Yapay Zekanın Bug Bounty ve Penetrasyon Testine Etkisi ve Birlikte Kullanımı

Summary

The speaker discusses the complexities of explaining artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms in a video, touching on topics like data processing, model training, and potential vulnerabilities in AI systems. They explore the use of AI in cybersecurity, such as in bug bounty platforms and attack surface management, while also acknowledging the risks and the importance of understanding these technologies for future applications. The script emphasizes the need for continuous learning and adaptation in the field of cybersecurity as AI evolves.

Takeaways

• 🧠 The speaker is attempting to explain the concept of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms, emphasizing the complexity and the interrelatedness of various components.
• 📈 AI involves mathematical processes that take data, preprocess it, and then use algorithms to train models, resulting in trained weights or a model that can be saved as a file.
• 🔒 The concept of 'model theft' is introduced, where the trained model could be stolen or misused, and the importance of data security during the training process is highlighted.
• 🔬 The script discusses the importance of understanding the vulnerabilities in emerging technologies and the role of penetration testing (pentest) and bug bounty programs in identifying and mitigating these vulnerabilities.
• 🛠️ The speaker suggests starting with understanding the technology, its development, and identifying potential vulnerabilities from a security perspective, which is crucial for both pentesters and bug bounty hunters.
• 📚 The script touches on the use of large language models (LLMs) like chat GPT and mentions the existence of vulnerabilities in such technologies, indicating the need for constant learning and adaptation.
• 🛡️ The potential of AI in security, such as attack surface management and zero-day tracking, is discussed, along with the limitations and risks of using AI in critical roles due to the possibility of errors.
• 🔧 The speaker mentions the use of AI in suggesting solutions and automating tasks in software development, such as automatically fixing code vulnerabilities upon detection.
• 🔎 The potential applications of AI in academia, such as classification tasks and false positive extraction, are highlighted, showing the versatility of AI in research and practical applications.
• 🤖 The future implications of AI in various fields, including e-commerce and customer service, are speculated upon, suggesting a shift towards more automated and AI-driven systems.
• 📈 The importance of continuous learning and development in the field of AI and cybersecurity is emphasized, as the technology evolves rapidly and new vulnerabilities and solutions emerge.

Q & A

What is the main topic discussed in the video script?

The main topic discussed in the video script is the concept and application of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning algorithms, and their potential vulnerabilities and impacts on cybersecurity, including bug bounty and penetration testing.

What does the speaker mention about the process of explaining AI and Machine Learning algorithms?

The speaker mentions that they are attempting to explain AI and Machine Learning algorithms, including their logic and the process of data preprocessing, training, and model creation, but finds it challenging due to the complexity and interrelatedness of the concepts.

What is the significance of 'training data' in the context of AI models?

Training data is crucial for AI models as it is used to teach the model to recognize patterns and make predictions. It goes through preprocessing and is then used to train the model, resulting in the creation of trained weights or a model file.

What is the role of 'test data' in AI model evaluation?

Test data is used to evaluate the performance of a trained AI model. It helps to determine how well the model generalizes to new, unseen data by using the trained weights to produce outcomes.

Why does the speaker mention the importance of understanding the vulnerabilities in AI and Machine Learning technologies?

The speaker emphasizes understanding vulnerabilities in AI and Machine Learning technologies to ensure their security and to be prepared for potential attacks, such as input manipulation or data poisoning, which could exploit these systems.

What is the potential risk mentioned when using AI in critical systems?

The potential risk mentioned is that while AI can perform tasks, there is a high possibility of causing disruptions or errors, especially in critical systems where direct involvement might not be advisable.

How does the speaker suggest using AI and Machine Learning in a company's security strategy?

The speaker suggests using AI and Machine Learning for tasks such as Attack Surface Management, identifying vulnerabilities, and tracking zero-day exploits, as well as providing solutions and recommendations within a company.

What is the potential application of AI in the context of false positive detection in cybersecurity?

AI can be used to analyze and classify data, potentially improving the detection of false positives in cybersecurity by learning from patterns and reducing the number of incorrect security alerts.

What is the speaker's view on the future of AI and its impact on jobs, particularly in the field of cybersecurity?

The speaker believes that AI will not replace jobs but rather enhance them, suggesting that skilled individuals who understand and can utilize AI technologies will be in high demand.

What are some of the tools and libraries mentioned that could be used in conjunction with AI and Machine Learning for cybersecurity?

