Z Harfi ile Başlayan Terimler
Zero-Shot Learning (Sıfır-Atımlı Öğrenme)
Zero-Shot Learning (ZSL), bir yapay zeka modelinin eğitim aşamasında daha önce hiç görmediği ve etiketli verisine sahip olmadığı bir nesneyi, kavramı veya görevi başarılı bir şekilde tanıyabilmesi veya yerine getirebilmesi yeteneğidir. Özellikle ChatGPT gibi büyük dil modellerinde yaygın olarak kullanılan bir kavramdır.
Zero-Trust AI (Sıfır Güven Yapay Zeka)
Sıfır Güven Yapay Zeka (Zero-Trust AI), siber güvenlikteki "Hiçbir şeye güvenme, daima doğrula" (Zero Trust) felsefesinin yapay zeka modelleri ve veri hatları için uyarlanmış halidir. Bir AI sisteminin, kullandığı verilere, aldığı komutlara ve hatta kendi ürettiği cevaplara bile şüpheyle yaklaşmasını ve her adımda güvenlik/etik doğrulaması yapmasını öngören mimari yaklaşımdır.
Zaman Serisi Analizi (Zaman Serisi Analizi)
Zaman serisi analizi, belirli zaman aralıklarıyla kaydedilen ardışık veri noktalarını (hisse fiyatları, hava sıcaklığı, satış rakamları, IoT sensör verileri vb.) inceleyerek trend, mevsimsellik ve döngüsel kalıpları ortaya çıkaran veri bilimi tekniğidir. Klasik istatistiksel yaklaşımlar olan ARIMA ve üstel düzleştirmeden (exponential smoothing), LSTM ağları ve Transformer tabanlı PatchTST, Temporal Fusion Transformer gibi derin öğrenme modellerine kadar geniş bir yöntem yelpazesini kapsar. Veriyi işlemeden önce durağanlık (stationarity) sağlamak için fark alma (differencing) işlemi uygulanır; Augmented Dickey-Fuller (ADF) testiyle durağanlık doğrulanır. Tahmin doğruluğu MAE, RMSE ve MAPE metrikleriyle ölçülür. Fintech, enerji yönetimi, tedarik zinciri, sağlık ve endüstriyel IoT alanlarında vazgeçilmez bir analiz yöntemidir.
Zero Trust Nedir? Sıfır Güven Güvenlik Mimarisi (Sıfır Güven Mimarisi)
Zero Trust (Sıfır Güven), "hiçbir zaman güvenme, her zaman doğrula" ilkesine dayanan modern bir siber güvenlik mimarisidir. Geleneksel güvenlik modelleri kurumsal ağ sınırlarının güvenli olduğunu varsayar ve iç trafiğe otomatik güvenirdi; ancak Zero Trust bu anlayışı kökten reddeder. Bu mimari, kullanıcıların, cihazların ve hizmetlerin ağ konumuna bakılmaksızın her erişim talebinin kimlik doğrulamasını ve yetkilendirilmesini zorunlu kılar. 2010 yılında Forrester Research analistlerinden John Kindervag tarafından kavramsallaştırılan Zero Trust, özellikle bulut bilişim, uzaktan çalışma ve yapay zeka sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte kritik bir güvenlik paradigması hâline gelmiştir. ABD federal hükümeti 2021 yılında Biden yönetiminin EO 14028 direktifiyle Zero Trust'ı ulusal siber güvenlik stratejisinin temeli olarak benimsemiştir. NIST SP 800-207 standardı mimarinin teknik gerekliliklerini belgelemektedir. Zero Trust'ın üç temel ilkesi şunlardır: birincisi, her kullanıcının, cihazın ve servisin kimliğini her seferinde açıkça doğrulama (Verify Explicitly); ikincisi, kullanıcılara yalnızca anlık görevleri için gereken minimum yetkileri verme (Least Privilege Access); üçüncüsü, ihlallerin kaçınılmaz olduğunu kabul edip bu görüşe göre mikrosegmentasyon ve sürekli izleme stratejileri geliştirme (Assume Breach). Yapay zeka sistemleri ve veri boru hatları açısından Zero Trust, model eğitimi verilerine erişimi kontrol etmek, inference API'larını güvence altına almak ve otomatik ajanların yetkisiz kaynaklara ulaşmasını önlemek için giderek daha fazla uygulanmaktadır. Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA), mikrosegmentasyon, sürekli izleme, şifreli iletişim ve kimlik tabanlı erişim denetimi (IAM/RBAC) bu mimarinin temel bileşenlerini oluşturur.