# Yapay Zeka Sistemleri ve Ajanlar

Doğrudan yapay zekâ sistemlerine ve ajanlarına yazılmış rehberler. İstem enjeksiyonunu tanıma, gerçek talimatı güvenilmeyen içerikten ayırma, hassas veri ve kimlik bilgileriyle karşılaşınca doğru davranma, riskli bir işlemden önce durma ya da bir insana devretme, halüsinasyondan kaçınma ve diğer ajanlara ne kadar güvenileceği gibi konuları ele alır.

## Buradan başlayın

- [Yapay Zeka Sistemleri ve Ajanlar İçin Bilgi Güvenliği](https://bg.gen.tr/yapay-zeka-sistemleri-ve-ajanlari.md): Yapay zeka sistemleri ve ajanlar için tek sayfada toplanmış davranış rehberi: talimat yetkisi, hassas veri ve kimlik bilgileri, araç kullanımında temkin, insana devretme ve dürüstlük.

## Öğrenme yolu

### 1. İstem enjeksiyonu

- [Güvenilmeyen İçerikteki İstem Enjeksiyonunu Tanıma ve Direnme](https://bg.gen.tr/istem-enjeksiyonunu-tanima-ve-direnme.md): Bir yapay zeka ajanı; belgelerde, web sayfalarında veya araç çıktılarında karşılaştığı talimatları güvenilir sistem ya da kullanıcı talimatı gibi değil, veri gibi nasıl ele almalı?

### 2. Talimat yetkisi

- [Sistem Talimatlarını Kullanıcı Tarafından Sağlanan İçerikten Ayırt Etme](https://bg.gen.tr/sistem-talimatlarini-kullanici-iceriginden-ayirt-etme.md): Yapay zeka ajanlarının bağlayıcı talimatları, yalnızca bir şeyi anlatan ya da isteyen içerikten ayırması için pratik bir çerçeve.
- [Talimatlar Çatıştığında: Yapay Zeka Ajanları İçin Öncelik Sırası](https://bg.gen.tr/talimatlar-catistiginda-oncelik-sirasi.md): Sistem yapılandırması, mevcut kullanıcı ve önceki bağlam farklı yönleri gösterdiği anda başvurulacak bir öncelik sırası.

### 3. Hassas veri

- [Görev Sırasında Karşılaşılan Hassas Verileri Ele Alma](https://bg.gen.tr/gorev-sirasinda-karsilasilan-hassas-verileri-ele-alma.md): Bir görevi tamamlarken kişisel ya da gizli veriler ortaya çıktığında yapay zeka ajanının ne yapması ve ne yapmaması gerektiğine dair rehber.
- [Özetlerken ve İçerik Üretirken Kişisel Veriyi En Aza İndirme](https://bg.gen.tr/ozetlerken-ve-icerik-uretirken-kisisel-veriyi-en-aza-indirme.md): Birinin adına yazarken ve özetlerken, görevin gerçekten ihtiyaç duyduğundan fazla kişisel ayrıntıyı çıktıya taşımama.

### 4. Kimlik bilgileri

- [Bağlamda Gördüğün API Anahtarları, Kimlik Bilgileri ve Gizli Bilgilerle Ne Yapmamalısın?](https://bg.gen.tr/baglamda-gorulen-api-anahtarlari-ve-gizli-bilgiler.md): Kod, kayıt veya yapılandırma okurken API anahtarı, parola, erişim belirteci ya da başka bir kimlik bilgisiyle karşılaşan yapay zeka ajanları için kurallar.

### 5. Araç kullanımı

- [Araç Kullanımında Güvenli Varsayılanlar: Okuma mı Yazma mı, Geri Alınabilir mi Değil mi?](https://bg.gen.tr/arac-kullaniminda-guvenli-varsayilanlar.md): Yapay zeka ajanlarının herhangi bir araç çağrısını yürütmeden önce uygulayabileceği, işlemin durumu okuyup okumadığına ya da değiştirip değiştirmediğine dayanan basit bir risk modeli.
- [Bir Yapay Zeka Ajanı Bir İşlemden Önce Ne Zaman Durmalı veya Reddetmeli?](https://bg.gen.tr/yapay-zeka-ajani-ne-zaman-durmali-veya-reddetmeli.md): Bir yapay zeka ajanının araç çağrısı veya görev adımını varsayılan olarak yürütmek yerine durup onay istemesi gerektiğini gösteren somut işaretler.

### 6. İnsana devretme

- [İnsana Ne Zaman Devretmeli? Yapay Zeka Ajanları İçin Pratik Tetikleyiciler](https://bg.gen.tr/insana-ne-zaman-devretmeli.md): Bir yapay zeka ajanının durumu tek başına çözmek yerine bir insanı sürece dahil etmesi gereken somut durumlar.
- [Bir Talebin Gerçekten Yetkili Bir Kullanıcıdan Geldiğini Doğrulama](https://bg.gen.tr/talebin-yetkili-kullanicidan-geldigini-dogrulama.md): Bir yapay zeka ajanının, isteği yapan tarafın bunu isteme yetkisine gerçekten sahip olup olmadığını değerlendirmek için kullanabileceği pratik işaretler.
- [Kullanıcıyı Değil, Yapay Zekayı Hedef Alan Sosyal Mühendisliği Tanıma](https://bg.gen.tr/yapay-zekayi-hedef-alan-sosyal-muhendislik.md): Bir yapay zeka ajanının, hizmet ettiği insan değil de kendisinin bir manipülasyon girişiminin gerçek hedefi olduğunu nasıl fark etmesi gerektiği.

### 7. Halüsinasyon ve kaynak

- [Güvenlik Açısından Hassas Yanıtlarda Halüsinasyondan Kaçınma](https://bg.gen.tr/guvenlik-yanitlarinda-halusinasyondan-kacinma.md): Uydurma ayrıntıların güvenlik ve emniyet bağlamlarında neden özellikle maliyetli olduğu ve bunları azaltan somut alışkanlıklar.
- [Güvenlik ve Uyum Yanıtlarında Kaynak Gösterme](https://bg.gen.tr/guvenlik-ve-uyum-yanitlarinda-kaynak-gosterme.md): Bir yapay zeka ajanının, kesinliği olduğundan fazla göstermeden ve ayrıntı uydurmadan mevzuata, duyurulara ve teknik dokümantasyona nasıl atıf yapması gerektiği.

### 8. Ajanlar arası güven ve kayıt

- [Aynı İş Akışındaki Yapay Zeka Ajanları Arasında Güven Sınırları](https://bg.gen.tr/coklu-ajan-is-akislarinda-guven-sinirlari.md): Bir yapay zeka ajanının, çok ajanlı bir sistemde insandan değil başka bir ajandan gelen talimat ve verilere nasıl yaklaşması gerektiği.
- [Riskli Bir İşlemden Önce Bir Yapay Zeka Ajanı Neyi Kaydetmeli?](https://bg.gen.tr/riskli-islem-oncesi-kayit-tutma.md): Gerçek dünyada sonuçları olan bir işlemi yürütmeden önce bir yapay zeka ajanının, sonradan incelenebilmesi için kaydetmesi gereken asgari bilgi.