← Keşif
GitHub · uber/ADR↑ +148 bugün

Kurumsal yapay zekâ ajanları için güvenlik

Uber tarafından geliştirilen ADR, kurumsal yapay zekâ ajanlarını gözlemlenebilirlik, güvenlik kıyaslaması ve tehdit algılama yöntemleriyle koruma altına alıyor. Yazılım, yapay zekâ sistemlerinin güvenliğini artırmak için geliştirilmiş bir güvenlik çerçevesi (framework) sunuyor.

Güncelleme

  • 6 Kasım 2026: Yıldız 1.123 → 2.125, son sürüm sensor-v1.0.0 (31 Temmuz 2026).
  • 6 Ağustos 2026: Yıldız 782 → 1.123, son sürüm sensor-v1.0.0 (31 Temmuz 2026).

Ne kazandırır?

  • Yapay zekâ ajanlarının gerçekleştirdiği işlemleri izleyerek ne yaptıklarını ve neden yaptıklarını anlamanızı sağlar.
  • 17 farklı saldırı tekniğine karşı 300'den fazla görevle ajan güvenliğini test eder.
  • Şüpheli oturumları tespit etmek için iki aşamalı bir mimari kullanır.

Kurulum

Tespit sistemini hazırlama
git clone https://github.com/uber/ADR
cd ADR/Detection
uv sync
export ANTHROPIC_API_KEY="..." OPENAI_API_KEY="..."

Kod bilmiyorsanız

Yapay zekâ ajanınıza (Claude Code · Codex · Antigravity) yapıştırın

Kurumsal yapay zekâ ajanlarımı güvenlik açıklarına karşı nasıl koruyabilirim? ADR sistemini kullanarak ajan faaliyetlerini nasıl izleyebilir, tehditleri nasıl tespit edebilir ve güvenlik kıyaslaması yaparak sistemimin savunma gücünü nasıl değerlendirebilirim? Lütfen bu süreçte izlemem gereken adımları ve ADR'nin sunduğu gözlemlenebilirlik özelliklerini nasıl yapılandıracağımı açıkla.

Depo: https://github.com/uber/ADR. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.

Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.

Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.

Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.

Kimin içinKurumsal düzeyde yapay zekâ ajanları çalıştıran ve bu sistemlerin güvenliğini sağlamak isteyen güvenlik uzmanları ile yazılım geliştiriciler için uygundur.
LisansApache-2.0

Bağlantılar

TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-08-05 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.

İlgili sözlük terimleri