ALTAYSEC CO-FOUNDER · OWASP GENAI CONTRIBUTOR · AI RED TEAMING
Enes Deniz
AltaySec Co-Founder'ı ve OWASP GenAI Security Project repolarına birleştirilmiş iki teknik katkının yazarı. Türkçe ve global LLM güvenliği, prompt injection, jailbreak savunması ve AI red/blue teaming alanlarında çalışır.
Biyografi
Enes Deniz, AltaySec Co-Founder'ıdır. Siber güvenliği ve yapay zekâ güvenliğini daha erişilebilir hale getirme vizyonuyla AltaySec ekosisteminin büyümesinde aktif rol alır.
Ana uzmanlığı AI Security, LLM Security, prompt injection, jailbreak savunması ve AI red/blue teaming alanlarındadır. LLM kullanan kurumların prompt injection, jailbreak ve dil bağımlı saldırı yüzeylerinden etkilenmemesi için saldırı ve savunma tarafını birlikte ele alan bir güvenlik yaklaşımı geliştirir.
OWASP GenAI Security Project kapsamındaki GenAI Data Security Initiative ve GenAI Red Team Lab repolarına hazırladığı iki katkı, upstream projeler tarafından kabul edilerek ana dallara birleştirilmiştir. Bu çalışmalar; kaynak zinciri doğrulanabilir 300 test vakasını ve 24 iki dilli sorgudan oluşan tekrarlanabilir bir sistem keşif modülünü kapsar.
AltaySec'i yalnızca bir şirket olarak değil, aynı zamanda bir ekosistem olarak konumlandırır. Akademi, Atölye, AI Hub, Payload Bank, açık kaynak araçlar, veri setleri ve 700+ kişilik topluluk yapısı bu yaklaşımın parçasıdır. Amaç, Türkiye'de yapay zekâ güvenliğini tüketen değil, üreten ve tartışmaya yön veren bir yapı kurmaktır.
Blue team disiplini teknik temelin önemli bir parçasıdır. SOC, olay tespiti, log analizi ve savunma refleksi; LLM güvenliği, AI red teaming ve prompt injection çalışmalarını daha gerçekçi bir zemine taşır.
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.
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
Açık kaynak · Merge edildi
GenAI Data Security Initiative
300 Türkçe-öncelikli prompt-injection ve veri çıkarma vakasını şema, kayıt düzeyinde kaynak zinciri ve doğrulama kanıtlarıyla ana repoya taşıyan katkı.
PR #11'i incele
Açık kaynak · Merge edildi
GenAI Red Team Lab
Dokuz keşif kategorisinde 24 İngilizce ve Türkçe sorguyu, temkinli kanıt etiketlerini ve yapılandırılmış raporlamayı bir araya getiren sistem keşif modülü.
PR #50'yi incele
Birleştirilmiş OWASP GenAI Katkıları
Katkıların kapsamı; teslim edilen veri ve kod, doğrulama yaklaşımı, upstream'e kabul edilen pull request kayıtları ve ilgili teknik yazılarla birlikte aşağıda belgelenmiştir.
Belgelenmiş contributor kaydı
OWASP GenAI Security Project repolarına kabul edilmiş veri ve güvenlik aracı katkıları
300Türkçe-öncelikli güvenlik test vakası
24İngilizce ve Türkçe sistem keşif sorgusu
12keşif modülü için odaklı otomatik test
GenAI Data Security Initiative · PR #11
Çok dilli AI güvenliği için 300 kayıtlık test külliyatı
AltaySec Turkish LLM Prompt Injection Dataset v0.2 kaynak alınarak Enes Deniz tarafından adapte edilen vakalar; DSGAI eşlemeleri, yeni açıklamalar, anonimleştirme değişiklikleri ve kayıt düzeyinde kaynak zinciriyle upstream katkıya dönüştürüldü.
227 extraction73 control/review12 teknik aileTR-first
MühendislikHer vaka için ayrı, şemaya uygun JSON; deterministik 300 satırlık manifest; kaynak ve uyarlanmış içerik hash'leri; açık lisans ve lineage alanları.
