Publicly Available LLMs: Unseen Vulnerabilities and Real Risks for Organizations

Recent examples on social media and comment in technical communities clearly demonstrate that major public language models – ChatGPT, Claude, Cursor, Copilot, etc. – harbor serious security and privacy vulnerabilities.

The appearance of a file path belonging to another individual within a different user’s LLM session may initially seem like an innocent mistake. However, such incidents point to a far deeper underlying problem.

LLMs are still vulnerable to issues of context, prompt, and session isolation.

Prompts are the new log files.

Published in ITPro titled “AI conversations are your biggest security blind spot” highlights an important point:
today, prompts are even more dangerous than logs in the traditional sense.

Because prompts often include the following:

• Source codes
  
  
• Customer data
  
  
• Interior design diagrams
  
  
• Configuration files
  
  
• API keys
  
  
• Tips about the production environment
  
  

Real-life cases on Reddit show employees unknowingly copying proprietary code and customer data into tools like ChatGPT, directly increasing the risk of corporate data leaks.

The critical question at this point is:
Where is this data stored, who has access to it, and how is it used?

Academic Research: Training Data Can Be Leaked

The arXiv work (2506.11680), referenced at the end of this article, embodies a theoretical concern:
large language models can leak fragmented information from training data using appropriate prompting techniques .

This means:

• The model may not “remember” all of the data it was trained on.
  
  
• But statistically, it carries the risk of reproducing private or sensitive content.
  
  

If this training data includes content such as the following, it could constitute an irreversible privacy breach.

• User prompts
  
  
• Corporate documents
  
  
• Private correspondence
  
  

Fundamental Problems in Public LLMs

Publicly available LLM services often have the following problems:

1. Data Sovereignty is Lacked:
   It is unclear in which country the data is processed and on which infrastructure it is stored.
   
   
2. pose a risk of non-compliance with KVKK/GDPR
   largely leave data responsibility to the user.
   
   
3. Session and context isolation is weak.
   Although rare, cross-user data leaks can occur.
   
   
4. Prompts can enter the training loop.
   “Opt-out” mechanisms are often unclear or ineffective.
   
   
5. Lack of Accountability:
   Who sent what data, when, etc. → Most organizations cannot track this.
   
   

Solution: Local / Private LLM as a Service

The only realistic approach for organizations is local and closed-loop LLM architectures.

The local LLM as a Service approach offers the following advantages:

GDPR-Compliant Architecture

• The data does not leave the country.
  
  
• All processing takes place on infrastructure controlled by the company.
  
  
• Open and auditable data flow
  
  

Closed-Loop Training

• is trained solely with the organization's own data.
• Prompts are not involved in training external models.
• The risk of information leakage is minimized.
  
  

Full Control and Observability

• Who sent which prompt?
  
  
• Which data went to which model?
  
  
• What outputs were produced?
  
  

They can all be logged, audited, and restricted if necessary.

Organization-Specific Intelligence

• In line with company jargon.
  
  
• Knowledge of internal documents
  
  
• Models that produce responses according to standards, regulations, and business rules.
  
  

The conclusion: Comfort or Control?

Public LLMs:

• Fast
  
  
• Easy
  
  
• Attractive in the initial stage.
  
  

But on a corporate scale, this creates an uncontrolled risk area especially for the following industries:

• Telecom
  
  
• Finance
  
  
• Health
  
  
• Public
  
  
• SaaS and product development teams
  
  

Today's seemingly minor leaks are harbingers of tomorrow's major regulatory penalties and reputational damage.

True AI transformation is possible not by entrusting data to others, but by owning the data and building intelligence within your own boundaries .

Vitelco Solution for Enterprise Data Security: Private LLM as a Service

To address the data sovereignty issues, GDPR compliance risks, and lack of oversight created by public LLM services, Vitelco offers a solution that focuses on enterprise security.

API-based SaaS LLM service offered by Vitelco transforms security from a comfort zone into a standard infrastructure for your organization:

• Your Data Remains in Türkiye: To ensure full compliance with GDPR regulations, we provide our service through servers located in Türkiye. Your data will not leave the country; it will remain under your sovereign control.
• Scalable Architecture: Regardless of your user base or workload, we offer an infrastructure that can dynamically scale to meet your needs.
• Model Freedom and Consulting: Together, we select the model that best suits your needs (Llama, Mistral, Falcon, etc.), or we integrate your preferred specific model into the system.
• Custom Training (Fine-Tuning): We train the models using only your data and exclusively for your organization. This allows the model to become familiar with your company jargon and internal processes, transforming it into a "Customized Intelligence" tailored to your organization.
• Complete Control and Traceability: You can instantly log, monitor, and authorize which user shares which data and how the model generates responses.

