Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Sızma testi ekiplerinin karşısına artık yalnızca web formları ve REST uç noktaları değil; dolandırıcılık skorlama modelleri, görüntü doğrulama servisleri, öneri motorları ve LLM tabanlı API'ler çıkıyor. Eğitim, siber güvenlik ve sızma testi uzmanlarına hem klasik ML/DL modellerini hem de üretken yapay zeka servislerini kapsayan pratik bir model sızma testi (AI/ML pentesting) metodolojisi kazandırır.
Katılımcılar MITRE ATLAS taktiklerini takip ederek kara kutu model keşfi, API fuzzing, Counterfit ve ART ile yanıltma/model çalma, garak ve PyRIT ile LLM istismarı gerçekleştirir ve kurumsal standartta bir model sızma testi raporu hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Sızma testi (pentest) uzmanları ve ofansif güvenlik danışmanları
- Kurumsal red team ve uygulama güvenliği (AppSec) ekipleri
- Yapay zeka servislerini yayın öncesi güvenlik testinden geçiren mühendisler
- Ön koşul: API sızma testi deneyimi (Burp Suite / Python) ve temel makine öğrenmesi kavramları
Kazanımlar
- MITRE ATLAS ve OWASP rehberlerine dayalı uçtan uca bir model sızma testi metodolojisi uygulamak
- Kara kutu tahmin API'lerinde özellik uzayı, karar sınırı ve model mimarisi keşfi yapmak
- Counterfit ve ART ile sınıflandırma/skorlama modellerine karşı evasion ve model extraction testleri yürütmek
- garak, PyRIT ve Burp Suite entegrasyonuyla LLM uç noktalarında hibrit (API + prompt) zafiyetleri istismar etmek
- Tekrarlanabilir PoC betikleri ve düzeltme önerileri içeren teknik bir model sızma testi raporu sunmak
Konular
Model Sızma Testi (AI Pentesting) Metodolojisi
- Klasik ağ/uygulama sızma testi ile ML/LLM model sızma testinin birleştirilmesi
- Kapsam belirleme, yasal/veri gizliliği sınırları ve test ortamı hazırlığı
Model API Keşfi ve Parmak İzi Alma (Fingerprinting)
- Girdi şeması, özellik tipleri, güven skorları ve hata mesajlarından model ailesini tahmin etme
- Sınır değer (boundary) sorguları, zamanlama yan kanalları ve önbellek davranış analizi
Tahminsel (ML/DL) Modellere Yönelik Sızma Testleri
- Counterfit ve IBM ART ile kara kutu evasion, membership inference ve vekil model çıkarma
- Dosya yükleme (görüntü, PDF, ses, model dosyası) uç noktalarında ayrıştırıcı ve deserialization testleri
LLM ve Agent API'lerine Yönelik Hibrit Sızma Testleri
- garak ve PyRIT ile otomatik tarama; Burp Suite üzerinden çok adımlı API + prompt manipülasyonu
- BOLA/IDOR, SSRF ve yetkisiz tool calling ile altyapıya yatay geçiş (pivoting)
Kanıt Toplama, Risk Derecelendirme ve Pentest Raporlaması
- Tekrarlanabilir PoC betikleri, sorgu bütçesi maliyeti ve iş etkisi hesaplaması
- Uygulama, veri bilimi ve platform ekiplerine yönelik katmanlı düzeltme önerileri yazımı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Oltalama (phishing) ve zararlı yazılım tespitinden güvenlik açığı önceliklendirme, siber tehdit istihbaratı (CTI) analizi ve SecOps asistanlarına kadar siber güvenlikte makine öğrenmesi ve LLM kullanımını uygulamalı öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
EDR, NDR ve bulut telemetrisi üzerinde davranışsal makine öğrenmesi, dizi (sequence) modelleri ve grafik analizleriyle zararlı yazılım, fidye yazılımı, C2 iletişimi ve çok adımlı saldırı zincirlerini tespit etmeyi öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Etiketli saldırı verisinin bulunmadığı log, ağ trafiği ve kullanıcı davranışı (UEBA) akışlarında Isolation Forest, Autoencoder, zaman serisi ve grafik tabanlı denetimsiz anomali tespiti kurmayı ve yanlış alarmları azaltmayı öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
SIEM, SOAR ve vaka yönetim süreçlerine LLM asistanları, doğal dilden KQL/SPL sorgu üretimi, otomatik alarm zenginleştirme, triyaj agent'ları ve olay özetleme iş akışlarını güvenli biçimde entegre etmeyi öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerine yönelik model çalma (extraction), üyelik çıkarımı (membership inference), tersine çevirme (inversion), zehirleme ve yanıltma saldırılarını MITRE ATLAS çerçevesinde inceleyen ve koruma yöntemlerini öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
FGSM, PGD, Carlini & Wagner, AutoAttack ve kara kutu (black-box) yanıltma saldırılarını IBM Adversarial Robustness Toolbox (ART) ile uygulamalı inceleyen; adversarial training ve sertifikalı dayanıklılık tekniklerini öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
