Ekranda Siz Varsınız, Ama O An Hiç Yaşanmadı: Deepfake Videolar Ceza Yargılamasında Nasıl Ortaya Çıkarılır?

Bir şirket yöneticisinin çalışanına “acilen şu hesaba para gönderin” dediği görüntülü mesaj, bir siyasetçinin suç teşkil eden açıklamalar yaptığı video, eşlerden birine ait olduğu ileri sürülen mahrem görüntüler veya bir şüphelinin suçunu itiraf ettiği iddia edilen kayıt…

Görüntüdeki yüz, ses ve mimikler tamamen gerçekçi olabilir. Ancak videoda görünen kişi, gerçekte bu sözleri hiç söylememiş ve kayıt sırasında orada dahi bulunmamış olabilir.

Yapay zekâ teknolojileriyle üretilen veya değiştirilen bu tür içerikler, genel olarak “deepfake” ya da “derin sahtecilik” olarak adlandırılmaktadır. Deepfake teknolojisinin gelişmesiyle birlikte ceza yargılamasında artık yalnızca “Videodaki kişi kimdir?” sorusuna değil, daha önce cevaplanması gereken başka bir soruya odaklanılması gerekmektedir:

İncelenen video, gerçekten bir kamera tarafından kaydedilmiş doğal bir olay mı, yoksa yapay zekâ tarafından oluşturulmuş veya sonradan değiştirilmiş bir kurgu mudur?

Bu sorunun cevabı yalnızca videonun gözle izlenmesiyle verilemez. Hash değerleri, metadata kayıtları, yeniden kodlama izleri, kareler arasındaki görüntü tutarlılığı, ses analizi ve dudak hareketleri gibi çok sayıda teknik unsurun birlikte incelenmesi gerekir.

Deepfake Video Nedir?

Deepfake; bir kişinin yüzünün, sesinin, beden hareketlerinin veya konuşmasının yapay zekâ yardımıyla başka bir görüntüye aktarılması ya da tamamen yapay biçimde üretilmesidir.

Deepfake içeriklerde başlıca şu yöntemlerle karşılaşılmaktadır:

• Bir kişinin yüzünün başka bir kişinin yüzüyle değiştirilmesi,
• Gerçek bir videodaki dudak hareketlerinin değiştirilerek kişiye farklı sözler söyletilmesi,
• Kişinin sesinin yapay zekâ ile klonlanması,
• Gerçek görüntülerle yapay görüntülerin birleştirilmesi,
• Kişinin hiç bulunmadığı bir ortamda bulunuyormuş gibi gösterilmesi,
• Gerçek videonun yalnızca belirli bölümlerinin değiştirilmesi,
• Tamamen sentetik bir kişi, ortam veya olay oluşturulması.

Bu nedenle deepfake incelemesi yalnızca “yüz sahte mi?” sorusuyla sınırlı değildir. Görüntü, ses, zaman, mekân, dosya yapısı ve içeriğin elde edildiği kaynak birlikte değerlendirilmelidir.

İlk Adım: Videonun Orijinal Dosyası Korunmalıdır

Bir deepfake incelemesinde yapılabilecek en önemli hata, WhatsApp’tan iletilmiş, sosyal medya platformundan indirilmiş veya ekran kaydı alınmış bir kopya üzerinden kesin sonuca ulaşmaya çalışmaktır.

Sosyal medya ve mesajlaşma uygulamaları videoları çoğu zaman sıkıştırır, çözünürlüğünü değiştirir, yeniden kodlar ve dosyanın metadata bilgilerinin bir bölümünü kaldırır. Hatta yalnızca dosya kapsayıcısının değiştirilmesi dahi bazı metadata alanlarının kaybolmasına neden olabilir. Bu nedenle mümkün olduğu ölçüde kaydın ilk oluşturulduğu cihazdaki orijinal dosya, kamera kaydı veya bulut yedeği temin edilmelidir.

