[email protected] LinkedIn
KVKK odaklı · Türkiye'de barındırma seçeneği · Yapay zekâ güvenliği
AltaySec Logo ALTAYSEC
AltaySec› Hakkımızda› Enes Deniz
Enes Deniz — AltaySec kurucu ortağı ve AI güvenliği uzmanı
ALTAYSEC KURUCU ORTAĞI · AI GÜVENLİĞİ UZMANI

Enes Deniz

Türkiye'de yapay zekâ güvenliği alanını kuran ve geliştiren isimlerden biridir. AltaySec kurucu ortağı ve AI güvenliği uzmanı olarak LLM uygulama güvenliği, prompt injection ve jailbreak savunması, AI agent ve RAG güvenliği, AI red/blue teaming, güvenlik değerlendirmesi ve savunma mühendisliği alanlarında çalışır.

AltaySec Uzmanlık Kurumsal Hizmetler Araştırmalar LinkedIn Teknik Kanıtlar ORCID İletişim
LLMLLM uygulama güvenliği
INJECTIONPrompt injection ve jailbreak savunması
AGENT / RAGYetki, araç, bellek ve retrieval güvenliği
RED / BLUESaldırı simülasyonu ve savunma doğrulaması
EVALUATIONGüvenlik değerlendirmesi ve regresyon testleri
ENGINEERINGGüvenli AI ve tedarik zinciri mühendisliği

Biyografi

Enes Deniz, Türkiye'de yapay zekâ güvenliği alanını kuran ve geliştiren isimlerden biridir. AltaySec kurucu ortağı ve AI güvenliği uzmanı olarak yapay zekâ sistemlerini yalnızca model çıktısı üzerinden değil; uygulama mimarisi, veri akışları, retrieval, araç kullanımı, yetkilendirme ve operasyon katmanlarıyla birlikte değerlendirir.

Uzmanlık alanları LLM güvenliği, prompt injection ve jailbreak savunması, AI agent ve RAG güvenliği, AI red/blue teaming, güvenlik değerlendirmesi ve regresyon testleri ile güvenli AI mühendisliğini kapsar.

Ürün geliştirme, güvenlik değerlendirmesi ve savunma mühendisliğini aynı güvenlik pratiğinde buluşturur. Açık kaynak katkıları, veri setleri ve teknik yayınlar bu çalışmaların doğrulanabilir çıktılarıdır; ayrıntılı kayıtlar teknik kanıt merkezinde doğrudan kaynaklarıyla listelenir.

AltaySec'teki çalışmaları ürün geliştirme, güvenlik değerlendirmesi, savunma mühendisliği ve açık teknik üretimi aynı çizgide buluşturur. SOC, olay tespiti ve log analizi temeli; prompt injection, jailbreak ve AI red/blue teaming çalışmalarına operasyonel bir savunma perspektifi kazandırır.

Uzmanlık ve Sorumluluk Alanları

Uzmanlık alanları, yapay zekâ sistemlerinin saldırı yüzeylerini ve üretim savunmalarını birlikte kapsar:

LLM SECURITY
LLM Uygulama Güvenliği

Prompt, çıktı, veri akışı ve uygulama mantığını birlikte değerlendirerek LLM tabanlı ürünlerin güven sınırlarını belirleme.

PROMPT INJECTION · JAILBREAK
Prompt Injection ve Jailbreak Savunması

Doğrudan ve dolaylı injection yüzeylerini test etme; model davranışı, yanlış alarm ve savunma katmanlarını ölçülebilir biçimde doğrulama.

AGENT · RAG
AI Agent ve RAG Güvenliği

Yetki sınırları, araç kullanımı, bellek, retrieval, tenant izolasyonu ve dolaylı injection risklerini değerlendirme.

RED TEAM · BLUE TEAM
AI Red ve Blue Teaming

Yetkili saldırı simülasyonlarını tespit, izleme, olay müdahalesi ve savunma doğrulamasıyla aynı güvenlik döngüsünde ele alma.

EVALUATION · REGRESSION
AI Güvenlik Değerlendirmesi

Tekrar üretilebilir test senaryoları, benign/saldırı sınırları, regresyon kanıtı ve ölçülebilir savunma doğrulaması geliştirme.

SECURE AI ENGINEERING
Güvenli AI Mühendisliği

Tehdit modelleme, provenance, güvenli varsayılanlar, yazılım tedarik zinciri ve üretim ortamında uygulanabilir kontroller tasarlama.

