Kullanımdaki verilerde veri sızıntısının önlenmesi için ajan tabanlı bir çözüm
An agent-based solution to prevent data leakage in-use state
Yazar: VEYİS ŞEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kamu kurumları başta olmak üzere her kuruluşun, özellikle iç yazışmalar ve haberleşmelerde kullandıkları verilerin gizliğini sağlamaları, kurumun sağlıklı işleyişi ve kurumlar arası rekabetin sürdürülebilmesi için çok önemlidir. Veri gizliliğini sağlama konusu birçok bilimsel araştırmaya konu olmuştur ve bu çalışmalar sonucunda verinin bulunduğu duruma ve konuma göre çeşitli çözüm önerileri getirilmiştir. Siber güvenlik kavramının önemini arttırmasıyla, bulunan ve önerilen tüm çözümlerin belirli periyotlarla güncellenmesi, esnekleşmesi ve hem yerel hem de küresel olarak uygulanabilirlik ölçeğinden geçirilmesi gerekmektedir. Halihazırda sunulan pek çok çözüm önerisi, yapay zekâ kavramın yaygınlaşması ve büyük dil modellerinin ortaya çıkması sonrası geçerliliğini yitirme noktasına gelmiştir. Literatürdeki çözümlerin Türkçe diline uygun olmaması da bir başka sorun olarak öne çıkmaktadır.
Bu çalışmada öncelikle veri sızıntısı önleme yöntemlerinden olan sözlük tabanlı yapı yerelleştirilerek Türkçe dil desteği ile uygulanmıştır. Kurum içi bilgisayarlara kurulan bir ajan yazılım kullanılarak, çalışanın yazışmaları sözlük sistemiyle anlık olarak kontrol edilmiş, gerçek zamanlı bulut veri tabanı kullanılarak yine anlık olarak raporlama yapılmış ve sızıntı gerçekleştiği esnada önlem alınmasının sağlanması amaçlanmıştır. İkinci olarak, belirli bloklar halinde biriktirilen yazışmalar, yapay zekâ ile kişisel veri varlığını test etmek amacıyla büyük dil modeline gönderilmiş ve metin içerisinde hassas veri olma durumu tespit edilmeye çalışılmıştır. Büyük dil modelinin rol yapısı kullanılarak çalışmanın farklı sektörlere göre düzenlenebilmesi sağlanmış ve bu şekilde uygulamaya esneklik kazandırılmıştır. Büyük dil modelinin kişisel veri ihlali tespit etme durumu ve yasaklı kelime ihlal tespiti sistem yöneticisine raporlanmıştır.

Abstract:
It is very important for every institution, especially public institutions, to ensure the confidentiality of the data they use, especially in internal correspondence and communication, for the healthy functioning of the institution and the sustainability of competition between institutions. The issue of ensuring data confidentiality has been the subject of many scientific studies and as a result of these studies, various solution proposals have been proposed depending on the status and location of the data. With the increasing importance of the concept of cyber security, all solutions found and proposed need to be updated periodically, become flexible and pass through the scale of applicability both locally and globally. Many solution proposals currently offered have come to the point of losing their validity after the widespread use of the concept of artificial intelligence and the emergence of large language models. Another problem is that the solutions in the literature are not suitable for the Turkish language. In this study, first of all, the dictionary-based structure, which is one of the data leakage prevention methods, was localized and implemented with Turkish language support. Using an agent software installed on in-house computers, the employee's correspondence was instantly checked with the dictionary system, and real-time reporting was made using a real-time cloud database, and it was aimed to ensure that precautions were taken when a leak occurred. Secondly, correspondences collected in certain blocks were sent to the large language model in order to test the existence of personal data with artificial intelligence and an attempt was made to detect the presence of sensitive data in the text. The role structure of the large language model was used to ensure that the study could be organized according to different sectors and thus flexibility was added to the application. The personal data violation detection status of the large language model and the prohibited word violation detection were reported to the system administrator.