Cursor ve Gizlilik 

Cursor’un Temel Çalışma Mantığı 

Cursor, kod analizi ve öneri sunma işlemlerini GPT-4 ve Anthropic Claude gibi bulut tabanlı büyük dil modellerinden yararlanarak gerçekleştirir. Privacy Mode kullanılmadığı durumlarda, projenin bazı kısımları kimliği belirli olamaycak biçimde kısa zamanlı olarak Cursor’un sunucularında geçici olarak işlenebilir. “Enabled (all code remains private)” konumuna aldığınızda ise:

• Cursor tarafında hiçbir satır düz metin olarak kalıcı biçimde depolanmaz.
• İşlem bittikten sonra bellek temizlenir; veri saklama “sıfır-retention” düzeyine iner. 
   

Cursor hangi modeli kullanıyor? 

Cursor, varsayılan olarak OpenAI modellerini (örneğin GPT-4) kullanır. Kodun analizi için veriyi API üzerinden OpenAI’ye gönderir. OpenAI’nin kullanım politikalarına göre:

• Kodun modeli eğitmek için kullanılmaz (eğer özel olarak izin verilmemişse).
• OpenAI, gizliliği korumak için gerekli güvenlik önlemlerini uygular.

Ancak gönderdiğin veri cloud (bulut) ortamında işlenmiş olur, yani yerel kalmaz.

Kurumsal projelerde kullanım uygun mu? 

Hassas ya da kurumsal projelerde: 

• Eğer şirketin gizlilik sözleşmesi varsa, kodu buluta göndermek uygun olmayabilir.
• OpenAI API'leri çoğunlukla internet bağlantısı üzerinden çalıştığı için, kullandığınız projeler istemeden de olsa dış sunuculara açılmış olabilir. Bu nedenle, veri güvenliği hassasiyeti yüksek olan kurumlar genellikle yalnızca yerel makinelerde çalışan yapay zekâ çözümlerini ya da kapalı ağ (VPC) ortamlarında barındırılan sistemleri tercih etmektedir.

Yerel model kullanma imkanı var mı? 

Bu doğru. Cursor ile Open Source modelleri (örneğin LLaMA, Mistral, DeepSeek vb.) lokal olarak çalıştırabilir ve OpenAI sunucularına veri göndermeden kullanılabilir. Bu durumda:

• Kod dışarı çıkmaz.
• Tamamen yerel olur.
• Ancak cevap kalitesi OpenAI kadar yüksek olmayabilir.

Gizlilik Modu (Privacy Mode) 

Cursor, kullanıcılarına Gizlilik Modu adı verilen bir özellik sunar. Bu mod etkinleştirildiğinde:

•  Kod verileriniz Cursor veya üçüncü taraflar tarafından saklanmaz veya eğitim amacıyla kullanılmaz.
•  Açıldığında, Cursor AI hiçbir şey depolamaz.

Kod verileri, sadece işlem süresince geçici olarak işlenir; işlem tamamlandığında ise tamamen silinir ve Cursor AI tarafından bu veriler kalıcı olarak saklanmaz.

Güvenlik Sertifikaları

Cursor, SOC 2 sertifikasına sahiptir. Bu, Cursor'un veri güvenliği ve gizliliği konularında endüstri standartlarını karşıladığını gösterir. 

Cursor’da veri akışı ve gizlilik düzeyi, kullanım şekline göre farklılık gösterebilir.

OpenAI ya da Anthropic gibi büyük dil modeli sağlayıcıları kullanıldığında ise Cursor kodunuzu doğrudan saklamaz. Ancak bir API isteği gerçekleştiğinde, ilgili kod parçaları bu hizmet sağlayıcıların sunucularına iletilerek işlenir. Bu sağlayıcılar, özellikle ücretsiz (Free) ve profesyonel (Pro) planlarda, güvenlik amacıyla gönderilen verileri 30 gün süreyle geçici log kayıtlarında tutabilir.

Business Plan kullanıcıları için Cursor, veri güvenliği ve gizlilik konusunda standart plandan farklı uygulamalara sahiptir. Bu senaryoda da veriler API sağlayıcısına gider; ancak Business Plan kullanıcılarına özel olarak, OpenAI veya Anthropic gibi sağlayıcılar veriyi kalıcı olarak saklamaz, yani “sıfır-retention” (hiç veri saklamama) politikası uygulanır.

Yerel model (Local LLM) kullanımı tercih edildiğindeyse, veri gizliliği en üst düzeye çıkar. Cursor, kullanıcıya Llama, Mistral veya DeepSeek gibi açık kaynak yapay zekâ modellerini Docker ya da doğrudan kendi cihazında çalıştırmalarına olanak tanır. Bu senaryoda, hem Cursor’un kendisi hem de kullanılan LLM tamamen kullanıcının cihazında çalıştığı için hiçbir veri dış sunuculara aktarılmaz, böylece maksimum gizlilik sağlanmış olur.