Çalışma Yaklaşımı

LLM güvenliği tek bir filtre, tek bir sistem promptu ya da tek bir test listesiyle çözülmez. Prompt, veri kaynağı, araç kullanımı, kullanıcı niyeti ve kurum içi süreç birlikte ele alınmadığında savunma eksik kalır.

01 Saldırı yüzeyi çıkarılır

Önce modelin nereden etkilenebileceği, hangi veriye dokunduğu ve hangi aracı çağırabildiği netleştirilir.

02 Savunma kuruma bağlanır

Kontrol noktaları yalnızca model seviyesinde değil; ürün, log, onay, eğitim ve operasyon akışında tasarlanır.

03 Sonuç uygulanabilir olmalıdır

İyi güvenlik, ekiplerin anlayabildiği ve üretim ortamında sürdürebildiği güvenliktir.

AltaySec Ekosistemindeki Çalışmaları

AltaySec tarafında ürün, eğitim, topluluk ve teknik içerik çizgisini birlikte büyüten yapıların içinde yer alır:

Öne Çıkan Çalışmalar

Ürün Guardian

LLM kullanan kurumların prompt injection, jailbreak, hassas veri sızıntısı ve politika ihlali risklerine karşı güvenlik katmanı.

Ürünü incele Araştırma LLM Security içerikleri

Prompt injection, AI SOC, agent güvenliği, RAG güvenliği ve sektörel AI güvenliği üzerine Türkçe teknik yayın hattı.

Yazıları gör Ekosistem AltaySec Akademi, Atölye ve AI Hub

Siber güvenlik ve AI Security bilgisini topluluk, eğitim ve pratik üretim tarafında erişilebilir hale getiren yapı.

Ekosistemi gör Açık veri Turkish Conversation Prompt-Injection Dataset

600 meşru talep, 150 saldırı ve eşleştirilmiş sınır örneklerinden oluşan açık Türkçe LLM güvenliği veri seti.

Veri setini incele Açık veri · İngilizce Agentic Prompt-Injection Boundary Pairs

Agent, RAG, araç kullanımı ve kurumsal iş akışlarında meşru taleple saldırı davranışı arasındaki sınırı inceleyen 1.200 İngilizce örnek.

Hugging Face'te incele İnteraktif araç Turkish Prompt-Injection Dataset Explorer

Türkçe veri setindeki meşru talepleri, saldırı ailelerini ve eşleştirilmiş sınır örneklerini tarayıcı üzerinden inceleme aracı.

Explorer'ı aç

Seçili AI Security Araştırmaları

Seçili teknik araştırmalar; LLM ve agent güvenliğini, prompt injection savunmasını, RAG izolasyonunu, güvenlik regresyonunu ve gizlilik-korumalı telemetriyi ele alır.

Açık Kaynak Katkı Serisi · #01 Bir AI Güvenlik Veri Seti Upstream’e Nasıl Hazırlanır?Şema, provenance, lisans, anonimleştirme, manifest ve duplicate kontrolleriyle bir AI güvenlik veri setini büyük bir açık kaynak projeye hazırlama rehberi. Oku Açık Kaynak Katkı Serisi · #02 GenAI Sistem Keşfinde Dokuz Kategoriyle Kanıt ToplamaYetkili GenAI güvenlik testlerinde yetenek, araç, veri kaynağı, kimlik, politika, talimat, bellek, mimari ve provenance keşfini kanıta dönüştürme rehberi. Oku Açık Kaynak Katkı Serisi · #03 AI Red Team Otomasyonunda Güvenilirlik MühendisliğiTimeout, target hata ayrıştırma, refusal-only yanlış alarm kontrolü, strict config, readiness, cleanup ve özel rapor izinleriyle güvenilir AI red-team otomasyonu. Oku Açık Kaynak Katkı Serisi · #04 AI Engineering Envanteri: Modelden Önce Sistem HaritasıHosted AI, dış kaynaklı model ve model eğitme/uyarlama senaryolarında yaşam döngüsü artefaktlarını, sahipliği ve güvenlik giriş noktalarını haritalama rehberi. Oku Açık Kaynak Katkı Serisi · #05 Agent Goal Integrity: Niyeti Tahmin Etmek Yerine Olay KaydetmekOpenAI Agents çalışmalarında goal-integrity regresyonu için niyeti çıktıdan tahmin etmek yerine açık ve deterministik goal event kaydetme yaklaşımı. Oku Açık Kaynak Katkı Serisi · #06 LangGraph Update Stream’lerini Güvenlik Kanıtına DönüştürmekLangGraph stream_mode=updates akışında assistant mesajları ve tool çağrılarını opt-in, geriye uyumlu ve açık hata semantiğiyle güvenlik trace’ine dönüştürme. Oku