İncelemeye alınan dosyanın:

• Hangi cihazdan elde edildiği,
• Kim tarafından teslim edildiği,
• Hangi tarihte alındığı,
• Kopyalama sırasında hangi programın kullanıldığı,
• Dosyanın ilk ve sonraki hash değerleri,
• Kimlerin dosyaya eriştiği,

ayrıntılı şekilde tutanak altına alınmalıdır.

Bu süreç, dijital delilin muhafaza ve teslim zincirini oluşturur.

Hash Değeri Ne İşe Yarar?

Hash değeri, dijital dosyanın matematiksel parmak izi olarak açıklanabilir. Dosyanın içeriği bir hash algoritmasından geçirildiğinde belirli uzunlukta benzersiz bir karakter dizisi elde edilir.

Adli bilişim incelemelerinde tercihen SHA-256 gibi güvenilir algoritmalar kullanılarak videonun hash değeri hesaplanır. İnceleme öncesinde ve sonrasında hesaplanan değerlerin aynı olması, incelenen dosyanın bit düzeyinde değişmediğini göstermeye yardımcı olur. NIST de hash değerini dijital delilin bütünlüğünü doğrulamak ve dosyaları karşılaştırmak amacıyla kullanılan sayısal bir değer olarak tanımlamaktadır.

Ancak burada önemli bir ayrım bulunmaktadır:

Hash değerinin aynı olması, videoda görülen olayın gerçek olduğunu göstermez.

Hash yalnızca dosyanın teslim alındıktan sonra değiştirilip değiştirilmediğini gösterir. Başlangıçta yapay zekâ ile üretilmiş bir deepfake video da hash değeri alınarak değişmeden korunabilir.

Dolayısıyla hash:

• Delilin bütünlüğünü ispatlamaya yardımcı olur,
• Dosyanın sonradan değiştirilip değiştirilmediğini gösterir,
• Farklı kopyaların aynı dosyaya ait olup olmadığını ortaya koyar,

ancak videonun gerçek hayattaki bir olayı yansıtıp yansıtmadığını tek başına ispatlamaz.

Metadata İncelemesi Nasıl Yapılır?

Metadata, bir dijital dosya hakkında dosyanın görünen içeriği dışında bulunan teknik bilgilerdir.

Bir video dosyasında şu bilgiler bulunabilir:

• Oluşturulma tarihi,
• Son değiştirilme tarihi,
• Kamera veya telefon modeli,
• Kullanılan yazılım,
• Video ve ses codec bilgileri,
• Çözünürlük,
• Kare hızı,
• GPS veya konum bilgileri,
• Saat dilimi,
• Kodlama tarihi,
• Dosyayı oluşturan uygulama,
• Encoder adı ve sürümü.

Örneğin telefon kamerasıyla çekildiği ileri sürülen bir videonun metadata alanında bir yapay zekâ aracı, video düzenleme programı veya beklenmeyen encoder bilgisi bulunması önemli bir şüphe sebebi oluşturabilir.

Aynı şekilde videonun oluşturulma tarihinin olay tarihinden sonra görünmesi, cihaz modeli ile video formatının uyuşmaması veya dosyanın çeşitli programlarda işlendiğini gösteren kayıtların bulunması da manipülasyon ihtimalini güçlendirebilir.

Bununla birlikte metadata kolaylıkla değiştirilebilir, silinebilir veya sahte biçimde oluşturulabilir. Sosyal medya platformları da yükleme sırasında metadata bilgilerini kaldırabilir. Bu nedenle metadata tek başına kesin delil olarak kabul edilmemelidir.

Anayasa Mahkemesinin dijital delillere ilişkin bir kararında da delilin bütünlüğü sağlanmadan elde edilen dosyalardaki üstveri bilgilerinin tek başına güvenilir kabul edilemeyeceğine ilişkin itirazların yargılamada gerektiği şekilde değerlendirilmesi gerektiği görülmektedir.

