Kod yazarken yapay zeka ajanlarını kullanıyorsunuz. Kod yazılımını ajanlar, yardımcı pilotlar ve dağıtılmış ekipler gerçekleştiriyor. Ve bu üretim, yazılım güvenliği ekibinizin inceleme hızının çok üstünde bir hızla gerçekleşiyor.

Peki bu yapay zeka ajanları kurumsal güvenlik gereksinimlerinizi karşılıyor mu?

Bu noktada Agentic AI devreye giriyor. Ajansal Yapay Zeka olarak çevirebileceğimiz Agentic AI, bağımsız karar alabilen ve belirli görevleri kendi başına yürütebilen yapay zekâ ajanlarını ifade ediyor. Bu ajanlar, güvenlik süreçlerinde otomasyon sağlayarak insan uzmanların stratejik işlere odaklanmasına imkân tanıyor.

Ajansal Yapay Zeka İle Bazı Örnek Senaryolar

Aşağıda vereceğimiz örnek senaryoların hepsinde, Ajansal Yapay Zekanın sağlayacağı ortak avantajlardan bahsetmek mümkün:

• Hızlı Müdahale: Olaylara saniyeler içinde yanıt verme kapasitesi.
• İnsan Hatasını Azaltma: Tekrarlayan süreçlerde hata payının en aza indirilmesi.
• Ölçeklenebilirlik: Ekiplerin kapasitesini artırarak daha geniş tehdit yüzeyini kapsanması.

SD Elements for AI Agentic Workflow

Bu genel özetten sonra, Security Compass firmasının uygulama güvenliği yönetimi ve tehdit modelleme çözümü olan SD Elements’in ajansal yapay zeka kullanımına geçebiliriz.

SD Elements for AI Agentic Workflow, uygulama mimarinizi yapay zeka ajanları, yardımcı pilotlar ve insan geliştiricilerin takip edebileceği güvenlik gereksinimlerine dönüştüren uçtan uca bir sistemdir. Uygulamanın doğrulanması ve denetime hazır kanıtlar üretilmesi de bu sürecin bir parçasıdır.

Bazı özellikleri şöyle listeleyebiliriz:

• Kod insanlar tarafından yazılmasa bile deterministik güvenlik ajanları, güvenlik gereksinimlerini unutmaz ya da ilgili adımlarını bir son tarih stresi ile atlamaz; verilen talimatları takip ederler ve SD Elements, bu talimatların her zaman güvenliği de içermesini sağlar.
• Herşeyi son dakikaya bırakmadan, tehdit modelinden kodu doğrulamak için izlenebilir bir zincir oluşturulur. Denetçilere ne gerektiğini, ne gönderildiğini ve bunun sağlamasının nasıl yapıldığını gösterebilirsiniz.
• Bir geliştiricinin, bir kontrolü nasıl uygulayacağını anlaması gerektiğinde, ilgili modüllerle tam zamanında eğitimler (JITT – just-in-time-training) devreye girer. Kapsama bağlı eğitimler tam gerektiği zaman yapılır (ne önce ne sonra).
• Uygulama güvenliği kapasitesi, ajan kaynaklı hıza ölçeklenebilir. Ekibinizi, kod çıktısıyla doğrusal olarak büyütmek durumunda kalmazsınız. Ölçeklendirme, gereksinimlere göre otomatik olarak yapılır; ajanlar gereksinimleri bağlama uygun olarak uygularlar; Yazılım güvenliği ekibi de gereksinimlere odaklanır.

Hem İnsanlar Hem De Ajanlar İçin

Güvenlik gereksinimleri oluşturulurken kullanıcılar, yani insanlar ve yapay zeka gözetilir. Ajanlar kodunun yarısını yazdığında araya bir “güvenlik farkındalığı eğitimi” sıkıştırmak yeterli olmuyor. Ajanın bağlamına göre akan, denetçiler için doğrulanabilir ve izlenebilir kanıt üreten, deterministik gereksinimlere ihtiyacınız var. İşte, SD Elements bunu, hem ekibinizdeki insanlar hem de ajanlar için aynı şekilde yapıyor.

