Yapay zeka yarışında gündem çoğu zaman "hangi model daha iyi kod yazıyor" ya da "hangi asistan daha yaratıcı" başlıklarında dönüyor. Fakat son dönemde güvenlik tarafı, performans rekabetinin bile önüne geçmeye başladı. Çünkü model ne kadar güçlü olursa, onu hedefleyen saldırı motivasyonu da o kadar artıyor. Google’ın Gemini hakkında paylaştığı son açıklama, bu gerçeği net biçimde hatırlattı: Yüksek sayıda prompt ile gerçekleştirilen, modeli anlamaya ve kopyalamaya odaklanan bir saldırı dalgası konuşuluyor.

Paylaşılan bilgilerde öne çıkan sayı çarpıcı: 100 binden fazla prompt kullanıldığı belirtiliyor. Bu tek başına bir "teknik detay" değil; yeni nesil saldırı ekonomisinin nasıl şekillendiğini gösteren güçlü bir sinyal. Çünkü burada amaç klasik anlamda kullanıcı hesabı ele geçirmekten ziyade, modelin davranışını sistematik olarak çözmek ve mümkünse modelin arkasındaki değeri yeniden üretmek.

Bu yazıda haberi tekrar etmek yerine, olayın neden önemli olduğunu daha geniş bir çerçevede ele alacağım: Model çıkarma (model extraction) nedir, neden kullanıcı verisi saldırısından farklıdır, şirketler neden bu kadar zor bir savunma problemiyle karşı karşıya ve bu olay bize yapay zeka çağında fikri mülkiyet güvenliği hakkında ne anlatır?

Olayın özeti: Kullanıcı verisi değil, modelin kendisi hedefte

Açıklamalarda özellikle altı çizilen bir nokta var: Saldırıların doğrudan kullanıcı verisini ele geçirmeye yönelik olmadığı ifade ediliyor. Bu ayrım önemli. Çünkü kamuoyu "siber saldırı" dendiğinde çoğunlukla veri sızıntısı anlıyor. Burada ise gündemde daha farklı bir hedef var: Modelin çalışma mantığını dışarıdan gözlemleyerek taklit etmek.

Bu tarz bir saldırı, kaba bir ifadeyle şu soruyu sorar: "Servise meşru erişimim varken, çok sayıda iyi tasarlanmış sorgu ile modelin nasıl düşündüğünü çıkarabilir miyim?" Yani saldırgan, kapıyı kırıp içeri girmek yerine çoğu zaman kapıdan normal kullanıcı gibi girer; farkı, sistemle etkileşim yoğunluğu ve sorgu stratejisinin olağan dışı olmasıdır.

Burada şirketleri zorlayan şey de tam bu meşruiyet katmanıdır. Çünkü saldırganlar, API’yi veya ürünü teorik olarak "izinli" biçimde kullanıyor gibi görünebilir. Tehlike, kullanımın amacı ve ölçeğinde ortaya çıkar.

Model çıkarma (model extraction) tam olarak nedir?

Model çıkarma, bir yapay zeka sistemini çok sayıda giriş-çıkış örneğiyle sorgulayıp modelin davranışına yakın bir kopya elde etme girişimidir. Bu kopya bire bir aynı olmak zorunda değildir. Saldırgan için çoğu zaman "yeterince benzer" bir model üretmek bile ekonomik değer taşır.

Model çıkarma denemelerinde tipik adımlar şunlardır:

1. Hedef modele büyük hacimde sorgu atılır.
2. Üretilen yanıtlar etiketli veri gibi toplanır.
3. Bu veriyle başka bir model eğitilir veya ince ayar yapılır.
4. Yeni modelin performansı hedef davranışa yaklaştırılır.

Yani burada model, kendi cevabı üzerinden dolaylı biçimde "öğretmen"e dönüştürülür. Bu yüzden yüksek hacimli prompt trafiği, güvenlik ekipleri için önemli bir alarm sinyalidir.

Neden 100 bin prompt kritik bir eşik?

Tek bir saldırı sorgusu genellikle anlamlı görünmeyebilir. Fakat 100 bin gibi ölçeklerde tablo değişir. Bu hacim, rastgele deneme-yanılmadan çok daha planlı bir çalışma olasılığını güçlendirir:

• Davranış sınırlarını test eden sistematik sorgular,
• Farklı görev tiplerinde tutarlılık ölçümü,
• Güvenlik bariyerlerinin hangi durumlarda zayıfladığını arama,
• Modelin "öğrenilebilir imzasını" çıkarmaya çalışma.