The conclusion: Comfort or Control?

While public LLMs may seem fast and attractive, they create an uncontrolled risk area for strategic sectors such as telecommunications, finance, healthcare, and public administration. Small leaks today are harbingers of large regulatory penalties tomorrow.

True AI transformation is possible not by entrusting your data to others, but by building intelligence within your own boundaries. Protect your data, customize your intelligence with Vitelco .

Contact us to explore Vitelco's customized Private LLM solutions for your organization and modernize your data security. Let's choose the right model for you together and start building your infrastructure today.

References and Sources

1. Prompt and Data Security in Publicly Accessible LLMs

ITPro – AI Conversations Are Your Biggest Security Blind Spot
This article explains why AI conversations (prompt + output + metadata) are a serious “blind spot” for enterprise security teams. It specifically highlights that prompts can contain more sensitive data than logs and are not being audited. Source:
https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/ai-conversations-security-blind-spot

2. Training Data Leakage

arXiv: 2506.11680 – Large Language Models Can Leak Training Data
This academic study demonstrates that large language models (LLMs) can leak fragmented information from training data using appropriate prompting techniques. The study proves that the assumption that "the data used in model training is completely safe" is not always valid in practice. Source:
https://arxiv.org/abs/2506.11680

3. Real User Cases – Corporate Data Leaks

Reddit – Employees Dumping Proprietary Code and Customer Data into ChatGPT
This thread discusses how real company employees are unknowingly dumping proprietary code and customer data into public LLMs like ChatGPT:

• proprietary source code
• customer information
• internal system details

There are numerous real-life cases and comments supporting this claim.
Source:
https://www.reddit.com/r/ChatGPTPro/comments/1paxm9e/staff_keep_dumping_proprietary_code_and_customer/

4. Real Events Shared on Social Media & LinkedIn

LinkedIn – Unexpected Data Appearance in LLM Sessions (Claude / Cursor)
This information was shared in posts by users:

• Viewing path information belonging to another user.
• Context isolation issues in IDE + LLM integrations.
• Unexpected data behavior in tools like Claude/Cursor.

Cases like these are reported.
Sources:
https://www.linkedin.com/posts/activity-7388290357303611393-WvBu
https://www.linkedin.com/posts/gorkemkaramolla_anthropic-cursor-claude-activity-7374457216700968960-5aqR

5. Corporate Risk Perspective – Shadow AI

Enterprise Security Discussions (Shadow AI):
Numerous security reports and industry articles indicate that employees using public LLMs independently of IT teams (“Shadow AI”) poses significant risks in terms of Turkish Data Protection Law (KVKK), GDPR, and corporate privacy. This risk is amplified, particularly due to the inability to centrally monitor prompts.

Kamuya Açık LLM’ler: Görünmeyen Güvenlik Açıkları ve Kurumlar İçin Gerçek Riskler

Son dönemde sosyal medyada ve teknik topluluklarda sıkça karşılaştığımız bazı örnekler, kamuya açık (public) büyük dil modellerinin – ChatGPT, Claude, Cursor, Copilot vb. – ciddi güvenlik ve gizlilik zafiyetleri barındırdığını açıkça ortaya koyuyor.

Bir LinkedIn paylaşımında, başka bir kullanıcının LLM oturumunda farklı bir kişiye ait dosya path bilgisinin ekranda belirmesi, ilk bakışta masum bir hata gibi görülebilir. Ancak bu tür olaylar aslında çok daha derin bir soruna işaret ediyor:
LLM’lerin bağlam (context), prompt ve oturum izolasyonu konularında hâlâ kırılgan olması.

Prompt’lar Yeni Log Dosyalarıdır

ITPro’da yayımlanan “AI conversations are your biggest security blind spot” başlıklı makale, önemli bir noktaya dikkat çekiyor:
Bugün prompt’lar, klasik anlamda loglardan bile daha tehlikeli.

Çünkü prompt’ların içinde sıklıkla şunlar yer alıyor:

• Kaynak kodlar
  
  
• Müşteri verileri
  
  
• İç mimari diyagramlar
  
  
• Konfigürasyon dosyaları
  
  
• API anahtarları
  
  
• Üretim ortamına dair ipuçları
  
  

Reddit’teki gerçek vakalarda, çalışanların farkında olmadan proprietary kodları ve müşteri verilerini ChatGPT gibi araçlara kopyaladığı, bunun ise kurumsal veri sızıntısı riskini doğrudan artırdığı görülüyor.

Bu noktada kritik soru şu:
Bu veriler nerede saklanıyor, kim erişebiliyor ve nasıl kullanılıyor?