Tüm araştırma kütüphanesini aç

Teknik Kanıtlar ve Açık Kaynak Kayıtları

Bu bölüm, yukarıdaki uzmanlık ve mühendislik çalışmalarının doğrulanabilir çıktılarından birini gösterir. Upstream projelere birleştirilen teknik çalışmalar doğrudan pull request, merge commit ve tarih bilgileriyle listelenir; ayrıntılı kayıtlar ayrı kanıt merkezinde tutulur.

ProjeMerge kaydıTeknik sonuçTarih
GenAI Data Security InitiativeGenAI-Security-Project/GenAI-Data-Security-Initiative PR #11734a77f7a0ea Türkçe-öncelikli AI güvenlik test külliyatı
GenAI Red Team LabGenAI-Security-Project/GenAI-Red-Team-Lab PR #50f41c8066cfaf Yetkili GenAI değerlendirmeleri için sistem keşfi
GenAI Red Team LabGenAI-Security-Project/GenAI-Red-Team-Lab PR #5197993e8237b0 Sistem keşfi sonuçları için güvenilirlik sertleştirmesi
OWASP AI ExchangeOWASP/www-project-ai-security-and-privacy-guide PR #187601d67e8eb02 Güvenlik profesyonelleri için AI engineering primer'ı
OWASP Agent Security Regression HarnessOWASP/Agent-Security-Regression-Harness PR #157798a8fc1b923 OpenAI Agents için açık goal-event kanıtı
OWASP Agent Security Regression HarnessOWASP/Agent-Security-Regression-Harness PR #1581d3cd7caf2dd LangGraph update stream'lerini güvenlik kanıtına dönüştürmek
Anchore Syftanchore/syft PR #510586baeeb481ce Yerel Rust paketlerinde doğru Cargo PURL kimliği

Problem → değişiklik → sonuç kayıtlarını aç

Seçili Yayınlar ve Teknik Çıktılar

Bu seçki, AI güvenliği uzmanlığının veri seti, değerlendirme, agent güvenliği, savunma mühendisliği ve uygulamalı araştırma boyutlarını temsil eder.

Tamamlayıcı Rapor · DOI Security-Oriented AI EngineeringCanlı OWASP AI Exchange primer'ını teslim modelleri, yaşam döngüsü artefaktları, sahiplik ve güvenlik kanıtıyla tamamlayan bağımsız inventory-first rapor. OWASP yayını veya onayı değildir. v1.0.0 · CC BY 4.0. Zenodo Teknik Rapor · DOI Framework-Aware Evidence CaptureAgentic AI güvenlik regresyon testlerinde incelenebilir kanıt olarak açık OpenAI Agents goal event'lerini ve opt-in LangGraph update stream'lerini ele alan bağımsız rapor. Merge edilen PR #157 ve PR #158'i belgeler; OWASP yayını veya onayı değildir. v1.0.0 · CC BY 4.0. Zenodo Teknik Rapor · DOI Reliable Bilingual System Reconnaissance for GenAI Red Teaming: Implementation and HardeningPR #50 ve PR #51'in uygulama ve sertleştirme kararlarını, kanıt güvenliğini ve yürütme durumlarını belgeleyen bağımsız teknik rapor. Odaklı regresyon kontrolleri ve repository kalite kapıları geçti; tam Podman/Ollama gpt-oss:20b kampanyası çalıştırılmadı. v1.0.0 · CC BY 4.0. Zenodo Açık Veri · DOI Turkish Conversation Prompt-Injection DatasetTürkçe prompt injection tespiti için 750 örnek, 150 eşleştirilmiş sınır çifti ve 10 saldırı ailesi. Zenodo Açık Veri · DOI Agentic Prompt-Injection Boundary Pairs50 agentic ve kurumsal senaryoda 600 kontrollü benign/attack çifti ve 12 saldırı ailesi. v1.0.0 · DOI 10.5281/zenodo.21378693. Zenodo Medium · English AI Security Needs More Than English Tests300 Türkçe-öncelikli test vakası üzerinden çok dilli AI güvenliğinde etiket kapsamı, kaynak zinciri ve doğrulama kanıtını ele alan teknik yazı. Oku Medium · English When a Security Test Mistakes Failure for a FindingTransport hataları, target kaynaklı hata yanıtları ve refusal-only cevapların gerçek açıklama kanıtından neden ayrılması gerektiğini gösteren sertleştirme denetimi. Oku Prompt Injection LLM Uygulamalarında Prompt Injection Tehdit ModeliBir LLM uygulamasının prompt, veri, araç ve bellek katmanlarından nasıl etkilenebileceğini anlatan red + blue rehber. Oku