Sayı büyüdükçe saldırı daha pahalı hale gelir; ama hedef model çok değerliyse bu maliyet saldırgan için kabul edilebilir olabilir. Asıl problem burada: Güçlü modellerin ekonomik değeri yükseldikçe, onları kopyalama teşviki de aynı hızla yükseliyor.

Fikri mülkiyet açısından neden çok ciddi?

Bir LLM’in değeri yalnızca parametre sayısında değil; veri, eğitim süreci, optimizasyon, güvenlik katmanları, değerlendirme düzeni ve ürünleştirme bilgisinin toplamında oluşur. Yani model, uzun ve maliyetli bir AR-GE zincirinin çıktısıdır.

Model çıkarma girişimleri başarılı olursa, bu zincirin ekonomik karşılığı zarar görebilir. Şirket açısından risk şudur:

• Eğitim yatırımının getirisi düşebilir,
• Rekabet avantajı zayıflayabilir,
• Lisans ve kullanım politikaları aşılabilir,
• "Ürüne meşru erişim" ile "ürünü taklit etme" arasındaki sınır bulanıklaşabilir.

Bu nedenle konu sadece teknik güvenlik değil; doğrudan iş modeli güvenliği ve fikri mülkiyet hukukuyla ilgilidir.

Kullanıcı verisi güvenli, peki sorun neden yine büyük?

"Kullanıcı verisi hedefte değildi" ifadesi önemli bir rahatlatma sağlasa da, olayın etkisini küçültmez. Çünkü yapay zeka çağında güvenlik iki ayrı katmanda değerlendirilmeli:

1. Veri güvenliği: Kullanıcı bilgisi sızıyor mu?
2. Model güvenliği: Ürünün zekası kopyalanıyor mu?

İkinci katman uzun süre gölgede kaldı; fakat artık birincisi kadar kritik. Bir şirket kullanıcı verisini çok iyi korusa bile, modeli sistematik biçimde kopyalanabiliyorsa rekabet ve sürdürülebilirlik açısından ciddi zarar görebilir.

"Meşru erişimle saldırı" neden savunmayı zorlaştırıyor?

Klasik saldırılarda anomali daha nettir: Yetkisiz erişim denemesi, kaba kuvvet, sistem açığı sömürüsü gibi işaretler olur. Model çıkarma girişimlerinde ise trafik görünürde normal olabilir. Saldırgan çoğu zaman geçerli anahtar, geçerli kullanıcı akışı ve normal endpoint’lerle ilerler.

Bu da savunmayı davranış analizi problemine dönüştürür. Güvenlik ekipleri şu zor sorularla uğraşır:

• Hangi kullanım "meraklı kullanıcı", hangi kullanım "sistematik çıkarma"?
• Ne kadar sorgu hacmi meşru AR-GE, ne kadarı kötü niyetli?
• Yanıt kalitesini düşürmeden koruma önlemi nasıl uygulanır?

Bu dengeyi kurmak teknik olarak çok güçtür. Fazla agresif koruma iyi kullanıcıyı cezalandırır; zayıf koruma saldırgana alan açar.

Saldırganın olası taktikleri

Her vakada teknik detaylar paylaşılmadığı için kesin senaryo kurmak doğru olmaz; ancak model çıkarma girişimlerinde sık görülen taktikler biliniyor:

• Farklı biçimlerde aynı niyeti sorarak davranış haritası çıkarma,
• Güvenlik filtrelerini dolaylı dille test etme,
• Görev setlerini otomasyonla seri çalıştırma,
• Modelin sınır koşullarını ölçen zorlayıcı prompt dizileri üretme.

Bu taktiklerin ortak amacı, modelin yalnızca "ne bildiğini" değil, "nasıl tepki verdiğini" anlamaktır. Çünkü çıkarma sürecinde davranış kalıbı en az içerik kadar değerlidir.

Şirketler nasıl savunma kurabilir?

Model çıkarma saldırılarına karşı tek bir "mucize çözüm" yok. Savunma çoğunlukla katmanlı mimari gerektirir:

1) Davranış tabanlı oran sınırlama (rate limiting)

Sadece istek sayısı değil, istek desenini de ölçen sınırlar gerekir. Aynı kullanıcı düşük hızda ama sistematik kalıplarla ilerliyorsa bu da risk sinyali olabilir.

