GELENEKSEL SINIR REJİMİNDEN DİJİTAL EGEMENLİĞE: YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ ÇOK KATMANLI GÜVENLİK MİMARİSİ VE İNSANİ KORİDOR YÖNETİMİ

Abstract

Arka Plan: Günümüz sınır yönetimi stratejileri, teknolojik modernizasyon iddialarına rağmen Roma İmparatorluğu'ndan miras kalan statik ve reaktif savunma anlayışını aşmakta zorlanmaktadır. Geleneksel fiziksel bariyerler, dinamik göç hareketleri ve “polikriz” olarak tanımlanan yüksek yoğunluklu tehdit ortamı karşısında yetersiz kalmaktadır. Amaç: Bu çalışma, geleneksel yöntemlerin yapısal tıkanıklıklarını ele alarak yapay zekâ (YZ) destekli, çok katmanlı ve hibrit bir sınır güvenlik mimarisi önermeyi amaçlamaktadır. Çalışma, teknolojinin yalnızca bir engelleme aracı değil, aynı zamanda yardıma muhtaç kişileri güvenli koridorlara yönlendiren etik bir “filtre” olarak kullanılmasını savunmaktadır. Yöntem: Araştırmada nitel araştırma yöntemlerinden doküman analizi ve kavramsal modelleme teknikleri kullanılmıştır. Mevcut sınır yönetimi paradigmaları literatür taraması yoluyla analiz edilmiş; önerilen model ise operasyonel verimlilik ve AB Yapay Zekâ Yasası gibi etik standartlar çerçevesinde kurgulanmıştır. Bulgular: Önerilen model; havadan kesintisiz gözetleme sağlayan sınır balonu (aerostat) sistemleri ile toprak altı sismik algılama kablolarının (SAK) yapay zekâ aracılığıyla entegrasyonuna dayanmaktadır. Modelin özgün tarafı olan “çapraz tetikleme” mekanizması, otonom nesne sınıflandırması yaparak tehditler ile hassas grupları (sığınmacı aileler, çocuklar vb.) sınırın sıfır noktasında ayırt edebilmektedir. Sonuç: Geliştirilen model; operasyonel verimlilik, sürdürülebilir göç yönetişimi ve geri göndermeme ilkesi çerçevesinde etik bir sınır yönetimi vizyonu sunmaktadır. Akıllı sınır sistemlerinin, şeffaf ve insan haklarına saygılı bir vizyonla birleştirildiğinde devletin güvenlik egemenliği ile bireyin yaşam hakkı arasında adil bir denge kurabileceği sonucuna varılmıştır.

Keywords

• Sınır yönetimi
• Yapay zekâ
• Aerostat
• Sismik sensörler
• İnsani koridor.

Supporting Institution

Yoktur.

Ethical Statement

Bu çalışma kapsamında etik kurul izni alınmasını gerektirecek bir veri toplama yöntemi (anket, mülakat, odak grup çalışması vb.) kullanılmamıştır. Çalışma, akademik etik kurallara uygun olarak literatür taraması ve açık kaynak verileri üzerinden yürütülmüştür.

Thanks

Bu çalışma süresince sabırları, bitmek bilmeyen destekleri ve motivasyon kaynaklarım oldukları için aileme en içten teşekkürlerimi sunarım.

FROM TRADITIONAL BORDERS TO DIGITAL SOVEREIGNTY: AI-POWERED SECURITY ARCHITECTURE AND HUMANITARIAN MANAGEMENT

Abstract

Background: Current border management strategies struggle to transcend the static and reactive defense approach inherited from the Roman Empire, despite claims of technological modernization. Traditional physical barriers remain insufficient against dynamic migration movements and the high-intensity threat environment defined as “polycrisis.” Objective: This study aims to propose an AI-supported, multi-layered, and hybrid border security architecture by addressing the structural bottlenecks of traditional methods. It advocates for the use of technology not merely as a tool for deterrence, but as an ethical “filter” that guides those in need toward safe corridors. Method: The research utilizes document analysis and conceptual modeling techniques, which are qualitative research methods. Existing border management paradigms were analyzed through a literature review; the proposed model was constructed within the framework of operational efficiency and ethical standards such as the EU AI Act. Results: The proposed model is based on the integration of aerostat (border balloon) systems, providing continuous aerial surveillance, and underground seismic detection cables (SDC) via artificial intelligence. The “cross-cueing” mechanism, the original aspect of the model, can distinguish between threats and vulnerable groups (refugee families, children, etc.) at the zero point of the border by performing autonomous object classification. Conclusion: The developed model offers an ethical border management vision within the framework of operational efficiency, sustainable migration management, and the principle of non-refoulement. It is concluded that when smart border systems are combined with a transparent and human rights-respecting vision, a fair balance can be established between the state’s security sovereignty and the individual’s right to life.

