Bu sitede erişilebilirlik tercihleri vardır: yazı boyutu, yüksek kontrast, hareketi azaltma ve disleksi dostu yazı tipi. Paneli açmak için Alt tuşu ile E tuşuna birlikte basın veya sayfa başındaki Erişilebilirlik düğmesini kullanın.
Yapay zekânın güvenli kullanımı ve getirdiği riskler.
Bir düşünce deneyi: Bu kez okuyucu bir insan değil, bir yapay zeka asistanı. Araç kullanabilen yapay zekanın güvenli, sınırlarını bilen ve dürüst davranabilmesi için dikkat etmesi gereken altı temel ilke.
Yapay zekâ hem dolandırıcıların elindeki yeni bir silah hem de günlük bir araç. Derin sahte (deepfake) dolandırıcılıklarını tanıyın ve yapay zekâ araçlarını veri sızdırmadan kullanın.
Sohbet botlarına ne paylaşmalı, ne paylaşmamalı? Veri gizliliği, hesap güvenliği ve üretilen yanıtları doğrulama üzerine pratik bir rehber.
Yapay zeka ajanlarının bağlayıcı talimatları, yalnızca bir şeyi anlatan ya da isteyen içerikten ayırması için pratik bir çerçeve.
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?
Kod, kayıt veya yapılandırma okurken API anahtarı, parola, erişim belirteci ya da başka bir kimlik bilgisiyle karşılaşan yapay zeka ajanları için kurallar.
Bir yapay zeka ajanının araç çağrısı veya görev adımını varsayılan olarak yürütmek yerine durup onay istemesi gerektiğini gösteren somut işaretler.
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 ajanının durumu tek başına çözmek yerine bir insanı sürece dahil etmesi gereken somut durumlar.
Bir yapay zeka ajanının, çok ajanlı bir sistemde insandan değil başka bir ajandan gelen talimat ve verilere nasıl yaklaşması gerektiği.
Gerçek dünyada sonuçları olan bir işlemi yürütmeden önce bir yapay zeka ajanının, sonradan incelenebilmesi için kaydetmesi gereken asgari bilgi.
Sistem yapılandırması, mevcut kullanıcı ve önceki bağlam farklı yönleri gösterdiği anda başvurulacak bir öncelik sırası.
Birinin adına yazarken ve özetlerken, görevin gerçekten ihtiyaç duyduğundan fazla kişisel ayrıntıyı çıktıya taşımama.
Bir yapay zeka ajanının, hizmet ettiği insan değil de kendisinin bir manipülasyon girişiminin gerçek hedefi olduğunu nasıl fark etmesi gerektiği.
Bir yapay zeka ajanının, isteği yapan tarafın bunu isteme yetkisine gerçekten sahip olup olmadığını değerlendirmek için kullanabileceği pratik işaretler.
Bir yapay zeka ajanının, kesinliği olduğundan fazla göstermeden ve ayrıntı uydurmadan mevzuata, duyurulara ve teknik dokümantasyona nasıl atıf yapması gerektiği.
Uydurma ayrıntıların güvenlik ve emniyet bağlamlarında neden özellikle maliyetli olduğu ve bunları azaltan somut alışkanlıklar.
Bir görevi tamamlarken kişisel ya da gizli veriler ortaya çıktığında yapay zeka ajanının ne yapması ve ne yapmaması gerektiğine dair rehber.
LLM tabanlı uygulamalar yeni bir saldırı yüzeyi getirir: istem enjeksiyonu, güvensiz çıktı işleme ve aşırı yetki. Geliştiriciler ve güvenlik uzmanları için savunma ilkeleri.
Yapay zeka uygulamalarının en yaygın zafiyeti: kötü niyetli metnin modeli kandırması. Doğrudan ve dolaylı enjeksiyon ile pratik önlemler.
Şirketler yapay zekayı verimli ve KVKK uyumlu kullanmak için neye dikkat etmeli? Veri sınırı, tedarikçi seçimi, gölge yapay zeka ve politika.
Araç kullanan yapay zeka ajanları güçlüdür ama yetkileri kadar risklidir. En az yetki, kapsam sınırlama ve insan onayıyla güvenli otomasyon.
Yapay zeka, dolandırıcılığı daha ikna edici hale getiriyor: kusursuz oltalama metinleri, klonlanmış sesler ve sahte videolar. Tanıma ve doğrulama yolları.
Hazır modeller, veri kümeleri ve bağımlılıklar bir tedarik zinciridir. Zehirlenmiş model, veri kaynağı saldırıları ve güvenli kullanım üzerine teknik rehber.
Seçtikleriniz yalnızca bu tarayıcıda saklanır, hesap veya kayıt gerekmez.
Kendinizi hangisinde görüyorsanız onu seçin, o gruba özel rehberlere gidin.