2) Anomali tespiti

Sorguların semantik benzerliği, görev dağılımı, zaman örüntüsü, çıktı tüketim davranışı gibi sinyaller bir arada değerlendirilmelidir. Basit sayaçlar çoğu zaman yetersiz kalır.

3) Erişim katmanı segmentasyonu

Her kullanıcıya aynı seviyede yetenek açmak yerine kullanım senaryosuna göre katmanlandırma yapılabilir. Bu hem maliyeti hem de güvenlik riskini yönetmeye yardımcı olur.

4) Yanıt politikaları

Bazı hassas görevlerde yanıt ayrıntısını kontrollü vermek, çıkarma maliyetini yükseltebilir. Buradaki kritik denge, ürün değerini düşürmeden koruma sağlamaktır.

5) Sürekli red-team yaklaşımı

Model sistemleri statik değildir; hem model hem saldırı tekniği evrilir. Bu yüzden düzenli güvenlik tatbikatı ve adversarial testler bir seçenek değil, zorunluluktur.

"Model çıkarma tamamen engellenebilir mi?"

Gerçekçi cevap: Tam ve kalıcı bir engel çok zor. Ama maliyeti yükseltmek, başarı olasılığını düşürmek ve erken tespit kapasitesini artırmak mümkündür. Güvenlik pratikte çoğu zaman "imkansızlaştırma" değil, "ekonomik olarak anlamsız hale getirme" sanatıdır.

Saldırganın maliyeti yükseldikçe:

• Operasyon süresi uzar,
• Gerekli altyapı artar,
• Yakalanma ihtimali yükselir,
• Elde edilecek fayda azalır.

Bu noktaya yaklaşmak bile savunmada ciddi kazanımdır.

Regülasyon ve hukuk tarafında yeni dönem

Model çıkarma vakaları arttıkça hukuki tartışmalar da derinleşecek. Özellikle şu başlıklar daha fazla gündeme gelecek:

• API kullanım şartlarının sınırları,
• Tersine mühendislik ve taklit ayrımı,
• Yapay zeka çıktısının mülkiyet etkisi,
• Sınır ötesi saldırı ve yaptırım mekanizmaları.

Burada zorluk, teknik kanıt üretimidir. "Bu model doğrudan kopyalandı mı, yoksa benzer verilerle bağımsız geliştirildi mi?" sorusunun hukuki karşılığı her zaman net değil. Bu nedenle şirketlerin teknik telemetri ve olay kayıt disiplinini güçlendirmesi kritik hale geliyor.

Ürün ekipleri için pratik dersler

Bu olay sadece Google gibi dev şirketleri ilgilendirmiyor. LLM tabanlı ürün geliştiren her ekip için önemli dersler içeriyor:

1. Güvenliği sadece kullanıcı verisiyle sınırlamayın.
2. Model davranış güvenliğini ayrı bir başlık olarak sahiplenin.
3. API ve ürün telemetrisini "güvenlik analitiği" seviyesinde tasarlayın.
4. Kötüye kullanım senaryolarını lansman sonrası değil, tasarım aşamasında konuşun.
5. Güvenlik, ürün deneyimi ve maliyet arasında sürekli denge kurun.

Bu dersler özellikle hızlı büyüyen startup’lar için hayati. Erken dönemde kurulmamış güvenlik katmanları, ölçek arttıkça çok daha pahalı hale geliyor.

Kullanıcı tarafı için anlamı ne?

Kullanıcı açısından iki farklı mesaj var:

• Olumlu taraf: Bu tür olaylar daha fazla şeffaflık ve güvenlik yatırımı doğuruyor.
• Risk tarafı: Model güvenliği sorunu, uzun vadede hizmet kalitesi ve ürün devamlılığı üzerinde etkili olabilir.

Yani son kullanıcı "verim sızmadıysa sorun yok" diye düşünmemeli. Çünkü model güvenliği zayıflarsa ürünün uzun vadeli güvenilirliği de zedelenebilir.

Yapay zekada rekabetin yeni cephesi: Sadece benchmark değil, dayanıklılık

Geçmişte modeller çoğunlukla benchmark skorlarıyla karşılaştırılıyordu. Artık tablo değişiyor. Yeni dönemin sorusu şu:

"Bu model saldırı baskısı altında ne kadar dayanıklı?"

Bu soruya güçlü cevap veremeyen sistemler, en iyi doğruluk oranına sahip olsa bile kurumsal güven kazanmada zorlanabilir. Dolayısıyla AI şirketleri için güvenlik artık "yardımcı özellik" değil, doğrudan ürün kabiliyeti.