Keywords

• Border management
• Artificial intelligence
• Aerostat
• Seismic sensors
• Humanitarian corridor.

Ethical Statement

No data collection methods requiring ethical committee approval (surveys, interviews, focus groups, etc.) were used in this study. The research was conducted in accordance with academic ethical rules, based on literature review and open-source data.

Thanks

I would like to express my deepest gratitude to my family for their patience, endless support, and for being my primary source of motivation throughout this study."

References

1. Adaş, E. B., & Erbay, B. (2022). Yapay zekâ sosyolojisi üzerine bir değerlendirme. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 21(1), 326–337. https://doi.org/10.21547/jss.991383
2. Ahmadirad, Z. (2024). Evaluating the influence of AI on market values in finance: Distinguishing between authentic growth and speculative hype. International Journal of Advanced Research in Humanities and Law (IJREL), 1(2), 50–57. https://doi.org/10.63053/ijrel.11
3. Akdemir, İ. O., & Akman, E. (2022). Sınırın iki yüzü: Türkiye-İran sınır duvarı ve hayata etkisi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(Özel Sayı), 274–292. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1192926
4. Akenga, R., Morumbasi, K., & Handa, S. (2021). Border security management and state security: A case study of Kenya and Somalia border relations (1991–2017). Path of Science, 7(10), 2001–2012.
5. Aktaş, G. (2018). Akıllı sınır yaklaşımı çerçevesinde blok zinciri teknolojisinin gümrük işlemlerinde potansiyel kullanım alanları. Gümrük ve Ticaret Dergisi, 5(14), 18–31. https://izlik.org/JA89RC49EU
6. Amoore, L. (2006). Biometric borders: Governing mobilities in the war on terror. Political Geography, 25(3), 336–351. https://doi.org/10.1016/j.polgeo.2006.02.001
7. Amoore, L. (2013). The politics of possibility: Risk and security beyond probability. Duke University Press.
8. Amoore, L., Marmura, S., & Salter, M. B. (2007). Editorial: Smart borders and mobilities: Spaces, zones, enclosures. Surveillance & Society, 5(2), 96–101.