Kalite300/300 Draft-07 şema doğrulaması, manifest-dosya bütünlüğü, kanonik DSGAI kontrolleri, anonimleştirme ve duplicate taraması.
SonuçUpstream proje tarafından kabul edilerek GenAI Data Security Initiative ana dalına Temmuz 2026'da birleştirildi.
GenAI Red Team Lab · PR #50
Sömürüden önce tekrarlanabilir sistem keşfi
Yetkili GenAI değerlendirmelerinde yetenek, araç, veri kaynağı, kimlik, politika, talimat, bellek, mimari ve provenance açıklamalarını inceleyen bir keşif modülü geliştirildi.
24 EN/TR probe9 kategoridirect + indirecthuman review
MühendislikTemkinli yanıt sınıflandırması, eşleşen kanıtlarla JSONL ve Markdown raporlama, dil/kategori filtreleri, dry run, prompt bazlı hata izolasyonu ve fail-fast çalışma.
Kalite12 odaklı test; Black, isort ve strict mypy kontrolleri; kilit dosyası ve diff doğrulaması. Etiketler otomatik zafiyet hükmü değil, insan incelemesi için triage sinyalidir.
SonuçUpstream proje tarafından kabul edilerek GenAI Red Team Lab ana dalına Temmuz 2026'da birleştirildi ve ilgili issue kapatıldı.
Uzmanlık Alanları
Ana uzmanlık alanları yapay zekâ güvenliğinin saldırı ve savunma tarafını birlikte kapsar:
AI SECURITY
Yapay Zekâ Güvenliği
LLM ve agent tabanlı sistemlerin güvenlik risklerini kurum, ürün ve kullanıcı bağlamında ele alma.
LLM SECURITY
Türkçe ve Global LLM Güvenliği
LLM uygulamalarında prompt, çıktı, araç kullanımı, veri sızıntısı ve davranış güvenliği.
PROMPT INJECTION
Prompt Injection
Doğrudan ve dolaylı prompt injection saldırı yüzeylerini analiz etme, test etme ve savunmaya çevirme.
JAILBREAK
Jailbreak Savunması
Model davranışını zorlayan saldırı tekniklerine karşı pratik, test edilebilir ve uygulanabilir savunma yaklaşımı.
RED TEAM
AI Red Teaming
LLM, RAG ve agent sistemlerini saldırgan bakış açısıyla test etme, riskleri görünür hale getirme.
BLUE TEAM
AI Blue Teaming
LLM güvenliği için tespit, izleme, olay müdahalesi, log analizi ve savunma süreçleri.
ECOSYSTEM
AltaySec Ekosistemi
Akademi, Atölye, AI Hub, Payload Bank, açık kaynak araçlar ve topluluk kanallarını büyütme.
COMMUNITY
Eğitim ve Topluluk
Siber güvenlik ve AI Security bilgisini erişilebilir, uygulanabilir ve sürdürülebilir hale getirme.
AltaySec Ekosistemindeki Çalışmaları
AltaySec tarafında ürün, eğitim, topluluk ve teknik içerik çizgisini birlikte büyüten yapıların içinde yer alır:
- AltaySec Ekosistemi — Akademi, Atölye, AI Hub, Payload Bank, Labs, CTF ve topluluk kanallarını bir araya getiren yapı.
- LLM Security içerikleri — Prompt injection, AI SOC, RAG güvenliği, AI incident response ve sektörel AI güvenliği üzerine Türkçe teknik yayınlar.
- Guardian — LLM kullanan kurumların prompt injection, jailbreak ve veri sızıntısı risklerine karşı güvenlik katmanı.
- Prisma — Kurumsal phishing simülasyonu ve güvenlik farkındalığı tarafındaki ürün çizgisi.
- Turkish Conversation Prompt-Injection Dataset — 600 meşru talep, 150 saldırı ve eşleştirilmiş sınır örnekleriyle yayımlanan açık Türkçe LLM güvenliği veri seti.
Seçili Yayınlar
Medium · English
Reconnaissance Before Exploitation24 iki dilli sorgu, dokuz keşif kategorisi ve temkinli kanıt etiketleriyle GenAI sistem keşfini yapılandırılmış insan incelemesine hazırlayan teknik yazı.