Yeniden Kodlama ve Sıkıştırma İzleri

Videolar internete yüklenirken, mesajlaşma uygulamaları üzerinden gönderilirken veya düzenleme programlarında işlenirken çoğunlukla yeniden kodlanır.

Yeniden kodlama sırasında videonun dijital yapısında bazı izler oluşabilir:

• Çift sıkıştırma izleri,
• Birbirinden farklı kaliteye sahip kareler,
• Değişken quantization değerleri,
• GOP yapısındaki düzensizlikler,
• Kare hızındaki beklenmeyen değişiklikler,
• Farklı codec özelliklerinin aynı dosyada bulunması,
• Hareket vektörlerindeki tutarsızlıklar,
• Belirli karelerde farklı gürültü seviyeleri,
• Kesme ve birleştirme noktaları,
• Ses ve görüntü zaman çizelgesindeki kopukluklar.

Örneğin videonun yüz bölgesi yapay zekâyla değiştirilmiş, arka plan ise gerçek bırakılmış olabilir. Bu durumda yüz çevresindeki sıkıştırma yapısı ile görüntünün geri kalanındaki sıkıştırma yapısı arasında farklılık tespit edilebilir.

Ancak yeniden kodlama izi bulunması her zaman kötü niyetli manipülasyon anlamına gelmez. Video, yalnızca platform tarafından sıkıştırılmış veya normal bir montaj işleminden geçirilmiş olabilir. Bu nedenle bilirkişi, tespit ettiği izin olağan bir teknik işlemden mi yoksa içerik değişikliğinden mi kaynaklandığını açıklamalıdır.

Kare Kare Görüntü Analizi

Deepfake videolar çoğunlukla normal hızda izlendiğinde oldukça gerçekçi görünür. Buna karşılık görüntü kare kare incelendiğinde bazı tutarsızlıklar ortaya çıkabilir.

Bilirkişiler özellikle şu bölgeleri inceler:

• Yüz ile boyun arasındaki geçiş,
• Saç çizgisi,
• Kulak ve çene yapısı,
• Göz kırpma hareketleri,
• Dişler ve ağız içi,
• Gözlük camındaki yansımalar,
• Yüz üzerindeki ışık ve gölge,
• Baş hareketleri sırasında yüzün geometrisi,
• Elin veya başka bir cismin yüzün önünden geçtiği anlar,
• Yüzün profilden göründüğü kareler,
• Ani mimik değişiklikleri.

Yapay olarak değiştirilen yüz, bazı karelerde kişinin baş hareketine tam olarak uyum sağlayamayabilir. Yüz kenarlarında bulanıklık, renk değişimi, titreşim veya maske sınırı görülebilir.

Bununla birlikte güncel deepfake sistemleri eski sistemlerde görülen göz kırpmama veya açık yüz sınırları gibi hataları büyük ölçüde azaltmıştır. Bu nedenle yalnızca tek bir görsel anomaliye dayanılarak kesin kanaat oluşturulmamalıdır.

Işık, Gölge ve Yansıma Tutarlılığı

Gerçek bir çekimde ortamdaki ışık, görüntüde bulunan bütün nesnelere fizik kurallarına uygun biçimde yansır.

Deepfake incelemesinde:

• Yüzün aydınlanma yönü,
• Arka plandaki ışık kaynağı,
• Göz bebeği ve gözlükteki yansımalar,
• Yüzdeki gölgelerin açısı,
• Cilt üzerindeki parlaklık,
• Aynalarda veya cam yüzeylerde oluşan görüntüler,

karşılaştırılır.

Örneğin kişinin yüzü sağdan aydınlatılmış görünürken odadaki diğer nesnelerin soldan aydınlatılması, yüzün başka bir kaynaktan aktarıldığını düşündürebilir.

