
# Gizlilik‑Koruyucu Prompt Ayarlaması ile Çok‑Kiracılı Güvenlik Anket Otomasyonu

## Giriş

Güvenlik anketleri, satıcı değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri, SaaS sağlayıcıları için sürekli bir sürtüşme kaynağıdır. Kanıt toplama, yanıtları oluşturma ve güncel tutma için gereken manuel çaba, satış döngülerini haftalarca geciktirebilir ve insan hatası riskini artırabilir. Modern AI platformları, büyük dil modellerinin (LLM) kanıtları sentezleyebildiğini ve yanıtları saniyeler içinde üretebildiğini zaten kanıtlamış durumdadır.  

Ancak mevcut pek çok uygulama, **tek‑kiracılı** bir bağlam varsayar; burada AI modeli, altındaki tüm verilere sınırsız erişime sahiptir. Gerçek bir çok‑kiracılı SaaS ortamında, her müşteri (veya iç departman) kendi politika setine, kanıt depolarına ve veri‑gizliliği gereksinimlerine sahip olabilir. LLM’nin tüm kiracıların ham verilerini görmesine izin vermek, hem düzenleyici beklentileri (örn. [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) hem de veri sızıntısını açıkça yasaklayan sözleşmeleri ihlal eder.  

**Gizlilik‑koruyucu prompt ayarlaması**, bu boşluğu doldurur. LLM’nin üretken yeteneklerini her kiracının özgün bilgi tabanına uyarlarken ham verilerin silo içinde kalmasını garanti eder. Bu makale, güvenli, ölçeklenebilir ve uyumlu bir çok‑kiracılı anket otomasyon platformunu hayata geçirmek için gerekli temel kavramları, mimari bileşenleri ve pratik adımları anlatır.

---

## 1. Temel Kavramlar

| Kavram | Tanım | Neden Önemlidir |
|---|---|---|
| **Prompt Ayarlaması** | Donmuş bir LLM’yi, model davranışını yönlendiren küçük bir sürekli prompt vektör kümesi öğrenerek ince‑ayarlama. | Tam model yeniden eğitmeye gerek kalmadan hızlı özelleştirme sağlar, işlem maliyetini düşürür ve model kökeninin korunmasını temin eder. |
| **Diferansiyel Gizlilik (DP)** | Bir hesabın çıktısının, tek bir giriş kaydının var olup olmadığını ortaya çıkarmadığı matematiksel garantisi. | Kiracılar arasında toplu kanıt detayları ya da sürekli iyileştirme için toplanan geri bildirimler gizli kalır. |
| **Güvenli Çok‑Taraflı Hesaplama (SMPC)** | Tarafların girdilerini gizli tutarak ortak bir fonksiyon hesaplamasına olanak tanıyan kriptografik protokoller. | Merkezi bir hizmete ham veri sızdırmadan birlikte prompt gömme vektörleri eğitmek ya da güncellemek için bir yol sunar. |
| **Rol‑Tabanlı Erişim Denetimi (RBAC)** | Kullanıcı rollerine dayalı izinler; bireysel kimliklere değil. | Yalnızca yetkili personelin kiracıya özgü promptları veya kanıt koleksiyonlarını görüntüleyip düzenlemesini sağlar. |
| **Kiracı İzolasyon Katmanı** | Her kiracının verileri ve prompt gömme vektörleri için ayrı ayrı mantıksal ve fiziksel ayrım (ör. ayrı veritabanları, kapsüllenmiş çalışma ortamları). | Veri egemenliği gereksinimlerine uyumu garanti eder ve denetlenebilirliği basitleştirir. |

---

## 2. Mimari Genel Bakış

Aşağıdaki Mermaid diyagramı, kiracının anket isteğinden AI‑tarafından üretilen yanıta kadar uçtan uca akışı, gizlilik‑koruyucu kontrolleri vurgulayarak gösterir.

```mermaid
graph TD
    "Kullanıcı İsteği\n(Anket Maddesi)" --> "Kiracı Yönlendirici"
    "Kiracı Yönlendirici" --> "Politika & Kanıt Deposu"
    "Kiracı Yönlendirici" --> "Prompt Ayarlama Servisi"
    "Prompt Ayarlama Servisi" --> "Gizlilik Koruyucu\n(Diferansiyel Gizlilik Katmanı)"
    "Gizlilik Koruyucu" --> "LLM Çıkarım Motoru"
    "LLM Çıkarım Motoru" --> "Yanıt Biçimlendirici"
    "Yanıt Biçimlendirici" --> "Kiracı Yanıt Kuyruğu"
    "Kiracı Yanıt Kuyruğu" --> "Kullanıcı Arayüzü"
```

