kvkk-pii 0.1.6

KVKK uyumlu Türkçe PII detection kütüphanesi

kvkk-pii

Türkçe metinlerde kişisel veri tespiti, maskeleme ve KVKK uyum kontrolü — tek kütüphane.

---

Şirketinizde yapay zeka kullanılıyor. Destek ekibi müşteri mesajlarını ChatGPT'ye yapıştırıyor. Geliştiriciler API'ye tam metni gönderiyor. Muhasebe e-postaları özetletiliyor.

Bu metinlerin içinde ne var?

TC kimlik numarası. IBAN. Telefon numarası. Hasta bilgisi. Kişi adları.

Bunların tamamı — yani PII (Personally Identifiable Information / kişisel tanımlanabilir bilgi) — o anda OpenAI, Google veya başka bir şirketin sunucusuna gidiyor. Çoğu zaman kimse farkında bile değil.

Bu bir KVKK ihlali. Ve son kullanıcı değil, veriyi işleyen şirket sorumlu.

---

İki yönlü koruma — veri hiç dışarı çıkmaz

kvkk-pii yapay zeka entegrasyonlarında iki yönlü çalışır:

  Kullanıcı metni
        │
        ▼
┌───────────────────┐
│     kvkk-pii      │
│  ① Veri tespiti   │  TC, IBAN, isim, telefon...
│  ② Maskeleme      │  → [TC_KIMLIK_a3f], [KISI_ADI_x7k]
└────────┬──────────┘
         │  maskeli metin (kişisel veri yok)
         ▼
  ┌─────────────┐
  │  ChatGPT /  │
  │  Claude /   │
  │   LLM API   │
  └──────┬──────┘
         │  AI yanıtı (token'larla)
         ▼
┌───────────────────┐
│     kvkk-pii      │
│  ③ Sızıntı        │  gerçek veri sızdı mı?
│     kontrolü      │
│  ④ Geri yükleme   │  [TC_KIMLIK_a3f] → 10000000146
└────────┬──────────┘
         │
         ▼
  Kullanıcıya yanıt
  (orijinal verilerle)

Yapay zeka modeli hiçbir zaman gerçek kişisel veriyi görmez.

from kvkk_pii import PiiDetector

detector = PiiDetector(layers=["regex", "ner"])

sonuc = detector.two_way(
    prompt="Ahmet Yılmaz (TC: 10000000146) iade talebini ilet.",
    call_fn=lambda maskeli: openai_cagri(maskeli),
)

print(sonuc.output)         # AI yanıtı — orijinal isim ve TC geri yüklendi
print(sonuc.report.safe)    # True → hiçbir veri sızmadı

---

Kişisel veri sızıntısı (PII leakage) nedir?

Yapay zeka modeline maskelenmiş veri gönderdiniz — ama model yanıtında yine de gerçek kişisel veriyi kullandı. Ya da prompt içindeki kişisel veriyi hiç fark etmeden geçirdiniz ve model bunu üçüncü bir içeriğe dahil etti. Buna kişisel veri sızıntısı (PII leakage) denir.

kvkk-pii AI yanıtını otomatik tarar: maskelenen veriler geri döndü mü, yeni kişisel veri ortaya çıktı mı, risk var mı?

print(sonuc.report.leaked)    # sızan veri listesi
print(sonuc.report.new_pii)   # AI'ın kendi ürettiği kişisel veri
print(sonuc.report.risk_score) # 0.0 güvenli — 1.0 kritik

---

KVKK uyum (compliance) raporu

Sadece maskeleme değil — işlenen verinin hangi KVKK maddesini ilgilendirdiğini, risk seviyesini ve yasal öneriyi de raporlar.

rapor = detector.compliance_report(metin)
print(rapor.summary())
# KVKK Uyum Raporu — genel risk: KRİTİK
# KVKK Madde 6 (Özel Nitelikli Veri) tespit edildi!
#   [KRİTİK] SAGLIK_VERISI — Açık rıza zorunlu.

---

pip install kvkk-pii

---

Katmanlar — ne seçmeli?

Üç katman bağımsız veya birlikte kullanılabilir. Varsayılan: sadece regex.

Katman	Seçim	Model	Boyut	Ne tespit eder	Ne zaman gerekli
Regex	varsayılan	—	0 MB	TC, IBAN, VKN, telefon, e-posta, plaka...	Her zaman — yapılandırılmış veri
NER	"ner"	XLM-RoBERTa (TR)	~450 MB	Kişi adı, kurum, konum	E-posta, chat, belge — serbest metin
GLiNER	"gliner"	GLiNER multi	~180 MB	Sağlık, din, siyasi görüş, sendika, biyometri	KVKK Madde 6 uyumu

PiiDetector()                                        # sadece regex (varsayılan)
PiiDetector(layers=["regex", "ner"])                 # + isim/kurum/konum
PiiDetector(layers=["regex", "gliner"])              # + Madde 6, NER olmadan
PiiDetector(layers=["regex", "ner", "gliner"])       # tam sistem

NER mi GLiNER mi? İkisi farklı şey yapar — birbirinin alternatifi değil. NER Türkçe isim/kurum/konumda %94.92 F1 ile çalışır, GLiNER ise NER'in göremediği KVKK Madde 6 kategorilerini (sağlık, din, biyometri) yakalar. Sadece hafif bir kurulum istiyorsanız ["regex", "gliner"] da geçerli — GLiNER isim de yakalayabilir ama Türkçe'de NER kadar başarılı değildir.

Conflict olur mu? Hayır. Her katman, önceki katmanların bulduğu span'leri atlar — aynı metin parçası hiçbir zaman iki kez işaretlenmez:

Regex  → "10000000146" buldu  [0-11]
NER    → [0-11] zaten dolu, atla
GLiNER → [0-11] zaten dolu, atla

---

Hangi kurulum bana göre?

Durum	Kurulum	Kod
Form/veritabanı tarama, log temizleme	pip install kvkk-pii	PiiDetector()
E-posta, chat, müşteri mesajı	pip install kvkk-pii[ner]	PiiDetector(layers=["regex", "ner"])
Sağlık, HR, hukuk belgesi (Madde 6)	pip install kvkk-pii[full]	PiiDetector(layers=["regex", "ner", "gliner"])
Hafif kurulum + Madde 6 (NER olmadan)	pip install kvkk-pii[full]	PiiDetector(layers=["regex", "gliner"])
Çok dilli metin (TR+EN+DE)	pip install kvkk-pii[full]	presets.multilingual()

---

Kurulum

pip install kvkk-pii          # sadece regex (bağımlılık yok)
pip install kvkk-pii[ner]     # + Türkçe NER (~450 MB)
pip install kvkk-pii[full]    # + NER + GLiNER (~630 MB toplam)

---

Gerçek Senaryolar

Senaryo 1 — Destek ekibi müşteri mesajını AI ile yanıtlıyor

Problem: Müşteri hizmetleri ekibi gelen mesajları ChatGPT'ye yapıştırarak yanıt taslağı oluşturuyor. Mesajların içinde isim, telefon, TC kimlik numarası var. Bunların tamamı OpenAI sunucularına gidiyor — şirket habersiz.

Çözüm: Mesaj AI'ya gitmeden önce kişisel veriler maskelenir, AI maskeli metinle çalışır, yanıt kullanıcıya geri verilmeden orijinal veriler restore edilir.

detector = PiiDetector(layers=["regex", "ner"])

mesaj = "Ahmet Yılmaz, 0532 123 45 67, siparişim nerede?"
session = detector.create_session(mesaj)
maskeli = session.mask()
# → "[KISI_ADI_x3k], [TELEFON_TR_b7f], siparişim nerede?"

ai_yaniti = openai_cagri(maskeli)
# AI yanıtlar: "Merhaba [KISI_ADI_x3k], [TELEFON_TR_b7f] numaranıza
#               SMS gönderdik, siparişiniz kargoya verildi."

temiz_yanit = session.restore(ai_yaniti)
# → "Merhaba Ahmet Yılmaz, 0532 123 45 67 numaranıza
#    SMS gönderdik, siparişiniz kargoya verildi."

---

Senaryo 2 — Finansal e-posta özetleme

Problem: Muhasebe ve hukuk ekipleri IBAN, kişi adı ve tutar içeren e-postaları AI ile özetletiyor. Bu e-postalar şirket içi gizli finansal veri içeriyor — üçüncü taraf bir AI'a gönderilmesi hem KVKK hem ticari sır ihlali.

Çözüm: E-posta AI'ya gitmeden önce otomatik maskelenir. Özet gelince hassas veriler geri yüklenir. Sızıntı olursa işlem durdurulur.

eposta = """
Sayın Fatma Kaya,
TR33 0006 1005 1978 6457 8413 26 no'lu hesabınıza
42.500 TL ödeme yapılacaktır. İmzalı teyit bekliyoruz.
"""

sonuc = detector.two_way(
    prompt=eposta,
    call_fn=lambda m: ai_ozet(m),
    on_leak="raise",  # sızıntı varsa hata fırlat
)

print(sonuc.output)
# → "Fatma Kaya'nın hesabına 42.500 TL ödeme yapılacak, teyit bekleniyor."
#   (IBAN ve isim AI'ya hiç gitmedi, özette geri yüklendi)

---

Senaryo 3 — Sağlık verisi tespiti (KVKK Madde 6)

Problem: Bir sağlık uygulaması hasta notlarını veritabanına yazıyor. Bu notlarda tanı bilgisi, din, sendika üyeliği gibi KVKK Madde 6 kapsamında "özel nitelikli" veriler olabilir. Bunlar yanlışlıkla loglara düşüyor ya da yetkisiz kişilerle paylaşılıyor.

Çözüm: Her kayıt öncesi metin taranır, hangi KVKK maddelerini tetiklediği ve risk seviyesi otomatik raporlanır.

detector = PiiDetector(layers=["regex", "ner", "gliner"])

# Gerçekçi bir hasta taburcu notu
hasta_notu = """
Hasta 52 yaşında erkek, tip 2 diyabet ve kronik böbrek yetmezliği tanıları mevcut.
Metformin 1000mg 2x1 kullanıyor. Dini gerekçeyle kan transfüzyonunu reddetti,
alternatif tedavi protokolü uygulandı.
"""

rapor = detector.compliance_report(hasta_notu)

print(rapor.summary())
# KVKK Uyum Raporu — genel risk: KRİTİK
# KVKK Madde 6 (Özel Nitelikli Veri) tespit edildi!
#   [KRİTİK] SAGLIK_VERISI — Açık rıza zorunlu. Yetkili kurum olmadan işlenemez.
#   [KRİTİK] DINI_INANC   — Kural olarak işlenemez.

print(rapor.has_madde6)  # True

---

Senaryo 4 — Log anonimleştirme

Problem: Uygulama logları hata ayıklama için değerli ama içinde kullanıcı telefonu, e-postası, IP adresi var. Bu loglar Datadog, Elastic veya S3'e gönderiliyor — yani kişisel veri üçüncü taraflara akıyor. KVKK bu durumu açıkça ihlal sayar.

Çözüm: Logging katmanına tek satır filtre eklenir. Tüm loglar diske veya servise gitmeden önce otomatik temizlenir.

import logging
from kvkk_pii import PiiDetector

detector = PiiDetector()

class KvkkLogFilter(logging.Filter):
    def filter(self, record):
        record.msg = detector.anonymize(str(record.msg))
        return True

logging.getLogger().addFilter(KvkkLogFilter())

logging.info("Kullanıcı 0532 123 45 67 ile giriş yaptı")
# → "Kullanıcı [TELEFON_TR] ile giriş yaptı"

logging.warning("Hata: [e-mail], IP: 192.168.1.1")
# → "Hata: [EMAIL], IP: [IP_ADRESI]"

---

Senaryo 5 — FastAPI ile kişisel veri tarama servisi

Problem: Büyük bir ekipte her geliştiricinin kütüphaneyi ayrı ayrı entegre etmesi zor. Merkezi bir tarama servisi olsa tüm mikroservisler oraya istek atabilir.

Çözüm: kvkk-pii'yi tek bir FastAPI servisi olarak ayağa kaldır, diğer servisler REST ile çağırsın.

from fastapi import FastAPI
from kvkk_pii import AsyncPiiDetector

app = FastAPI()
detector = AsyncPiiDetector(layers=["regex", "ner"])

@app.post("/tarama")
async def tarama(metin: str):
    sonuc = await detector.analyze(metin)
    return {
        "pii_var": bool(sonuc.entities),
        "tipler": [e.entity_type for e in sonuc.entities],
        "anonim": sonuc.anonymize(),
    }

@app.post("/anonim")
async def anonim(metin: str):
    return {"sonuc": await detector.anonymize(metin)}

---

Senaryo 6 — CI/CD pipeline'ında KVKK uyum kontrolü

Problem: Staging veya üretim ortamına deploy edilecek kod, kullanıcı verisi işleyen metin sabitleri veya test fixture'ları içerebilir. Bunlar fark edilmeden repoya giriyor.

Çözüm: KVKK uyum raporunu CI adımına ekle. has_madde6 veya risk_level == "KRİTİK" içeren commit/deploy'u otomatik olarak durdur.

# scripts/kvkk_check.py — CI adımı olarak çalıştırılır
import sys
import glob
from kvkk_pii import PiiDetector

detector = PiiDetector(layers=["regex", "ner"])
failed = False

# Test fixture ve seed dosyalarını tara
for path in glob.glob("tests/fixtures/**/*.txt", recursive=True):
    text = open(path).read()
    rapor = detector.compliance_report(text)

    if rapor.risk_level in ("YÜKSEK", "KRİTİK"):
        print(f"[KVKK] {path}: {rapor.summary()}", file=sys.stderr)
        failed = True

sys.exit(1 if failed else 0)

GitHub Actions entegrasyonu:

# .github/workflows/kvkk.yml
name: KVKK Uyum Kontrolü

on: [push, pull_request]

jobs:
  kvkk-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.11"
      - run: pip install kvkk-pii[ner]
      - run: python scripts/kvkk_check.py

Gerçek TC kimlik, IBAN veya sağlık verisi içeren bir dosya commit'e girerse pipeline derleme aşamasında durur — production'a ulaşmadan önce.

---

Tespit Edilen Veri Türleri

Katman 1 — Regex + Checksum (bağımlılık yok)

Tür	Açıklama	Doğrulama
TC_KIMLIK	TC kimlik numarası (11 hane)	Checksum
VKN	Vergi kimlik numarası (10 hane)	Checksum
IBAN_TR	IBAN (tüm ülke kodları)	Mod97
KREDI_KARTI	Kredi kartı numarası	Luhn
TELEFON_TR	Türk telefon numaraları	—
EMAIL	E-posta adresi	—
IP_ADRESI	IPv4 adresi	—
PLAKA_TR	Türk plaka numarası	—
PASAPORT_TR	Türk pasaport numarası	—
SGK_NO	SGK işyeri numarası	—
ADRES	Sokak adresi	—
TARIH	Tarih	—
KISI_ADI	Ünvan bazlı kişi adı	—

Katman 2 — NER (pip install kvkk-pii[ner])

Model: akdeniz27/xlm-roberta-base-turkish-ner — %94.92 F1

Tür	Açıklama
KISI_ADI	Kişi adı
KONUM	Şehir, ilçe, ülke
KURUM	Şirket, kurum adı

Katman 3 — KVKK Madde 6 (pip install kvkk-pii[full])

Model: urchade/gliner_multi-v2.1 — sıfır atışlı, 100+ dil

Tür	Açıklama
SAGLIK_VERISI	Sağlık ve tıbbi veri
DINI_INANC	Din, mezhep bilgisi
SIYASI_GORUS	Siyasi görüş
SENDIKA_UYELIGII	Sendika üyeliği
BIYOMETRIK_VERI	Biyometrik / genetik veri

---

Diğer Özellikler

Hazır preset'ler

from kvkk_pii import presets

detector = presets.turkish()       # KVKK — tam Türkçe destek
detector = presets.german()        # DSGVO
detector = presets.french()        # RGPD
detector = presets.multilingual()  # TR + DE + FR

Komut satırı

kvkk-pii scan "Ali Veli TC: 10000000146"
kvkk-pii scan --layer ner belge.txt
kvkk-pii scan --format json "metin"
kvkk-pii anonymize "Ali Veli TC: 10000000146"
cat log.txt | kvkk-pii anonymize

NER modelini değiştirme

Varsayılan NER modeli akdeniz27/xlm-roberta-base-turkish-ner — HuggingFace'ten otomatik indirilir. İstediğiniz modelle değiştirebilirsiniz:

from kvkk_pii import PiiDetector
from kvkk_pii.config import NerConfig

# Farklı bir HuggingFace NER modeli
detector = PiiDetector(
    layers=["regex", "ner"],
    ner_config=NerConfig(
        model_id="Jean-Baptiste/roberta-large-ner-english",
        model_size_mb=1400,
        min_score=0.85,
    )
)

# Yerel diske önceden indirilmiş model (offline ortam)
detector = PiiDetector(
    layers=["regex", "ner"],
    ner_config=NerConfig(
        model_id="/opt/models/turkish-ner",  # local path
    ),
    download_policy="never",  # indirme yok, hazır model kullan
)

Model cache'i: ~/.cache/huggingface/hub — HF_HOME env variable ile değiştirilebilir.

---

Maskeleme token formatını değiştirme

Varsayılan format [TC_KIMLIK_a3f] şeklindedir. JSON, SQL veya XML içinde köşeli parantez sorun çıkarıyorsa formatı özelleştirebilirsiniz:

from kvkk_pii import PiiDetector

detector = PiiDetector(layers=["regex", "ner"])

metin = "Ahmet Yılmaz, TC: 10000000146, tel: [phone]"

# Varsayılan format — [TC_KIMLIK_a3f]
session = detector.create_session(metin)

# JSON/SQL için güvenli — __TC_KIMLIK_a3f__
session = detector.create_session(metin, token_format="__{type}_{id}__")

# XML için güvenli — PII_TC_KIMLIK_a3f
session = detector.create_session(metin, token_format="PII_{type}_{id}")

# Özel format — <<TC_KIMLIK_a3f>>
session = detector.create_session(metin, token_format="<<{type}_{id}>>")

masked = session.mask()
# → "__KISI_ADI_x7k__, TC: __TC_KIMLIK_a3f__, tel: __TELEFON_TR_b2c__"

# two_way() ile de kullanılabilir
sonuc = detector.two_way(
    prompt=metin,
    call_fn=lambda m: ai_yanit(m),
    token_format="__{type}_{id}__",
)

{type} entity tipini, {id} 3 karakterli benzersiz kimliği temsil eder. Restore her zaman çalışır — format ne olursa olsun.

---

Özel recognizer

from kvkk_pii import BaseRecognizer, PiiEntity

class SicilNoRecognizer(BaseRecognizer):
    entity_type = "SICIL_NO"

    def find(self, text: str) -> list[PiiEntity]:
        import re
        return [
            self._entity(m.group(), m.start(), m.end(), score=1.0)
            for m in re.finditer(r"\bSCL-\d{6}\b", text)
        ]

---

Gereksinimler

• Python 3.10+
• Temel kurulum: sıfır bağımlılık
• NER/GLiNER: transformers, torch, huggingface-hub, gliner

---

Lisans

MIT