Yapay Zeka Güvenliği Kaynakları

Türkçe açıklamalı, küratörlü ve CI ile doğrulanan yapay zeka güvenliği kaynak listesi.
Prompt injection, jailbreak, red teaming, guardrail, ajan/MCP güvenliği, RAG güvenliği ve tedarik zinciri.

---

Türkçe yapay zeka güvenliği için kaynak dizini. İngilizce awesome-list'ler var; her kaynağın yanında neden orada olduğunu Türkçe anlatan ve ölü linkleri otomatik tarayan bir liste yoktu.

Buradaki her girdi bir insan tarafından açılıp okundu. Çıplak link kabul edilmiyor, CI bunu zorunlu kılıyor.

Nereden başlamalı?

Durumun	Git
Alana yeni giriyorum	Prompt Injection → Eğitim ve Lab → Gandalf ile ilk kırma denemeni yap
Uygulamamı güvene almam lazım	Değerlendirme ve Standartlar → Guardrail ve Savunma → RAG ve Uygulama Güvenliği
Ajan/MCP sistemi kuruyorum	Ajan, Araç ve MCP Güvenliği → ölümcül üçlü kontrolü
Türkçe özelinde ne değişiyor?	Türkçe Kaynaklar ve Veri Setleri — ölçülmüş bulgular aşağıda
Sıralı bir öğrenme planı istiyorum	Bu liste "ne var" der; sıra için LLM Security Roadmap

Bölümler

#	Bölüm	Kapsam	Kaynak
01	Prompt Injection	Doğrudan/dolaylı injection, ölümcül üçlü, gerçek dünya vakaları, tespit araçları	35
02	Jailbreak ve Red Teaming	Saldırı yöntemleri, otomasyon çerçeveleri, metodoloji, arenalar	38
03	Guardrail ve Savunma	Koruma katmanları, guard modelleri, PII maskeleme, aşırı-red problemi	35
04	Değerlendirme ve Standartlar	OWASP, ATLAS, NIST, ölçüt çerçeveleri, şeffaflık ve olay kayıtları	34
05	Model ve Tedarik Zinciri	Model dosyası riskleri, veri zehirlenmesi, imzalama, bağımlılıklar	33
06	Ajan, Araç ve MCP Güvenliği	Tool poisoning, yetki sınırlama, ajan denetimi, gözlemlenebilirlik	31
07	RAG ve Uygulama Güvenliği	Bilgi tabanı zehirlenmesi, vektör veritabanı, veri sızıntısı, API katmanı	27
08	Türkçe Kaynaklar ve Veri Setleri	Türkçeye özgü ölçümler, veri setleri, yerel model ve kurumlar	33
09	Eğitim, Lab ve CTF	Oynanabilir laboratuvarlar, yarışmalar, ölçütler, bug bounty	35

Neden Türkçe için ayrı bir liste?

Bir guardrail'in İngilizcede iyi olması Türkçede iyi olduğu anlamına gelmiyor. Bunlar tahmin değil, açık veri setleriyle birlikte yayımlanmış ölçümler:

Bulgu	Ölçüm	Kaynak
Türkçe harf katlaması ("İGNORE".lower() != "ignore") naif filtreleri atlatıyor	%94.6 bypass	turkish-casefold-evasion
Bir guard modeli zararsız Türkçe istekleri reddediyor (aynı setin İngilizcesinde %0.8)	%59 aşırı-red	turkish-over-refusal-set
Popüler bir jailbreak sınıflandırıcısı Türkçe saldırıları kaçırıyor	%83 kaçırma	guardrail-arena

Bu yüzden 08. bölüm ayrı duruyor: İngilizce için ölçülmüş hiçbir sonuç buraya doğrudan taşınmıyor.

Nasıl okunur

- [Kaynak Adı](url) — Ne olduğu ve neden değerli olduğu. *(tür: makale|araç|lab|dataset, dil: TR|EN)*

İşaret	Anlamı
🔧 AltaySec	Bu listeyi yürüten ekibin kendi ürettiği kaynak — gizlenmez, işaretlenir
⚠️ bakımsız	12+ aydır güncellenmemiş; tarihsel değeri var, üretimde kullanma

Katkı

Bölüm sahibi, atama, sıra yok. İstediğin bölüme, istediğin zaman PR at — geldikçe inceleniyor.

CONTRIBUTING.md'yi oku. Özet:

• Her linkin yanında 1-2 cümle Türkçe açıklama olacak — çıplak link CI'da reddedilir
• Eklediğin kaynağı açıp okumuş olacaksın (listeyi bir dil modeline doldurtmak yasak)
• Küçük ve odaklı PR'lar daha hızlı incelenir
• Bölüm başına 15-40 kaynak; şişme awesome-list'leri öldürür

Eksik gördüğün bir kaynak mı var? En hızlı katkı yolu bu. Zayıf bulduğun bir girdinin çıkarılmasını önermek de katkıdır — bu liste eklendikçe değil, elendikçe değer kazanıyor.

Katkıda bulunan herkes katkıcılar listesinde kalıcı olarak görünür.

İlgili Türkçe kaynaklar

Bu liste bir dizin. Konuları sırayla ve derinlemesine anlatan Türkçe rehberler ayrı repolarda:

• LLM Security Türkiye — Türkçe yapay zeka güvenliği ekosisteminin giriş noktası
• LLM Security Nedir? — alanın Türkçe tanımı ve temelleri
• Prompt Injection Nedir? — en kritik zafiyetin Türkçe işlenişi
• OWASP LLM Top 10 Türkçe — standardın Türkçe kapsamlı rehberi
• LLM Security Roadmap — sıfırdan uzmanlığa 7 aşamalı öğrenme planı
• LLM Security Akademi — 5 öğrenme yolu, 14 modül, 35 uygulamalı lab

Lisans

CC BY 4.0 — kullan, çoğalt, uyarla. Tek şart: atıf ver.

_{AltaySec tarafından yürütülüyor · Küratör: Fevzi Ege Yurtsevenler · Katkıya açık}

---

İlgili AltaySec Kaynakları

• 📖 AI Security Öğrenme Rehberi — Sıfırdan Uzmanlığa — konunun derinlemesine Türkçe analizi
• 🌐 AltaySec Araştırmalar — Türkçe yapay zekâ güvenliği yazıları

Atıf

@software{altaysec_awesome_ai_security_tr_2026,
  author = {{AltaySec}},
  title  = {awesome-ai-security-tr},
  year   = {2026},
  url    = {https://github.com/fevziegeyurtsevenler/awesome-ai-security-tr}
}