### Önemli Bileşenler

1. **Kiracı Yönlendirici** – API anahtarları veya SSO tokenları üzerinden kiracı bağlamını belirler ve isteği ilgili izole servislere yönlendirir.  
2. **Politika & Kanıt Deposu** – Kiracıya özgü şifrelenmiş veri gölü (örn. AWS S3 + bucket politikaları); güvenlik politikaları, denetim kayıtları ve kanıt varlıklarını barındırır.  
3. **Prompt Ayarlama Servisi** – SMPC kullanarak ham kanıtları gizli tutarak kiracı‑spesifik prompt gömme vektörlerini üretir ya da günceller.  
4. **Gizlilik Koruyucu** – Toplu istatistikler veya geri bildirimler üzerinde diferansiyel gizlilik gürültüsü ekleyerek veri sızıntısını önler.  
5. **LLM Çıkarım Motoru** – Donmuş LLM (örn. Claude‑3, GPT‑4)’i kiracı‑spesifik prompt vektörleriyle çalıştıran durumsuz kapsül.  
6. **Yanıt Biçimlendirici** – Kırmızı çizim, uyumluluk etiket ekleme gibi son‑işleme kurallarını uygular ve nihai yanıtı oluşturur.  
7. **Kiracı Yanıt Kuyruğu** – Kafka gibi mesaj‑tabanlı tampon (kiracı başına bir konu); sonuçta tutarlılık ve denetim izleri sağlar.  

---

## 3. Gizlilik‑Koruyucu Prompt Ayarlamasının Uygulanışı

### 3.1 Veri Gölünün Hazırlanması

1. **Durumda Şifreleme** – Her kiracının bucket’ı için müşteri‑yönetimli anahtarlar (CMK) kullanarak sunucu‑tarafı şifreleme etkinleştirin.  
2. **Meta‑Veri Etiketleme** – Uyumlulukla ilgili etiketleri (`iso27001:true`, `gdpr:true`) ekleyerek otomatik politika çekmeyi mümkün kılın.  
3. **Sürümlendirme** – Nesne sürümlendirmeyi etkinleştirerek kanıt değişiklikleri için tam denetim izi oluşturun.  

### 3.2 Kiracı‑Spesifik Prompt Vektörlerinin Oluşturulması

1. **Prompt Gömmesinin Başlatılması** – Kiracı başına rastgele 10‑boyutlu yoğun bir vektör oluşturun.  
2. **SMPC Eğitim Döngüsü**  
   - **Adım 1:** Kiracının güvenli enclave’i (örn. AWS Nitro Enclaves) kendi kanıt alt kümesini yükler.  
   - **Adım 2:** Enclave, LLM’nin, mevcut prompt vektörüyle simüle edilen anket maddelerine nasıl yanıt verdiğini ölçen bir kayıp fonksiyonunun gradient’ini hesaplar.  
   - **Adım 3:** Gradient’ler, ekleme gizli paylaşımı (additive secret sharing) kullanılarak merkezi sunucu ve enclave arasında gizli paylaşılır.  
   - **Adım 4:** Sunucu paylaşımları toplayıp prompt vektörünü günceller, güncellenmiş paylaşımları enclave’e geri gönderir.  
   - **Adım 5:** Düşük boyutlu olduğu için genellikle ≤ 50 yineleme ile yakınsama sağlanır.  
3. **Prompt Vektörlerinin Saklanması** – Sonuçta oluşan vektörler, kiracı‑izole bir KV mağazasında (örn. DynamoDB, kiracı partition key) CMK ile şifrelenerek kalıcıdır.  

### 3.3 Diferansiyel Gizliliğin Uygulanması

Kullanım istatistikleri (ör. belirli bir kanıt varlığına kaç kez referans verildiği) toplandığında, Laplace mekanizması uygulanır:

\[
\tilde{c} = c + \text{Laplace}\left(\frac{\Delta f}{\epsilon}\right)
\]

- **\(c\)** – Gerçek referans sayısı.  
- **\(\Delta f = 1\)** – Hassasiyet (tek bir referans eklenmesi/çıkarılması sayıyı en fazla 1 değiştirir).  
- **\(\epsilon\)** – Gizlilik bütçesi (güçlü garanti için 0.5‑1.0 arası seçilir).  

