Ana sayfa ›
Güvenlik, Kalite & Yönetişim ›
Ek B - Prompt Hijyeni
🧼Ek B - Prompt Hijyeni ve Anonimleştirme Kılavuzu
📑 Bu sayfada
⚠️ Sorumluluk Kullanıcıdadır
Kurumda prompt içeriğini tarayan veya engelleyen bir veri kaybı önleme (DLP) çözümü bulunmamaktadır. Bir yapay zeka aracına yazdığınız metin, siz göndermeden önce hiçbir sistem tarafından denetlenmez ve gönderdikten sonra geri alınamaz. Bu kılavuzdaki kurallar teknik olarak zorlanmaz; uygulanması kullanıcının sorumluluğundadır. Aykırılık, Ek D kapsamında ÜZ-01 olayıdır.
Bu ek, 13.2 Veri Sınıflandırma ve Talep Governance bölümlerinde dağınık biçimde verilen girdi kurallarını tek kılavuzda toplar. Kılavuz, veri sınıflandırmasının yerini almaz: SINIFLI veri hiçbir koşulda ve hiçbir anonimleştirme ile yapay zeka aracına girilmez. Anonimleştirme, yalnızca GİZLİ ve DAHİLİ sınıftaki içeriğin onaylı araçlarda güvenle kullanılabilmesi içindir.
B.1 - Ayırt Edici Unsurlar ve Karşılıkları
Ayırt edici unsur, tek başına veya birkaçı bir araya geldiğinde bir kişiyi, müşteriyi ya da işi tanınır kılan bilgidir. Tek tek zararsız görünen unsurların birleşimi kimliği açığa çıkarabilir: bir unvan, bir tarih ve bir şube adı çoğu zaman tek bir kişiye işaret eder.
| Unsur | Neden riskli | Bunun yerine şöyle yaz |
|---|---|---|
| Kişi adı | Doğrudan kimlik verisi; KVKK kapsamında işleme sayılır | Rolüyle anlat: "Ahmet Yılmaz" yerine "bir satış yöneticisi" |
| Unvan ve birim birleşimi | Küçük ekiplerde tek kişiye indirger | Birimi genelleştir: "Veri Mühendisliği ekibindeki tek kıdemli mimar" yerine "teknik bir ekip üyesi" |
| Tarih | Olayı takvimle eşleştirip tarafları bulunur kılar | Döneme çevir: "14.03.2026 toplantısı" yerine "geçen çeyrekteki bir toplantı" |
| Konum ve adres | Şube, ofis veya saha bilgisi müşteriyi ve kişiyi daraltır | Konumu soyutla: "İstanbul Ümraniye şubesi" yerine "bir şube"; "Ankara ofisi" yerine "bir bölge ofisi" |
| Müşteri ve proje adı | Ticari ilişkiyi ve sözleşme kapsamını açığa çıkarır | Sektör ve ölçekle anlat: "X Bankası Veri Ambarı projesi" yerine "bir kamu bankasındaki veri ambarı projesi" veya "Proje A" |
| Sözleşme ve teklif numarası | Kurum sistemlerinde doğrudan kayda eşlenir | Tamamen çıkar; gerekiyorsa "ilgili sözleşme" de |
| Tutar | Fiyatlandırma stratejisini ve marjı ele verir | Orana veya büyüklük sınıfına çevir: "2.450.000 TL" yerine "yedi haneli bir tutar" ya da "bütçenin yaklaşık %15'i" |
| Kimlik ve hesap numaraları | TCKN, IBAN, kart, vergi ve sicil numaraları; özel nitelikli olabilir | Hiçbir biçimde girilmez. Maskeleyerek de girilmez; metinden tamamen çıkarılır |
| E-posta ve telefon | Kişisel veri; ayrıca yazışma zincirinde başkalarını da açığa çıkarır | Çıkar; gerekiyorsa "ilgili kişi" de |
| Kaynak kod ve özel algoritma | Fikri mülkiyet; müşteri sözleşmesi ihlali doğurabilir | Yalnızca onaylı geliştirme aracında ve kurumsal hesapla kullan; sorunu genel bir örnekle anlat |
B.2 - Genelleştirme ve Soyutlamanın Üç Adımı
| Adım | Ne yapılır | Nasıl uygulanır |
|---|---|---|
| 1 | Gereksiz ayrıntıyı at | Sorunun cevabını değiştirmeyen her ayrıntıyı sil. Modelin doğru cevap vermesi için müşterinin adını, toplantının tarihini veya sözleşmenin numarasını bilmesi gerekmiyorsa, bunlar prompt'ta olmamalıdır. Önce silin, sonra eksik kalıp kalmadığına bakın. |
| 2 | Ayırt ediciyi genelleştir | Silinemeyen ayrıntıyı bir üst kategoriye taşıyın: kişi adı yerine rol, şirket adı yerine sektör ve ölçek, tarih yerine dönem, tutar yerine oran. Genelleştirilmiş ifade birden fazla olasılığa işaret etmelidir; tek bir sonuca işaret ediyorsa yeterince genelleştirilmemiştir. |
| 3 | Doğrulanabilirliği koru | Genelleştirme, cevabın işinize yaramasını engellememelidir. Sayısal ilişkileri (oranlar, sıralamalar, süre farkları) ve mantıksal yapıyı koruyun. Çıktıyı kendi bağlamınıza geri taşıyabiliyorsanız doğru genelleştirmişsiniz demektir. |
B.3 - Doğru ve Yanlış Prompt Örnekleri
Örnekler Komtaş'ın günlük iş akışlarından seçilmiştir. Soldaki sütun gerçek hayatta en sık yapılan hatayı, sağdaki sütun aynı işi güvenle yapan biçimi gösterir.
