Görsel Kaynağı: AIhub (Artificial Intelligence Hub) Şekil 1: SteganoPrompt web arayüzü. Yeşil “Disclosure always on” (Açıklama her zaman açık) bandı, kodlanan her kısa talimatın kapatılamayan kısa bir akademik dürüstlük hatırlatması taşıdığını ve önceden hazırlanmış müfredat metni sunduğunu belirtir. Öğretmenler ödevi 1. panele (“Görünür metin”) yapıştırır. 2. panel (“Gizli talimat”) yalnızca okunabilen hatırlatmayı gösterir ve doğrulama belirteci ile biter
SteganoPrompt-OK-2026
ayrıca isteğe bağlı, nazik bir ekleme için bir alan içerir. Sayfanın aşağısındaki bir Verify (Doğrula) paneli (gösterilmiyor) metni çözümleyerek denetlemeye yarar. Her şey tarayıcıda çalışır.
SteganoPrompt, eğitimcilerin bir ödev talimatına görünmez ancak açıkça duyurulan bir talimat gömmelerini sağlar; böylece talimat birebir verilerek beslenen bir sohbet botu, öğrenciyi dürüst bir çalışma yapmaya yönlendirir ve yanıtını doğrulanabilir bir belirtekle imzalar.
Büyük dil modelleri (LLM’ler) üzerine inşa edilen sohbet botları artık saniyeler içinde akıcı makaleler, kod ve sınav yanıtları üretiyor; bu durum evden yapılan ödevleri ilköğretimden lisansüstü eğitime kadar yeniden şekillendiriyor. Birçok eğitimci onları yasaklamak istemiyor; açıkça kullanıldığında değerli çalışma araçları olabilir. Tespit edilmesi gereken durum daha dar: Bir öğrenci ödev talimatını bir sohbet botuna yapıştırıp yanıtı birebir teslim ediyor ve ödevin sağlanması için var olan öğrenmeyi atlıyor.
Tamamlanmış bir makalenin makine tarafından yazılıp yazılmadığını tahmin eden sonradan yapılan tespit araçları, hafif yeniden ifade altında çöküyor ve yerli olmayan İngilizce yazanlara karşı önyargılı; OpenAI, düşük doğruluk gerekçesiyle Temmuz 2023’te sınıflandırıcısını geri çekti. Bir modelin sözcük seçimlerini hafifçe yönlendirerek metnin sonradan tanınmasını sağlayan çıktı tarafı filigranları daha ilkeli olsa da, bunları yalnızca model sağlayıcısı açabilir, öğretmen değil.
İkinci olarak, George Washington Üniversitesi’nde Profesör Kinga Dobolyi’nin yazılım mühendisliği dersi için lisansüstü asistanı olarak, basit bir bütünlük kontrolünün işbaşında olduğunu izledim. Her sınıf içi kısa sınavın başında Prof. Dobolyi, öğrencilerin çalışmalarının en üstüne yazmaları için bir “günün sözcüğü” (elma, şemsiye, derleyici) açıklardı. Ücretsiz ve kullanışlıydı, ancak aynı zamanda kırılgandı: orada bulunan biri bu sözcüğü saniyeler içinde dışarıdaki birine mesaj olarak gönderebilir ve bu yöntem evden yapılan çalışmalar için asla işe yaramazdı. SteganoPrompt, görünmez, evden yapılan çalışmalara uyarlanmış genellemesi: içinde gizli bir gün sözcüğü barındıran prompt.
AIES 2026 (Yapay Zekâ, Etik ve Toplum Konferansı)’ndaki makalemiz sorunu tersine çeviriyor: cevabı değil, soruyu filigranlayın. SteganoPrompt, Amerikan Bilgi Değişimi Kodu (ASCII) tarafından tanımlanan klavye karakterlerinin görünmez bir yansıması olan Unicode’un kullanımdan kaldırılmış Tags bloğunu (U+E0000 ile U+E007F kod noktaları) kullanır. Bu etiket karakterlerini çizen neredeyse hiçbir yazı tipi yoktur, ancak kopyala-yapıştır işleminden sağ çıkar ve birçok sohbet botu onları sıradan metin olarak okur; bu, “ASCII gizleme” olarak bilinen bir taktiktir. Araç, gizli bir talimatın her karakterini bu aralığa kaydırır: “Merhaba!” artı bir satır sonu, U+E0048, U+E0069, U+E0021 ve U+E000A’ya dönüşür.
Bir öğretmen bir ödevi içine yapıştırır, “Encode & copy” (Kodla & kopyala) düğmesine tıklar ve sonucu her zamanki gibi öğrenme yönetim sistemine (LMS) yükler; görünür metin hiç değişmez. Prompt’u birebir bir sohbet botuna yapıştıran bir öğrenci, ödevin kendi tarafından ekilmiş görünmez bir mayına karşı bilinçsiz bir taşıyıcı olur.
