SEC535 Offensive AI Saldırı Araçları Eğitimi

Eğitim Hakkında

SEC535 Sınav Müfredatıyla Uyumlu Dört Günlük Yapay Zeka Ofansif Güvenlik Programı

Bu eğitim, yapay zekanın saldırı yaşam döngüsüne etkisini ve yapay zeka destekli saldırı yöntemlerini savunma perspektifiyle çözümleyebilen uzmanlar yetiştirmek için tasarlanmış dört günlük bir yetkinlik programıdır. Program, SEC535 sınav müfredatıyla uyumlu konu başlıklarını internetten yalıtılmış laboratuvarda kavramsal düzeyde ele alır.

Süre ve Format

4 Tam Gün. Kavramsal anlatım, izole laboratuvar senaryoları ve savunma odaklı vaka analizleriyle dengeli bir akışta işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Temel güvenlik kavramları ve yapay zeka ile makine öğrenmesine giriş düzeyinde aşinalık beklenir.

Öğrenme Metodu

İzole laboratuvar senaryoları, model üzerinde savunma odaklı vaka analizleri, tehdit modelleme atölyeleri ve raporlama.

Neden Bu Eğitim?

🤖Güncel Tehdit Odağı

Yapay zeka destekli saldırıların mantığını kavramsal olarak öğrenerek savunmayı bu yeni yüzeye göre uyarlarsınız.

⚖️Yasal ve Etik Zemin

TCK bilişim suçları, KVKK ve yetkilendirme sözleşmesi çerçevesinde çalışmayı programın merkezine yerleştiriyoruz.

🧪İzole Laboratuvar

Tüm senaryolar internetten yalıtılmış ortamda çalışılır; gerçek hedefe yönelik hiçbir işlem gerçekleştirilmez.

Bu Eğitim Hangi Rollere Hazırlar?

Yapay Zeka Güvenliği UzmanıKırmızı Takım OperatörüGüvenlik AraştırmacısıTehdit İstihbaratı AnalistiOfansif Güvenlik DanışmanıMLOps Güvenlik Uzmanı

Kırmızı Takım: Yapay zeka destekli saldırı yöntemlerini yetkili inceleyip savunmaya taşıyan ofansif ekip

“Yapay zekanın saldırı tarafını anladığınızda, aynı teknolojiyi kurumunuzun savunmasını güçlendirmek için yönlendirebilirsiniz.”

Ön Koşullar

Programdan En Yüksek Verimi Almanız İçin Beklenen Temel Yetkinlikler

1

Güvenlik Temelleri

Saldırı yaşam döngüsü ve temel güvenlik kavramlarına aşinalık beklenir.

2

Yapay Zeka Aşinalığı

Makine öğrenmesi ve büyük dil modellerine giriş düzeyinde kavramsal bilgi.

3

Betik Okuryazarlığı

Python veya bir betik dilinde kod okuyup anlama düzeyinde temel yetkinlik.

4

Etik Sorumluluk Taahhüdü

Öğrenilen konuların yalnızca yazılı yetki verilen kapsamda kullanılacağının kabulü.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYapay zeka destekli testin yasal zeminini kavramak, yapay zekanın saldırı yaşam döngüsüne etkisini haritalamak ve model saldırı yüzeyini kavramsal olarak incelemek.

Modül 1

Yasal Çerçeve, Kapsam ve Yetkilendirme

5237 sayılı TCK bilişim suçları hükümlerine genel bakış
KVKK ve yapay zeka sistemlerinde veri koruma ilkeleri
Yetkilendirme sözleşmesi ve yazılı onay belgesinin unsurları
Model ve veri erişim izninin ve gizliliğin kapsamı
Sorumlu açıklama ve bulgu paylaşımı sürecinin kurgulanması
Vaka: Örnek bir yapay zeka test kapsamının incelenmesi

Modül 2

Yapay Zekanın Saldırı Döngüsüne Etkisi

Yapay zekanın saldırı yaşam döngüsüne kavramsal etkisi
MITRE ATLAS çerçevesine ve tehdit taksonomisine giriş
Yapay zeka destekli keşif ve otomasyonun kavranması
Saldırı ölçeklenmesinde yapay zekanın rolü
Savunmacı için ofansif yapay zeka bilgisinin değeri
Atölye: Bir senaryonun MITRE ATLAS ile haritalanması

