Adapting Cybersecurity Governance Frameworks to Manage Risks in Generative AI Systems
Yapay Zekâ Sistemlerinde Riskleri Yönetmek Için Siber Güvenlik Yönetişim Çerçevelerinin Uyarlanmasi
- Tez No: 1018793
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN DAG
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık ve finansal hizmetler gibi kritik sektörlerde Üretken Yapay Zekâ (GenAI) sistemlerinin hızla benimsenmesi, veri güvenliği, model bütünlüğü ve düzenleyici uyumluluk açısından eşi benzeri görülmemiş riskler ortaya çıkarmıştır. Bu tez, GenAI'nin uygulanmasında hem teknik hem de yönetişim düzeyindeki riskleri ele almak üzere tasarlanan Minimal Yapay Zekâ Bilgi Güvenliği Kontrol Seti'nin (M-AI-ISCS) geliştirilmesi ve doğrulanması yoluyla yapay zekâ yönetişimine yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım önermektedir. Tasarım Bilimi Araştırması (DSR) ilkelerine dayanan araştırma, aracın etkinliğini, uygulanabilirliğini ve yüksek riskli ortamlara genellenebilirliğini değerlendirmek amacıyla biri sağlıkta, diğeri fintech alanında olmak üzere iki vaka çalışmasını bütünleştirmektedir. Her vaka çalışmasında sistematik bir risk değerlendirmesi yapılmakta, belirlenen tehditler M-AI-ISCS çerçevesindeki kontrol mekanizmalarına eşlenmekte ve ISO/IEC 27001:2022, ISO/IEC 42001, NIST AI Risk Yönetim Çerçevesi, HIPAA ve AB Yapay Zekâ Yasası gibi uluslararası standartlarla uyumu değerlendirilmektedir. Vaka çalışmalarını tamamlayıcı olarak, bilgi güvenliği, yapay zekâ etiği ve uyumluluk uzmanlarından alınan bağımsız görüşler, aracın yinelemeli olarak geliştirilmesine katkı sağlamaktadır. Bulgular, M-AI-ISCS'nin düşmanca tehditler, mahremiyetin korunması, operasyonel dayanıklılık ve etik yönetişim için kapsamlı bir çerçeve sunduğunu, aynı zamanda model açıklanabilirliği ile klinik veya finansal hesap verebilirlik gibi alanlara özgü uyarlamaları vurguladığını göstermektedir. Bu araştırma, teknik kontrolleri, kurumsal politikaları ve düzenleyici uyumluluğu bir araya getiren, doğrulanmış ve uygulayıcı odaklı bir yapay zekâ yönetişim çerçevesi sunarak, GenAI sistemlerini sorumlu ve güvenli bir şekilde uygulamak isteyen kuruluşlar için ölçeklenebilir bir yaklaşım ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid adoption of Generative Artificial Intelligence (GenAI) systems across critical sectors such as healthcare and financial services has introduced unprecedented risks to data security, model integrity, and regulatory compliance. This thesis proposes a structured approach to AI governance through the development and validation of the Minimal AI Information Security Control Set (M-AI-ISCS), designed to address both technical and governance-level risks inherent to GenAI deployment. Grounded in Design Science Research (DSR) principles, the research integrates dual case studies—one in healthcare, another in fintech—to evaluate the toolkit's effectiveness, applicability, and generalizability across high-stakes environments. Each case study employs a systematic risk assessment, mapping identified threats to control mechanisms within the M-AI-ISCS framework, and assesses alignment with international standards, including ISO/IEC 27001:2022, ISO/IEC 42001, the NIST AI Risk Management Framework, HIPAA, and the EU AI Act. Complementing the case studies, an independent expert review solicits feedback from information security, AI ethics, and compliance professionals, informing iterative refinement of the toolkit. Findings demonstrate that the M-AI-ISCS provides comprehensive coverage for adversarial threats, privacy protection, operational resilience, and ethical governance, while highlighting domain-specific adaptations for model explainability and clinical or financial accountability. The research contributes a validated, practitioner-oriented AI governance framework that bridges technical controls, organizational policies, and regulatory compliance, offering a scalable approach for organizations seeking to deploy GenAI systems responsibly and securely.
Benzer Tezler
- The use of artificial intelligence in public broadcasting: A field study on TRT World and TRT Arabic
Kamu yayıncılığında yapay zeka kullanımı: TRT World ve TRT Arapça üzerine bir alan araştırması
BADER ALAKKLOUK
Doktora
İngilizce
2025
Radyo-TelevizyonSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL GÜLNAR
- The role of global governance in promoting international security: A critical analysis of NATO
Uluslararası güvenliği teşvikte küresel yönetişimin rolü: NATO'nun eleştirel bir analizi
AYÇA PAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Siyasal BilimlerBahçeşehir ÜniversitesiKüresel İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİHA ÖZGÜR ÜNAL ERİŞ
- Siber güvenlikte makine öğrenimi tabanlı zararlı yazılımların algılanması ve analizi
Detection and analysis of malicious software in cybersecurity using machine learning
AHMET ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELMAN HIZAL
- Güvenlik ve savunma istihbaratında yeni siber alan: Metaverse üzerine bir inceleme
The new cyberspace in security and defense intelligence: A review on the metaverse
MUHAMMET MAĞAT
Doktora
Türkçe
2026
Kamu YönetimiBursa Uludağ ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR PARLAK
- Enhancing threat detection: A machine learning approach with energy valley optimizer for feature selection
Tehdit tespitini geliştirme: Özellik seçimi için energy valley optimizer ile bir makine öğrenimi yaklaşımı
NOOR KAMIL HASAN ALHMUD
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Altınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