Author :
Abstract
Bu çalışma, özel güvenlik hizmetlerinde risk analizine yapay zeka (YZ) teknolojilerinin entegrasyonunu derinlemesine incelemektedir. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve görüntü işleme gibi yöntemler kullanılarak tehdit algılama, erişim kontrolü, tahmine dayalı güvenlik ve siber güvenlik uygulamaları analiz edilmiştir. Vaka örnekleriyle desteklenen bu YZ tabanlı yaklaşımlar, geleneksel analiz yöntemlerine kıyasla daha hızlı, öngörülebilir, proaktif ve veri odaklı sonuçlar sunarak insan hatası potansiyelini azaltmakta ve operasyonel verimliliği artırmaktadır. Makale ayrıca, YZ kullanımının getirdiği etik ve yasal zorlukları (veri gizliliği, algoritmik yanlılık, şeffaflık ve sorumluluk) da ele alarak gelecekteki araştırmalar ve politika önerileri için bir zemin hazırlamaktadır.
Keywords
Abstract
This study deeply explores the integration of artificial intelligence (AI) technologies into risk analysis within private security services. Methods such as machine learning, deep learning, natural language processing, and image processing are examined through applications in threat detection, access control, predictive security, and cybersecurity. Supported by case studies, these AI-driven approaches offer faster, more predictable, proactive, and data-driven insights compared to traditional analysis techniques, reducing the potential for human error and enhancing operational efficiency. The article also addresses the ethical and legal challenges (data privacy, algorithmic bias, transparency, and accountability) posed by AI adoption, laying the groundwork for future research and policy recommendations.