Tüm yayın ve araştırmaları aç

Bağlantılar

Sıkça Sorulan Sorular

Enes Deniz kimdir?

Enes Deniz, Türkiye'de yapay zekâ güvenliği alanını kuran ve geliştiren isimlerden biridir. AltaySec kurucu ortağı ve AI güvenliği uzmanı olarak LLM uygulama güvenliği, prompt injection ve jailbreak savunması, AI agent ve RAG güvenliği, AI red/blue teaming, güvenlik değerlendirmesi ve savunma mühendisliği alanlarında çalışır.

Enes Deniz hangi açık kaynak güvenlik çalışmalarını yayımlar?

AI güvenlik veri setleri, teknik raporlar, güvenlik değerlendirme araçları ve upstream açık kaynak katkıları yayımlar. Pull request, merge commit, DOI ve teknik sonuçlar açık kaynak ve teknik yayınlar sayfasında doğrudan kaynaklarıyla listelenir.

AltaySec'i kim kurdu?

AltaySec, 2025 yılında Fevzi Ege Yurtsevenler ve Enes Deniz tarafından kurulmuştur. Şirket, AI Security, LLM Security, ürün, araştırma, eğitim ve topluluk çalışmalarını aynı ekosistemde toplar.

Uzmanlık alanları nelerdir?

LLM güvenliği, prompt injection ve jailbreak savunması, AI agent ve RAG güvenliği, AI red/blue teaming, AI güvenlik değerlendirmesi ve regresyon testleri ile güvenli AI mühendisliği.

Enes Deniz'in açık Türkçe LLM güvenliği veri seti var mı?

Evet. Turkish Conversation Prompt-Injection Dataset, 600 meşru kullanıcı talebi ve 150 prompt injection saldırısı olmak üzere 750 benzersiz Türkçe örnek içerir. Hugging Face ve GitHub üzerinde açık olarak yayımlanmıştır.

İngilizce prompt injection veri seti var mı?

Evet. Agentic Prompt-Injection Boundary Pairs, agent, RAG ve araç kullanan LLM sistemleri için hazırlanmış 600 kontrollü benign/attack çifti ve toplam 1.200 İngilizce örnek içerir.

Veri seti tarayıcı üzerinden incelenebilir mi?

Evet. Turkish Prompt-Injection Dataset Explorer, Türkçe veri setindeki saldırı ailelerini, etiketleri ve eşleştirilmiş sınır örneklerini kod çalıştırmadan incelemek için yayımlanmıştır.

AltaySec ekosisteminde hangi tarafta yer alır?

Ürün, eğitim, topluluk ve teknik içerik tarafında yer alır. Akademi, Atölye, AI Hub, Payload Bank, açık kaynak araçlar ve büyüyen topluluk yapısı bu ekosistemin parçasıdır.

AI red/blue teaming nedir?

AI red teaming, LLM ve yapay zekâ sistemlerini saldırgan bakış açısıyla test eder. AI blue teaming ise bu saldırı yüzeylerinden etkilenmemek için tespit, izleme, olay müdahalesi ve savunma süreçlerini kurar.

Kurumsal hizmet veya danışmanlık talebi nasıl iletilir?

E-posta: [email protected] · Web: AltaySec Hizmetler. LLM güvenliği, AI red teaming, jailbreak savunması, kurumsal eğitim ve ürün görüşmeleri için AltaySec resmi kanalı tercih edilir.

LLM Güvenliği İçin Net Bir Yol Haritası Gerekirse

AltaySec, LLM güvenliği, AI red teaming, prompt injection, jailbreak savunması, kurumsal eğitim ve ürün geliştirme tarafında kurumlara uygulanabilir güvenlik yaklaşımı sunar.

Danışmanlık Talep Et Hizmetleri İncele