APPLIED AI FOR DIGITAL FORENSICS AND INCIDENT RESPONSE (FOR563) EĞİTİMİ

Adli Analizi Yapay Zekayla Hızlandırın

Applied AI for Digital Forensics and Incident Response (FOR563) Eğitimi, Digital Vizyon Akademi tarafından verilen 5 günlük uygulamalı bir programdır.

5 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

FOR563 Sınav Müfredatıyla Uyumlu Beş Günlük Uygulamalı Yapay Zeka Programı

Bu eğitim, adli bilişim ve olay müdahalesi süreçlerinde yapay zekayı doğrulanabilir, gizlilik dostu ve tekrarlanabilir biçimde kullanmayı öğreten beş günlük bir yetkinlik programıdır. FOR563 sınav müfredatıyla uyumlu konular, örnek kanıt setleri üzerinde kurulan laboratuvar akışları ve vaka çalışmalarıyla işlenir.

Süre ve Format

5 Tam Gün. Kavramsal anlatım, örnek kanıt setleri üzerinde laboratuvar akışları ve vaka çalışmaları dengeli biçimde işlenir.

Seviye

Orta Seviye — Adli bilişim veya olay müdahalesi deneyimi ile temel betik yazma bilgisi beklenir.

Öğrenme Metodu

Örnek kanıt setleri üzerinde laboratuvar akışları, istem tasarımı atölyeleri, otomasyon uygulamaları ve vaka analizleri.

Neden Bu Eğitim?

🤖Uygulamalı Yapay Zeka

Kavramsal anlatımla yetinilmez; her modülde gerçek adli veriler üzerinde çalışan bir akış kurulur.

✅Doğrulama Disiplini

Model çıktısının kanıtla doğrulanması ve insan denetimi programın değişmez omurgasını oluşturur.

🔒Gizlilik Odağı

Kanıt verisinin modele verilmesinde KVKK uyumu, maskeleme ve veri en aza indirme ilkeleri işlenir.

Bu Eğitim Hangi Rollere Hazırlar?

Olay Müdahale UzmanıAdli Bilişim UzmanıTehdit AvcısıGüvenlik Otomasyon MühendisiSOME AnalistiTespit Mühendisi

SOME: Siber olaylara müdahale eden, kanıtı inceleyen ve analizini yapay zekayla hızlandıran ekip

“Bu eğitimi tamamladığınızda yapay zekayı analistin yerine değil, analistin yanında çalışan güvenilir bir araç olarak kullanacaksınız.”

Ön Koşullar

Programa Katılım İçin Beklenen Deneyim ve Teknik Hazırlık

1
Adli Bilişim Temeli

Kanıt toplama, kayıt analizi veya olay müdahalesi alanında çalışma deneyimi.

2
Betik Yazma Bilgisi

Python veya benzeri bir dilde temel düzeyde betik okuma ve yazma becerisi.

3
Veri Okuryazarlığı

Yapılandırılmış kayıt biçimleri ve temel veri işleme kavramlarına aşinalık.

