On iki kontrol toplam yüzde 100 ağırlıkla puanlanır. Sonuç, AI ve SaaS kullanımının veri, kimlik, tedarikçi, kullanım ve tespit katmanlarındaki risk dengesini gösterir; kritik kırmızı bayraklar skordan bağımsız uyarı üretir.
Beş boyutlu ağırlıklı veri sızıntısı modeli
On iki kontrol toplam yüzde 100 sabit ağırlığa sahiptir ve 0–4 arasında puanlanır. Veri, kimlik, tedarikçi, kullanım ve tespit boyutları ayrı görünür; kırmızı bayraklar toplam puandan bağımsız kritik uyarı üretir.
Veri sınıfı ve minimizasyon
Veri sınıfını, kullanım amacını, minimizasyon ve maskeleme kurallarını araç bazında görünür hâle getirin.
Kimlik, hesap ve entegrasyon
Kişisel hesapları kaldırın; SSO, MFA, OAuth en az yetki ve dış paylaşım kontrollerini merkezi yönetin.
Tedarikçi ve sözleşme
Saklama, model eğitimi, alt işleyen, lokasyon, olay bildirimi ve silme şartlarını kanıt ve sözleşmeyle doğrulayın.
Kullanım, paylaşım ve shadow AI
Onaylı araç envanteri, hızlı değerlendirme kanalı ve rol bazlı veri paylaşım eğitimini birlikte kurun.
İzleme, olay ve çıkış
DLP ve erişim loglarını olay müdahalesi, iptal, silme ve çıkış adımlarıyla bağlayın.
Öz değerlendirmeyi başlatın
Bütün soruları mevcut durumu abartmadan yanıtlayın. “Belgeli” veya “ölçülüyor” seçeneği için uygulanabilir kanıt bulunması gerekir.
—
Öncelikli gelişim alanları
Yorumlama sınırları
- Sonuç DLP testi, güvenlik denetimi, KVKK hukuki görüşü, sözleşme incelemesi veya veri ihlali olmayacağı garantisi değildir.
- Araç tedarikçi ayarlarını, OAuth yetkilerini, logları, veri lokasyonunu veya silme işlemini kendiliğinden doğrulamaz.
- Aynı SaaS ürünü farklı plan, tenant, entegrasyon ve veri sınıfında farklı risk taşıyabilir.
- Kritik kırmızı bayraklar yüksek skordan bağımsız olarak kapatılmalı ve kanıtla yeniden değerlendirilmelidir.