Oku
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
I Open-Sourced 10 AI and Cybersecurity SkillsGerçek geliştirme işlerinden çıkan, tekrar kullanılabilir on Codex becerisinin tasarımı ve açık kaynak yayın süreci.
Oku
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
Dataset Explorer
Turkish Prompt-Injection Dataset ExplorerTürkçe veri setini saldırı ailesi, etiket ve eşleştirilmiş sınır örnekleri üzerinden inceleyen açık araç.
Aç
Medium · Türkçe
AI Güvenliği Bir Filtre Meselesi DeğilLLM güvenliğini yalnızca saldırı tespiti değil, meşru kullanımı koruma problemi olarak ele alan yazı.
Oku
Medium · English
A Prompt-Injection Dataset Should Test Boundaries, Not KeywordsPrompt-injection veri setlerinde kelime ezberi yerine niyet ve yetki sınırının neden ölçülmesi gerektiğini anlatan yazı.
Oku
Açık Veri · DOI
Turkish Conversation Prompt-Injection DatasetTürkçe prompt injection tespiti için 750 örnek, 150 eşleştirilmiş sınır çifti ve 10 saldırı ailesi.
Zenodo
Prompt Injection
LLM Uygulamalarında Prompt Injection Tehdit ModeliBir LLM uygulamasının prompt, veri, araç ve bellek katmanlarından nasıl etkilenebileceğini anlatan red + blue rehber.
Oku
AI Red Teaming
AI Red Teaming PlaybookLLM uygulamasını mimari, saldırı yüzeyi, yetki sınırı, tool calling ve blue team devri üzerinden test eden rehber.
Oku
Jailbreak Defense
Jailbreak Savunması Neden Tek Bir Sistem Prompt'u ile Çözülmez?Sistem promptu, politika, bağlam, tool yetkisi, çıktı kontrolü ve olay müdahalesini birlikte ele alan savunma yazısı.
Oku
Agent Security
AI Agent Güvenliği: Tool Hijacking ve İzin SınırlandırmaAgent mimarisinde araç çağırma, yetki sınırı ve kontrolsüz davranış risklerini ele alan teknik yazı.
Oku
AI SOC
AI SOC Mimarisi: LLM Güvenliği için Modern SOCLLM trafiğini izleme, alarm üretme ve olay müdahalesi tarafında kurumsal savunma yaklaşımı.
Oku
Guardrails
Runtime LLM GuardrailsÜretim ortamında çalışan LLM sistemleri için input/output filtreleme ve politika katmanı yaklaşımı.
Oku
Detection
LLM Detection EngineeringLLM sistemlerinde tespit kuralı, alarm mantığı ve tehdit avcılığı için pratik çerçeve.
Oku
AltaySec — Kurucu Ortağı Olduğu Şirket
AltaySec, 2025 yılında Fevzi Ege Yurtsevenler ve Enes Deniz tarafından kurulmuş, yapay zekâ güvenliği odaklı yerli bir güvenlik şirketi ve ekosistemidir.
AltaySec'in odağı nettir: LLM güvenliği, AI red teaming, prompt injection, jailbreak savunması, kurumsal eğitim, ürün geliştirme ve topluluk. Şirket, yapay zekâyı yalnızca güvenlik aracı olarak kullanmaya değil, yapay zekâ sistemlerinin kendisini güvenli hale getirmeye odaklanır.
Daha fazla bilgi: Hakkımızda · Hizmetler · Ürünler.
Sıkça Sorulan Sorular
Enes Deniz kimdir?
AltaySec Co-Founder'ı olarak Türkçe ve global LLM güvenliği, prompt injection, jailbreak savunması ve AI red/blue teaming alanlarında uzman AI güvenliği kurucusudur.
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?
AI Security, LLM Security, Türkçe ve global LLM güvenliği, prompt injection, jailbreak savunması, AI red teaming ve AI blue teaming.
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 700+ kişilik 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: info@altaysec.com.tr · Web: AltaySec Hizmetler. LLM güvenliği, AI red teaming, jailbreak savunması, kurumsal eğitim ve ürün görüşmeleri için AltaySec resmi kanalı tercih edilir.
