AltaySec — Türkiye'nin İlk Yapay Zeka Güvenliği Şirketi
_{Kurucu: Fevzi Ege Yurtsevenler · Yapay Zeka Güvenliği Araştırmacısı}

---

tr-pii-detect

🇹🇷 Türkiye'ye özgü PII (Personally Identifiable Information) tipleri için algoritma doğrulamalı tespit ve maskeleme kütüphanesi. Sıfır bağımlılık, saf Python.

---

🎯 Neden bu kütüphane?

Sadece regex ile PII tespiti yanlış pozitiflerle doludur: müşteri ID, sipariş numarası, telefon numarası gibi 10-11 haneli stringler kolayca yanlışlıkla TCKN veya VKN olarak işaretlenir. Yabancı kütüphaneler (presidio, vb.) Türkiye'ye özgü algoritmaları bilmez:

• TCKN: 10. ve 11. hane checksum kuralları (NVI algoritması)
• IBAN: ISO 7064 MOD-97 doğrulaması
• VKN: GİB tarafından tanımlanan ek-modüler algoritma
• Kart: Luhn (mod-10) algoritması
• Plaka: İl kodu 01-81 + Q/W/X harf yasağı

Bu kütüphane her PII tipi için algoritma doğrulaması yapar, böylece yanlış pozitifleri %90+ azaltır.

---

⚡ Hızlı başlangıç

Kurulum

pip install tr-pii-detect

Kullanım

from tr_pii_detect import scan, redact

text = """
Müşteri TC: 10000000146
Telefon: 0532 123 45 67
IBAN: TR33 0006 1005 1978 6457 8413 26
Plaka: 06 ABC 123
Kart: 4111 1111 1111 1111
Sipariş no: 12345678901   (TCKN değil — checksum tutmuyor)
"""

# Tespit et
for hit in scan(text):
    print(f"{hit.type:6s} {hit.value}  (pos {hit.start}-{hit.end})")

# Çıktı:
# tckn   10000000146   (pos 16-27)
# phone  5321234567    (pos 39-53)
# iban   TR33...3026   (pos 62-94)
# plate  06 ABC 123    (pos 103-113)
# card   4111...1111   (pos 122-141)

# Maskele
print(redact(text))
# Müşteri TC: [TCKN]
# Telefon: [PHONE]
# IBAN: [IBAN]
# ...

---

🛠️ API

scan(text, types=None) -> List[PIIMatch]

Metni tara, algoritma doğrulamasından geçen PII'leri döndür.

hits = scan(text)                          # tümü
hits = scan(text, types=["tckn", "iban"])  # sadece seçilenler

redact(text, types=None, placeholder=None) -> str

PII'leri maskelenmiş metni döndür.

# Varsayılan: [TCKN], [IBAN] vb.
redact("TC: 10000000146")
# → "TC: [TCKN]"

# Özel placeholder
def fancy(m): return f"<{m.type}:redacted:{len(m.value)}>"
redact("TC: 10000000146", placeholder=fancy)
# → "TC: <tckn:redacted:11>"

Detector — Tekrar kullanılabilir konfigürasyon

from tr_pii_detect import Detector

det = Detector(types=["tckn", "iban"])
for doc in documents:
    safe = det.redact(doc)

Bireysel doğrulayıcılar

Sadece checksum kontrolü gerekiyorsa, ayrı fonksiyonlar mevcuttur:

from tr_pii_detect import (
    is_valid_tckn,
    is_valid_iban,
    is_valid_vkn,
    luhn_check,
    is_valid_tr_mobile,
    is_valid_plate,
)

is_valid_tckn("10000000146")            # True
is_valid_iban("TR330006100519786457841326")  # True
luhn_check("4111111111111111")          # True

PIIMatch — sonuç tipi

@dataclass(frozen=True)
class PIIMatch:
    type: str          # "tckn" | "iban" | "vkn" | "card" | "phone" | "plate"
    value: str         # normalize edilmiş değer
    start: int         # orijinal metindeki başlangıç
    end: int           # orijinal metindeki bitiş
    valid: bool        # algoritma doğrulamasından geçti mi
    meta: dict | None  # tipe özgü ekstra bilgi

meta örneği:

hits = scan("IBAN: TR330006100519786457841326")
hits[0].meta
# → {"country": "TR", "bank_code": "00061", "raw": "TR33..."}

hits = scan("Kart: 4111 1111 1111 1111")
hits[0].meta
# → {"brand": "visa", "raw": "4111 1111 1111 1111", "length": 16}

hits = scan("Plaka: 34 AB 1234")
hits[0].meta
# → {"province_code": "34", "letters": "AB", "digits": "1234", "raw": "..."}

---

📋 Desteklenen PII tipleri

Tip	Doğrulama	Yanlış pozitif oranı (regex-only → algoritma)
tckn	NVI checksum (10. + 11. hane)	~95% → <1%
iban	ISO 7064 MOD-97 + uzunluk	~70% → <0.01%
vkn	GİB ek-modüler checksum	~99% → ~%9.8
card	Luhn (mod-10) + 13-19 hane + marka	~95% → ~10%
phone	Format + BTK operatör havuzu (5XX)	~80% → ~5%
plate	İl kodu 01-81 + Q/W/X yasağı + uzunluk	~60% → <5%

---

🎓 Eğitim ve referans

TCKN algoritması (kanonik)

10. hane = ((d1 + d3 + d5 + d7 + d9) * 7 - (d2 + d4 + d6 + d8)) mod 10
11. hane = (d1 + d2 + ... + d10) mod 10
İlk hane 0 olamaz.