4
Dizüstü Bilgisayar

Laboratuvar akışlarını çalıştırabilecek, internet erişimli bir dizüstü bilgisayar.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiBüyük dil modellerinin çalışma mantığını kavramak, adli bilişimdeki kullanım alanlarını belirlemek ve sınırlarını gerçekçi biçimde tanımlamak.
Modül 1
Yapay Zeka ve Dil Modeli Temelleri
  • Makine öğrenmesi ve derin öğrenme kavramlarına giriş
  • Büyük dil modellerinin çalışma mantığı ve sınırları
  • Belirteç, bağlam penceresi ve çıktı değişkenliği
  • Gömme vektörleri ve anlamsal benzerlik kavramı
  • Yerel ve bulut model kullanımının karşılaştırılması
  • Lab: aynı analiz sorusunun farklı istemlerle denenmesi
Modül 2
Adli Süreçlerde Kullanım Alanları
  • Kayıt özetleme ve olay anlatısı taslağı üretimi
  • Zararlı betik ve karmaşık komutların açıklanması
  • Anormallik önceliklendirmesinde model desteği
  • Çok dilli kanıt metinlerinin çevirisi ve özeti
  • Rapor taslaklarının hazırlanmasında hızlandırma
  • Vaka: müdahale akışında kazanç noktalarının bulunması
Modül 3
Sınırlar, Yanılsama ve Doğrulama
  • Model yanılsamasının adli süreçteki gerçek riski
  • Her çıktının kanıtla doğrulanması zorunluluğu
  • Yanlılık ve eğitim verisi kaynaklı hataların etkisi
  • Tekrarlanabilirlik ve sürüm kaydının önemi
  • İnsan denetiminin karar noktalarındaki rolü
  • Atölye: yanıltıcı model çıktısının birlikte çürütülmesi
Modül 4
Gizlilik, Etik ve Uyum Çerçevesi
  • KVKK kapsamında kanıt verisinin modele verilmesi
  • Veri yerleşimi ve gizlilik odaklı dağıtım tercihleri
  • Yapay zeka risk yönetimi çerçevelerine genel bakış
  • Kurum içi yapay zeka kullanım politikasının kurulması
  • Kanıt gizliliği ve müşteri verisi sorumluluğu
  • Atölye: yapay zeka kullanım politikası taslağının yazımı
Günün hedefiAdli veri kaynaklarını normalleştirmek, gömme tabanlı arama altyapısı kurmak ve büyük kanıt kümelerinde anlamsal arama yapabilmek.
Modül 1
Adli Veri Kaynaklarının Hazırlanması
  • Kayıt, zaman çizelgesi ve rapor verisinin toplanması
  • Ayrıştırma ve alan eşlemesinin standartlaştırılması
  • Zaman damgası ve saat dilimi uyumlandırması
  • Kişisel verinin maskelenmesi ve en aza indirilmesi
  • Veri kalitesinin analiz öncesinde ölçülmesi
  • Lab: ham kayıt setinin analize hazır hale getirilmesi
Modül 2
Gömme ve Vektör Arama Altyapısı
  • Metin parçalama ve gömme üretiminin mantığı
  • Vektör veri tabanı seçiminde dikkat edilecek ölçütler
  • Anlamsal arama ile anahtar kelime aramanın farkı
  • Benzerlik eşiklerinin sonuca göre ayarlanması
  • Dizin güncelleme ve sürüm yönetimi disiplini
  • Lab: kanıt metinleri üzerinde anlamsal arama kurulumu
Modül 3
Erişim Destekli Üretim Yaklaşımı
  • Erişim destekli üretim mimarisinin bileşenleri
  • Kaynak gösterimi ve izlenebilirliğin sağlanması
  • Bağlam seçiminin cevap kalitesine etkisi
  • Yanlış eşleşmelerin analiz sürecine etkisi
  • Modelin kanıt dışına çıkmasının engellenmesi
  • Lab: kanıt tabanlı soru-cevap akışının kurulması
Modül 4
İstem Tasarımı ve Çıktı Denetimi
  • Adli görevler için istem yapısının kurgulanması
  • Rol, kapsam ve çıktı biçimi tanımlarının yazılması
  • Yapılandırılmış çıktıyla işlenebilirliğin artırılması
  • Çıktı doğrulama kontrol listelerinin kullanımı
  • İstem ve yanıt kayıtlarının saklanması
  • Lab: bir analiz görevi için istem kütüphanesi oluşturma
Günün hedefiUyarı ve kanıt yığınlarını model desteğiyle önceliklendirmek, zaman çizelgesi analizini hızlandırmak ve bulguları insan denetimiyle doğrulamak.
Modül 1
Uyarı Triyajında Model Desteği
  • Uyarı içeriğinin özetlenmesi ve zenginleştirilmesi
  • Benzer geçmiş vakalarla eşleştirme yaklaşımı
  • Önceliklendirme önerilerinin gerekçelendirilmesi
  • Yanlış pozitif azaltmada model katkısının ölçülmesi
  • Analist kararının son söz olarak korunması
  • Lab: uyarı kuyruğunun model desteğiyle sıralanması
Modül 2
Kayıt ve Betik Analizinde Kullanım
  • Karmaşık komut satırlarının okunur biçimde açıklanması
  • Gizlenmiş betiklerin anlaşılır hale getirilmesi
  • Kayıt örüntülerinin doğal dille sorgulanması
  • Model çıktısının kaynak kayıtla karşılaştırılması
  • Yanıltıcı açıklamaların tespit edilmesi
