En İyi 7 Açık Kaynak DLP Yazılımı

Açık kaynak DLP yazılımları veri koruma için uygulanabilir çözümler sunarken, büyük ölçekli kuruluşlar gelişmiş merkezi anahtar yönetimi ve bulutta yerel dağıtım seçenekleri için genellikle kapalı kaynak DLP yazılımlarına yönelir.

Aşağıda, algılama doğruluğu, dağıtım karmaşıklığı ve topluluk desteği açısından değerlendirilen en iyi beş açık kaynak DLP aracı bulunmaktadır.

En iyi açık kaynak DLP yazılımları

Dahil etme kriterleri: Aktif geliştirme (son 6 ay içinde güncelleme) ve önemli topluluk benimsemesi olan, açık kaynak DLP veya yapılandırılabilir DLP işlevselliği sunan tüm yazılımlar.

Sıralama: Araçlar, topluluk doğrulamasını ve benimsemesini yansıtmak için GitHub yıldızlarına göre sıralanmıştır.

Açık kaynak DLP yazılımı ekosistemi sınırlı olduğundan, DLP görevlerini yerine getirmek üzere yapılandırılabilen ek açık kaynak yazılımlara da yer verdik.

Açık kaynak DLP çözümlerinin ayrıntılı karşılaştırması

1. TruffleHog

TruffleHog, Git depoları, dosyalar, dizinler ve birden çok platformda sızan kimlik bilgilerini keşfeder, sınıflandırır ve doğrular.

Öne çıkan yetenekler:

• 800+ gizli anahtar türünü sınıflandırır (AWS anahtarları, veritabanı parolaları, API token'ları)
• Keşfedilen gizli anahtarların hâlâ etkin olup olmadığını doğrular
• Silinmiş commit'ler ve özel fork'lar dahil Git geçmişini tarar
• Gelişmiş analiz, gizli anahtar izinlerini ve erişilebilir kaynakları ortaya çıkarır

TruffleHog, Mart 2026'da yayımlanan 3.93.8 sürümü itibarıyla önceki 800 tür eşiğini aşarak 900'den fazla gizli anahtar türünü algılar.¹ Yeni dedektörler arasında JFrog Artifactory referans token'ları ve MuleSoft Anypoint OAuth2 analizörleri desteğinin yanı sıra silinmiş dosyalar için genişletilmiş diff tarama yetenekleri ve Confluence ile Microsoft Teams için HTML kod çözücü kapsamı yer alır.²

Sınırlamalar: Öncelikle kod ve sürüm kontrolüne odaklanır; daha geniş kurumsal DLP ihtiyaçları için entegrasyon gerektirir.

2. Gitleaks

Gitleaks, Git depolarındaki sabit kodlanmış gizli anahtarları tespit etmek için özel olarak geliştirilmiş bir araçtır; CI/CD hatlarına sorunsuz şekilde entegre olur.

Öne çıkan yetenekler:

• Ön commit kancaları, gizli anahtar commit'lerini gerçekleşmeden önler
• Karmaşık desenler için yakınlık eşleştirmeli bileşik kurallar
• Arşiv çıkarma, zip dosyalarını ve tarball'ları tarar
• Birden çok çıktı biçimiyle özel raporlama (JSON, SARIF, CSV)

Sınırlamalar: Git odaklıdır ve kaynak kod depolarının ötesinde sınırlı kapsama sahiptir.

Not: Mart 2026 itibarıyla proje bakım moduna girmiştir; yaratıcısı Zach Rice güvenlik yamalarının yayımlanacağını ve yeni özellik planlanmadığını duyurmuştur.³ Rice, gelişmiş algılama doğruluğu ve CGO bağımlılığı olmayan saf Go uygulamasıyla yapay zeka çağı gereksinimlerini karşılamak üzere tasarlanmış resmî halef proje olarak Betterleaks'i başlatmıştır.

3. Wazuh

Wazuh geleneksel bir DLP aracı değildir; birleşik XDR ve SIEM yetenekleri aracılığıyla sağlam veri koruması sağlar.