IBAN MOD-97 (ISO 7064)

1. İlk 4 karakteri sona taşı: BBAN + ülke kodu + kontrol
2. Harfleri sayıya çevir (A=10, B=11, ..., Z=35)
3. Büyük sayı mod 97 == 1 olmalı

Luhn (kredi kartı)

Sağdan sola, çift pozisyondaki haneleri 2 ile çarp.
Çarpım 9'dan büyükse iki haneyi topla (veya -9).
Toplam mod 10 == 0 olmalı.

---

🔐 Lisans — ÖNEMLİ

Bu kütüphane PolyForm Noncommercial 1.0.0 lisansı altındadır.

✅ Ücretsiz kullanım

• Kişisel projeler, hobiler, eğitim, araştırma
• Üniversiteler, okullar, kar amacı gütmeyen kuruluşlar
• Kamu kurumları, sağlık ve güvenlik örgütleri
• Açık kaynak araştırma projeleri

❌ Ticari kullanım — Lisans gerekir

Şirketinizin gelir elde ettiği bir ürün veya hizmette kullanmak için AltaySec Guardian ticari lisansı gereklidir.

📌 Atıf zorunluluğu

Kullanıyorsanız, dağıtıyorsanız veya türev iş üretiyorsanız aşağıdaki bildirimi proje dokümantasyonunuzda görünür şekilde bulundurun:

Required Notice: Copyright (c) 2026 Fevzi Ege Yurtsevenler / AltaySec
(https://altaysec.com.tr) — https://github.com/fevziegeyurtsevenler/tr-pii-detect

Detaylar: LICENSE

---

🚀 Production / Kurumsal sürüm: AltaySec Guardian

Bu kütüphane, AltaySec Guardian SaaS ürününün açık kaynak küçük kardeşidir. Eğer kurumsal bir LLM güvenlik gateway'i veya tam kapsamlı veri koruma çözümü arıyorsanız, Guardian aşağıdaki ek özelliklere sahiptir:

	tr-pii-detect (Açık kaynak)	Guardian (SaaS)
Temel PII tipleri (6)	✅	✅
KVKK Madde 6 (sağlık, din, biyometrik)	❌	✅
Ek PII tipleri (SGK, pasaport, MERSIS, IP, e-posta)	❌	✅
Prompt injection tespiti	❌	✅
Streaming output filtreleme	❌	✅
KVKK PDF denetim raporu	❌	✅
OpenAI / Anthropic SDK uyumlu proxy	❌	✅
Türkiye'de barındırma	❌	✅
Destek + SLA	❌	✅

🔗 https://altaysec.com.tr/urunler/guardian ✉️ hello@altaysec.com.tr

---

🧪 Geliştirme

git clone https://github.com/fevziegeyurtsevenler/tr-pii-detect
cd tr-pii-detect
pip install -e ".[dev]"
pytest

Algoritmalar self-consistency ve kanonik referans karşılaştırması ile test edilmiştir:

• TCKN: 100 generated örnek, NVI algoritmasına uygun
• VKN: 5000 random örnek karşı bağımsız kanonik referans (atagulalan/ziyahan gist) — 0 anlaşmazlık
• IBAN: 8 farklı ülke için bilinen test vektörleri

---

📚 İlgili kaynaklar

• AltaySec Araştırmalar — Türkçe LLM Security, KVKK, prompt injection makaleleri
• OWASP LLM Top 10 Türkçe Rehberi
• KVKK Madde 6 — Özel Nitelikli Kişisel Veriler
• GİB VKN Doğrulama
• NVI TCKN Algoritması

---

🤝 Katkı

PR'lar memnuniyetle kabul edilir — özellikle:

• Yeni PII tipi (MERSIS, SGK, pasaport için algoritma doğrulamalı detector)
• Bilinmeyen BTK operatör kodları
• Edge case testleri
• Çeviri (İngilizce README için)

Katkı süreci:

1. Issue aç (önceden tartış)
2. Fork + branch (feat/yeni-pii-tipi)
3. Test yaz (test-driven preferred)
4. PR aç

---

👤 Yazar

Fevzi Ege Yurtsevenler — AltaySec Kurucusu, Yapay Zeka Güvenliği Araştırmacısı

• 🌍 altaysec.com.tr
• 💼 LinkedIn
• 📚 Araştırmalar
• 🐙 GitHub

---

_{tr-pii-detect — AltaySec açık kaynak ekosisteminin bir parçasıdır. AltaySec, Türkiye'nin yapay zeka güvenliği alanında yerli savunma çözümleri geliştiren bir teknoloji girişimidir.}