  • Lab: şüpheli betiğin model desteğiyle çözümlenmesi
Modül 3
Zaman Çizelgesi ve Anlatı Üretimi
  • Süper zaman çizelgesinin özetlenerek daraltılması
  • Olay anlatısı taslağının üretilmesi ve düzeltilmesi
  • Boşlukların ve çelişkilerin modelle taranması
  • Anlatının kanıt referanslarıyla bağlanması
  • Aşırı yorumlamanın rapordan ayıklanması
  • Lab: vaka zaman çizelgesinden anlatı taslağı üretimi
Modül 4
İnsan Denetimi ve Kalite Güvencesi
  • Model destekli bulgular için doğrulama protokolü
  • Karar noktalarında ikinci analist kontrolü
  • Hata oranının ölçülmesi ve düzenli izlenmesi
  • Kanıt zincirinde model kullanımının kaydedilmesi
  • Yanlış sonucun raporda düzeltilmesi süreci
  • Atölye: kalite güvence kontrol listesinin yazılması
Günün hedefiAdli iş akışlarını betik ve ajan desteğiyle otomatikleştirmek, çıktıları doğrulamak ve raporlama sürecini tekrarlanabilir hale getirmek.
Modül 1
Analiz İş Akışlarının Otomasyonu
  • Tekrarlayan adımların betiklerle standartlaştırılması
  • Python ile kanıt işleme boru hattının kurulması
  • Araç çıktılarının birleştirilmesi ve normalleştirilmesi
  • Hata yönetimi ve akışın izlenebilir kılınması
  • Otomasyonun kanıt bütünlüğüne etkisinin sınanması
  • Lab: kanıt işleme akışının uçtan uca kurulması
Modül 2
Ajan Tabanlı Yaklaşımlar ve Sınırları
  • Ajan kavramı, araç çağırma ve görev ayrıştırma
  • Ajanın yetki sınırlarının açıkça tanımlanması
  • Otomatik karar ile insan onayının ayrıştırılması
  • Zincirleme hataların erken aşamada yakalanması
  • Maliyet, gecikme ve güvenilirlik dengesinin kurulması
  • Lab: dar kapsamlı bir analiz ajanının kurgulanması
Modül 3
Rapor Üretimi ve Tekrarlanabilirlik
  • Rapor bölümlerinin şablonlarla üretilmesi
  • Bulgu referanslarının otomatik biçimde bağlanması
  • Sürüm kontrolü ve değişiklik kaydının tutulması
  • Model sürümü ve istemlerin rapora iliştirilmesi
  • Aynı verinin tekrar üretilebilir sonuç vermesi
  • Lab: vaka raporunun yarı otomatik olarak üretilmesi
Modül 4
Otomasyon Güvenliği ve Veri Koruma
  • Kanıt verisinin işlendiği ortamın izole edilmesi
  • Erişim yetkilerinin en az ayrıcalıkla verilmesi
  • Sır ve anahtar yönetiminin akışa gömülmesi
  • İstem enjeksiyonu riskinin akışta değerlendirilmesi
  • Denetim izlerinin eksiksiz biçimde tutulması
  • Atölye: otomasyon risk değerlendirmesinin yapılması
Günün hedefiYapay zeka sistemlerine yönelik olayları araştırmak, model kaynaklı kanıtları değerlendirmek ve bulguları savunulabilir bir raporda sunmak.
Modül 1
Yapay Zeka Sistemlerine Yönelik Tehditler
  • İstem enjeksiyonu ve dolaylı enjeksiyon senaryoları
  • Model ve veri zehirlenmesi kavramlarına genel bakış
  • Hassas verinin model üzerinden sızmasının incelenmesi
  • Yapay zeka destekli kimlik avı ve derin sahte içerik
  • Dil modeli uygulamalarında öne çıkan risk başlıkları
  • Vaka: bir yapay zeka uygulaması olayının incelenmesi
Modül 2
Yapay Zeka Olaylarında Kanıt Toplama
  • İstem ve yanıt kayıtlarının adli değerinin ölçülmesi
  • Model çağrı günlükleri ve erişim izlerinin toplanması
  • Eklenti ve araç entegrasyonlarının incelenmesi
  • Veri kaynağı ve dizin değişikliklerinin takibi
  • Kanıt bütünlüğünün ve güvenli saklamanın sağlanması
  • Lab: model kayıtlarından olay zincirinin çıkarılması
Modül 3
Kanıt Kabul Edilebilirliği ve Şeffaflık
  • Model destekli bulguların hukuki açıdan değerlendirilmesi
  • Kullanılan yöntemin raporda açıkça anlatılması
  • Karşı tarafın doğrulayabilmesi için ayrıntı düzeyi
  • Otomatik çıkarımın insan bulgusundan ayrılması
  • Sınırlılıkların ve belirsizliğin açıkça ifade edilmesi
  • Atölye: rapor dilinin şeffaflık açısından gözden geçirilmesi
Modül 4
Uçtan Uca Vaka, Sınav ve Kapanış
  • Vaka: model destekli uçtan uca analizin yürütülmesi
  • Bulguların insan denetimiyle tek tek doğrulanması
  • Kurum için yapay zeka benimseme yol haritası
  • FOR563 sınav stratejisi, kapsam tekrarı ve zaman yönetimi
  • Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap oturumu
  • Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası takdimi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