Gelecekte daha sık göreceğimiz bir saldırı türü

Google tarafından paylaşılan uyarıların en kritik kısmı belki de şu: Bu tür saldırıların artması bekleniyor. Bu öngörü mantıklı çünkü:

• Model ekonomisi büyüyor,
• Model başına yatırım çok yüksek,
• Kopyalama teşviki güçlü,
• Erişim kanalları çoğu zaman açık API/ürün yapısında.

Bu dinamik, yalnızca teknoloji devlerini değil; API tabanlı AI ürün sunan orta ölçekli şirketleri de etkileyebilir. Bu nedenle savunma kasını erken güçlendiren ekipler rekabette avantaj kazanacak.

Mühendislik ekipleri için uygulanabilir bir güvenlik çerçevesi

Konu teoride anlaşılır görünüyor, fakat ekipler genelde "yarın ne yapalım?" sorusunda zorlanıyor. Bu nedenle pratik bir çerçeve önermek faydalı olur. Model çıkarma riskini azaltmak için 4 katmanlı bir yaklaşım uygulanabilir:

Katman 1: Erişim ve kimlik

• API anahtarı yaşam döngüsünü net yönetin.
• Plan bazlı yetki sınırlarını açık tanımlayın.
• Şüpheli anahtar davranışı için otomatik askıya alma kuralı koyun.

Amaç, saldırganın düşük maliyetli ve uzun ömürlü erişim kurmasını zorlaştırmaktır.

Katman 2: Trafik ve davranış analitiği

• Sadece "dakikadaki istek" değil, sorgu desenlerini izleyin.
• Çok benzer niyetin çok varyasyonlu tekrarını anomali sinyali sayın.
• Uç noktalar arası hareketi (endpoint pivot) ilişkilendirerek değerlendirin.

Amaç, normal ürün kullanımı ile sistematik çıkarma denemesini ayırabilecek sinyal kalitesi üretmektir.

Katman 3: Çıktı güvenlik politikaları

• Bazı hassas sınıflarda yanıt ayrıntısını kontrollü verin.
• Çoklu adım zincirlerde güvenlik filtresi yeniden devreye girsin.
• Gerektiğinde insan onayı isteyen koruma katmanı ekleyin.

Amaç, ürün kalitesini bozmadan saldırganın elde ettiği öğretici değeri düşürmektir.

Katman 4: Olay müdahalesi ve öğrenme döngüsü

• Şüpheli örüntü tespit edildiğinde hangi ekip ne yapacak, önceden yazılı olsun.
• Olay sonrası telemetri incelemesi standart hale gelsin.
• Her olaydan sonra koruma kuralları güncellensin.

Amaç, güvenliği tek seferlik kurulum değil yaşayan bir süreç haline getirmektir.

"Kopyalama" riskini ölçmek için hangi metrikler izlenebilir?

Çoğu ekip güvenlik metriklerini yalnızca altyapı saldırılarıyla sınırlıyor. AI ürünlerinde buna ek olarak model davranışını da ölçmek gerekiyor. Aşağıdaki metrikler operasyonel açıdan işe yarayabilir:

• High-variance prompt ratio: Aynı niyetin çok sayıda varyasyonla ne kadar tekrarlandığı.
• Endpoint traversal score: Kullanıcının kısa sürede kaç farklı yetenek alanını taradığı.
• Adversarial prompt density: Bilinen zorlayıcı kalıpların toplam trafik içindeki oranı.
• Output harvesting pattern: Çıktıların olağan dışı biçimde kitlesel toplanma davranışı.
• Session intent drift: Bir oturum içinde niyetin doğal ürün akışından sapma seviyesi.

Bu metriklerin hiçbiri tek başına kesin kanıt üretmez. Ancak birlikte değerlendirildiğinde, güvenlik ekiplerine erken uyarı sağlayan anlamlı bir radar oluşturur.

Ürün tarafında zor ama gerekli denge: Güvenlik mi, geliştirici deneyimi mi?

Model çıkarma savunmasında en zor meselelerden biri geliştirici deneyimini korumaktır. Çok sert güvenlik katmanları:

• iyi niyetli kullanıcıyı yavaşlatabilir,
• meşru AR-GE akışlarını bozabilir,
• ürünün "kullanılabilirlik" algısını düşürebilir.

