Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Veri bilimi notebook'larının içine açık metin (plaintext) olarak yapıştırılan veritabanı şifreleri, paylaşılan OpenAI/Anthropic API anahtarları, kontrolsüz indirilen Hugging Face ağırlıkları ve tüm S3 kovalarını görebilen aşırı yetkili eğitim pod'ları kurumsal AI platformlarının en büyük güvenlik zafiyetidir. Bu eğitim, sıfır güven (Zero Trust) ve DevSecOps ilkelerini MLOps ve GenAI altyapısına uygular.

Etkileşimli kullanıcılar ile otonom eğitim/çıkarım servisleri için kimlik federasyonu (OIDC, Workload Identity/IRSA), HashiCorp Vault ve External Secrets Operator ile dinamik sır enjeksiyonu, OPA Gatekeeper ve Kyverno ile Kubernetes üzerinde Policy-as-Code (onaysız imaj, GPU kotası, root pod engelleme), veri düzeyinde erişim kontrolü ve model tedarik zinciri güvenliği uygulamalı olarak çalışılır. Katılımcılar kurumlarının AI platformu için denetlenebilir bir güvenlik ve politika mimarisi hazırlar.

Kimler Katılmalı?

  • Yapay zeka ve veri platformlarının güvenliğinden sorumlu DevSecOps, bulut güvenliği ve AI platform mühendisleri
  • Kurumsal MLOps/LLMOps altyapısında yetkilendirme ve uyumluluk kurgulayan sistem mimarları
  • Hassas veri (finans, sağlık, telekom, kamu) üzerinde çalışan AI ekiplerinin altyapı yöneticileri
  • Ön koşul: Kubernetes, container, temel IAM ve ağ güvenliği kavramları

Kazanımlar

  • Notebook'larda ve Git depolarında sabit anahtar (static key) kullanımını Workload Identity ve geçici (short-lived) token'larla tamamen kaldırmak
  • HashiCorp Vault ve External Secrets Operator ile veritabanı kimlik bilgilerini ve LLM API anahtarlarını çalışma zamanında güvenle enjekte etmek
  • OPA/Kyverno ile yalnızca imzalı container imajlarına, onaylı model kayıt defterlerine ve belirlenen GPU sınırlarına izin veren Policy-as-Code kuralları yazmak
  • Eğitim verisi, Feature Store ve vektör veritabanlarında rol ve öznitelik tabanlı (RBAC/ABAC) satır/doküman düzeyi erişim kontrolü kurmak
  • Dışarıdan indirilen açık ağırlıklı modelleri zararlı kod (pickle), lisans ve veri sızıntısı (egress) açısından karantina hattından geçirmek

Konular

AI Platformlarında Tehdit Modeli ve Kimlik Federasyonu (IAM & OIDC)
  • Etkileşimli notebook kullanıcısı, CI/CD runner, eğitim pod'u ve otonom agent kimliklerinin ayrıştırılması
  • Statik AWS/GCP/Azure anahtarları yerine OIDC Workload Identity (IRSA / Pod Identity) ile en az yetki (least privilege)
Sır (Secrets) Yönetimi: Vault, External Secrets ve LLM Anahtarları
  • HashiCorp Vault ve External Secrets Operator (ESO) ile sırların çalışma zamanında (memory/env) enjeksiyonu ve otomatik rotasyonu
  • Pre-commit secret taraması (Gitleaks), notebook çıktı temizliği ve dış LLM API anahtarlarını merkezi AI Gateway arkasına gizleme
OPA Gatekeeper ve Kyverno ile Policy-as-Code
  • Admission controller ile kuralsız pod'ları engelleme: zorunlu GPU resource limit, root yasağı ve yalnızca kurumsal registry izni
  • ML'e özgü politikalar: onaylanmamış (@champion olmayan) veya güvenlik taramasından geçmemiş modellerin Prod namespace'ine dağıtımını reddetme
Veri, Model Registry ve RAG Vektör İndekslerinde Erişim Kontrolü
  • Lakehouse ve Feature Store'da PII sütun maskeleme, satır bazlı filtreleme ve eğitim için geçici (time-bound) veri erişimi
  • RAG ve vektör veritabanlarında kaynak doküman yetkilerini (ACL) embedding metadata filtreleriyle sorgu anında zorunlu kılma
Ağ İzolasyonu, Egress Kontrolü ve ML Tedarik Zinciri Güvenliği
  • Kubernetes NetworkPolicies ve egress güvenlik duvarı ile hassas eğitim pod'larından dış internete veri sızıntısını (exfiltration) kapatma
  • Hugging Face/PyPI karantina aynası (mirror), ModelScan ile pickle taraması, Safetensors zorunluluğu ve Cosign ile model/imaj imzalama

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Yapay Zeka Altyapılarında Maliyet (FinOps) ve GPU Kapasite Yönetimi

    GPU ve LLM token birim ekonomisi, DCGM/Kubecost/OpenCost ile maliyet görünürlüğü, Kueue ile kota/önceliklendirme, MIG/kesirli GPU paylaşımı, Spot eğitimi ve model yönlendirme; AI platform ve FinOps liderleri için.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Uygulamalı MLOps

    Jupyter notebook'tan üretime geçiş: modüler Python projesi, DVC, MLflow, FastAPI ile paketleme, Docker ve GitHub Actions ile uçtan uca çalışan bir makine öğrenmesi pipeline'ı kurmak isteyen veri bilimciler ve mühendisler için.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • MLOps – Temel Seviye MLOps – Temel Seviye

    Makine öğrenimi modellerinin yaşam döngüsü yönetimi, Docker ve Kubernetes ile konteynerizasyon, MLflow/Kubeflow ile CI/CD otomasyonu ve model drift izleme süreçlerini kapsayan MLOps eğitimi.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Makine Öğrenmesinde Deney Takibi ve Hiperparametre Yönetimi

    Sistematik deney tasarımı, Optuna ve Ray Tune ile hiperparametre optimizasyonu, metrik/artefakt standartları, tekrar üretilebilirlik ve deney araçlarının (MLflow, W&B, Neptune) karşılaştırmalı kurulumu; veri bilimi ekipleri için.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • MLOps – İleri Seviye MLOps – İleri Seviye

    Büyük ölçekli makine öğrenmesi sistemleri için model drift izleme, A/B testleri, canary deployment, gelişmiş CI/CD pipeline'ları, Kafka/Spark Streaming ve Kubernetes orkestrasyonu.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • MLflow ile Model Takibi ve Deney Yönetimi

    MLflow Tracking Server mimarisi, PostgreSQL/S3 kurulumu, autologging, pyfunc ile özel model paketleme, MLflow Evaluate (klasik ML ve LLM) ve Model Registry entegrasyonu; açık kaynak standartla çalışan ekipler için.

    MLOps ve Yapay Zeka Platform Mühendisliği Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin