Siber güvenlik ilanları düştü, "yapay zeka güvenliği" yükseliyor → ücretsiz öğrenme yolu
Videodaki veri: CyberSN, Cybersecurity Jobs Report (2026 through September). ABD, Ocak–Eylül 2026, ilan sayısı (iş ya da kişi sayısı değil). - Toplam siber güvenlik ilanı: 235.786 (2025'in aynı döneminde 320.210) → −%26,4, son 4 yılın en düşüğü. - Sızma testi uzmanı −%45,9 · güvenlik mühendisi −%32,3 · güvenlik analisti −%30,5. - AI Security Engineer (yapay zeka güvenlik mühendisi): 2.409 ilan, +%268,3. Taban küçük: toplamın yaklaşık %1'i. Rapor bu satırı güvenlik mühendisliğinin alt serisi olarak gösteriyor. - Eylül 2026'da ilanların %20'sinde yapay zeka / makine öğrenmesi terimi geçiyor (Ocak 2025'ten beri en yüksek). - Rapor: https://cybersn.com/resources/reports/cybersecurity-jobs-report
Not: Bu ABD verisi. Türkiye için güncel ve karşılaştırılabilir bir ilan verisi henüz yok.
Ücretsiz ve resmî 5 kaynak (bu sırayla ilerle)
- OWASP Top 10 for LLM Applications — Prompt injection, sistem prompt sızıntısı, aşırı yetki gibi yapay zeka uygulamalarının en kritik 10 riski ve önlemleri. Başlangıç noktası. https://genai.owasp.org/llm-top-10/
- PortSwigger Web Security Academy: Web LLM attacks — Ücretsiz, tarayıcıda çalışan laboratuvarlarla dil modeli entegrasyonlarındaki açıkları savunma gözüyle öğretir. https://portswigger.net/web-security/llm-attacks
- MITRE ATLAS — Yapay zeka sistemlerine yönelik saldırı taktik ve tekniklerinin bilgi tabanı (ATT&CK'in yapay zeka karşılığı). Tehdit modellemede ortak dil. https://atlas.mitre.org/
- NIST AI Risk Management Framework — ABD standart kurumunun yapay zeka risklerini yönetme çerçevesi (Playbook ve üretken yapay zeka profiliyle). Kurumsal tarafın dili. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
- Microsoft AI Red Team rehberi — Yapay zeka sistemlerini yayından önce nasıl test ettiklerinin rehberi ve en iyi uygulamaları. https://learn.microsoft.com/en-us/security/ai-red-team/
Bonus: Google SAIF + 4 haftalık plan
- Google Secure AI Framework (SAIF): 6 temel ilke ve risk öz-değerlendirmesi. https://safety.google/safety/saif/
- Hafta 1: OWASP LLM Top 10'u oku, her risk için kendi cümlenle 1 örnek yaz.
- Hafta 2: PortSwigger LLM laboratuvarlarını bitir.
- Hafta 3: MITRE ATLAS'ta 3 gerçek vaka incele, her biri için "hangi önlem durdururdu?" notu çıkar.
- Hafta 4: NIST AI RMF + SAIF ile küçük bir yapay zeka uygulaması için 1 sayfalık risk değerlendirmesi yaz → portföyüne koy.
Güvenlik notu: Laboratuvarlar dışında, izin almadığın hiçbir sisteme test yapma.