The speaker mentions tools and libraries such as pandas, TensorFlow, Keras, and others that are used in data analysis and neural network modeling, which can be applied to cybersecurity tasks.

How does the speaker describe the current state of AI in terms of its ability to perform complex tasks autonomously?

The speaker describes AI as currently not being fully capable of performing complex tasks autonomously without the risk of causing issues, suggesting that while AI can assist, it is not yet at a stage where it can completely take over tasks.

Outlines

00:00

🤖 Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning

The speaker begins by expressing the difficulty of explaining Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) concepts in a video, having attempted multiple times due to the complexity. They mention a question from a friend about the impact of AI on bug bounty and penetration testing, topics to be discussed later. The explanation of AI involves algorithms with underlying mathematical processes that take data, preprocess it, and then train models using this data. Preprocessing involves data cleaning and preparation before it is fed into algorithms to train a model. The trained model then produces outputs based on the trained weights, which can be saved as a file. The speaker also touches on the concept of model poisoning and service disruptions in the context of AI.

05:01

🛠️ Exploring AI's Role in Security and Penetration Testing

The speaker discusses the potential of AI in the field of security, specifically in penetration testing and bug bounty hunting. They mention the use of AI in identifying vulnerabilities in technologies and managing attack surfaces within companies. The speaker suggests that while AI can be used to learn about new technologies and their vulnerabilities, it might not be ready for critical roles in security due to the risk of causing disruptions. They also talk about the use of AI in tools for source code analysis and automatic resolution of vulnerabilities, highlighting the potential of AI to assist but also the need for caution due to potential errors.

10:02

🔬 AI's Application in Academic and Corporate Settings

The speaker explores the use of AI in academic and corporate environments, such as in classification tasks and false positive extraction. They suggest that AI can be beneficial in handling large volumes of false positives in companies by using tools like chatbots. The speaker also mentions the potential for AI to automate tasks, such as writing scripts or tools for false positive extraction, thereby increasing efficiency. They emphasize the importance of understanding the underlying technology and AI models to effectively utilize them in various applications.

15:05

🗣️ Final Thoughts on AI and Future Perspectives

In the final paragraph, the speaker wraps up the discussion by inviting questions from the audience and offering to answer them in future videos. They reflect on the potential of AI to take over certain tasks but also acknowledge the uncertainty of its full capabilities. The speaker encourages continuous learning and development in the field of AI and related technologies, suggesting that AI will play an increasingly significant role in various sectors, including e-commerce and other industries.

Keywords

💡Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think like humans and mimic their actions. In the context of the video, AI is the overarching theme, with discussions on how it processes data and learns from it, which is central to the video's exploration of machine learning algorithms.

💡Machine Learning

Machine Learning is a subset of AI that enables machines to improve at tasks with experience over time. In the video, the script discusses the process of training models with data, which is a fundamental aspect of machine learning, and how it can be applied in various scenarios including security testing.

💡Data Preprocessing

Data Preprocessing is the initial step in data analysis where the data is transformed and cleaned before being used for model training. The script mentions this term in the context of preparing data for machine learning algorithms, which is essential for ensuring the quality and effectiveness of the AI models.

💡Model Training

Model Training is the process where an AI model is taught to make predictions or decisions based on the input data it is given. The video script refers to this as the phase where the model is 'educated' with the help of preprocessed data, leading to the development of an 'educated' model.

💡Weights

In the context of AI, Weights are the parameters of the model that are adjusted during training to minimize the difference between the predicted and actual outcomes. The script uses the term 'weights' to describe the learned parameters of a model that are saved for making predictions during testing.

💡Testing Data

Testing Data is a separate set of data used to evaluate the performance of a trained model. The script mentions that once the model is trained, it uses the learned weights to make predictions on new, unseen test data, which is crucial for validating the model's effectiveness.

💡Bug Bounty

A Bug Bounty is a reward offered to ethical hackers for discovering and reporting bugs, particularly security vulnerabilities, in a system. The video script briefly touches on the concept, suggesting that AI and machine learning could potentially be used to enhance the process of finding and reporting bugs.

💡Pentest (Penetration Testing)

Penetration Testing, or Pentest, is the practice of simulating a cyber attack on a system to identify vulnerabilities. The script suggests that AI technologies could be utilized to assist in penetration testing, possibly by automating the discovery of security flaws.