Akademik Araştırmalar: Eğitim Verisi Geri Sızdırılabiliyor

Makalenin sonunda paylaşılan arXiv çalışması (2506.11680), teorik bir endişeyi somutlaştırıyor:
Büyük dil modelleri, uygun prompt teknikleriyle eğitim verisinden parça parça bilgi sızdırabiliyor.

Bu şu anlama geliyor:

• Model, eğitildiği verinin tamamını “hatırlamıyor” olabilir
  
  
• Ama istatistiksel olarak özel veya hassas içerikleri yeniden üretme riski taşıyor
  
  

Eğer bu eğitim verileri aşağıdaki gibi içerikleri kapsıyorsa, geri döndürülemez bir gizlilik ihlali söz konusu olabilir.

• Kullanıcı prompt’ları
  
  
• Kurumsal dokümanlar
  
  
• Özel yazışmalar
  
  

Public LLM’lerde Temel Problemler

Kamuya açık LLM servislerinde genellikle şu problemler var:

1. Veri Egemenliği Yok
   Verinin hangi ülkede işlendiği, hangi altyapıda saklandığı net değil.
   
   
2. KVKK / GDPR Uyum Riski
   Açık servisler, veri sorumluluğunu büyük ölçüde kullanıcıya bırakıyor.
   
   
3. Oturum ve Context İzolasyonu Zayıf
   Nadiren de olsa cross-user veri sızıntısı vakaları yaşanabiliyor.
   
   
4. Prompt’lar Eğitim Döngüsüne Girebiliyor
   “Opt-out” mekanizmaları çoğu zaman belirsiz veya geçerli değil.
   
   
5. Denetlenebilirlik Yok
   Kim, ne zaman, hangi veriyi gönderdi → çoğu kurum bunu izleyemiyor.
   
   

Çözüm: Local / Private LLM as a Service

Bu noktada kurumlar için tek gerçekçi yaklaşım, yerel ve kapalı devre çalışan LLM mimarileridir.

Local LLM as a Service yaklaşımı şu avantajları sağlar:

KVKK Uyumlu Mimari

• Veri ülke dışına çıkmaz
  
  
• Tüm işleme şirketin kontrolündeki altyapıda gerçekleşir
  
  
• Açık ve denetlenebilir veri akışı
  
  

Kapalı Devre (Closed-Loop) Eğitim

• Model yalnızca kurumun kendi verileriyle eğitilir
  
  
• Prompt’lar dış modellerin eğitimine dahil olmaz
  
  
• Bilgi sızıntısı riski minimize edilir
  
  

Tam Kontrol ve Gözlemlenebilirlik

• Kim, hangi prompt’u gönderdi
  
  
• Hangi veri hangi modele gitti
  
  
• Hangi çıktılar üretildi
  
  

Hepsi loglanabilir, denetlenebilir ve gerekirse kısıtlanabilir.

Kuruma Özel Zeka

• Şirket jargonuna uygun
  
  
• İç dokümanları bilen
  
  
• Standartlara, regülasyonlara ve iş kurallarına göre cevap üreten modeller
  
  

Sonuç: Konfor mu, Kontrol mü?

Public LLM’ler:

• Hızlıdır
  
  
• Kolaydır
  
  
• İlk aşamada caziptir
  
  

Ama kurumsal ölçekte, özellikle:

• Telekom
  
  
• Finans
  
  
• Sağlık
  
  
• Kamu
  
  
• SaaS ve ürün geliştirme ekipleri
  
  

için kontrolsüz bir risk alanı oluşturur.

Bugün yaşanan küçük görünen sızıntılar, yarının büyük regülasyon cezalarının ve itibar kayıplarının habercisidir.

Gerçek yapay zekâ dönüşümü, veriyi başkasına emanet ederek değil; verinin sahibi olarak, zekâyı kendi sınırların içinde inşa ederek mümkündür.

Kurumsal Veri Güvenliği İçin Vitelco Çözümü: Private LLM as a Service

Public LLM servislerinin yarattığı veri egemenliği yoksunluğu, KVKK uyum riski ve denetlenemezlik sorunlarına karşı Vitelco olarak, kurumsal güvenliği odağa alan bir çözüm sunuyoruz.

