Kullanımdaki verilerde veri sızıntısının önlenmesi için ajan tabanlı bir çözüm

Kamu kurumları başta olmak üzere her kuruluşun, özellikle iç yazışmalar ve haberleşmelerde kullandıkları verilerin gizliğini sağlamaları, kurumun sağlıklı işleyişi ve kurumlar arası rekabetin sürdürülebilmesi için çok önemlidir. Veri gizliliğini sağlama konusu birçok bilimsel araştırmaya konu olmuştur ve bu çalışmalar sonucunda verinin bulunduğu duruma ve konuma göre çeşitli çözüm önerileri getirilmiştir. Siber güvenlik kavramının önemini arttırmasıyla, bulunan ve önerilen tüm çözümlerin belirli periyotlarla güncellenmesi, esnekleşmesi ve hem yerel hem de küresel olarak uygulanabilirlik ölçeğinden geçirilmesi gerekmektedir. Halihazırda sunulan pek çok çözüm önerisi, yapay zekâ kavramın yaygınlaşması ve büyük dil modellerinin ortaya çıkması sonrası geçerliliğini yitirme noktasına gelmiştir. Literatürdeki çözümlerin Türkçe diline uygun olmaması da bir başka sorun olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada öncelikle veri sızıntısı önleme yöntemlerinden olan sözlük tabanlı yapı yerelleştirilerek Türkçe dil desteği ile uygulanmıştır. Kurum içi bilgisayarlara kurulan bir ajan yazılım kullanılarak, çalışanın yazışmaları sözlük sistemiyle anlık olarak kontrol edilmiş, gerçek zamanlı bulut veri tabanı kullanılarak yine anlık olarak raporlama yapılmış ve sızıntı gerçekleştiği esnada önlem alınmasının sağlanması amaçlanmıştır. İkinci olarak, belirli bloklar halinde biriktirilen yazışmalar, yapay zekâ ile kişisel veri varlığını test etmek amacıyla büyük dil modeline gönderilmiş ve metin içerisinde hassas veri olma durumu tespit edilmeye çalışılmıştır. Büyük dil modelinin rol yapısı kullanılarak çalışmanın farklı sektörlere göre düzenlenebilmesi sağlanmış ve bu şekilde uygulamaya esneklik kazandırılmıştır. Büyük dil modelinin kişisel veri ihlali tespit etme durumu ve yasaklı kelime ihlal tespiti sistem yöneticisine raporlanmıştır.