Şeffaflık yerleşiktir: kodlanmış her ödev, kapatılamayan salt-okunur bir hatırlatma taşır (Şekil 1’deki yeşil “Açıklama her zaman açık” bandı). Sohbet botundan, öğrenciyi kendi kelimeleriyle çalışmayı tamamlamaya ve herhangi bir yapay zekâ kullanımını ifşa etmeye teşvik eden samimi bir satırla başlamasını ve
SteganoPrompt-OK-2026
tokenini kendi satırında bitirmesini ister. Bir Verify paneli herhangi bir metni çözer, böylece öğretmenler payload’un LMS’lerinden sağ çıktığını yayımlamadan önce onaylayabilir ve not verirken şüpheli çalışmaları kontrol edebilir.
Araç, tarayıcınızda çalışan, tek başına çalışan, açık kaynaklı bir web sayfasıdır (MIT Lisansı) ve yüklendikten sonra ağ isteği yapmaz.
kaynağının her satırını GitHub’dan okuyun
31 Temmuz 2026’ya kadar dört ödev istemini sekiz LLM ailesinden on üç yapılandırmaya üçer kez verdik ve yaygın kanallar aracılığıyla 256 baytlık gizli bir yük gönderdik (tabloya bakın). Filigranın çalışması için gizli karakterlerin modele ulaşması gerekir; bu da GPT-5 serisinin engellediği bir durum olup, modellerin bu karakterlere göre davranması gerekir ki bu da Qwen2.5’in hiç yapmadığı bir davranıştır.
Bir bakışta: hangi sohbet botları filrarian taşır ve hangi kanallar onu korur?
Görsel Kaynağı: AIhub (Artificial Intelligence Hub)Modeller: Yapılandırma başına 12 deneme (dört istem × üç çalışma), 31 Temmuz 2026 veya öncesinde ölçüldü; puanlamalar aynı zamanda tedarikçilerin kamuya açık açıklamaları ve güvenlik bildirimlerinden de yararlanıyor. Kanallar: 256 baytlık gizli bir yük. Tedarikçi davranışları haber verilmeden değişebilir, bu nedenle dağıtımdan önce yeniden test edin. HTML: HyperText Markup Language; JSON: JavaScript Object Notation; PDF: Portable Document Format.
Filigrandan şüphe eden bir öğrenci, gizli karakterleri silerek, istemi yeniden yazarak, sohbet botuna gömülü talimatları yok saymasını söyleyerek veya bir sohbet botunun brief’i yeniden ifadesini yeni bir sohbete yapıştırarak onu ortadan kaldırabilir. Daha çarpıcı olanı, 5 Ağustos 2026’daki denemelerde şüphe gerektirmeyen bir istemdi: ön söz yok, hatırlatma yok, sonda bir satır yok. Grok 4.5 filigranı altı denemenin beşinde, Gemini 3.1 Pro ise hepsinde yaydı; belirli gizli talimata yön veren küçük Gemini 3.6 Flash görünür isteme her zaman uydu.
Tedarikçiler de kayar. Sohbet uygulaması kontrollerimizde GPT-5.6 Sol sessiz kaldı, Claude Opus 5 ise gizli talimatları okudu, bunlara uymadı ve kullanıcıyı uyardı; böylece mekanizmayı ortaya çıkardı. Dağıtımdan hemen önce yeniden test etmenizi öneriyoruz.
Bir isabet, bir sohbet botunun metin metnini tükettiğini gösterir; bu kötüye kullanımı kanıtlamaz, sessizlik ise hiçbir şeyi kanıtlamaz. Dört ilke öneriyoruz:
Sabit etiketi, kurs, dönem ve bölüme bağlı bir kriptografik imza olan bir Tabanlı Mesaj Doğrulama Kodu (HMAC) ile değiştirmeyi; metin içinde örülen, hafif yeniden ifade edilme durumlarında hayatta kabilen bir filigran eklemeyi; çoklu öğretim üyesi düzeyinde bir saha çalışması yürütmeyi ve metne yapıştırıldığında hangi sessiz değişikliklerin kabul edilebilir olduğunu model sağlayıcılarıyla birlikte değerlendirmeyi planlıyoruz. Öğretmenlerin evden yapılan ödevlerin anlamlı, şeffaf ve adil şekilde sürdürülmesine yardımcı olmasını umuyoruz.
İşbirliği yapan yazarlar: Makaleyi Malmö, İsveç’te düzenlenen AIES 2026’da sunan Artin Yousefi (George Washington Üniversitesi) ve makalenin ile web aracının tüm süreci boyunca büyük teşvik, samimi destek ve kapsamlı rehberlik sağlayan Profesör Robert Pless (George Washington Üniversitesi).