Yine kişinin aynadaki yansıması ile doğrudan görüntüsü arasında mimik veya zamanlama farklılığı bulunması önemli bir manipülasyon göstergesi olabilir.

Ses Analizi ve Yapay Ses Klonlama

Deepfake videolarda yalnızca görüntü değil, ses de yapay olarak üretilebilir.

Ses incelemesinde şu unsurlar değerlendirilir:

• Sesin frekans dağılımı,
• Spektrogram yapısı,
• Nefes alma aralıkları,
• Kelimeler arasındaki doğal duraksamalar,
• Tonlama ve vurgu,
• Arka plan gürültüsü,
• Oda yankısı,
• Mikrofon özellikleri,
• Sesin kesildiği veya birleştirildiği noktalar,
• Konuşma boyunca ses karakterinin değişip değişmediği.

Yapay sesler özellikle uzun cümlelerde doğal olmayan vurgu, tutarsız nefes alma veya kelimeler arasında mekanik geçişler gösterebilir. Ancak yeni nesil ses klonlama sistemlerinin oldukça başarılı sonuçlar verebilmesi nedeniyle yalnızca “Ses bana benzemiyor” veya “Konuşması mekanik geliyor” şeklindeki kişisel değerlendirmeler yeterli değildir.

Ayrıca ses biyometrisiyle yapılan “kişiye benzerlik” incelemesi ile sesin yapay olarak üretilip üretilmediği incelemesi birbirinden ayrılmalıdır. Yapay olarak üretilen bir ses, gerçek kişinin ses özelliklerine yüksek oranda benzeyebilir.

Ses ve Görüntü Birbirini Doğruluyor mu?

Deepfake tespitinde en önemli yöntemlerden biri ses ve görüntü tutarlılığının incelenmesidir.

Kişinin çıkardığı seslerle dudak, çene, dil ve yüz kaslarının hareketleri karşılaştırılır. Özellikle “b”, “p”, “m”, “f” ve “v” gibi dudak hareketinin belirgin olduğu seslerde uyumsuzluk daha kolay fark edilebilir.

Şu durumlar manipülasyon şüphesi doğurabilir:

• Sesin dudak hareketinden önce veya sonra gelmesi,
• Ağzın kapalı olduğu anda ses çıkması,
• Dudak hareketinin söylenen kelimeyle uyuşmaması,
• Çene hareketlerinin konuşmanın ritmine uymaması,
• Yüz ifadesinin ses tonuyla çelişmesi,
• Ortam sesinin kesintisiz olmasına rağmen konuşma sesinde kesilmeler bulunması.

Ancak internet bağlantısındaki gecikme, video konferans yazılımı veya platform kaynaklı senkronizasyon bozuklukları da benzer sonuçlar doğurabilir. Bilirkişi bu ihtimalleri elemeden deepfake sonucuna varmamalıdır.

Kaynağın ve Olayın Doğrulanması

Teknik analiz yalnızca dosyanın iç yapısıyla sınırlı tutulmamalıdır. Videonun gerçek hayattaki olaylarla uyumlu olup olmadığı da araştırılmalıdır.

Örneğin:

• Kişinin olay tarihinde nerede olduğu,
• Videoda görülen mekânın gerçekten var olup olmadığı,
• Hava durumu ve gün ışığının tarihle uyumu,
• Arka plandaki saat, televizyon yayını veya trafik durumu,
• Güvenlik kamerası kayıtları,
• Telefon baz ve konum kayıtları,
• Tanık anlatımları,
• Sosyal medya paylaşım geçmişi,
• Dosyanın ilk yayımlandığı hesap,
• Yükleme ve erişim kayıtları,

incelenebilir.

Videoda bulunduğu iddia edilen kişinin aynı saatte başka bir yerde olduğunu gösteren güvenlik kamerası kaydı veya telefon konum verisi bulunması, deepfake iddiasını ciddi biçimde destekleyebilir.

