Kullanıcı verisini yapay zekaya göndermeden önce 18 farklı PII/PHI desenini milisaniyeler içinde maskele. Her taramayı SHA-256 WORM zincirine mühürle. Mahkemede delil. Denetçiye kanıt.
Bir sağlık asistanı, hukuk botu veya HR sistemi kursun — sonuç değişmiyor: ham veri LLM'e giderse uyum ihlali kaçınılmaz.
Hasta adı, TC kimlik no veya teşhis kodu içeren bir prompt OpenAI/GPT'ye giderse sağlık kuruluşu korunmasız kalır. OCR denetimleri anlık.
LLM kararlarında bireysel açıklama hakkı zorunlu. Denetlenemeyen AI çıktısı = Madde 22 ihlali. AB Veri Koruma Otoritesi ceza kesmekte geç kalmaz.
TC kimlik no, telefon, adres gibi kişisel veri yurt dışı sunucuya aktarılamaz. KVKK Kurulu para cezalarını artırmaya devam ediyor.
Ham metni API'ye gönder. 18 desen eşzamanlı çalışır: TC kimlik, telefon, IBAN, ad/soyad, adres, teşhis kodu ve daha fazlası.
→
Tespit edilen PII/PHI otomatik maskelenir.
12345678901
→
[TCKN].
Temiz metin LLM'e gider.
Her tarama SHA-256 WORM receipt alır. Hash, timestamp ve ihlal sayısı değiştirilemez zincire yazılır. Mahkemede delil niteliği taşır.
Regex + AI NER (Transformers.js) hibrit motor. Tarayıcında çalışır, verin sunucuya gitmez. Her tarama SHA-256 WORM mühürü alır.
Kendi PHI pipeline'ını inşa etmek ne kadara mal olur? Rakamları gir ve farkı gör.
Mevcut LLM pipeline'ına Veritas Mechanic'i eklemek dakikalar alır.
from feam_audit import VeritasClient import os client = VeritasClient(api_key=os.getenv("VERITAS_API_KEY")) # LLM'e göndermeden önce tara user_prompt = "Hasta Ahmet Yılmaz (TC: 12345678901) dünkü tahlil sonuçları..." result = client.scan( text=user_prompt, jurisdiction="KVKK", redact_mode="mask" # none | mask | replace | block ) if result.is_safe: # Temizlenmiş metin ile LLM çağrısı yap llm_output = my_llm.generate(result.clean_text) else: print(f"İhlaller: {result.violations}") # Denetlenebilir WORM mühür print(f"Audit Hash: {result.worm_receipt}")
import { VeritasClient } from '@feam/audit-sdk' const client = new VeritasClient({ apiKey: process.env.VERITAS_API_KEY }) async function processPrompt(userPrompt) { const result = await client.scan({ text: userPrompt, jurisdiction: 'GDPR', redactMode: 'mask' }) if (result.isSafe) { return await openAi.complete(result.cleanText) } // WORM mühürü sakla console.log(`Audit: ${result.wormReceipt}`) }
curl -X POST https://api.veritas.feam.co/v1/scan \ -H "Authorization: Bearer sk_YOUR_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "text": "Ahmet Yılmaz TC: 12345678901", "jurisdiction": "KVKK", "redact_mode": "mask" }' # Yanıt: { "is_safe": false, "clean_text": "[AD_SOYAD] TC: [TCKN]", "violations": ["TCKN", "NAME"], "violation_count": 2, "worm_receipt": "7a3f9b2c4fe2dd...", "latency_ms": 1.4 }
Tüm endpoint'ler JSON döner. Auth: Bearer token.
Gönderilen metin üzerinde HIPAA/GDPR/KVKK uyarınca 18 farklı PII/PHI desenini <2ms içinde tarar, maskeler ve işlemi WORM zincirine yazar.
| Parametre | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
| text * | string | Taranacak ham metin (maks 50KB) |
| jurisdiction | string | GDPR · HIPAA · KVKK · ALL (varsayılan: ALL) |
| redact_mode | enum | none · mask · replace · block (varsayılan: mask) |
| context_id | string | Kendi sisteminizin oturum ID'si (mahkeme eşleştirme) |
Daha önce yapılmış bir taramanın SHA-256 mühürlü kriptografik kanıtını döner. Bu endpoint denetçiler ve yasal merciler için şeffaf erişime açıktır.
| Parametre | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
| worm_hash * | string | WORM receipt'ten gelen SHA-256 hash |
Bir metin veya hash'in zincirde mevcut olup olmadığını doğrular. Denetim ve uyumluluk raporlaması için kullanılır.
| Parametre | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
| content * | string | Doğrulanacak metin veya hash |
| claim | string | exists_in_chain · was_clean · was_scanned |
Kredi kartı olmadan başla. İlk 10.000 sorgu bizden.
İlk 10.000 sorgunuz ücretsiz. Kredi kartı gerektirmez.
api.veritas.feam.co · FEAM OS v10 tabanlı · Frankfurt EU · AGPLv3 + Ticari Çift Lisans