💡Data Poisoning

Data Poisoning refers to the intentional introduction of incorrect data into a dataset to disrupt the model's learning process. The video script warns about the potential for data poisoning as a way to manipulate AI models, which is a critical concern in ensuring the integrity of AI systems.

💡Feature Extraction

Feature Extraction is the process of identifying and extracting relevant pieces of information from the input data to be used as features for machine learning models. Although not explicitly mentioned in the script, the concept is implied in the discussion of how data is manipulated and used to train AI models.

💡Convolutional Neural Network (CNN)

A Convolutional Neural Network is a type of deep learning architecture commonly used in image recognition tasks. The script mentions CNNs in the context of classifying images, which is an example of how AI can be applied to visual data analysis.

💡False Positive

A False Positive occurs when a test or model incorrectly identifies a negative instance as positive. In the script, the concept is discussed in relation to security systems, where the script suggests that AI could potentially be used to reduce false positives in security alerts.

Highlights

The speaker is attempting to explain the concept of artificial intelligence (AI) and machine learning algorithms, emphasizing the complexity and the intertwining of various elements.

AI involves mathematical processes that take in data, apply preprocessing, and then train models using algorithms, resulting in trained weights or a model file.

The concept of 'model poisoning' is introduced, where the model's trained weights could be stolen or manipulated, causing service disruption.

The importance of understanding the initial data poisoning in AI models is highlighted, using the example of classifying cats and dogs.

The speaker discusses the potential of AI in bug bounty and penetration testing, suggesting that these technologies can be utilized for security purposes.

AI models like Large Language Models (LLMs) are mentioned, with the speaker noting the presence of vulnerabilities such as the ASP 10 vulnerabilities.

The role of AI in identifying and addressing security vulnerabilities in technologies is explored, including the use of AI for attack surface management.

The potential of AI in automating tasks such as zero-day vulnerability mitigation is discussed, with the use of bots to constantly scan for issues.

The speaker expresses skepticism about AI completely taking over tasks, suggesting that while it can assist, it may not be ready for critical roles without the risk of causing disruptions.

The use of AI in suggesting solutions and improvements within a company is highlighted, such as in attack surface management or tracking zero-day vulnerabilities.

The potential of AI in software development is discussed, with the possibility of AI writing scripts or tools that can perform tasks more efficiently than humans.

The speaker mentions the use of AI in academic research, such as in classification tasks and false positive extraction, suggesting it as a promising area for study.

The potential of AI in handling false positives in corporate environments is highlighted, where AI could assist in identifying and filtering out non-critical alerts.

The speaker talks about the evolution of AI and its increasing role in various sectors, suggesting that it will become more integrated into daily tasks and systems.

The importance of understanding and learning about new technologies and their vulnerabilities is emphasized for those in the field of penetration testing and security.

The potential of AI in creating chatbots for customer service in e-commerce is mentioned, suggesting a future where AI could handle transactions and product recommendations.

The speaker concludes by encouraging continuous learning and adaptation to new technologies, emphasizing the importance of staying updated in the field of cybersecurity.