Öne çıkan yetenekler:

• Dosya bütünlüğü izleme, yetkisiz veri değişikliklerini tespit eder
• Şirket içi, bulut ve konteynerleştirilmiş ortamlarda uç nokta güvenliği
• Güvenlik açığı tespiti ve güvenlik yapılandırması değerlendirmesi
• Günlük analizi ve uyumluluk yönetimi (PCI DSS, HIPAA, GDPR)

Wazuh 4.14.5 sürümü Nisan 2026'da yayımlandı; başlıca işletim sistemlerinde tarayıcı uzantısı envanter takibi, Azure ve Microsoft 365 olay izleme için Microsoft Graph API panosu ve değişiklikleri uygularken ajanları yeniden başlatma gereksinimini ortadan kaldıran anında yeniden yükleme ajan yapılandırması getirdi.⁴

Sınırlamalar: DLP'ye özgü kullanım durumları için önemli ölçüde yapılandırma gerektirir; amaca yönelik DLP araçlarına göre daha dik öğrenme eğrisi vardır.

4. Security Onion

Security Onion, tehdit avcılığı, saldırı tespiti ve günlük yönetimi için entegre araçlar içerir.

Öne çıkan yetenekler:

• Suricata, Zeek, osquery ve Elasticsearch ile birleşik platform
• Gerçek zamanlı ağ trafiği analizi ve PCAP yakalama
• Vaka yönetimi ve uyarı inceleme iş akışları
• Güvenlik operasyonları için önceden oluşturulmuş panolar

Security Onion 3.1.0 Mayıs 2026'da yayımlandı ve Oracle Linux 9 gerektiren büyük bir mimari yenilemeyi temsil ediyor; Stenographer'ı kaldırıp Suricata yerel PCAP işlemeyi tercih ediyor.⁵ Sürüm, destekli tehdit analizi için Azure OpenAI uyumluluğuna sahip Onion AI'yi tanıtıyor ve çekirdek bileşenleri Elastic 9.3.3, Suricata 8.0.5 ve Zeek 8.0.8 sürümlerine güncelliyor. Security Onion 2.4 1 Ekim 2026'da kullanım ömrünün sonuna ulaştı; bu nedenle 2.4 dağıtımlarının 3.x serisine taşınması gerekiyor.⁵

Sınırlamalar: DLP için açıkça tasarlanmamıştır; öncelikle veri sızıntısı girişimlerini önlemek yerine tespit eder. Özel donanım veya VM gerektirir.

5. Snort

Snort açık kaynaklı bir saldırı önleme sistemidir. Gerçek zamanlı trafik analizi yapar ve özel kurallar aracılığıyla DLP görevleri için yapılandırılabilir.

Öne çıkan yetenekler:

• Özelleştirilebilir kural tabanlı algılama motoru
• Protokol analizi ve içerik eşleştirme
• Güvenlik otomasyon platformlarıyla entegrasyon

Sınırlamalar: DLP işlevselliği için manuel kural oluşturmayı gerektirir; otomatik veri sınıflandırma ve politika yönetiminden yoksundur.

6. OpenDLP

OpenDLP, binlerce sistemdeki bekleyen hassas verileri aynı anda tespit edebilen açık kaynaklı, ajan tabanlı, merkezi olarak yönetilen bir veri kaybı önleme aracıdır.⁶ Ağ genelinde tarama ajanlarını dağıtır ve yönetir (örneğin SMB/NetBIOS aracılığıyla) ve yüzlerce veya binlerce uç noktadan eş zamanlı sonuç alabilir. Ayrıca ağ dosya sistemlerinin (Windows paylaşımları veya SSH ile Unix dizinleri gibi) ajansız taranmasını destekler; böylece ekipler her makineye bir ajan kurmadan uzak ana bilgisayarlardaki hassas dosyaları keşfedebilir.

Not: OpenDLP, 0.5.1 sürümünün Ağustos 2012'de yayımlanmasından bu yana güncellenmemiştir ve proje on üç yılı aşkın süredir fiilen terk edilmiş durumdadır.⁶ Yazılım; modern işletim sistemleri, bulut ortamları ve SaaS platformlarıyla uyumluluktan yoksundur ve erken dönem açık kaynaklı bir DLP ajanı olarak tarihsel önemine rağmen mevcut üretim dağıtımları için uygun görülmemelidir.