Buna karşılık çok esnek politikalar da saldırganlara alan açar. Bu ikilemi yönetmek için ekipler genelde üç prensiple ilerliyor:

1. Risk bazlı katmanlama: Her kullanıcıya aynı kuralları uygulamak yerine kullanım profiline göre esneklik sağlamak.
2. Kademeli müdahale: İlk şüphede tamamen kesmek yerine hız düşürme, ek doğrulama ve gözlem adımlarıyla ilerlemek.
3. Şeffaf iletişim: Güvenlik kaynaklı sınırlamaları kullanıcıya anlaşılır dilde anlatmak.

Bu yaklaşım, hem koruma seviyesi hem de ürün deneyimi arasında sürdürülebilir bir orta nokta yakalamaya yardımcı olur.

Startup’lar için özel not: "Bize sıra gelmez" yanılgısı

Erken aşamadaki birçok ekip model güvenliği konusunu "büyüyünce bakarız" başlığına itiyor. Oysa saldırgan davranışı sadece kullanıcı sayısına bakmıyor; modelin ticari potansiyeline ve teknik açıklığına da bakıyor. Hatta bazı durumlarda daha küçük ekipler daha kolay hedef olabilir çünkü:

• güvenlik ekibi sınırlıdır,
• telemetri ve izleme araçları yeterince olgun değildir,
• olay müdahale planı net değildir.

Bu nedenle startup’lar için en doğru yaklaşım, dev şirket seviyesinde güvenlik kurmak değil; kendi ölçeklerine uygun minimum güvenlik standardını erkenden oturtmaktır. Örneğin:

• temel davranış analitiği,
• anahtar yönetimi disiplini,
• basit olay müdahale playbook’u,
• düzenli güvenlik geribildirimi toplantısı.

Bu dört adım bile uzun vadede büyük fark yaratır.

Teknik liderler için karar soruları

Bu başlıkta ekiplerin kendine düzenli olarak sorması gereken birkaç kritik soru var:

• Modelimizin en değerli tarafı ne, onu nasıl koruyoruz?
• Kullanıcı güvenliği ile model güvenliğini ayrı ayrı ölçüyor muyuz?
• Şüpheli kullanım desenlerini kaç dakika içinde fark edebiliyoruz?
• Güvenlik katmanlarımız ürün deneyimini ne kadar etkiliyor?
• Olası bir çıkarma denemesinde hukuki ve teknik kayıtlarımız yeterli mi?

Bu sorulara net yanıt veremeyen ekipler, saldırı gerçekleşmeden önce bile görünmez risk taşıyor olabilir.

Son söz: AI güvenliğinde yeni olgunluk seviyesi

AI ürün dünyası artık yalnızca "model kalitesi" yarışından ibaret değil. Olgunluk seviyesi yükseldikçe şu üçlü birlikte değerlendirilecek:

• model performansı,
• ürün güvenilirliği,
• güvenlik dayanıklılığı.

Gemini etrafındaki bu tartışma, sektörün yeni olgunluk seviyesini işaret ediyor. Önümüzdeki dönemde şirketler, yalnızca daha iyi yanıt üreten modeller değil; kötüye kullanıma karşı daha dirençli ve izlenebilir sistemler inşa etmek zorunda kalacak. Kısacası güvenlik, AI ürün stratejisinin kenar notu olmaktan çıktı; merkeze yerleşti.

Sonuç: Bu haber bize ne söylüyor?

Gemini etrafında gündeme gelen 100 bin prompt ölçekli saldırı tartışması, yapay zekanın yeni güvenlik gerçekliğini net biçimde ortaya koyuyor. Artık tek mesele veriyi korumak değil; modeli, yani ürünün bilişsel çekirdeğini de korumak.

Bu olaydan çıkarılacak temel sonuçları kısaca toparlayalım:

• Model çıkarma, AI çağının en kritik risk başlıklarından biri.
• Meşru erişim üzerinden yürüyebildiği için tespiti ve engellenmesi zor.
• Fikri mülkiyet ve rekabet avantajı doğrudan etkileniyor.
• Kullanıcı verisi hedefte olmasa da olayın stratejik etkisi büyük.
• Savunma, teknik ve hukuki katmanların birlikte çalışmasını gerektiriyor.

Önümüzdeki dönemde başarılı AI şirketlerini yalnızca model kalitesiyle değil, model dayanıklılığıyla da değerlendireceğiz. Bugün konuştuğumuz olay bu yüzden önemli: Geleceğin yapay zeka yarışında "en zeki model" kadar "en iyi korunan model" de belirleyici olacak.