Özetle:

• Privacy Mode, Cursor’un veri saklamasını sıfırlar;
• Bulut GPT’leri hâlâ kullanabilir, ancak kodunuz API sağlayıcısına gitmeye devam eder (Business plan hariç 30 günlük log söz konusu);
• Tam izolasyon için yerel model kurulması gerekir.

ETİK AÇIDAN DEĞERLENDİRMESİ 

Cursor kullanımında dikkat edilmesi gereken etik konular, farklı açılardan ele alınabilir. Her bir perspektif, hem geliştiriciler hem de kurumsal kullanıcılar için önemli sorumluluklar doğurur.

Gizlilik (Mahremiyet) açısından, Cursor’un kendisi kullanıcı kodlarını saklamaz. Ancak kullanılan dil modeli OpenAI veya Anthropic gibi bulut sağlayıcıları olduğunda, gönderilen kodlar bu platformlarda 30 gün süreyle geçici olarak log'lanabilir. Bu durum, özellikle kişisel, finansal ya da medikal veri içeren projeler için ciddi bir gizlilik riski oluşturabilir. Avrupa Birliği’nin GDPR ve Türkiye’nin KVKK düzenlemelerine göre bu durum, “yurt dışına veri aktarımı” olarak kabul edilebilir ve ek yasal sorumluluk doğurur.

Veri güvenliği açısından bakıldığında, iletim sırasında TLS gibi şifreleme protokollerinin kullanılması ve Cursor’un SOC 2 gibi güvenlik standartlarına uygunluk belgesine sahip olması önemli bir güven unsuru olarak öne çıkar. Ancak veri dış bir sağlayıcıya gittiğinden dolayı, herhangi bir veri ihlali olduğunda bu sağlayıcının sorumlu tutulması gerekebilir. Bu nedenle, şirketlerin yaptıkları sözleşmelere “veri işlenme sorumluluğu”na dair açık hükümler eklemesi önerilir.

Müşteri ve işveren yükümlülüğü kapsamında, çoğu şirketin iç politikaları kaynak kodların dış sistemlere aktarılmasını yasaklamaktadır. OpenAI’nin 30 gün boyunca log tutması bile bazı kurumlar için “veri dışa çıktı” olarak değerlendirilebilir. Bu sebeple, ilgili kurumun gizlilik sözleşmeleri (NDA) ve güvenlik politikaları gözden geçirilmeli; gerekirse yerel modeller (BYO-LLM) veya kurumsal API çözümleri kullanılmalıdır.

Şeffaflık ilkesi, etik yazılım geliştirme süreçlerinin temelini oluşturur. Verisi işlenen tarafın bu işleme hakkında bilgi sahibi olması gerekir. Açık kaynak projelerde bu durum genellikle sorun yaratmazken, müşteri verisi içeren kapalı projelerde kullanıcıya bilgi verilmesi önemlidir. Bu tür sistemlerde “Yapay zekâ destekli geliştirme süreci kullanılmaktadır” gibi ibarelerin açıkça belirtilmesi şeffaflık adına yerinde olur.

Fikri mülkiyet açısından, kullanılan kodların lisans koşulları son derece belirleyicidir. Eğer geliştirilen veya entegre edilen kod GPL (General Public License) veya başka bir özel lisans altındaysa, bu kodların üçüncü taraf sunuculara gönderilmesi lisans ihlali sayılabilir. Bu nedenle, tüm kodların lisans yapısı dikkatle incelenmeli ve bu gibi durumlarda yerel modellerle çalışma seçeneği tercih edilmelidir.

Son olarak, enerji ve sürdürülebilirlik boyutu da göz ardı edilmemelidir. Her bulut isteği, veri merkezlerinde işlem gücü ve enerji tüketimi anlamına gelir. Bu da dolaylı olarak karbon ayak izini artırır. Yerel bir GPU üzerinde çalışan açık kaynak bir dil modeli ile çalışmak, uzun vadede çevresel etkileri azaltabilir.

Sonuç olarak, Privacy Mode’un Cursor tarafında veri saklamaması önemli bir avantajdır; ancak tam etik uyum sağlamak için bulut tabanlı LLM sağlayıcılarının 30 güne kadar veri saklayabileceği gerçeği de göz önünde bulundurulmalıdır. Bu nedenle, eğer yasal düzenlemeler ve sözleşmeler izin veriyorsa bulut kullanımı düşünülebilir; aksi durumda yerel modellerin tercih edilmesi daha güvenli bir yaklaşım olacaktır.