Modül 3

Makine Öğrenmesi Güvenlik Temelleri

Makine öğrenmesi yaşam döngüsü ve güven sınırları
Eğitim, çıkarım ve dağıtım aşamalarının risk yüzeyi
Veri, model ve tedarik zinciri güvenliğine giriş
Model varlıklarının kurumsal değeri ve korunması
Yapay zeka güvenliği ile klasik güvenliğin ilişkisi
Lab: İzole ortamda örnek bir modelin incelenmesi

Modül 4

Büyük Dil Modeli Saldırı Yüzeyi

Büyük dil modeli mimarisine güvenlik gözüyle bakış
OWASP LLM Top 10 kategorilerine genel bakış
İstem, bağlam ve çıktı güven sınırlarının kavranması
Model entegrasyonlarının saldırı yüzeyine etkisi
Girdi ve çıktı denetiminin savunmadaki rolü
Vaka: Bir dil modeli uygulamasının yüzey analizi

Günün hedefiDil modeli uygulamalarındaki istem enjeksiyonu ve çıktı riskini kavramsal olarak çözümlemek, bağlam ve ajan mimarisi risklerini incelemek ve savunmayı değerlendirmek.

Modül 1

İstem Enjeksiyonu Kavramları

İstem enjeksiyonunun kavramsal tanımı ve türleri
Doğrudan ve dolaylı enjeksiyonun farkının anlaşılması
Sistem ve kullanıcı istemi güven sınırının kavranması
Girdi doğrulama ve niyet ayrımının savunmadaki rolü
İstem izlerinin kayıtlardan izlenmesi
Lab: Zafiyetli bir istem akışının izole ortamda incelenmesi

Modül 2

Bağlam ve Veri Sızıntısı Riskleri

Bağlam penceresi ve hassas veri sızıntısı riski
Sistem istemi açığa çıkması kavramının anlaşılması
Eğitim verisi hatırlama (memorization) riskinin kavranması
Çıktı denetimi ve maskelemenin savunmadaki rolü
En az veri ilkesinin uygulamaya yansıması
Vaka: Bir veri sızıntısı senaryosunun çözümlenmesi

Modül 3

RAG ve Bilgi Kaynağı Güvenliği

Bilgi getirmeli üretim (RAG) mimarisinin güven sınırı
Kaynak zehirlenmesi riskinin kavramsal incelenmesi
Belge kaynaklı dolaylı enjeksiyonun anlaşılması
Kaynak doğrulama ve güven puanlamanın rolü
Getirme katmanı denetiminin savunmadaki önemi
Lab: Bir RAG akışının kaynak güvenliği analizi

Modül 4

Ajan ve Araç Kullanımı Riskleri

Yapay zeka ajanı mimarisinin saldırı yüzeyi
Araç ve eklenti çağrılarının yetkilendirme riski
Otomatik eylem zincirlerinin savunma gözüyle analizi
İnsan onayı ve en az ayrıcalık ilkesinin rolü
Ajan eylemlerinin izlenmesi ve kaydı
Vaka: Bir ajan mimarisinin risk değerlendirmesi

Günün hedefiModele yönelik çekişmeli saldırı sınıflarını kavramsal olarak çözümlemek, veri zehirlenmesi ve model çıkarımı risklerini incelemek ve savunma karşılıklarını değerlendirmek.