Tüm ileri‑analitik işlemler \(\tilde{c}\) üzerinden yapılır; böylece hiçbir kiracı, belirli bir belge varlığının varlığını çıkaramaz.

### 3.4 Gerçek‑Zaman Çıkarım Akışı

1. **İsteğin Alınması** – UI, kiracı tokenı ile bir anket maddesi gönderir.  
2. **Prompt Vektörünün Getirilmesi** – Prompt Ayarlama Servisi, KV mağazasından kiracı‑spesifik vektörü alır.  
3. **Prompt’un Enjekte Edilmesi** – Vektör, “soft prompt” olarak LLM girdisine eklenir.  
4. **LLM Çalıştırma** – Çıkarım, sıfır‑güvenli ağ içinde kapsüllenmiş bir konteynerda gerçekleşir.  
5. **Son‑İşleme** – Veri sızıntısı olasılığına karşı desen‑bazlı bir filtre ile kırmızı çizim uygulanır.  
6. **Yanıtın Dönüşü** – Biçimlendirilmiş yanıt UI’ye gönderilir, denetim için loglanır.  

---

## 4. Güvenlik & Uyumluluk Kontrol Listesi

| Alan | Kontrol | Sıklık |
|---|---|---|
| **Veri İzolasyonu** | Bucket politikalarının sadece ilgili kiracıya erişim izni verdiği doğrulanır. | Üç‑ayda bir |
| **Prompt Vektör Gizliliği** | CMK’ler döndürüldüğünde prompt ayarlaması SMPC ile yeniden çalıştırılır. | Yılda bir / ihtiyaç halinde |
| **Diferansiyel Gizlilik Bütçesi** | \(\epsilon\) değerleri gözden geçirilir ve düzenleyici beklentilere uygun olması sağlanır. | Yılda iki kez |
| **Denetim Kayıtları** | Prompt getirme ve yanıt üretme olaylarının değişmez logları tutulur. | Sürekli |
| **Pen‑Test** | Çıkarım sandbox’una karşı red‑team egzersizleri yapılır. | Altı ayda bir |
| **Uyumluluk Haritalama** | Her kiracının kanıt etiketleri, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) ve diğer ilgili çerçevelerle eşleştirilir. | Sürekli |

---

## 5. Performans ve Ölçeklenebilirlik

| Ölçüt | Hedef | Ayarlama İpuçları |
|---|---|---|
| **Gecikme (95. yüzde)** | Cevap başına < 1,2 saniye | Sıcak konteyner tut, prompt vektörlerini bellekte önbellekle, LLM model parçalarını önceden ısıt. |
| **İşlem Hacmi** | Tüm kiracılar için 10 k istek/saniye | Yatay pod autoscaling, benzer prompt’lar için istek toplulaştırması, GPU‑hızlandırmalı çıkarım. |
| **Prompt Ayarlama Süresi** | İlk kiracı için ≤ 5 dk | Birden çok enclave’de paralel SMPC, vektör boyutunu azalt. |
| **DP Gürültüsü Etkisi** | Toplu metriklerde ≤ 1 % fayda kaybı | Empirik fayda eğrilerine göre \(\epsilon\) ayarı. |

---

## 6. Gerçek Dünya Kullanım Örneği: FinTech SaaS Platformu

Bir FinTech SaaS sağlayıcısı, 200’den fazla iş ortağına uyumluluk portalı sunmaktadır. Her ortak, münhasır risk modelleri, KYC belgeleri ve denetim kayıtları tutar. Gizlilik‑koruyucu prompt ayarlaması ile:

- **SOC 2** anket yanıtları için **ortalama cevap süresi** 4 günden < 2 saat’e düştü.  
- **Kiracılar arası veri sızıntısı** olayları **sıfır** oldu (dış denetimle doğrulandı).  
- **Uyumluluk maliyeti** yaklaşık %30 azaldı; kanıt toplama ve yanıt üretme otomasyonu sayesinde.  

Sağlayıcı ayrıca, DP‑korumalı kullanım metriklerini, ortak veri varlıklarını ifşa etmeden sürekli iyileştirme boru hattına besledi.