Yapay Zekâ Tespit Programlarının Sonucu Kesin Delil midir?

Günümüzde videonun yapay zekâ ile üretilip üretilmediğini belirlemeye çalışan çok sayıda yazılım bulunmaktadır. Bu programlar çoğunlukla dosyayı analiz ederek bir olasılık oranı üretir.

Örneğin sistem:

• “Yüzde 92 yapay içerik ihtimali”,
• “Manipülasyon olasılığı yüksek”,
• “Sentetik ses tespit edildi”

şeklinde sonuç verebilir.

Ancak bu sonuçlar tek başına kesin delil olarak kabul edilmemelidir. NIST’in 2026 deepfake değerlendirmesinde, tespit sistemlerinin akademik test ortamından gerçek kullanım koşullarına geçildiğinde ciddi performans kaybı yaşayabildiği belirtilmektedir. Bu nedenle farklı veri setleri, sıkıştırmalar ve karşı önlemler karşısında sistemlerin güvenilirliği ayrıca sınanmalıdır.

Bilirkişi raporunda en azından şu bilgiler yer almalıdır:

• Kullanılan yazılımın adı ve sürümü,
• Analizin hangi dosya üzerinde yapıldığı,
• Dosyanın hash değeri,
• Kullanılan yöntemin bilimsel temeli,
• Programın hata ve yanılma oranı,
• Hangi karelerin şüpheli bulunduğu,
• Alternatif açıklamaların değerlendirilip değerlendirilmediği,
• Sonucun başka yöntemlerle doğrulanıp doğrulanmadığı,
• İncelemenin tekrar edilmesine imkân sağlayan teknik veriler.

Bir tespit programının verdiği olasılık oranı, bilirkişinin gerekçeli bilimsel değerlendirmesinin yerine geçemez.

İçerik Kimlik Bilgileri ve C2PA Kayıtları

Yeni nesil kamera, telefon ve içerik üretim sistemlerinde videonun hangi cihazla oluşturulduğunu ve hangi işlemlerden geçtiğini gösterebilen kriptografik içerik kimlik bilgileri kullanılmaya başlanmıştır.

C2PA standardı kapsamında oluşturulan Content Credentials kayıtları; içeriğin oluşturulma yöntemi, düzenleme geçmişi, kullanılan araçlar ve dijital imzalar hakkında doğrulanabilir bilgiler sağlayabilir. Bu sistemde kriptografik hash ve imzalar, içerikle kaynak bilgileri arasında değişikliğe karşı korunmuş bir bağlantı kurmayı amaçlamaktadır.

Ancak bir videoda bu bilgilerin bulunmaması, videonun sahte olduğu anlamına gelmez. Aynı şekilde geçerli bir içerik kimlik bilgisinin bulunması da videoda anlatılan olayın hukuken doğru olduğu konusunda mutlak güvence sağlamaz. Sistem esas olarak içeriğin kaynağı ve işlem geçmişi hakkında güven sinyalleri üretir.

Ceza Muhakemesinde Bilirkişi İncelemesi

Deepfake tespiti; özel ve teknik bilgi gerektirdiğinden kural olarak bilirkişi incelemesini gerektirir.

Ceza Muhakemesi Kanunu’nun 63. maddesi uyarınca çözümü uzmanlığı, özel veya teknik bilgiyi gerektiren hâllerde bilirkişinin oy ve görüşüne başvurulabilir. Taraflar da CMK’nın 67. maddesi kapsamında uzmanından bilimsel mütalaa alarak dosyaya sunabilir. CMK’nın güncel metni Adalet Bakanlığı UYAP Mevzuat sistemi üzerinden yayımlanmaktadır.

Deepfake iddiası bulunan bir dosyada yalnızca genel bilişim bilirkişisi görevlendirilmesi her zaman yeterli olmayabilir. Heyette dosyanın niteliğine göre:

• Adli bilişim uzmanı,
• Görüntü analiz uzmanı,
• Ses ve akustik uzmanı,
• Yapay zekâ veya makine öğrenmesi uzmanı,
• Gerekirse fonetik uzmanı,

bulunmalıdır.

Bilirkişiye yalnızca “Video gerçek midir?” şeklinde genel bir soru yöneltilmesi yerine somut ve denetlenebilir sorular sorulmalıdır.

Örneğin:

1. İncelenen dosya orijinal kayıt mıdır, yoksa yeniden kodlanmış bir kopya mıdır?
2. Dosyanın hash ve metadata bilgileri nelerdir?
3. Video üzerinde kesme, birleştirme, yüz değiştirme veya ses ekleme işlemi bulunmakta mıdır?
4. Ses ile dudak hareketleri arasında teknik uyumsuzluk var mıdır?
5. Görüntüde farklı sıkıştırma bölgeleri bulunmakta mıdır?
6. Tespit edilen anomaliler olağan video işleme süreçleriyle açıklanabilir mi?
7. Kullanılan tespit aracının hata oranı nedir?
8. Video hakkında kesin, kuvvetli, sınırlı veya belirsiz kanaatlerden hangisine ulaşılmıştır?

Hukuka Uygun Elde Edilme Şartı

Bir videonun gerçek veya sahte olması, onun hukuka uygun delil sayılmasıyla aynı mesele değildir.

CMK’nın 206. maddesi uyarınca kanuna aykırı elde edilen delilin ortaya konulması reddedilir. CMK’nın 217. maddesine göre ise yüklenen suç ancak hukuka uygun şekilde elde edilmiş delillerle ispat edilebilir.

Bu nedenle mahkeme iki ayrı inceleme yapmalıdır:

Birinci aşama: Video teknik olarak gerçek veya sahte midir?

İkinci aşama: Video hukuka uygun biçimde mi elde edilmiştir?

Örneğin gerçek olduğu kesin biçimde belirlenen bir video, özel hayatın gizliliğini ihlal eden hukuka aykırı bir yöntemle elde edilmişse ayrıca delil yasakları bakımından değerlendirilmelidir.

Tersine, hukuka uygun biçimde dosyaya sunulmuş bir videonun deepfake olduğunun anlaşılması hâlinde içerik, iddia edilen olayın ispatında kullanılamayabilir; fakat videoyu üreten veya yayan kişinin eylemini ortaya koyan ayrı bir suç deliline dönüşebilir.

Bilirkişi Raporu Mahkemeyi Bağlar mı?

Bilirkişi raporu mahkemeyi hukuken bağlamaz. Son değerlendirme hâkim veya mahkeme tarafından yapılır.

Ancak mahkeme, teknik uzmanlık gerektiren konuda bilirkişi raporunu gerekçesiz biçimde reddedemez. Raporlar arasında çelişki bulunuyorsa bu çelişkinin ek rapor, yeni bilirkişi heyeti veya uzman mütalaasıyla giderilmesi gerekir.

Özellikle bir rapor videonun deepfake olduğunu, başka bir rapor ise manipülasyon bulunmadığını söylüyorsa mahkeme:

• Hangi raporun orijinal dosyayı incelediğini,
• Kullanılan yazılımları,
• Bilimsel yöntemleri,
• Hata oranlarını,
• Raporların denetlenebilirliğini,
• Savunmanın incelemeye katılma imkânını,

karşılaştırmalıdır.

Sadece raporun sonuç bölümünde yazan “deepfake olduğu kanaatine varılmıştır” ifadesine dayanılması yeterli değildir.

Tespit Sonucu Nasıl Değerlendirilmelidir?

Deepfake incelemesinin sonucu dört temel şekilde ortaya çıkabilir:

1. Manipülasyon Tespit Edilememiştir

Bu sonuç, videonun kesinlikle gerçek olduğunu göstermez. Yalnızca kullanılan yöntemlerle manipülasyon izine rastlanmadığı anlamına gelir.