7. MyDLP

MyDLP, web, e-posta, çıkarılabilir (USB) aygıtlar, yazıcılar ve ekran görüntüleri gibi kanallardaki veri akışlarını izleyen uç noktalar ve ağlar için açık kaynaklı bir DLP platformudur.⁷ Topluluk Sürümü; web/FTP ve e-posta kanallarını inceleyen ve hassas verileri korumak için politika kurallarını (günlüğe kaydetme veya engelleme) uygulayan modüller içerir. Ayrıca çıkarılabilir depolama aygıtlarına (USB sürücüler vb.) gönderilen dosyaların benzer günlük/engelleme uygulamasıyla izlenmesini destekler.

Not: MyDLP, Mayıs 2014'te Comodo Group tarafından satın alındı ve açık kaynaklı Topluluk Sürümü 2014 başından bu yana hiç güncelleme almadı.⁸ Kod tabanı artık bağımsız bir proje olarak dağıtılmıyor veya sürdürülmüyor; bu da onu modern kurumsal veri kaybı önleme gereksinimleri için uygunsuz hale getiriyor.

Hızlı seçim kılavuzu

Açık kaynak DLP yazılımının temel özellikleri

Veri sınıflandırma ve yönetişim

Algılama motorları, bir DLP çözümünün hassas verileri tanımlama, sınıflandırma ve yönetme becerisi için hayati önem taşır. İyi bir DLP çözümü; tüm ortam genelinde dosyalara duyarlılık etiketlerinin otomatik olarak sınıflandırılmasını ve uygulanmasını sağlar. Sınıflandırma politikalarının ve koruyucu önlemlerin özelleştirilebilir şekilde yapılandırılması esastır.

Erişim kontrolü ve kullanıcı etkinliği izleme

Rol tabanlı erişim kontrolü, DLP'nin temel bir bileşenidir. Kullanıcı kimliklerinin ve rollerinin ayrıntılı politikalara göre izlenmesi, tehdit aktörlerinin hassas dijital varlıklara erişmesini önlemede proaktif bir yaklaşım sağlar. Ayrıntılı erişim kontrolleri, uyumsuz dosya transferleri gibi içeriden gelen tehditleri önlemeye yardımcı olur.

Veri sızıntısı önleme ve satır içi tarama

Veri sızıntısı önleme; veri hırsızlığı ve kasıtsız sızıntı risklerini azaltan kritik bir DLP işlevidir. Eylem gerçekleşmeden engellenmesi gerektiğinden bu işlev için satır içi tarama gereklidir. Veri hırsızlığını ve sızıntılarını önlemek, olası saldırı vektörlerinin sayısını azaltmaya yardımcı olur.

Gizli Anahtar Tespiti ve Doğrulama

Modern DLP araçları; kod depolarındaki sabit kodlanmış gizli anahtarları, API anahtarlarını ve kimlik bilgilerini tespit eder. Gelişmiş çözümler, keşfedilen gizli anahtarların etkin olup olmadığını doğrulayarak ekiplerin düzeltme çalışmalarını etkili şekilde önceliklendirmesini sağlar.

Açık kaynak ve kapalı kaynak DLP karşılaştırması

Burada, açık kaynak ve kapalı kaynak yazılımları üç açıdan karşılaştırıyoruz.

1. Esneklik ve özelleştirme

Açık kaynak DLP: Hassas verileri taramak için kullanılanlar gibi açık kaynak DLP araçları kapsamlı özelleştirme seçenekleri sunar. Bu çözümler; güvenlik ekiplerinin kaynak kodu değiştirmesine, DLP aracını finansal veriler ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler dahil hassas bilgileri etkili şekilde koruyacak biçimde uyarlamasına olanak tanır.

Bu düzeyde özelleştirme; en hassas verileri işleyen işletmeler için sürekli izleme ve politika ayarları değişikliklerini destekler.