Transcripts

Arkadaşlar merhaba Bu videoyu Sanırım 3

veya 4 kez çekiyorum çünkü her

seferinde Belli bir yerden girip işte

bir Yapay Zeka algoritması veya bir işte

Machine learning algoritması anlatmaya

çalışıyorum mantığını anlatmaya

çalışıyorum ve her şey birbirine

karışıyor ama yine de anlatmayı

deneyeceğim E şimdi bir arkadaşımız bir

soru sormuş demiş ki yapay zeka ve işte

Yapay zekanın ve değil Eee yapay zekanın

bug bounty ve Eee Pent teste etkisi ne

olur ilerleyen süreçlerde ondan

bahsedeceğiz şimdi Yapay Zeka dediğimiz

şey zaten aslında

Eee belli algoritmalar içeren bu

algoritmalarda arkada matematiksel

işlemler yapan bir veriyi alıp işleyip E

bu işleme kısmına

Eee önce ön işlemler uygulanıyor bir

veriye Eee farklı işlemler eee data

processing diye geçebilir bu işlemler E

daha sonra işte belli

algoritmalarla bu veriler

eğitiliyor model eğitiliyor Pardon bir

model oluşturuluyor ve o veriyle o model

eğitiliyor daha sonra elimizde eğitilmiş

ağırlıklar oluyor onu bir dosya olarak

düşünün daha sonra test verisi

geldiğinde o eğitilmiş ağırlıklarla bir

sonuç üretiyor temel olarak b böyle bir

yapı var burada E yani aslında şurada

model tift dediği şey o modelin

çalınması gibi düşünebilirsiniz ya da

e modelde bir hizmet kesintisi olduğunda

İşte o verinin

alıp modelde işlenmesi kısmında bir

kesinti gibi düşünebilirsiniz bakın

Training data dediğinde de e ne dedik

modelim iz var ve Training verimiz

var Ne oluyor orada o Training Eee

verisinden bahsediyor Aslında baştaki

verinin zehirlenmesi orada örnek

veriyorum Siz kediyle köpeği

sınıflandırabiliriz Şimdi direkt olarak

anlatmaya başladım Çünkü bir önceki

çektiğim videolarda

Eee anlatamadım çok karıştı böyle biraz

bilmeyenler için belki bir küçük bir yer

etmiştir bilenler Beni daha iyi anladı

şimdi nereden başladım ben Large

Language modelden başladım Bunlar işte

chat gpt gibi yapılar Aslında

Eee Bu yapılar

Eee işte Bu yapılarda Açıklar var o ASP

işte 10 tane açığı varmış burada Şimdi

ben şey kısmına hiç girmiyorum işte

Yapay zeka işimizi elimizden alır mı

işte şöyle olur mu Mu Böyle Olur Mu

kısmına girmiyorum elimizde bir

teknoloji var Ve bunu kullanmak

zorundayız gerek pentest olsun gerek

işte bug banti de olsun bunları

kullanacağız şimdi ilk olarak bunlardan

belki başlayabilirsiniz örnek E bir

teknoloji var ve o teknolojide gelişen

bir teknoloji ve yayılan bir teknoloji o

teknolojide hangi Açıklar varmış Hangi

Açıklar nasıl olabilirmiş bunları

öğreniyoruz bir pentest bakış açısı

pentester bakış açısı işte Güvenlik

bakış açısı Çünkü önümüzde bir teknoloji

var onu biraz öğrenip daha sonra

açıklarını öğrenip orada Eee ya

güvenliğini sağlayacağız ya orada açık

bulup

raporlayan learning de de bakın e

modellerle ilgili şeyler var yine benzer

yapılar görüyorsunuz veriyle veri

zehirlemesi ile ilgili şeyler var input

manipulation la ilgili şeyler var Çünkü

ne dedik bir veri var bir model var o

model o veri ile eğitiliyor ve bir

çıktı ağırlık dosyaları elde ediliyor

bir ağırlıklar elde ediliyor bir

ağırlıklar diyorum şu an basit anlatmaya

çalışırken

E sonra test verisi geliyor O

ağırlıkları kullanarak

çıktı elde ediyor sadece bu önce Train

işlemi uzun sürer Train eder çalışır

uzun sürer saatlerce sürebilir Hatta

görsellerle videolarla vesaire

çalışıyorsanız günlerce de sürebilir E

ama ağırlıklar artık o ağırlıkları elde

ettiğinizde Yani verinizi artık

modelinizi Train ettiğinizde

Eee onu direkt olarak kullanabilirsiniz

o sondaki ağırlıkları Eee onun için de

test verisi gerekiyor test verisi de

nereden gelecek büyük ihtimal

Eee input alacaksınız bir inden Orada da

bir manipulation

e saldırısı yapabilirsiniz gibi anlatmış