---

## 7. Adım‑Adım Dağıtım Kılavuzu

1. **Altyapı Sağlama**  
   - Kiracı başına ayrı S3 bucket’ları, CMK şifreleme ile oluşturun.  
   - SMPC iş yükleri için Nitro Enclaves veya Confidential VM’ler dağıtın.  

2. **KV Mağazası Kurma**  
   - `tenant_id` bölmeli bir DynamoDB tablosu oluşturun.  
   - Prompt vektörleri için zaman‑anlık geri dönüş (point‑in‑time recovery) aktif edin.  

3. **Prompt Ayarlama Servisini Entegre Et**  
   - `/tune-prompt` REST API’siyle bir mikroservis dağıtın.  
   - SMPC protokolü için açık kaynak **MP‑SPDZ** kütüphanesini kullanın.  

4. **Gizlilik Koruyucuyu Yapılandır**  
   - Tüm telemetri uç noktalarına Laplace gürültüsü enjekte eden bir middleware ekleyin.  

5. **Çıkarım Motorunu Dağıt**  
   - GPU passtrough destekli OCI‑uyumlu konteynerler; donmuş LLM modeli (örn. `claude-3-opus`) yükleyin.  

6. **RBAC’i Uygula**  
   - Kiracı rolleri (`admin`, `analist`, `görüntüleyici`) için IAM politikaları tanımlayarak prompt ve kanıt erişimini sınırlayın.  

7. **UI Katmanını Oluştur**  
   - Anket editörü, kiracı‑spesifik promptları `/tenant/{id}/prompt` üzerinden almalı.  
   - Denetim logları ve DP‑ayarlı kullanım istatistiklerini gösteren bir gösterge paneli ekleyin.  

8. **Kabul Testlerini Çalıştır**  
   - Kiracılar arası veri sızıntısı olmadığını doğrulayan senaryolar.  
   - Gizlilik bütçesi (ε) değerlerinin beklentileri karşıladığını doğrulama.  

9. **Canlıya Geç & İzle**  
   - Otomatik ölçekleme politikalarını etkinleştirin.  
   - Gecikme artışı veya IAM izin anormallikleri için alarm tanımlayın.  

---

## 8. Gelecek Geliştirmeler

- **Federated Prompt Learning** – Kiracıların, gizliliği koruyan federated averaging sayesinde ortak bir temel prompt’u birlikte iyileştirmesine izin verir.  
- **Zero‑Knowledge Proofs** – Bir yanıtın belirli bir kanıt setine dayandığını, kanıtı ifşa etmeden kanıtlayan doğrulanabilir kanıtlar üretir.  
- **Uyarlanabilir DP Bütçesi** – Sorgu duyarlılığı ve kiracı risk profiline göre \(\epsilon\) dinamik olarak tahsis eder.  
- **Explainable AI (XAI) Katmanı** – Her yanıtın, kullanılan politika maddelerine referanslarla birlikte açıklama snippet’leri ekleyerek denetim hazırlığını kolaylaştırır.  

---

## Sonuç

Gizlilik‑koruyucu prompt ayarlaması, **yüksek‑kaliteli AI otomasyonu** ile **katı çok‑kiracılı veri izolasyonu** arasındaki orta yolu açar. SMPC‑bazlı prompt öğrenimi, diferansiyel gizlilik ve sağlam RBAC birleşimi sayesinde SaaS sağlayıcıları, anlık ve doğru güvenlik anket yanıtları sunabilir; aynı zamanda veri sızıntısı ve düzenleyici uyumsuzluk risklerini ortadan kaldırır. Burada tasvir edilen mimari hem **ölçeklenebilir** (binlerce eşzamanlı istek) hem de **geleceğe hazır**; gelişen gizlilik teknolojilerini kolayca entegre edebilir.

Bu yaklaşımı benimseyerek yalnızca satış döngülerini kısaltmak ve manuel iş yükünü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda müşterilerin en hassas uyumluluk kanıtlarının tam anlamıyla, kendi güvenlik duvarları içinde kaldığından emin olursunuz.

---

## Ayrıca Bakınız

- Google AI Blog – Üretimde Diferansiyel Gizlilik (Differential Privacy in Production – An Introduction)  
- OpenAI Teknik Raporu – Prompt Tuning vs Fine‑Tuning: Ne Zaman Hangi Yöntemi Kullanmalı (Prompt Tuning vs Fine‑Tuning: When to Use Each)