Kapalı kaynak DLP: Öte yandan kapalı kaynak DLP yazılımları genellikle daha az esneklik sunar ancak anında dağıtım için ideal olan kullanıcı dostu, önceden yapılandırılmış ayarlarla gelir. Genellikle büyük kuruluşlar tarafından kullanılan bu araçlar; genel veri koruma gereksinimlerini verimli şekilde karşılamak, veri güvenliği standartlarına uyumu sağlamak ve minimum yapılandırmayla veri ihlali riskini azaltmak üzere tasarlanmıştır.

2. Maliyet ve erişilebilirlik

Açık kaynak DLP: Açık kaynak DLP çözümleri genellikle başlangıç maliyeti olmadığından küçük ve orta ölçekli işletmeler için cazip bir seçenektir. Ancak özelleştirmek ve sürdürmek için önemli ölçüde BT uzmanlığı gerektirir; bu da veri hırsızlığına ve sızıntılarına karşı koruma sağlamak için sürekli yönetim ve güncellemeler dahil toplam sahip olma maliyetini artırabilir.

Kapalı kaynak DLP: Buna karşılık kapalı kaynak DLP çözümleri peşin ve sürekli lisans ücretleri içerir; ancak olay yönetimi, güncellemeler ve sorun giderme için satıcı desteği de sağlar. Bu, özellikle yoğun veri transferlerinin olduğu veya hassas verilerin bulut hizmetleri ve harici cihazlarda depolandığı ortamlarda BT yöneticileri için daha öngörülebilir bir gider ve daha az idari yük sağlayabilir.

3. Güvenlik ve destek

Açık kaynak DLP: Açık kaynak DLP yazılımının güvenliği büyük ölçüde topluluğa ve kullanıcıların aktif katılımına dayanır. Bu yaklaşım esnek olsa da güvenlik güncellemelerinde proaktif bir tutum gerektirir ve kapalı kaynak alternatiflerle aynı düzeyde anında destek sağlamayabilir.

Bekleyen ve aktarılan verileri korumaya, veri erişimini yönetmeye ve sürekli ayarlamalar ile izleme yoluyla veri kaybını önlemeye kendini adamış yetkin teknik ekiplere sahip kuruluşlar için çok uygundur.

Kapalı kaynak DLP: Kapalı kaynak DLP çözümleri genellikle kutu dışında daha kapsamlı güvenlik özellikleri sunar; içeriden gelen tehditlere, yetkisiz dosya transferlerine ve veri sızıntısına karşı güçlü koruma sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Özel satıcı desteğiyle bu çözümler; uyumluluk gereksinimlerinin kolaylaştırılmasına yardımcı olur ve şüpheli davranışları izlemek ile veri ihlali olaylarını etkili şekilde yönetmek için merkezi bir pano sağlar.

Açık kaynak DLP araçları; gerekli teknik uzmanlığa sahip daha küçük işletmeler ve kuruluşlar için uygun maliyet ve esneklik sunar. Ancak ölçeklenebilirlik ve destek konusundaki sınırlamaları, güçlü koruma gerektiren kuruluşlar için çoğu zaman kapalı kaynak çözümleri tercih edilen seçenek haline getirir.

Açık Kaynak DLP Yazılımının Geleceği

Yapay zeka ve makine öğrenimi; algılama doğruluğunu artırarak, yanlış pozitifleri azaltarak ve gerçek zamanlı tehdit istihbaratı sağlayarak DLP çözümlerini geliştirir. Gelişen DLP ekosistemi şunları içerir:

• Bulut Erişim Güvenliği Aracıları (CASB) – Bulut uygulamalarındaki verileri koruma
• E-posta ve Ağ Geçidi DLP – Aktarılan verileri izleme
• İçeriden Risk Yönetimi – Davranış analizi ve kullanıcı izleme
• Veri Güvenliği Duruş Yönetimi – Sürekli veri keşfi ve sınıflandırma
• Uygulama Yerleşik DLP – Uygulamalara yerleşik koruma

Açık kaynak araçlar bu yetenekleri giderek daha fazla bünyesine katıyor ve kurumsal düzeyde veri korumayı her ölçekten kuruluş için erişilebilir hale getiriyor.