Özellikle yalnızca sosyal medyadan indirilmiş düşük kaliteli bir kopya incelenmişse kullanılan ifade şu şekilde olmalıdır:

“İncelenen kopya üzerinde teknik manipülasyon bulgusuna rastlanmamış olmakla birlikte orijinal dosya bulunmadığından kaydın mutlak biçimde doğrulanması mümkün değildir.”

2. Manipülasyon Bulguları Tespit Edilmiştir

Yüz değiştirme, ses sentezi, zaman çizelgesi kopukluğu, çift sıkıştırma veya fiziksel tutarsızlık gibi birbirini destekleyen bulgular varsa videonun değiştirilmiş olduğu değerlendirilebilir.

Ancak bu sonuç, videoyu kimin hazırladığını doğrudan göstermez.

Failin belirlenebilmesi için ayrıca:

• Şüphelinin bilgisayarındaki proje dosyaları,
• Kullanılan yapay zekâ araçları,
• Arama geçmişi,
• Prompt ve üretim kayıtları,
• Hesap girişleri,
• IP kayıtları,
• Bulut depolama verileri,
• Ödeme kayıtları,
• İlk paylaşım hesabı,

incelenmelidir.

3. Sonuç Belirsizdir

Orijinal dosyanın bulunmaması, videonun yoğun şekilde sıkıştırılmış olması veya tespit yöntemlerinin çelişkili sonuç vermesi hâlinde kesin kanaate ulaşılamayabilir.

Ceza yargılamasında bu belirsizlik, özellikle video mahkûmiyetin temel veya tek deliliyse sanık aleyhine yorumlanamaz. Mahkûmiyet, varsayıma veya yalnızca ihtimale değil; her türlü makul şüpheden uzak, kesin ve inandırıcı delillere dayanmalıdır.

4. Videonun Yapay Olarak Üretildiği Güçlü Biçimde Belirlenmiştir

Bir videonun deepfake olduğu güçlü teknik bulgularla belirlenmişse video, içeriğinde gösterilen olayın gerçekleştiğini ispatlayan bir delil olarak kullanılamaz.

Bununla birlikte video:

• Bir kişiye suç isnat etmek,
• Para veya menfaat sağlamak,
• Tehdit veya şantajda bulunmak,
• Kişinin itibarını zedelemek,
• Özel hayatını ihlal etmek,
• Kişisel verilerini hukuka aykırı biçimde yaymak,

amacıyla kullanılmışsa ayrı bir ceza soruşturmasının konusunu oluşturabilir.

Deepfake Hazırlamak Hangi Suçları Oluşturabilir?

Deepfake üretimi veya paylaşımı her olayda kendiliğinden aynı suçu oluşturmaz. Eylemin amacı, içeriği, paylaşım biçimi ve meydana gelen sonuç dikkate alınmalıdır.

Somut olaya göre:

• TCK m.106 kapsamında tehdit,
• TCK m.107 kapsamında şantaj,
• TCK m.125 kapsamında hakaret,
• TCK m.134 kapsamında özel hayatın gizliliğini ihlal,
• TCK m.135 ve 136 kapsamında kişisel verilerin hukuka aykırı kaydedilmesi veya yayılması,
• TCK m.157 veya 158 kapsamında dolandırıcılık,
• TCK m.267 kapsamında iftira,

gündeme gelebilir. Türk Ceza Kanunu’nun ilgili suç tipleri güncel metin içinde ayrıca değerlendirilmelidir.

Örneğin yapay olarak oluşturulan bir yönetici videosuyla şirket çalışanının para transferine ikna edilmesi hâlinde dolandırıcılık; mahrem deepfake görüntüler üzerinden para istenmesi hâlinde şantaj; yapay görüntünün savcılığa verilerek bir kişiye işlemediği suçun isnat edilmesi hâlinde ise iftira hükümleri tartışılabilir.