olayım Burada tabii her şey olabilir

arkada Bir web uygulamasında çıkan her

açık çıkabilir E yani yazılımcının ne

yaptığını tahmin edemezsiniz çok

Kısacası böyle hızlı bir anlatım oldu

Ben çok anlatmak istedim Neden

Bilmiyorum E ama bu

iki şeyde learning ve llm

kısmında kısmındaki açıklara

bakabilirsiniz

Eee ne dedik biz dedik ki e şunu

yapacağız Yapay Zeka var Evet E işte bu

büyük modeller var E çok güzel

kullanılıyor herkes

kullanıyor bunları kullanacağız şu an e

mesela Burası e bug bounty Platformu e

aı ve Machine learning için bir bir bgb

anti Platformu bunu Açıkçası ben burada

hesabım yok ama gördüm sizlere de

göstermek istedim bakın Mesela e pandas

nay Bunlar e kullanılan kütüphaneler çok

fazla

eee akakın bir sürü var burada girip

Açıklar arayabilirsiniz E bu da çok

güzeldir E peki şuna gelelim şimdi Yapay

Zeka gelişiyor Evet E peki bir şirket

içinde

tüm açıkları bulabilir mi ya da Attack

Surface management yapıyoruz şirketlerde

mesela saldırı yüzeyini tespit ediyoruz

ki bir açığımız

olmasın her şeyi görebil vesaire ya da

bir Zero Day Mesela mitigation örnek

veriyorum bir Zero Day var

E yeni çıktı Haberi geldi tamam E bizim

de bir botumuz olsun sürekli bu yerleri

tarıyor Evet daha sonra bu okuyor e bu

Large Language mod chat jpt gibi düşünün

bunu okuyor

Eee okuduktan sonra hangi nerelerde

sıkıntı olduğunu buluyor Eğer Open

Source bir proje isse ve belli bir

sunucuda bu gidiyor işte o işlemleri

yapıyor işte sonra sunucuyu yeniden

başlatıyor vesaire vesaire Bunlar çok

kritik işler yani

eee Bu sadece bir örnek Hani Yapay Zeka

bu kısmı yapabilir mi mesela bence şu an

yapamaz Bence yapamaz Eee yani yapar ama

bir şeyleri bozma ihtimali yüksektir ve

kritik yerlerde direkt olarak rol

oynayacak bir seviyede değil Şu an bence

ikinci olarak

e Bence biz bunları kullanıp çok güzel

şeyler yapabiliriz şirket içinde örnek

veriyorum Az önceki Surface Attack

Surface management veya Zero takibi için

yapabiliriz çözüm önerileri sunabiliriz

e Şimdi mesela Eee bazı Eee Sas toolları

var mesela Source kod analizi yapan

toollar var mesela onlarla

görüştüğümüzde poc aşamaları için

vesaire eee yapay zeka kullandıklarını

ve Eee işte çözüm önerisi sunduklarını

söylüyorlar bir açık bulduğunda hatta

kendisi çözüyor ve siz tek tıkla işte

onu Eee Koda ekleyebiliyorsunuz diyor E

tabii Bunlar Bunların hepsi chat jpt

gibi yapılar kullanıyorlar arka tarafta

yani böyle Eee Bu yapılar kullanıyorlar

ama Eee hata riski şeyi yok mu hata

payları yok mu Bence var çok fazla ama o

alanda da kullanabilirsiniz Siz de Eee

yani bir güvenlik

açığınızı yazılımcıya e öneri

gönderirsiniz veya kodu atarsınız

tararsın E tabii orada içeride kendiniz

böyle bir yapıyı kurmanız gerekiyor

direkt Cloud vesaire eee Eee kendi

verinizi kodunuzu bir şeyinizi

yollamayın gibi düşünebilirsiniz Tabii

bunları basit şeyler Onun dışında belki

E bu scriptlerin vesaire mesela

yazabilirsiniz çok hızlı bir şekilde ben

çok kullanıyorum chat gpt yi Bu aşamada

Eee başka

E yani mal verir taraflarını çok

bilmiyorum ama o tarafta yazılan

makaleler görüyorum ben Eee Hatta eee

yani dosyaların

e

gerçekten şu an anlatamayacağım O kısmı

çok çok hakim olmadığım için ama yani

bazı görüntüler çıkarıyorlar işte örnek

veriyorum ses dalgaları gibi düşünün ama

o şekilde değil görüntülerden e bazı

yapılar çıkarıyorlar ve onu mesela CNN

diye bir Algoritma var E convolutional

neural Network diye geçiyor

E bu yapılardan sınıf sınıflandırmalar

yapıyorlar İşte bu mal verdir bu malware

değildir gibi mesela bu tarz yapılar

mesela çalışmalar yapabilirsiniz e Eğer

Akademi tarafında çalışıyorsanız e Belki

böyle çalışmalar yapabilirsiniz öle

