Hassas veri otomatik olarak nasıl tespit edilir? TC Kimlik, IBAN ve kredi kartı doğrulama mantığı

Neden sadece regex (desen eşleşmesi) yetmez?

Regex yalnızca hane sayısına ve formata bakar; bu nedenle her 11 haneli sayıyı TC Kimlik, her 16 haneli sayıyı kredi kartı sanar. Sonuç, DLP projelerinin en yaygın ölüm sebebi olan yanlış alarm patlamasıdır — sipariş numaraları, stok kodları, rastgele dizeler sürekli alarm üretir ve ekip bir süre sonra bildirimleri okumadan kapatmaya başlar.

TC Kimlik numarası nasıl doğrulanır?

TC Kimlik numarası kontrol basamağı algoritmasıyla doğrulanır: numaranın son iki hanesi, önceki hanelerden belirli bir matematiksel işlemle (tek ve çift sıradaki hanelerin ağırlıklı toplamından) hesaplanır ve üretilen sonuç gerçek numarayla eşleşmezse dizi geçersiz sayılır. Bu sayede "1234 5678 901" gibi rastgele bir dizi, format olarak 11 hane taşısa da kontrol basamağı tutmadığı için TC Kimlik olarak işaretlenmez.

IBAN mod-97 kontrolü ne işe yarar?

IBAN mod-97, uluslararası standart bir kontrol mekanizmasıdır: IBAN'daki harfler sayıya çevrilip belirli bir sırayla yeniden düzenlenir, elde edilen büyük sayı 97'ye bölünür ve kalan 1 olmalıdır; değilse IBAN geçersizdir. Örneğin "TR** **** **** **** **** **3456" formatındaki bir dizi, mod-97 testinden geçmezse NornGuard bunu alarm üretecek gerçek bir IBAN olarak saymaz; bu kontrol Veri Sınıflandırma ve OCR modülünde algoritmik doğrulama katmanının parçasıdır.

Kredi kartı numarası neden Luhn ile kontrol edilir?

Luhn algoritması, kart numarasındaki hanelerin belirli bir sırayla ikiyle çarpılıp basamakları toplanarak elde edilen sonucun 10'a bölünebilir olup olmadığını kontrol eder; bu, kartı veren kuruluşların da kullandığı yaygın bir doğrulama yöntemidir. Rastgele üretilmiş 16 haneli bir dizi genellikle Luhn testinden geçmez, dolayısıyla "1234 **** **** 3456" gibi gerçek olmayan bir örnek elenir ve alarm yükü düşer.

Doğrulama katmanı pratikte ne fark yaratır?

Doğrulama katmanı, desenin tek başına ürettiği gürültüyü büyük ölçüde temizler; aşağıdaki tablo üç veri türü için bu mekanizmayı özetler.

Görsellerdeki hassas veri nasıl yakalanır?

Görsel dosyalar ve ekran kayıtlarındaki metin OCR ile okunur ve aynı sınıflandırma ile doğrulama motoruna beslenir; Türkçe ve İngilizce metinler desteklenir. Bir müşteri listesinin ekran görüntüsünü almak bu nedenle denetimi atlatmanın yolu değildir. OCR'lanan ham metin saklanmaz, yalnızca maskeli örnek kaydedilir; böylece denetim kaydında gereğinden fazla kişisel veri birikmez. Bu yetenekler KVKK Teknik Tedbirleri kapsamındaki şablonlarla ve Finans ve Sağlık gibi özel nitelikli veri yoğun ortamlardaki kanal engellemeleriyle birlikte çalışır.

6698 sayılı KVKK'nın md. 6 ve md. 12 hükümleri, özel nitelikli kişisel veri ve veri güvenliği yükümlülüklerini tanımlar; algoritmik doğrulama bu yükümlülüğün teknik tarafını güçlendiren bir bileşendir.

Sık sorulan sorular

Kontrol basamağı tutan her sayı gerçek bir TC Kimlik midir?

Hayır. Kontrol basamağı algoritması geçersiz bir diziyi büyük ölçüde eler, ancak matematiksel olarak geçerli görünen rastgele bir sayı teorik olarak üretilebilir. Bu nedenle doğrulama, kesin kimlik tespiti değil, yanlış alarmı azaltan bir filtreleme katmanıdır.

Luhn algoritması hangi kart türlerinde çalışır?

Luhn, yaygın kart numaralandırma standartlarının çoğunda kullanılan genel bir kontrol yöntemidir; NornGuard bu algoritmayı kredi kartı deseni eşleşen dizileri doğrulamak için uygular ve geçmeyen dizileri elemeye alır.

Doğrulama katmanı yanlış alarmı tamamen ortadan kaldırır mı?

Doğrulama katmanı yanlış alarm yükünü azaltır ama sıfıra indirmeyi garanti etmez; sınıflandırma seviyeleri ve eşleşme kuralları kurumun veri gerçeğine göre yönetici tarafından düzenlenebilir. Ayrıntılı kurulum yaklaşımı için DLP kurulumunda ilk gün neyi engellemeli başlıklı yazı referans alınabilir.