🤖
Model Okuryazarlığı

Büyük dil modellerinin adli süreçlerdeki gücünü ve sınırlarını gerçekçi biçimde değerlendirebileceksiniz.

🧹
Veri Hazırlama

Adli veri kaynaklarını normalleştirip gizliliği koruyarak analize hazır hale getirebileceksiniz.

🔎
Anlamsal Arama

Gömme tabanlı arama altyapısı kurarak büyük kanıt kümelerinde hızla bağlam bulabileceksiniz.

✍️
İstem Tasarımı

Adli görevlere özel, doğrulanabilir ve yapılandırılmış çıktı üreten istemler yazabileceksiniz.

⚡
Hızlı Triyaj

Uyarı ve kanıt yığınlarını model desteğiyle önceliklendirip analiz süresini kısaltabileceksiniz.

⚙️
İş Akışı Otomasyonu

Tekrarlayan analiz adımlarını tekrarlanabilir ve denetlenebilir akışlara dönüştürebileceksiniz.

🛡️
Model Güvenliği

Yapay zeka sistemlerine yönelik olayları araştırıp kanıtlarını doğru biçimde toplayabileceksiniz.

📝
Şeffaf Raporlama

Model desteğiyle üretilen bulguları yöntemi ve sınırlarıyla birlikte raporlayabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Olay müdahale ve SOME ekibi üyeleri
  • adli bilişim uzmanları
  • SOC analistleri
  • tehdit avcıları
  • analiz süreçlerini otomatikleştirmek isteyen güvenlik mühendisleri

Sıkça Sorulan Sorular

FOR563 eğitimi kimler için uygundur?
Program; olay müdahale ve SOME ekibi üyeleri, adli bilişim uzmanları, SOC analistleri ve tehdit avcıları için tasarlanmıştır. Adli bilişim veya olay müdahalesi alanında deneyim ile temel düzeyde betik yazma bilgisi beklenir.
Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?
Eğitim 5 tam gün sürer ve 20 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir; her modülde laboratuvar, atölye veya vaka uygulaması yer alır.
Yapay zeka analisti yerine mi geçiyor?
Hayır. Program, modeli analistin yerine koyan değil analistin hızını artıran bir yardımcı olarak konumlandırır. Her model çıktısının kanıtla doğrulanması, insan denetimi ve kalite güvence protokolleri programın değişmez kuralıdır.
Kanıt verisi yapay zeka modellerine verildiğinde gizlilik nasıl korunuyor?
Program; veri en aza indirme, maskeleme, yerel model kullanımı ve izole işleme ortamı gibi yaklaşımları ele alır. KVKK uyumu, veri yerleşimi ve kurum içi yapay zeka kullanım politikasının yazılması ayrı bir modülde işlenir.
Bu program FOR563 sınavına hazırlık sağlıyor mu?
Program, FOR563 sınav müfredatıyla uyumlu konu başlıklarını kapsayan bir sınava hazırlık ve yetkinlik programıdır. Sınav ücreti katılımcıya aittir ve güncel koşullar sınavı düzenleyen kurum tarafından belirlenir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Applied AI for Digital Forensics and Incident Response (FOR5 Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 15.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre5 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Kurs KoduFOR563
TakımSOME
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

SOMELINUX Incident Response and Threat Hunting (FOR577) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

LINUX Incident Response and Threat Hunting (FOR577) Eğitimi

6 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

6 günlük FOR577 eğitimi: Linux canlı triyaj, kayıt ve kalıcılık analizi, bellek incelemesi, rootkit tespiti, konteyner kanıtı ve tehdit avcılığı.

Detayları Gör →
SOMERansomware and Cyber Extortion (FOR528) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Ransomware and Cyber Extortion (FOR528) Eğitimi

5 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

5 günlük FOR528 eğitimi: fidye yazılımı ekosistemi, erken tespit, yanal hareket avcılığı, veri sızdırma analizi, kurtarma ve kriz yönetimi.

Detayları Gör →
SOMESmartphone Forensic Analysis In-Depth (FOR585) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Smartphone Forensic Analysis In-Depth (FOR585) Eğitimi

6 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

6 günlük FOR585 Smartphone Forensic Analysis eğitimi: mobil veri edinimi, Android ve iOS artefakt analizi, veri kurtarma ve adli raporlama.

Detayları Gör →
SOMEMac and iOS Forensic Analysis and Incident Response (FOR518) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Mac and iOS Forensic Analysis and Incident Response (FOR518) Eğitimi

6 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

6 günlük FOR518 eğitimi: APFS analizi, Mac kanıt elde etme, birleşik kayıtlar, mobil cihaz yedeği incelemesi ve Apple odaklı olay müdahalesi.

Detayları Gör →
SOMECybercrime Investigations (FOR589) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Cybercrime Investigations (FOR589) Eğitimi

6 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

6 günlük FOR589 Cybercrime Investigations eğitimi: siber suç ekosistemi, dijital iz sürme, kripto para takibi, aktör atfı ve soruşturma dosyası.

Detayları Gör →
SOMECyber Incident Management (LDR553) Eğitimi
Siber Güvenlik Eğitimleri

Cyber Incident Management (LDR553) Eğitimi

4 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

4 günlük LDR553 Cyber Incident Management eğitimi: olay komuta yapısı, kritik karar süreçleri, kriz iletişimi, tatbikat ve program olgunluğu.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn