EnaGuard
Güvenilir çerçevelerle eşlenir; çerçeve özetine dönüşmez
EnaGuard, değerlendirme dilinin savunulabilir olması için uluslararası standartları ve teknik referansları kullanır. Kamuya açık çapraz eşleme dayanağı gösterir; korunan kontrol kriterleri ve puanlama mantığı metodolojinin içinde kalır.
Crosswalk bir kontrol listesi değil, çeviri katmanıdır
EnaGuard tanınmış yönetişim, risk, güvenlik ve dayanıklılık dilinden başlar; bu dili gerçek yapay zeka mimarisi üzerinde incelenebilir kanıt sorularına çevirir.
Yönetişim niyeti
Değerlendirme hangi kararı, hesap verebilirlik sorusunu veya gözetim yükümlülüğünü desteklemeli?
Risk bağlamı
Sektör, çalışma modeli, otonomi, veri hassasiyeti ve etki seviyesi değerlendirme merceğini belirler.
Mimari kanıt
Envanterler, akışlar, kontroller, kayıtlar, testler, metrikler ve olay kayıtları incelenebilir kanıt nesnelerine dönüşür.
Challenge
Kanıt; üretim, hata, güvenlik baskısı ve yönetişim denetimi altında sınanır.
İddia sınırı
Rapor yalnızca kapsam, kanıt, örnekleme, bağımsız sorgulama ve kalite güvencesinin savunabildiği şeyi söyler.
Risk, güvenlik, yönetişim ve doğrulama için ortak dil
Bu referanslar değerlendirme dilini şekillendirir. EnaGuard metodolojisinin yerine geçmez; sertifikasyon, onay veya endorsement iddiası olarak kullanılmaz.
ISO/IEC 42001, 23894, 5338, 38507, 42005 ve ilgili yapay zeka standartları
Yönetim sistemi beklentileri, yapay zeka risk süreçleri, yönetişim sorumlulukları, yaşam döngüsü ve yönetim kurulu düzeyi teknoloji yönetişimi için referans alınır.
NIST AI Risk Management Framework ve Generative AI Profile
Govern, Map, Measure ve Manage dilini somut kanıt beklentileriyle ilişkilendirmek için kullanılır.
OWASP LLM ve Agentic Security çalışmaları
İstem enjeksiyonu, hassas veri sızıntısı, ajan yetkileri, araç kullanımı ve kontrol testi dilini besler.
MITRE ATLAS saldırgan yapay zeka bilgi tabanı
Yapay zeka sistemlerinin nasıl saldırıya uğrayabileceği, manipüle edilebileceği veya kötüye kullanılabileceği için tehdit merceği sağlar.
Cloud Security Alliance AI Controls Matrix
Bulut, veri, kimlik, izleme ve tedarikçi kontrolleri konuşmalarında referans ilişkisi olarak kullanılır.
EU AI Act ve sektörel düzenleme beklentileri
Sınıflandırma, dokümantasyon, şeffaflık, insan gözetimi ve izlenebilirlik başlıklarını görünür tutar; hukuki görüş yerine geçmez.
Asıl değer, her referansın neyi görünür kıldığıdır
Roller, hesap verebilirlik ve gözetim
Çerçeve dili; yapay zeka sistemini kimin sahiplendiğini, riski kimin onayladığını, istisnaları kimin izlediğini ve kimin durdurma veya yükseltme yetkisi olduğunu sınar.
Kanıt sorusu: bu sahiplik ve onay yolları canlı işletim modelinde gösterilebiliyor mu?
Kontroller, saldırılar ve dayanıklılık
Güvenlik referansları; kimlik, erişim, istem enjeksiyonu, veri soyu, model geçitleri, kayıt tutma ve yedek çalışma beklentilerine dönüşür.
Kanıt sorusu: kontrolün yük, hata veya saldırı altında çalıştığını ne kanıtlıyor?
Sınırlar, güven düzeyi ve eylem
Değerlendirme sonucu; neyin gözlemlendiğini, neyin örneklendiğini, neyin kapsam dışı olduğunu ve hangi riskin açık kaldığını ayırmalıdır.
Kanıt sorusu: eldeki kanıt, iddianın gücünü bugün savunmaya yeterli mi?
Dayanağı ve rapor mantığını paylaşırız; ayrıntılı puanlama kurallarını koruruz
Kamuya açık
Mimari katmanlar, risk alanları, yönetim soruları, sektörel belirleyiciler, beş seviyeli kanıt modeli, genel kanıt tavanı mantığı, rapor mantığı, yapay zeka yönetişimi kanıt temaları ve eksen düzeyinde çerçeve eşlemesi.
Korunan
Tam sorgu seti, kontrol ağırlıkları, kontrol temelli kanıt tavanları, kabul eşikleri, standartlaştırma kuralları, karşılaştırma verisi, bağımsız sorgulama protokolleri ve nihai rapor şablonları.
Kural
Kamuya açık içerik neyin değerlendirildiğini, sonucu hangi kanıtın desteklediğini ve bulgunun nasıl bağımsız biçimde sorgulanabileceğini açıklar. Korunan içerik tam ağırlıkları, eşikleri ve uygulama ayrıntısını kapsar.
Crosswalk kendini sertifikalandırmak için değil, daha iyi soru sormak için kullanılır
Ortak dil
Metodoloji Temeli; yönetim, iç denetim, risk, güvenlik ve mimari ekiplerine yapay zeka yönetişimi ve yapay zeka mimarisi riski için ortak bir dil verir.
Kapsam belirleme
Kararın gerektirdiği kanıt derinliğine göre bir sonraki adımın Signal, Focus veya Verify olup olmadığını netleştirmeye yardımcı olur.
Sınır
Metodolojik dayanağı gösterir; hukuki görüş, sertifikasyon, standart kuruluşu onayı veya EnaGuard puanlama mantığının kamuya açılması anlamına gelmez.
Doğru dil “eşlenmiştir”. “Onaylanmıştır” değildir.
İlgili çapraz eşleme yayımlandığında EnaGuard metodolojisi tanınmış yapay zeka yönetişimi, risk, güvenlik ve doğrulama referanslarıyla çapraz eşlenmiş olarak anlatılabilir. Bir standart kuruluşunun metodolojiyi onayladığı ima edilmemelidir. Pratik yönetişim görünümü için Yapay Zekâ Yönetişimi Kanıt Haritası'na bakın.