Mimariden gereksinimler oluşturulması	Gereksinimler MCP (Model Context Protocol) üzerinden iş akışına aktarılır	Geliştiriciler ve ajanlar takıldıklarında yanıtlara erişim kolaydır	Uygulamanı doğrulanması ve ispatla desteklenmesi
SD Elements, uyum standartlarına uygun proje özel, güvenlik kontrolleri oluşturur. Özellikler ister insan, ister yardımcı pilot ister otonom ajan tarafından geliştirilsin, sadece bir bir gerçek kaynağı kullanılır.	Şirketinizin LLM’i veya kodlama ajanını MCP sunucumuza bağlamalısınız. Ajanlar, kod oluştururken gereksinimleri sorgular — ayrı bir “güvenlik kontrolü” adımı yoktur. Standartlar bağlamı gereksinimle birlikte gelir, böylece temsilciler bunun neden önemli olduğunu bilir.	Navigator (SD Elements’in yapay zeka yanıt motoru) gereksinimleri sade dilde açıklar. Uygulanan gereksinimle bağlantılı, tam zamanında eğitim sağlanır.	Gereksinimlerin kodda gerçekten uygulanıp uygulanmadığı, kullandığınız SAST çözümü tarafından kontrol edilebilir. SD Elements, doğrulama sonuçlarını orijinal gereksinimlere bağlar. Denetçiler izlenebilir kanıtlar elde eder: ne gerektiği, ne inşa edildi, nasıl doğrulanmış…

Yapay zeka ajanların güvenlik sezgisi yoktur. “Eğitimi hatırlayamazlar” ya da “yönergeleri kontrol edemezler.” İş akışlarında deterministik, programatik olarak erişilebilir gereksinimlere ihtiyaçları vardır. SD Elements bunu MCP sunucusu üzerinden yapıyor, böylece ajanlar her seferinde aynı güvenlik talimatlarını alır — ve siz de onları takip ettiklerini kanıtlayabilirsiniz.

İşleyiş Şekli

• Bir tehdit modeli veya tarama deposunu içe aktarırsınız
• SD Elements standartlara eşlenmiş güvenlik gereksinimleri oluşturur
• Ajanınız/yardımcı pilotunuz/geliştiriciniz kod yazılırken MCP üzerinden bu gereksinimleri sorgular
• Takılıp kalırsanız, Navigator’dan açıklama istenebilir veya ilgili uygulama için anında eğitim (Just-in-Time Training) kullanılabilir
• Entegre SAST’ınız ile kontrollerin uygulandığını doğrulayabilirsiniz
• SD Elements denetimler için izlenebilir kanıtlar üretir.

Özetle,

SD Elements for AI Agentic Workflow ile, “Geliştiricilere X yapmalarını söyledik” ile “geliştiricilerin X yaptığını kanıtlayabiliriz” arasındaki fark ortadan kaldırılıyor.

SD Elements, mimariniz ve bağlamınıza dayalı olarak projeye özgü bir deterministik güvenlik gereksinimleri seti oluşturur ve bunları izlenebilirlik için ilgili standartlara eşler.

MCP sunucusu, LLM veya otonom kodlama ajanınızın SD Elements gereksinimlerini gerçek zamanlı sorgulamasına olanak tanır. Güvenlik ayrı bir kontrol listesi yerine, tam olarak kodun oluşturulduğu anda kullanılabilir.

“Navigator”, SD Elements’in yapay zeka yanıt motorudur. Gereksinimleri sade bir dilde açıklar – örneğin “Bu kimlik doğrulama gereksinimini FastAPI’de nasıl uygulayabilirim?” – böylece geliştiriciler ve ajanlar AppSec’i beklemeden ilerleyebilirler.

JITT (just-in-time-training) “tam zamanında güvenlik eğitimi” sunar. Bir geliştirici nasıl uygulayacağını bilmediği bir gereklilikle karşılaştığında, JITT tam olarak o kontrole bağlı ilgili kurslarla devreye girer.

Bu arada, geliştirme iş akışımızı da değiştirmeniz gerekmiyor. SD Elements, mevcut iş akışınıza bağlanıyor — ister insan, ister Copilot, ister gece boyunca sürümler çalıştıran otonom ajanlar olsun, gereksinimler uygun şekilde iletilir.

SAST entegrasyonu ile kodu SD Elements’in oluşturduğu gereksinimlerle karşılaştırabilirsiniz. Bir kontrol uygulanması gerekiyorsa, SAST aracınız, onun olup olmadığını doğrular — “gerekli” ile “bitti” arasındaki döngüyü kapatır.

SD Elements çözümünün yapay zeka kodu inceleme araçlarından farkı, geleneksel araçlar kodu yazıldıktan sonra incelerken, SD Elements daha erken başlar – gereksinimleri mimariden oluşturur, kod oluştururken erişilebilir hale getirir ve ardından doğrular.

Son olarak, SD Elements, MCP üzerinden LLM/ajanınıza bağlanır, ZeroPath AI SAST (veya geleneksel SAST aracınız) ile doğrular ve mevcut geliştirme ortamınıza uyum sağlar.

Kaynak: Agentic AI – Security Compass

Konuyla ilgili sorularınız için aşağıdaki formu doldurarak Forcerta ile iletişime geçebilirsiniz.