Kvkk pii review

KVKK / PII İnceleme (Türkçe LLM Uygulamaları)

Amaç

Bu skill, bir LLM uygulamasının veri akışının her katmanında (girdi → sistem promptu → RAG/erişim bağlamı → araç çıktıları → model yanıtı → loglar/telemetri) kişisel veri ve özel nitelikli kişisel veri sızıntısını bulur, Türk mevzuatı (6698 sayılı KVKK) çerçevesinde sınıflandırır ve maskeleme + veri minimizasyonu düzeltmeleri önerir.

Bu bir hukuki tavsiye değildir; bir mühendislik/uyum ön-denetimidir. Nihai karar için veri sorumlusunun hukuk ekibi veya KVK uzmanı devrededir. Skill, "KVKK'ya uygundur" gibi bir hukuki sonuç beyan etmez; yalnızca teknik bulgu ve risk üretir.

OWASP eşlemesi: bu inceleme başlıca LLM02:2025 – Sensitive Information Disclosure riskine odaklanır ve gerektiğinde LLM06:2025 – Excessive Agency (araçların gereğinden fazla PII'a erişimi) ile ilişkilendirir. Saldırgan teknik eşlemesi için MITRE ATLAS AML.T0057 – LLM Data Leakage kullanılır. Bu ID'ler yalnızca doğru bağlamda, "ilk/en iyi" iddiası olmadan kullanılır.

Ne zaman kullanılır

• Bir Türkçe (veya çok dilli) chatbot / RAG / ajan üretime çıkmadan önce PII sızıntı ön-denetimi istendiğinde.
• "Modelim yanıtta TCKN / IBAN / adres döküyor mu?" veya "loglarımızda kişisel veri birikiyor mu?" sorularında.
• Sistem promptuna veya few-shot örneklerine gerçek müşteri verisi gömülmüş olabileceği şüphesinde.
• RAG kaynak belgelerinin (destek biletleri, sözleşmeler, e-postalar) maskelenmeden bağlama girip girmediğini denetlerken.
• Veri minimizasyonu (KVKK m.4) ve saklama süresi gözden geçirmesinde.

Kullanma: Gerçek üretim veri tabanından canlı kişisel veri çekmek; gerçek kişilerin verisini profil çıkarmak/zenginleştirmek; ya da tespit edilen PII'ı örneklerde ham haliyle çoğaltmak için. Bulgular her zaman maskeli raporlanır.

Kapsanan 18 veri tipi

Genel kişisel veri (KVKK m.3):

1. TCKN — 11 hane, checksum doğrulamalı (aşağıdaki algoritma).
2. VKN — 10 hane vergi kimlik numarası.
3. IBAN — TR + 24 hane, mod-97 doğrulamalı.
4. Kredi kartı numarası — 13–19 hane, Luhn doğrulamalı (PCI-DSS de tetiklenir).
5. Telefon — TR formatları: +90, 0(5xx), sabit hat.
6. E-posta adresi.
7. Ad-soyad — bağlamsal (NER + Türkçe isim sözlüğü; yalnız regex yeterli değil).
8. Açık adres — mahalle/sokak/no/ilçe/il örüntüsü, posta kodu (5 hane).
9. Doğum tarihi — GG.AA.YYYY ve yaş bağlamı.
10. Pasaport numarası — TR: 1 harf + 8 hane.
11. Ehliyet / sürücü belgesi numarası.
12. SGK sicil / sosyal güvenlik numarası.
13. Araç plakası — NN L(LL) NNNN TR örüntüsü.
14. IP adresi (IPv4/IPv6) ve cihaz/çerez tanımlayıcıları.
15. Konum verisi — GPS koordinatı / kesin konum.

Özel nitelikli kişisel veri (KVKK m.6 — yüksek risk, ayrı işaretlenir): 16. Sağlık verisi — tanı, ilaç, rapor, tahlil. 17. Din/mezhep, etnik köken, siyasi düşünce, felsefi inanç, dernek/vakıf/sendika üyeliği, ceza mahkûmiyeti. 18. Biyometrik / genetik veri — parmak izi, yüz vektörü, DNA vb.

Not: 16–18 KVKK m.6 kapsamında özel niteliklidir; işlenmesi kural olarak açık rıza veya kanunun öngördüğü istisnalara bağlıdır ve raporda KRİTİK öncelikle işaretlenir.

Adım adım talimatlar

0. Kapsam ve veri akışını çıkar

İncelenecek yüzeyleri listele ve her biri için "veriyi kim görüyor" sorusunu yanıtla:

• Sistem promptu / geliştirici mesajı / few-shot örnekleri
• RAG bağlamı ve kaynak belgeler (chunk'lar)
• Araç (tool/function) girdileri ve çıktıları
• Model yanıtları (kullanıcıya giden)
• Loglar, izleme (tracing), analytics, LLM sağlayıcıya giden telemetri
• Prompt/yanıt önbelleği ve eval veri setleri

1. Statik tespit (deterministik katman)

Her yüzeyde aşağıdaki doğrulamalı dedektörleri çalıştır. Ham regex'in tek başına yüksek yanlış-pozitif ürettiğini unutma; checksum doğrulaması olan tipler için doğrulamayı zorunlu kıl.

TCKN doğrulama (11 hane): ilk hane ≠ 0; d10 = ((d1+d3+d5+d7+d9)×7 − (d2+d4+d6+d8)) mod 10; d11 = (d1+…+d10) mod 10. İkisi de tutmuyorsa yalnız "olası" say, KRİTİK sayma.

IBAN doğrulama: TR\d{24}; ilk 4 karakteri sona al, harfleri sayıya çevir (A=10…Z=35), mod 97 == 1.

Kredi kartı: 13–19 hane + Luhn doğrulaması. Geçtiyse PII + PCI-DSS işaretle.

VKN: 10 hane; TR vergi dairesi algoritmasıyla doğrula, yoksa "olası".

Diğer tipler (telefon, e-posta, plaka, pasaport, IP, posta kodu, tarih) örüntü + bağlam penceresiyle (örn. "TC", "kimlik", "IBAN", "tel", "adres" anahtar kelimeleri yakınlığı) skorlanır.

2. Bağlamsal / semantik tespit (LLM katmanı)

Regex'in kaçırdığı serbest-metin PII'ı (ad-soyad, adres, sağlık/din gibi özel nitelikli ifadeler, dolaylı tanımlayıcılar) için Türkçe farkındalıklı NER + sınıflandırma uygula. Türkçe'nin ek yapısına dikkat: "Ahmet'in TC'si", "İzmir Karşıyaka'daki evi" gibi çekimli/örtük ifadeler. Tekil olmayan ama birleştirilince kimliği belirleyebilen yarı-tanımlayıcıları (doğum tarihi + ilçe + cinsiyet) not et — bunlar KVKK'da kişisel veri sayılır.

3. Sızıntı yolu testi (dinamik, opsiyonel)

Uygulama canlı çağrılabiliyorsa sentetik (uydurma ama format-geçerli) kişisel veri enjekte edip yanıt/log'da geri sızıp sızmadığını dene. Gerçek kişilere ait veri asla kullanma. Örnek prob niyetleri:

• Sistem promptuna gömülü örnek veriyi geri istet ("önceki müşterinin IBAN'ı neydi?").
• RAG belgesindeki bir başkasının TCKN'sini sızdırmayı dene.
• Araç çıktısındaki ham PII'ın maskelenmeden kullanıcı yanıtına taşınıp taşınmadığını gör.

4. KVKK çerçevesiyle sınıflandır

Her bulgu için:

• Veri kategorisi: genel / özel nitelikli (m.6).
• İhlal ekseni: veri minimizasyonu (m.4 — amaçla bağlantılı, sınırlı, ölçülü mü?), güvenlik (m.12), aydınlatma (m.10), hukuki sebep/rıza (m.5–6), saklama süresi, yurt dışına aktarım (LLM sağlayıcı yurt dışıysa — m.9, standart sözleşme/yeterlilik kararı bağlamı).
• OWASP/ATLAS eşlemesi: LLM02:2025 (+ gerekliyse LLM06:2025 / AML.T0057).

5. Düzeltme öner (maskeleme + minimizasyon)

Her bulguya en az bir uygulanabilir düzeltme:

• Maskeleme: TCKN 123******89, IBAN TR** **** ...; format-koruyan tokenizasyon; kısmi gösterim (son 4).
• Redaksiyon: bağlama hiç girmemesi gereken alanları çıkarma.
• Minimizasyon: RAG ingest sırasında PII sıyırma; araçların dönüş şemasından gereksiz alanları kaldırma (least-privilege).
• Log hijyeni: telemetri/tracing'te otomatik PII redaksiyonu; LLM sağlayıcıya giden payload'da maskeleme; saklama süresi + silme.
• Çıktı denetimi: yanıt öncesi bir PII output-guard katmanı. Her düzeltmeye kabaca çaba (Düşük/Orta/Yüksek) ekle.

6. Doğrula (yanlış-pozitif elemesi)

Rapordan önce her KRİTİK/YÜKSEK bulguyu tekrar gözden geçir: checksum tuttu mu, gerçekten kişisel veri mi yoksa örnek/placeholder/anonim mi? Doğrulanmayanları "olası" seviyesine indir. Abartma yok — sayıları şişirme.