Modül 1

Çekişmeli Örnekler ve Kaçınma

Çekişmeli örnek (adversarial example) kavramının anlaşılması
Kaçınma (evasion) saldırılarının kavramsal incelenmesi
Karar sınırı ve model kırılganlığının kavranması
Girdi ön işleme ve dayanıklılık artırma yaklaşımları
Çekişmeli eğitim (adversarial training) kavramının rolü
Lab: İzole ortamda bir modelin dayanıklılık incelemesi

Modül 2

Veri Zehirlenmesi ve Arka Kapı

Veri zehirlenmesi (data poisoning) kavramının anlaşılması
Eğitim verisi bütünlüğünün güvenlikteki önemi
Arka kapı (backdoor) tetikleyici kavramının kavranması
Veri kaynağı doğrulama ve köken izlemenin rolü
Zehirlenme göstergelerinin savunma gözüyle tespiti
Vaka: Bir zehirlenme senaryosunun çözümlenmesi

Modül 3

Model Çıkarımı ve Ters Çevirme

Model çalma (extraction) saldırısının kavranması
Model ters çevirme (inversion) riskinin anlaşılması
Üyelik çıkarımı (membership inference) kavramı
Sorgu hız sınırlama ve erişim kontrolünün rolü
Gizlilik koruyucu tekniklerin savunmadaki değeri
Lab: Bir modele yönelik sorgu izlerinin incelenmesi

Modül 4

Model Savunması ve Dayanıklılık

Model güvenliği için savunma derinliği ilkesi
Girdi ve çıktı denetim katmanlarının tasarımı
Model izleme ve anomali tespitinin rolü
Kırmızı takım değerlendirmesinin savunmaya katkısı
Dayanıklılık ölçütlerinin ve metriklerin belirlenmesi
Atölye: Model savunması için kontrol listesi çıkarılması

Günün hedefiYapay zeka destekli sosyal mühendislik ve tedarik zinciri risklerini çözümlemek, savunmayı değerlendirmek, bulguları raporlamak ve programı vakayla tamamlamak.

Modül 1

Yapay Zeka Destekli Sosyal Mühendislik

Yapay zeka üretimi oltalama içeriğinin kavranması
Derin sahte (deepfake) ses ve görüntü tehdidi
Kimlik taklidi senaryolarının savunma gözüyle analizi
İçerik doğrulama ve köken işaretlemenin rolü
Çalışan farkındalığı ve raporlama kültürünün önemi
Atölye: Onaylı bir farkındalık tatbikatının tasarımı

Modül 2

MLOps ve Tedarik Zinciri Güvenliği

Model tedarik zinciri risklerinin kavramsal incelenmesi
Önceden eğitilmiş model ve veri kaynağı güvenilirliği
Model dosyası bütünlüğü ve imzalamanın rolü
MLOps hattı güvenliğinin savunmadaki önemi
Bağımlılık ve kayıt defteri risklerinin yönetimi
Vaka: Bir model tedarik zinciri riskinin değerlendirmesi

Modül 3

Bulgu Raporlama ve Önceliklendirme

Bulguların iş etkisi ve olasılıkla önceliklendirilmesi
Bulguların MITRE ATLAS taktikleriyle eşleştirilmesi
Yönetici özeti ile teknik bulgu bölümünün ayrıştırılması
Düzeltme ve risk azaltma önerilerinin yazımı
Yeniden değerlendirme sürecinin planlanması
Atölye: Örnek bir yapay zeka güvenlik raporunun hazırlanması

Modül 4

Uçtan Uca Vaka, Sınav Stratejisi ve Kapanış

Uçtan uca yetkili yapay zeka değerlendirme vakasının yürütülmesi
Vaka bulgularının sunumu ve akran değerlendirmesi oturumu
SEC535 sınav stratejisi, kapsam tekrarı ve zaman yönetimi
Değerlendirme ölçütleri ve kişisel çalışma yol haritası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap oturumu
Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası takdimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

🤖

Ofansif Yapay Zeka

Yapay zekanın saldırı yaşam döngüsüne etkisini kavrayarak savunmayı bu yeni tehdit yüzeyine göre uyarlayabileceksiniz.

⚖️

Yasal Çerçeve

TCK bilişim suçları ve KVKK kapsamında model ve veri erişim iznini ile gizlilik yükümlülüğünü doğru yönetebileceksiniz.

💬

Dil Modeli Riski

İstem enjeksiyonu ve çıktı risklerini çözümleyerek girdi-çıktı denetimi gibi savunma katmanlarını kurgulayabileceksiniz.

🔗

RAG ve Ajan

Bilgi kaynağı ve ajan mimarisi risklerini kavrayarak kaynak doğrulama ve en az ayrıcalık önlemlerini tasarlayabileceksiniz.