Savunma ve Katılan Vekili Hangi Taleplerde Bulunabilir?

Deepfake iddiası bulunan bir ceza dosyasında taraf vekillerinin yalnızca genel bilirkişi incelemesi talep etmesi yeterli olmayabilir.

Şu talepler somutlaştırılabilir:

• Orijinal cihaz ve kayıt ortamının incelenmesi,
• Dosyanın adli kopyasının alınması,
• SHA-256 hash değerlerinin tutanağa geçirilmesi,
• Sosyal medya veya mesajlaşma platformundan kaynak kayıtlarının istenmesi,
• İlk paylaşım hesabının tespit edilmesi,
• Video ve ses incelemesinin farklı uzmanlarca yapılması,
• Kullanılan tespit araçlarının isim ve sürümlerinin açıklanması,
• Şüpheli karelerin rapora eklenmesi,
• Raporun tekrar edilebilir ve denetlenebilir biçimde hazırlanması,
• Çelişkili raporlar varsa yeni bir uzman heyetinden rapor alınması,
• Taraf uzmanının bilimsel mütalaasının duruşmada açıklanması,
• Dijital cihazlarda CMK m.134 şartları çerçevesinde inceleme yapılması.

Savunmaya, kullanılan dosyaya ve inceleme yöntemlerine erişme olanağı tanınmaması silahların eşitliği ve çelişmeli yargılama ilkeleri bakımından sorun oluşturabilir.

Sonuç

Deepfake videolar, ceza yargılamasında geleneksel “görüntü varsa olay gerçekleşmiştir” anlayışını geçersiz hâle getirmektedir.

Artık bir videonun delil olarak değerlendirilmesinden önce:

• Orijinal dosyanın korunması,
• Hash değerinin alınması,
• Muhafaza ve teslim zincirinin belgelenmesi,
• Metadata bilgilerinin incelenmesi,
• Yeniden kodlama ve sıkıştırma izlerinin araştırılması,
• Görüntünün kare kare analiz edilmesi,
• Sesin bağımsız olarak incelenmesi,
• Dudak hareketleri ile sesin karşılaştırılması,
• İçeriğin gerçek hayattaki olaylarla doğrulanması,
• Birden fazla analiz yönteminin birlikte kullanılması,

gerekmektedir.

En önemli hukuki sonuç şudur:

Bir yapay zekâ programının videoya “yüzde 90 deepfake” etiketi vermesi tek başına mahkûmiyet veya beraat gerekçesi olamaz.

Hash değeri dosyanın değişmediğini gösterebilir ancak olayın gerçekliğini kanıtlamaz. Metadata önemli ipuçları sağlayabilir ancak değiştirilebilir. Yeniden kodlama izleri manipülasyona işaret edebilir ancak olağan sıkıştırmadan da kaynaklanabilir. Görüntü ve ses tutarsızlıkları ise ancak diğer teknik bulgularla birlikte anlam kazanır.

Bu nedenle ceza mahkemesi; bilirkişi raporunun yalnızca sonucunu değil, kullanılan yöntemi, hata ihtimalini, orijinal dosyanın bulunup bulunmadığını ve bütün deliller arasındaki uyumu değerlendirmelidir.

Bir videonun deepfake olduğunun belirlenmesi, o videoyu hazırlayan kişinin de otomatik olarak tespit edildiği anlamına gelmez. Teknik sahtelik ile failin kimliği ayrı ayrı ispatlanmalıdır.

Sonuç olarak yapay zekâ çağında görüntü, artık kendiliğinden gerçeğin aynası değildir. Ceza yargılamasında önemli olan videonun ne kadar ikna edici göründüğü değil; kaynağının, bütünlüğünün, üretim sürecinin ve teknik yapısının bilimsel ve hukuken denetlenebilir yöntemlerle ortaya konulmasıdır.