| İş | ❌ Yanlış | ✅ Doğru |
|---|---|---|
| Müşteri toplantı notu özeti | "14.03.2026'da X Bankası Genel Müdürlük'te Ahmet Yılmaz ile yaptığımız toplantının notlarını özetle: [notların tamamı yapıştırılmış]" | "Bir bankacılık müşterisiyle yapılan teknik değerlendirme toplantısının notlarını özetle. Karar verilen maddeleri ve açık kalan konuları ayrı başlıklarda listele: [kişi ve kurum adları çıkarılmış notlar]" |
| Teklif metni taslağı | "Y Holding'e göndereceğimiz 2.450.000 TL'lik veri ambarı teklifinin yönetici özetini yaz. Sözleşme no: SZL-2026-0147" | "Bir perakende grubuna sunulacak veri ambarı modernizasyonu teklifinin yönetici özetini yaz. Proje yedi haneli bir bütçeye ve dokuz aylık bir takvime sahip. Kapsam: [teknik kapsam]" |
| Veri modeli sorusu | "Müşterimizin CRM şemasında MUSTERI_TCKN ve IBAN alanları var, bu tabloyu nasıl modelleyelim: [gerçek örnek satırlar]" | "Bir CRM şemasında kimlik numarası ve banka hesap numarası gibi özel nitelikli alanlar bulunuyor. Bu alanları içeren tabloyu maskeleme ve erişim kısıtı gözeterek nasıl modellemeliyim? Örnek satır paylaşmıyorum, yalnızca alan adları: [uydurma alan adları]" |
| Aday değerlendirme | "Ayşe Demir'in özgeçmişini ekliyorum, veri mühendisi pozisyonu için değerlendir: [özgeçmiş dosyası]" | "Veri mühendisi pozisyonu için şu deneyim profilini ilan gereksinimleriyle karşılaştır: 6 yıl deneyim, ETL ve bulut veri ambarı ağırlıklı, ekip liderliği yok. Kişisel bilgi paylaşmıyorum. İlan gereksinimleri: [ilan metni]" |
| Fatura kontrolü | "Bu faturada hata var mı: [fatura görseli; unvan, vergi no, IBAN ve tutarlar görünür halde]" | "Bir hizmet faturasında KDV hesabının doğruluğunu kontrol etmek istiyorum. Matrah, uygulanan oran ve toplam şu şekilde: [yalnızca sayısal üç değer]. Hesap doğru mu?" |
| Sözleşme maddesi yorumu | "Z A.Ş. ile imzaladığımız sözleşmenin 7.3 maddesini yorumla: [sözleşmenin tam metni yapıştırılmış]" | "Bir hizmet sözleşmesinde şu cezai şart hükmünün kuruma getirdiği riski değerlendir: [yalnızca ilgili madde, taraf adları ve tutarlar çıkarılmış, tutar yerine 'sözleşme bedelinin %10'u' yazılmış]" |
| Hata kaydı analizi | "Müşteri ortamındaki şu hatayı çöz: [tam yığın izi; sunucu adları, iç IP adresleri, bağlantı dizesi ve kullanıcı adı görünür]" | "Şu hata mesajının olası nedenlerini sırala: [yığın izinden sunucu adları, adresler ve kimlik bilgileri çıkarılmış; yalnızca hata sınıfı ve çağrı zinciri bırakılmış]" |
| Rapor yorumu | "Ümraniye şubesinin mart ayı satış raporunu yorumla, şube müdürü performansı hakkında görüş ver: [şube kırılımlı gerçek rakamlar]" | "Bir perakende şubesinin çeyreklik satış eğilimini yorumla. Değerler baz döneme göre endekslenmiştir: [endekslenmiş seri]. Hangi eğilimler dikkat çekici?" |
B.4 - Göndermeden Önce Altı Soruluk Kontrol
✅ Enter'a Basmadan Önce
- Sınıf: Bu içeriğin veri sınıfı nedir? SINIFLI ise durun, bu araç kullanılamaz.
- Araç: Kullandığım araç bu veri sınıfı için onaylı mı ve kurumsal hesapla mı oturum açtım?
- Kişi: Metinde bir kişiyi tanınır kılan ad, unvan, iletişim bilgisi veya kimlik numarası kaldı mı?
- Taraf: Müşteri, tedarikçi veya proje adı ya da sözleşme numarası kaldı mı?
- Birleşim: Tarih, konum ve unvan bir araya geldiğinde tek bir kişiye veya müşteriye işaret ediyor mu?
- Ekran görüntüsü: Eklediğim görsel veya dosyanın içinde metinde temizlediğim bilgiler hâlâ görünüyor mu?
📌 Sık Yapılan İki Hata
Ekler unutulur. Prompt metni özenle temizlenirken eklenen ekran görüntüsü, tablo veya belge ham haliyle gider. Eki de aynı altı soruyla kontrol edin.
Devam eden sohbet unutulur. Temizlik yalnızca ilk mesaj için yapılır, sohbet ilerledikçe ayrıntılar geri girer. Kural her mesaj için geçerlidir.