🎯

Çekişmeli Saldırı

Kaçınma ve veri zehirlenmesi sınıflarını çözümleyerek modelin dayanıklılığını artıran önlemleri değerlendirebileceksiniz.

🔐

Model Gizliliği

Model çıkarımı ve ters çevirme risklerini kavrayarak erişim kontrolü ve gizlilik koruyucu önlemleri kurgulayabileceksiniz.

🎭

Derin Sahte Tehdidi

Yapay zeka destekli sosyal mühendislik ve derin sahte risklerini tanıyarak farkındalık ve doğrulama önlemleri kurabileceksiniz.

📑

Raporlama Ustalığı

Bulgularınızı MITRE ATLAS ile eşleştirip yönetime ve teknik ekibe hitap eden düzeltme odaklı raporlar hazırlayabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Kırmızı takım operatörleri
güvenlik araştırmacıları
tehdit istihbaratı analistleri
yapay zeka güvenliği uzmanları
yapay zeka riskini ölçen savunma mühendisleri için tasarlanmıştır

Sıkça Sorulan Sorular

SEC535 eğitimi kimler için uygundur?

Program; kırmızı takım operatörleri, güvenlik araştırmacıları, tehdit istihbaratı analistleri, yapay zeka güvenliği uzmanları ve savunma tarafında yapay zeka risklerini ölçmek isteyen mühendisler için tasarlanmıştır. Temel güvenlik ve makine öğrenmesine giriş düzeyinde aşinalık beklenir.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 4 tam gün sürer ve 16 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir. Uygulamalar internetten yalıtılmış sanal laboratuvarda yapılır.

Bu program SEC535 sınavına hazırlık sağlıyor mu?

Program, SEC535 sınav müfredatıyla uyumlu konu başlıklarını kapsayan bir sınava hazırlık ve yetkinlik programıdır. Sınav başvurusu, ücreti ve güncel koşulları ilgili kurum tarafından belirlenir ve eğitim bedeline dahil değildir.

Eğitimde gerçek sistemlere saldırı yapılıyor mu?

Hayır. Tüm uygulamalar yalnızca eğitim için hazırlanmış, internetten yalıtılmış sanal laboratuvar ortamında yürütülür. Program boyunca yasal çerçeve, yazılı yetkilendirme ve kapsam disiplini vurgulanır.

Eğitim sonunda hangi belge veriliyor?

Programı başarıyla tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır. Sınav ücreti katılımcıya aittir ve ilgili kurumun sınavı ayrı bir süreçtir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

OFFENSIVE AI - ATTACK TOOLS AND TECHNIQUES (SEC535) EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Bu Eğitim Hangi Rollere Hazırlar?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Yasal Çerçeve, Kapsam ve Yetkilendirme

Yapay Zekanın Saldırı Döngüsüne Etkisi

Makine Öğrenmesi Güvenlik Temelleri

Büyük Dil Modeli Saldırı Yüzeyi

İstem Enjeksiyonu Kavramları

Bağlam ve Veri Sızıntısı Riskleri

RAG ve Bilgi Kaynağı Güvenliği

Ajan ve Araç Kullanımı Riskleri

Çekişmeli Örnekler ve Kaçınma

Veri Zehirlenmesi ve Arka Kapı

Model Çıkarımı ve Ters Çevirme

Model Savunması ve Dayanıklılık

Yapay Zeka Destekli Sosyal Mühendislik

MLOps ve Tedarik Zinciri Güvenliği

Bulgu Raporlama ve Önceliklendirme

Uçtan Uca Vaka, Sınav Stratejisi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Adversarial AI - Penetration Testing AI Systems (SEC536) Eğitimi

Wireless Penetration Testing and Ethical Hacking (SEC617) Eğitimi

Web App Penetration Testing and Ethical Hacking (SEC542) Eğitimi

Enterprise Penetration Testing (SEC560) Eğitimi

IoT Penetration Testing (SEC556) Eğitimi

iOS and Android Application Security Analysis and Penetration Testing (SEC575) Eğitimi