sınıflandırma işlemleri çok iyi olabilir

aynısını e mesela false positif ayıklama

da yapabilirsiniz mesela güzel bir proje

olabilir şirketlerde çok fazla false

positif oluyor örnek veriyorum işte biz

atıyorum Nasus kullanıyoruz Eee işte

Farklı bir tool da olabilir nle Olabilir

Eee başka bir tool olabilir buradan

gelen bulguların mesela false positif

ayıklamasını yapabilirsiniz burada chat

cpt de kullanabilirsiniz kendi

yapılarını da e yazabilirsiniz mesela

böyle bir tool Bence çok güzel olur

zaten şu an E biraz s dust toları o

tarafa doğru da gidiyor yapıyorlar ama

böyle projeler

yapabilirsiniz genel olarak

bahsettiğimiz de her açıdan bizim için

çok faydalı bir şey yani hep

e ya biri çıkıyor bunu hiç kullanmamış

hiç görmemiş Ve arkada çalışan yapıyı

bilmiyor ve diyor ki E işte chat gpt

işimizi elimizden alacak şöyle olacak

böyle ol ya alabilir mi belki bilmiyorum

yani onu Gerçekten bilmiyorum Hani alır

mı almaz mı da e kesin Bence

Eee daha kalifiye eleman

e eksiği var şu an Bence onlar daha da

artacak yani Yetkin eleman

E daha çok aranacak diyeyim Çok cümleyi

kuramadım ama E bu işleri bilen Bu

teknolojileri kullanan Çünkü ben gidip

Belki de E bu false positif ayıklama

işlemini güzel bir Script yazacağım

güzel bir tool yazacağım Belki de 5

kişinin yaptığı işi tekte yapacağım Öyle

düşünün Tabii bunları kullanabilmeniz

lazım Bunları bilmeniz lazım Eee Hadi

siz kurumsal çalışmadın E Dünya bu yöne

doğru kayıyor yarın bir gün Eee çoğu

belki sistem çoğu Yapı böyle olacak hiç

bilemezsiniz Yani yarın bir gün belki

eee bir e-ticaret sitesi gelecek ve

sadece chatleş ürün alacaksınız bana

şöyle şöyle bir şey istiyorum bana

bunları Öner şunları Öner size

görsellerle gösterecek istediğinizi

seçin alın gibi bir şey söyleyecek yani

E bunu gerçekten bilemezsiniz O yüzden

özellikle pentest bugun taraflarından o

gösterdiğim açıklara bakabilirsiniz

Eee bu kadar e yeni

teknolojileri kullanacağız öğreneceğiz

sürekli kendimizi geliştireceğiz bakın

altta 100 tane şey geçti kütüphane geçti

çoğunu bilmiyorum mesela cyc image'

biliyorum tenser Board tenser Flow un

işte keras' kütüphanesi var direkt

olarak kullanabiliyorsunuz yani çok çok

basit

kullanabiliyorsunuz Elinizde bir veri

var örnek veriyorum bir decision 3E

algoritması knn algoritması Bunları

direkt olarak tek fonksiyonla

kullanabiliyorsunuz çok güzel bir şey bu

aslında

görselleştirmesi e Pip blot gibi eee

doğal dil işlemede Yine farklı

kütüphaneler var bu alan çok geniş bir

alan ve bunları Siz öğrenirseniz

açıklarını da daha rahat öğrenirsiniz O

yüzden ve basit basit okuyup

araştırabilirsiniz Kısacası yani işimizi

elimizden alıyor mu almıyor mudan çok

böyle ufkunuzu

şeyler yaparsanız Sizin için çok faydalı

olacaktır diye

düşünüyorum bu kadar pentest tarafında

da zaten konuştuk neler yapılabilir

neler yapılamaz pentest kısmına son bir

şey söyleyeyim Yani bazen Pent testte

inanılmaz bulgular çıkıyor Ben o

bulguların

şimdilik bu tarz yapılarla

bulunabileceğini

Düşünmüyorum yani 23 açığı

bağlayıp Ne bileyim Business Logic katıp

işin içine e idor Access kontrolle

ilgili şeyler

katıp mesela böyle şeyler yapabilirsiniz

eksik olan Business Logic hatalarını

bulan Belki de şu an yapılıyordur veya

vardır Ben bilmiyorum durur varsa

yazabilirsiniz Business lojik hatalarını

bulan bir şekilde bir Eee chatbot

yazabilirsiniz belki bilmiyorum Bunları

zaten okudukça öğrendikçe gördükçe

eee bir şekilde yapmaya başlıyorsunuz ve

oluyor yani öyle

diyeyim bu kadardı unuttuğum bir şey

olursa yine dediğim gibi sorular soru

kısmında sorabilirsiniz Eee her zaman e

arada soru cevap videosu yapıp atarım

hepsini cevaplarım görüşmek üzere