Vitelco bünyesinde sunduğumuz API tabanlı SaaS LLM hizmeti ile güvenliği bir konfor alanı olmaktan çıkarıp, kurumunuzun standart altyapısı haline getiriyoruz:

• Verileriniz Türkiye’de Kalır: KVKK regülasyonlarına tam uyum sağlamak amacıyla hizmetimizi Türkiye lokasyonlu sunucular üzerinden veriyoruz. Verileriniz sınır ötesine çıkmaz, egemenlik kurumunuzda kalır.
• Scalable (Ölçeklenebilir) Mimari: Kullanıcı sayınız veya iş yükünüz ne olursa olsun, ihtiyacınıza göre dinamik olarak ölçeklenebilen bir altyapı sunuyoruz.
• Model Özgürlüğü ve Danışmanlık: İhtiyacınıza en uygun modeli (Llama, Mistral, Falcon vb.) birlikte seçiyor veya sizin tercih ettiğiniz spesifik modeli sisteme entegre ediyoruz.
• Size Özel Eğitim (Fine-Tuning): Modelleri sadece sizin verilerinizle ve sadece sizin kurumunuz için eğitiyoruz. Bu sayede model, şirket jargonunuza ve iç süreçlerinize hakim, "Kuruma Özel Zeka"ya dönüşüyor.
• Tam Kontrol ve İzlenebilirlik: Hangi kullanıcının hangi veriyi paylaştığını ve modelin nasıl yanıt ürettiğini anlık olarak loglayabilir, denetleyebilir ve yetkilendirebilirsiniz.

Sonuç: Konfor mu, Kontrol mü?

Public LLM’ler hızlı ve cazip görünse de; Telekom, Finans, Sağlık ve Kamu gibi stratejik sektörler için kontrolsüz bir risk alanı oluşturur. Bugün yaşanan küçük sızıntılar, yarının büyük regülasyon cezalarının habercisidir.

Gerçek yapay zekâ dönüşümü, veriyi başkasına emanet ederek değil; zekâyı kendi sınırlarınız içinde inşa ederek mümkündür. Vitelco ile verinizi koruyun, zekânızı özelleştirin.

Vitelco'nun kurumunuza özel Private LLM çözümlerini keşfetmek ve veri güvenliğinizi modernize etmek için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Size uygun modeli birlikte seçip, altyapınızı bugün kurmaya başlayalım

Referanslar ve Kaynaklar

1. Kamuya Açık LLM’lerde Prompt ve Veri Güvenliği

ITPro – AI Conversations Are Your Biggest Security Blind Spot
Bu makale, AI sohbetlerinin (prompt + output + metadata) kurumsal güvenlik ekipleri için neden ciddi bir “kör nokta” olduğunu anlatır.
Özellikle prompt’ların, loglardan daha hassas veriler içerebileceğini ve denetlenmediğini vurgular.
Kaynak:
https://www.itpro.com/technology/artificial-intelligence/ai-conversations-security-blind-spot

2. Eğitim Verisinin Geri Sızdırılması (Training Data Leakage)

arXiv: 2506.11680 – Large Language Models Can Leak Training Data
Bu akademik çalışma, uygun sorgulama (prompting) teknikleriyle LLM’lerin eğitim verisinden parça parça bilgi sızdırabildiğini göstermektedir.
Çalışma, “model eğitiminde kullanılan veriler tamamen güvenlidir” varsayımının pratikte her zaman geçerli olmadığını kanıtlar.
Kaynak:
https://arxiv.org/abs/2506.11680

3. Gerçek Kullanıcı Vakaları – Kurumsal Veri Sızıntıları

Reddit – Employees Dumping Proprietary Code and Customer Data into ChatGPT
Bu başlık altında, gerçek şirket çalışanlarının farkında olmadan ChatGPT gibi public LLM’lere:

• proprietary kaynak kod
• müşteri bilgileri
• iç sistem detayları

paylaştığına dair çok sayıda gerçek vaka ve yorum yer almaktadır.
Kaynak:
https://www.reddit.com/r/ChatGPTPro/comments/1paxm9e/staff_keep_dumping_proprietary_code_and_customer/

4. Social Media & LinkedIn Üzerinden Paylaşılan Gerçek Olaylar

LinkedIn – LLM Oturumlarında Beklenmeyen Veri Görünümü (Claude / Cursor)
Kullanıcılar tarafından paylaşılan bu gönderilerde:

• Başka bir kullanıcıya ait path bilgisinin görünmesi
• IDE + LLM entegrasyonlarında context izolasyonu sorunları
• Claude / Cursor gibi araçlarda beklenmeyen veri davranışları

gibi vakalar aktarılmaktadır.
Kaynaklar:
https://www.linkedin.com/posts/activity-7388290357303611393-WvBu
https://www.linkedin.com/posts/gorkemkaramolla_anthropic-cursor-claude-activity-7374457216700968960-5aqR

5. Kurumsal Risk Perspektifi – Shadow AI

Enterprise Security Discussions (Shadow AI)
Birçok güvenlik raporu ve sektör yazısı, çalışanların IT ekiplerinden bağımsız olarak public LLM’leri kullanmasının (“Shadow AI”) KVKK, GDPR ve kurumsal gizlilik açısından ciddi risk oluşturduğunu belirtmektedir.
Bu risk, özellikle prompt’ların merkezi olarak izlenememesi nedeniyle büyümektedir.