[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-red-teaming::tr":3,"gloss-cluster-red-teaming::tr":26,"gloss-next-red-teaming::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"red-teaming","core-ai","Kırmızı Takım (Red-Teaming)","Kırmızı takım çalışması, kullanıcılar veya kötü niyetli aktörler bulmadan önce hataları ortaya çıkarmak için kendi yapay zekâ sisteminize kasıtlı olarak saldırma pratiğidir. Bir kırmızı takım, modeli düşmanca prompt'larla dener — jailbreak'ler, prompt enjeksiyonları, zararlı içerik talepleri, sistem prompt'unu veya özel veriyi sızdırma girişimleri — ve korumaların nerede kırıldığını belgeler. Güvenlik alanından ödünç alınmıştır ve LLM özellikleri için artık olmazsa olmazdır. Kullanıcıya dönük bir şey yayınlayan SaaS geliştiricileri için kırmızı takım, ürününüzün manipüle edilebileceği somut yolları açığa çıkarır: yapmaması gereken iadeleri teklif etmeye ikna edilen bir destek botu, başka bir kiracının belgelerini ifşa etmesi için kandırılan bir RAG asistanı, yıkıcı bir aracı çağırmaya konuşularak razı edilen bir ajan. Bunu manuel yapabilir, kitle kaynağına başvurabilir veya otomatik düşmanca prompt setleri kullanabilirsiniz. Çıktı, aynı saldırının bir daha başarılı olamaması için doğrudan korumalara, giriş\u002Fçıkış filtrelerine ve değerlendirme setinize beslenmelidir. Kırmızı takımı tek seferlik bir denetim değil, sürekli bir uğraş olarak görün — yeni jailbreak teknikleri durmadan ortaya çıkar ve her prompt değişikliği, kapattığınız bir açığı sessizce yeniden açabilir. Kelimeleri ayrı tutmak faydalıdır, çünkü iki saldırı ailesi farklı savunmalar gerektirir. Jailbreak doğrudan modelin kendi güvenlik eğitimini hedefler; rol yapma, varsayımsal çerçeveleme veya çekişmeli ifadeler kullanarak reddetmeye eğitilmiş bir modeli uymaya ikna etmeye çalışır. Prompt enjeksiyonu ise modelin işlemesi istenen içeriği hedefler — getirilen bir belge, kazınmış bir sayfa, bir aracın çıktısı — ve modelin o veriye gömülü talimatları sizden gelen talimatlar sanmasını umar. Kırmızı takımınız her ikisini de denemelidir, çünkü birine karşı sertleştirilmiş bir sistem diğerine ardına kadar açık olabilir ve özellikle enjeksiyon, bağladığınız her yeni veri kaynağı ya da araçla birlikte ölçeklenir. Sınırdaki laboratuvarlarda kırmızı takım çalışması, bir modeli sorumlu biçimde yayına almanın maliyetinde ciddi bir kalemdir ve çıktısı doğrudan eğitim sonrası güvenlik çalışmasını besler: reddetme eğitimi ve tercih ayarı sırasında kullanılan ödül sinyalleri, kırmızı takımın bulduklarıyla biçimlenir. Bunu bilmek, ne satın aldığınıza dair beklentiyi doğru kurduğu için önemlidir. Hiçbir kırmızı takım sürecinin her jailbreak veya kötüye kullanım vektörünü yakaladığı gösterilememiştir; dolayısıyla barındırılan bir model sertleştirilmiş olarak gelir ama mühürlenmiş değildir ve artık risk sizin uygulama katmanınıza düşer. İkinci düzeltme ritimle ilgilidir. Kırmızı takım, bir kez geçtiğiniz bir yayın öncesi kapı değildir; yeni teknikler dağıtımdan sonra sürekli yüzeye çıkar ve kendi değişiklikleriniz — yeni bir araç, genişletilmiş bir izin, düzenlenmiş bir sistem prompt'u — kapatılmış bir açığı sessizce yeniden açabilir. Onu takvime bağlayın, bulguları gerileme testi olarak kaydedin ve her sürümde yeniden çalıştırın. Bulguları kaydederken saldırının kendisini değil, saldırının istismar ettiği yeteneği not edin; savunmanız o zaman tek bir ifadeyi değil, bütün bir sınıfı kapatır.","Kırmızı takım çalışması, kendi yapay zekâ sisteminize kasten saldırmaktır: jailbreak, prompt enjeksiyonu ve veri sızdırmayı önce siz bulun.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)",{"slug":15,"name":16},"guardrails","Koruma Bariyerleri (Guardrails)",{"slug":18,"name":19},"jailbreak","Jailbreak",{"slug":21,"name":22},"prompt-injection","Prompt Injection (Prompt Enjeksiyonu)",{"slug":24,"name":25},"prompt-injection-defense","Prompt Injection Savunması (İstem Enjeksiyonu Savunması)",[27,31,33,37,40,43,46,49,52,55,58,61],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":32},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":36},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":36},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":32},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":32},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":36},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":32},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":36},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":62,"category":5,"name":63,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]