Veri koruma için diğer açık kaynak yazılımlar

1. ModSecurity

• Amaç: HTTP trafiğindeki belirli hassas veri desenlerini tespit etmek ve engellemek için özel kurallar yazarak DLP amaçları doğrultusunda yapılandırılabilen açık kaynaklı web uygulaması güvenlik duvarı.
• Özellikler: Gerçek zamanlı trafik analizi ve özel kural desteği.
• GitHub Yıldızları: ~6.8 K.

2. OSSEC

• Amaç: Ana bilgisayar tabanlı saldırı tespit sistemi (HIDS) olarak işlev gören, özel kurallarla yapılandırıldığında dosyalardaki değişiklikleri izleyebilen veya hassas veri sızıntılarını tespit edebilen bir diğer açık kaynak güvenlik aracıdır.
• Özellikler: Dosya bütünlüğü izleme ve uyarı.
• GitHub Yıldızları: ~4.3 K.

3. Pi-hole

• Amaç: Öncelikle DNS düzeyinde reklam ve izleyici engelleyici olmasına rağmen, veri sızıntısına karışan alan adlarını filtrelemek veya engellemek için uyarlanabilir.
• Özellikler: DNS tabanlı izleme ve filtreleme.
• GitHub Yıldızları: ~43 K.

4. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

• Amaç: Günlük kaydı ve veri görselleştirme aracı olmasına rağmen özel panolar, sorgular ve veri akışlarındaki anormallik tespiti aracılığıyla DLP görevleri için uyarlanabilir.
• Özellikler: Günlük alımı, analiz ve özelleştirilebilir uyarı.
• GitHub Yıldızları: Elasticsearch ~64K, Logstash ~13K, Kibana ~18 K.

Bu araçlar belirli DLP ile ilgili görevleri yerine getirmek üzere yapılandırılabilir veya genişletilebilir; ancak amaca yönelik DLP yazılımlarıyla aynı etkinlik düzeyine ulaşmak için önemli ölçüde özelleştirme ve uzmanlık gerektirebilir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Daha fazla okuma

• En İyi 10 Microsoft Purview Alternatifi
• Sophos Rakipleri ve Alternatifleri
• DLP İncelemesi: DLP Ürünlerinin Karşılaştırmalı Testi

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Arslan, Ezgi},
  title  = {{En İyi 7 Açık Kaynak DLP Yazılımı}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-dlp-software}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 29 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

20262025

1. 29 Haz

   Eklendi: Bakım moduna giren Gitleaks'in halefi olarak Betterleaks.

2. 6 Mar

   Ürün açıklamalarından "En iyisi" bölümleri kaldırıldı.

Referans Linkleri

1.

2026 March - TruffleHog Docs

2.

TruffleHog 2026: Secret Scanner with Verification

3.

Betterleaks: The Gitleaks Successor Built for Faster Secrets Scanning

Aikido Security

4.

4.14.5 Release notes - 23 April 2026 - 4.x · Wazuh documentation

Wazuh

5.

Security Onion: Security Onion 3.1.0 Now Available with Elastic 9.3.3, Suricata 8.0.5, Zeek 8.0.8, and much more!

6.

GitHub - ezarko/opendlp · GitHub

7.

Features of MyDLP from Comodo | DLP Software for Endpoint Protection

8.

GitHub - mydlp/mydlp: An open source data loss prevention solution. · GitHub

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Ezgi Arslan, PhD.

Sektör Analisti

Takip Et

Ezgi, işletme alanında finans uzmanlığı içeren bir doktora derecesine sahiptir ve AIMultiple'da Sektör Analisti olarak görev yapmaktadır. Teknoloji ve iş dünyasının kesişiminde araştırma ve içgörü çalışmalarını yürütür; uzmanlık alanları arasında sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finanstaki AI ajan uygulamaları, yanıt motoru optimizasyonu, güvenlik duvarı yönetimi ve satın alma teknolojileri yer alır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder