
• | AI ve LLM Varlık Envanteri | Kurum içi LLM'ler, açık kaynak modeller, API entegrasyonları ve AI ajanları |
• | Veri Akışı ve Mimari Analiz | Kullanıcı girdisi, context window, RAG veri tabanı ve model çıktı hatları |
• | Prompt Injection Analizi | Doğrudan ve dolaylı (Indirect Prompt Injection) saldırı vektörleri |
• | Jailbreak ve Guardrail Aşımı | Güvenlik filtrelerini atlatma, adverseryal prompt teknikleri |
• | RAG Güvenliği | Vektör veri tabanına yetkisiz veri enjeksiyonu ve yetkisiz bilgi ifşası kontrolleri |
• | Model ve API Güvenliği | Model tersine mühendisliği, model extraction ve API yetkilendirme kontrolleri |
• | Hassas Veri Sızıntısı | PII, kaynak kod, sistem komutları ve şirket sırlarının model çıktısından sızması |
• | AI Agent Güvenliği | Tool calling, yetkisiz fonksiyon çalıştırma ve otonom ajan yetki sınırları |
• | Supply Chain Güvenliği | HuggingFace/GitHub model zehirlenmesi ve zararlı bağımlılık analizi |
• | Çıktı Doğrulama ve Sanitization | Güvensiz çıktı işleme (Insecure Output Handling) ve XSS/RCE koruması |

• Doğrudan ve dolaylı Prompt Injection testleri ile model güvenlik kalkanının zorlanması
• RAG mimarisi üzerinden yetkisiz departman veya kullanıcı verisine erişim denemesi simülasyonu
• AI ajanının yetkisiz sistem aracı veya veritabanı komutu çalıştırmasını hedefleyen ajan saldırısı testi
• Modelin gizli System Prompt yönergelerini ve şirket içi parametrelerini sızdırma testi
• Model üzerinden hassas kişisel veri veya fikri mülkiyet çıkarma (Data Extraction) simülasyonu
• Güvensiz çıktı işleme üzerinden istemci tarafında kod çalıştırma (XSS/Command Injection) testi
• LLM API'lerine yönelik kaynak tüketimi ve servis engelleme (DoS / Model Abuse) testleri

• AI ve LLM Sistemleri için Tehdit Modeli (Threat Model) oluşturulması
• Çok katmanlı Güvenli Prompt ve Context Yönetim mimarisinin kurulması
• AI Ajanları için katı yetki sınırları (Tool Permissioning) ve Sandbox izolasyonu
• RAG erişimlerinde doküman bazlı yetkilendirme ve metadata filtreleme kontrolleri
• NeMo Guardrails, Llama Guard veya özel AI Gateway filtreleme katmanlarının entegrasyonu
• Otomatize AI Red Teaming test hatlarının CI/CD süreçlerine dahil edilmesi

• İncelenecek Sistemler:LLM API uç noktaları, yerel model sunucuları (vLLM, Ollama), vektör veritabanları (Pinecone, Chroma, Qdrant), RAG hatları, AI Agent orkestrasyon ortamları, API Gateway ve model observability sistemleri

• Kurumsal AI Güvenlik Değerlendirme Raporu (AI Security Assessment):
• LLM Tehdit Modeli Dokümanı (LLM Threat Model):
• AI Red Teaming Bulgular ve Test Raporu:
• OWASP Top 10 for LLM Risk ve Uyum Matrisi:
• AI Security Hardening (Güvenlik Sıkılaştırma) Eylem Planı:
• İyileştirme Sonrası Yeniden Test (Retest) Raporu:

• 1. Executive Summary:Üst yönetim için genel durum, kritik riskler ve yönetim özeti
• 2. Regulatory Compliance Assessment:Tabi olunan regülasyon ve standart bazında detaylı uygunluk analizi
• 3. Gap Analysis:Eksik, yetersiz veya henüz uygulanmamış kontrollerin ayrıntılı dökümü
• 4. Risk Assessment:Olasılık, etki, risk seviyesi ve kontrol sonrası kalıntı (residual) risk analizi
• 5. Technical Infrastructure Audit:Sistem, ağ, bulut, uygulama ve güvenlik altyapısının teknik inceleme raporu
• 6. Governance Assessment:Yönetim organizasyonu, kurumsal politikalar, süreçler ve görev sorumlulukları incelemesi
• 7. Control Effectiveness Report:Kontrollerin tasarımı ile fiili çalışma etkinliğinin ölçüm raporu
• 8. Audit Simulation Report:Gerçekleştirilen denetim senaryoları, simülasyonlar ve teknik test sonuçları
• 9. Evidence Register:Teftiş kuruluna sunulacak kanıtlar, dokümanlar, loglar ve doğrulama kayıtları kütüğü
• 10. Remediation Roadmap:Tespit edilen eksikliklerin giderilmesi için önceliklendirilmiş mühendislik planı
• 11. Retest Report:İyileştirme çalışmaları sonrasında gerçekleştirilen yeniden doğrulama test sonuçları
• 12. Competency Assessment:Kurumsal ekiplerin denetim ve regülasyon farkındalık ve yetkinlik değerlendirmesi
• 13. Continuous Compliance Plan:Denetim sonrasında sürdürülebilir, yaşayan sürekli uyumluluk ve izleme takvimi

• Her kontrol bulgusu için şu kurumsal yapı kullanılır:Bulgu ID, Regülasyon, Kontrol Referansı, Mevcut Durum, Beklenen Durum, Kanıt, Risk Seviyesi, İş Etkisi, İyileştirme Çözümü, Sorumlu, Hedef Tarih, Yeniden Test Sonucu, Nihai Durum (Açık, İyileştirildi, Doğrulandı, Kabul Edilmiş Risk).

• > 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:Bu çalışma kontrollü ortamda gerçekleştirilen yapay zekâ kırmızı takım ve güvenlik sıkılaştırma testlerini kapsar; kurumun yazılı izni ve onaylı kapsamı dahilinde yürütülür.

• Denetim öncesinde yapılan hazırlık çalışmasıyla sınırlı kalmayıp; kurumlar için yıllık veya dönemsel kontrol etkinliği takibi, regülasyon ve mevzuat değişikliklerinin değerlendirilmesi, üçüncü taraf tedarikçi denetimleri ve periyodik teknik güvenlik kontrolleri düzenli olarak sunulmaktadır.