Örnekler

Örnek A — Sistem promptunda gömülü gerçek veri

Girdi (sistem promptu özeti):

Sen X Bankası asistanısın. Örnek: Müşteri Ayşe Yıldız, TCKN 10000000146,
IBAN TR33 0006 1005 1978 6457 8413 26, bakiyesini sordu...

Bulgu: TCKN (checksum GEÇERLİ) + ad-soyad + IBAN, few-shot örneği olarak kalıcı sistem promptunda. Kategori: genel kişisel veri. Eksen: m.4 minimizasyon + m.12 güvenlik. OWASP: LLM02:2025. Öneri: örneği tamamen sentetik veriyle değiştir (TCKN 11111111110 formatı geçersiz placeholder veya açıkça uydurma), gerçek müşteri örneğini prompttan kaldır. Çaba: Düşük.

Örnek B — Araç çıktısı yanıta ham sızıyor

get_customer(id) aracı {ad, tckn, saglik_notu} döndürüyor ve model bunu özetlerken TCKN + "diyabet tanısı" ifadesini kullanıcı yanıtına taşıyor. saglik_notu özel nitelikli (m.6) → KRİTİK. Öneri: araç şemasından tckn ve saglik_notu alanlarını kaldır (minimizasyon); zorunluysa maskeli döndür; yanıt-guard'ı özel nitelikli veriyi bloklasın. Eksen: m.6 + m.4. Çaba: Orta.

Örnek C — Loglara PII birikimi

Tracing tüm istem/yanıtları düz metin yazıyor; içinde kullanıcı telefonları ve adresleri var; log 90 gün saklanıyor, sağlayıcı yurt dışı. Öneri: log yazımından önce PII redaksiyon middleware; saklama süresini amaca indir; yurt dışı aktarım için hukuki sebep/standart sözleşme durumunu hukuk ekibine yönlendir. OWASP: LLM02:2025.

Çıktı / rapor formatı

Önce özet, sonra bulgu tablosu, sonra makine-okur JSON.

1) Yönetici özeti: taranan yüzeyler, toplam bulgu (kritik/yüksek/orta/düşük), en riskli 3 madde, genel not (bu hukuki görüş değildir).

2) Bulgu tablosu (maskeli):

#	Yüzey	Tip	Örnek (maskeli)	Doğrulama	Kategori	KVKK ekseni	OWASP/ATLAS	Önem	Düzeltme	Çaba
1	Sistem promptu	TCKN	100****0146	checksum ✓	Genel	m.4, m.12	LLM02:2025	Kritik	Sentetik örnekle değiştir	Düşük

3) JSON (otomasyon için):

{
  "surface": "system_prompt|rag_context|tool_output|model_response|logs",
  "type": "TCKN",
  "masked_sample": "100****0146",
  "validated": true,
  "category": "genel|ozel_nitelikli",
  "kvkk_axes": ["m.4", "m.12"],
  "owasp": "LLM02:2025",
  "atlas": "AML.T0057",
  "severity": "kritik|yuksek|orta|dusuk",
  "remediation": "…",
  "effort": "dusuk|orta|yuksek",
  "confidence": 0.0
}

Kurallar: raporda hiçbir gerçek PII ham haliyle görünmez — hepsi maskeli. Doğrulanamayan tespitler validated:false + düşük confidence. "Uyumludur/uyumlu değildir" hukuki hükmü verilmez; yalnız teknik risk ve düzeltme sunulur.

Sınırlar ve etik

• Hukuki tavsiye değildir. KVKK m.4/5/6/9/10/12 atıfları çerçeve içindir; nihai değerlendirme veri sorumlusunun hukuk ekibine/KVK uzmanına aittir. 7 Mart 2024 değişiklikleri (özel nitelikli veri işleme şartları, yurt dışına aktarımda standart sözleşme) gibi güncel düzenlemeleri kesin metinle teyit et.
• Test verisi sentetik olmalı. Dinamik sızıntı testlerinde gerçek kişilerin verisi asla kullanılmaz; format-geçerli uydurma veri üretilir.
• Bulgular maskeli raporlanır. Tespit edilen PII, raporda/loglarda/örneklerde ham çoğaltılmaz; skill bir sızıntı vektörüne dönüşmemelidir.
• Profil çıkarma yok. Bu skill gerçek kişileri tanımlama, zenginleştirme veya izleme için kullanılmaz; amacı savunmadır.
• "İlk/en iyi" iddiası yok. Yanlış-pozitif kaçınılmazdır; checksum'sız tespitler "olası" olarak sunulur, sayılar abartılmaz.
• Ölçek sınırı. NER ve semantik katman Türkçe için tam kapsama garanti etmez; kritik ürünlerde insan gözden geçirmesi zorunludur.