AutoGluon Iris - MLSecOps Security Pipeline v3.0 🛡️

AutoGluon ile Iris veri seti üzerinde makine öğrenimi modeli eğitimi ve kapsamlı 9 güvenlik testi içeren MLSecOps pipeline projesi.

🔒 Güvenlik Özellikleri

Bu proje, modern ML güvenlik standartlarını uygular ve 9 farklı güvenlik testi içerir:

Test 1-5: Temel Güvenlik Testleri

Test	Framework	Açıklama
T1	OWASP ML06	Supply Chain Security (Bandit, Safety)
T2	OWASP ML08	Model Drift Detection
T3	OWASP ML01	Adversarial Robustness Testing
T4	NVIDIA Garak	LLM Security (Prompt Injection, Jailbreak)
T5	PyRIT	Data Privacy & PII Detection

Test 6-9: Yeni Eklenen Testler ✨

Test	Framework	Açıklama
T6	Microsoft Fairlearn	Fairness & Bias Analysis
T7	Giskard	ML Model Validation (Accuracy, F1, Robustness)
T8	Credo AI	AI Governance & EU AI Act Compliance
T9	CycloneDX	SBOM Generation & CVE Vulnerability Scan

📊 Oluşturulan Raporlar

Pipeline çalıştırıldığında aşağıdaki raporlar otomatik oluşturulur:

Dosya	Açıklama
fairness_report.html	Fairlearn adalet ve önyargı raporu
giskard_report.html	Giskard ML validasyon raporu
credo_model_card.md	AI Model Card (EU AI Act uyumlu)
sbom.json	CycloneDX Software Bill of Materials
vulnerability_report.json	CVE güvenlik açığı raporu

🚀 Hızlı Başlangıç

Gereksinimler

• Python 3.12+
• Docker Desktop
• Jenkins
• DVC (Data Version Control)

Kurulum

# 1. Bağımlılıkları yükle
pip install -r requirements.txt

# 2. Veriyi çek (DVC)
dvc pull

# 3. Model eğitimi
python train.py

# 4. Güvenlik testleri (9 test)
python mlsecops_security.py

# 5. MLflow UI
python -m mlflow ui
# http://127.0.0.1:5000

🐳 Docker Kullanımı

# Image oluştur
docker build -t autogluon-iris .

# Container çalıştır
docker run --rm autogluon-iris

🔧 Jenkins Pipeline

Pipeline aşamaları:

Stage	Açıklama
Checkout	Kod çekme
Install Dependencies	Bağımlılık kurulumu
DVC Pull	Veri çekme
Build Docker Image	Docker image oluşturma
Run Training	Model eğitimi
MLSecOps Security Audit	9 güvenlik testi (tam pipeline)
LLM Security Testing	Garak + PyRIT
Stage 6 - Fairness Testing	Fairlearn bias analizi
Stage 7 - Giskard Validation	ML model doğrulama
Stage 8 - Credo AI Governance	AI yönetişim değerlendirmesi
Stage 9 - SBOM & Vulnerability	SBOM + CVE taraması

📊 MLflow Metrikleri

Tüm testler MLflow'a otomatik loglanır:

Fairlearn (T6)

• T6_Fairness_Score - Adalet skoru
• T6_Demographic_Parity_Diff - Demografik parite farkı
• T6_Group_A_Accuracy, T6_Group_B_Accuracy - Grup bazlı doğruluk

Giskard (T7)

• T7_Giskard_Pass_Rate - Test geçme oranı
• T7_Giskard_Tests_Passed, T7_Giskard_Tests_Failed

Credo AI (T8)

• T8_Credo_Overall_Risk - Genel risk skoru
• T8_Credo_Fairness_Risk, T8_Credo_Privacy_Risk, T8_Credo_Transparency_Risk

CycloneDX (T9)

• T9_SBOM_Components - Toplam bileşen sayısı
• T9_SBOM_Vulnerabilities - Güvenlik açığı sayısı
• T9_Critical_Vulns, T9_High_Vulns, T9_Medium_Vulns

📁 Proje Yapısı

autogloun_iris/
├── data/                    # Veri seti (DVC ile yönetilir)
├── autogluon_models/        # Eğitilmiş modeller
├── mlruns/                  # MLflow çalıştırmaları
├── llm_security/            # LLM güvenlik testleri
├── train.py                 # Model eğitim scripti
├── mlsecops_security.py     # 9 güvenlik testi pipeline'ı
├── Jenkinsfile              # Jenkins pipeline (11 stage)
├── Dockerfile               # Docker image (Grype dahil)
├── requirements.txt         # Python bağımlılıkları
├── fairness_report.html     # Fairlearn raporu
├── giskard_report.html      # Giskard raporu
├── credo_model_card.md      # AI Model Card
├── sbom.json                # CycloneDX SBOM
├── vulnerability_report.json # CVE raporu
└── README.md                # Bu dosya

🛡️ Güvenlik Framework'leri

Framework	Amaç
OWASP ML Top 10	ML sistemleri için güvenlik standartları
MITRE ATLAS	AI/ML saldırı taktikleri ve teknikleri
NVIDIA Garak	LLM güvenlik tarayıcı
Microsoft PyRIT	Veri güvenliği ve gizlilik
Microsoft Fairlearn	Model adalet ve önyargı testi
Giskard	ML model validasyonu
Credo AI	AI yönetişim ve uyumluluk
CycloneDX	SBOM ve güvenlik açığı taraması

📝 Lisans

MIT License

👨‍💻 Geliştirici

MLSecOps Pipeline v3.0 - 9 Güvenlik Testi OWASP + ATLAS + Garak + PyRIT + Fairlearn + Giskard + Credo AI + CycloneDX