9. Aslangul, S. A. (2020). Detecting tunnels for border security based on fiber optical distributed acoustic sensor data using DBSCAN. In 9th International Conference on Sensor Networks (SENSORNETS 2020) (ss. 77–84).
10. Aydın Halisoğlu, T. (2025). Avrupa Birliği ve akıllı sınırlar: Sınır yönetimi ve güvenlik üzerine bir inceleme. Güvenlik Çalışmaları Dergisi, 27(1), 56–81. https://doi.org/10.54627/gcd.1585345
11. Bigo, D. (2014). The (in)securitization practices of the three universes of EU border control: Military/Navy – border guards/police – database analysts. Security Dialogue, 45(3), 209–225. https://doi.org/10.1177/0967010614530459
12. Bostan, A. (2025). Devletlerin akıllı sınır uygulamalarına yönelik bir SWOT analizi. Türkiye Siyaset Bilimi Dergisi, 8(2), 95–115. https://doi.org/10.59886/tsbder.1680188
13. Bostancı, M. (2018). Göçle mücadele stratejisi kapsamında AB sınır güvenliği ajansı Frontex ve Avrupa sınır gözetim sistemi Eurosur’un analizi. Sosyal Araştırmalar ve Davranış Bilimleri Dergisi, 4(6), 48–68.
14. Carammia, M., Iacus, S. M., & Wilkin, T. (2022). Forecasting asylum-related migration flows with machine learning and data at scale. Scientific Reports, 12(1), 1457. https://doi.org/10.1177/01979183211035736
15. Chomanski, B. (2022). Legitimacy and automated decisions: The moral limits of algocracy. Ethics and Information Technology, 24(3), 34. https://doi.org/10.1007/s10676-022-09647-w
16. Dewandre, N. (2015). The human condition and the black box society: A review of Frank Pasquale, The Black Box Society. boundary2. Erişim adresi: http://www.boundary2.org/2015/12/dewandre-on-pascal/ (Erişim tarihi: 15.01.2026).
17. Donnan, H., Hurd, M., & Leutloff-Grandits, C. (Eds.). (2017). Migrating borders and moving times: Temporality and the crossing of borders in Europe. Manchester University Press.
18. Durán, J. M., & Pozzi, G. (2025). Trust and trustworthiness in AI. Philosophy & Technology, 38, 16. https://doi.org/10.1007/s13347-025-00843-2
19. European Parliament and the Council of the European Union. (2024, Haziran 13). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union. Erişim adresi: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (Erişim tarihi: 04.02.2026).
20. Ferrario, A., & Loi, M. (2022). How explainability contributes to trust in AI. Proceedings of the 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '22) (ss. 145–154). https://doi.org/10.1145/3531146.3533202
21. Freiman, O. (2023). Making sense of the conceptual nonsense “trustworthy AI”. AI and Ethics, 3(4), 1351–1360. https://doi.org/10.1007/s43681-022-00241-w
22. Frontex. (2024). Annual risk analysis 2024/2025. Publications Office of the European Union.
23. Güven, M. (2024). An AI-based surveillance system proposal for the second line of defense against irregular migration, smuggling, and terrorism: Gendarmerie assessment. Güvenlik Bilimleri Dergisi, 13(1), 63–84. https://doi.org/10.28956/gbd.1454962
24. Hülür, H., & Ölçer, H. (2025). Yapay zekâ ve algoritma diktatörlüğü. Ütopya Yayınevi.
25. International Organization for Migration (IOM). (2024). World Migration Report 2024 (M. McAuliffe & L. A. Oucho, Eds.). International Organization for Migration.
26. İrdem, İ., & Uzunparmak, M. (2024). Sınır güvenliğinde yapay zekâ entegrasyonu. Güvenlik Bilimleri Dergisi, 14(1), 87–110. https://doi.org/10.28956/gbd.1569382
27. Kara Kılıçarslan, S. (2019). Yapay zekânın hukuki statüsü ve hukuki kişiliği üzerine tartışmalar. Yıldırım Beyazıt Hukuk Dergisi, 2019(2), 363–389. https://doi.org/10.33432/ybuhukuk.599224
28. Kaya, A. (2013). Sınır güvenliği paradigmalarındaki değişim ve Türkiye’nin sınır güvenliği yapısının analizi. Uluslararası Güvenlik ve Terörizm Dergisi, 4(2), 1–20.
29. Kazel, E., & Bayartan, M. (2021). Siyasi coğrafya açısından Türkiye’nin sınır güvenliği: Batı kara sınırları. Türkiye Bilimsel Araştırmalar Dergisi, 6(1), 12–28. https://izlik.org/JA29ML97NE
30. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (6698 Sayılı Kanun). (2016, Nisan 7). Mevzuat Bilgi Sistemi. Erişim adresi: https://mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=6698&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5 (Erişim tarihi: 04.02.2026).
31. Kolossov, V., & Scott, J. (2013). Selected conceptual issues in border studies. Belgeo, (1).
32. Küçükçelebi, A., & Yaldız, E. (2020). Kablolu İHA sistemleri ve uygulamaları. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (Özel Sayı), 154–159. https://doi.org/10.31590/ejosat.802734
33. Lüleci-Sula, Ç. (2022). Türkiye’nin sınır ve göç yönetimi: Dinamik ve ilişkisel bir alanın tarihsel dönüşümü. Alternatif Politika, 14(1), 32–65.
34. Mao, Q., & Xu, M. (2025). Navigating the ethical landscape of AI innovation: Challenges and opportunities. International Journal of Digital Law and Governance, 2(1), 197–221. https://doi.org/10.1515/ijdlg-2025-0005
35. Müller, V. C. (2025). Deep opacity and AI: A threat to XAI and to privacy protection mechanisms. In M. Hähnel & R. Müller (Eds.), A Companion to Applied Philosophy of AI. Wiley-Blackwell. https://doi.org/10.1002/9781394238651.ch6
36. O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown Publishing Group.
37. O’Neil, C., & Gunn, H. (2020). Near-term artificial intelligence and the ethical matrix. In S. M. Liao (Ed.), The ethics of artificial intelligence. Oxford University Press.
38. Özgür, S. B. (2021). Algoritmalar, yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve uygulamaları: Beşeri fayda üretiminin yazılımlar tarafından karşılanması. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 1–30. https://izlik.org/JA52RF22DD
39. Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press.
40. Rubel, A. (2016). [Review of the book The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information, by F. Pasquale]. Business Ethics Quarterly, 26(4), 568–571. https://doi.org/10.4159/harvard.9780674736061
41. Ryan, M. (2020). In AI we trust: Ethics, artificial intelligence, and reliability. Science and Engineering Ethics, 26(5), 2749–2767. https://doi.org/10.1007/s11948-020-00228-y
42. Seylan, N. (2022). Teknolojik ilerlemenin göçmen güvenliğine etkisi ve sınır güvenlik önlemleri. In T. Büyükbeşe, E. Dineri, & Z. Köse (Eds.), Sosyal ve ekonomik boyutları ile göç (ss. 151–182). Özgür Yayınları.
43. Sheikh, H., Prins, C., & Schrijvers, E. (2023). Mission AI: The New System Technology. Springer Nature.
44. Şahiner, M. K., Ayhan, E., & Önder, M. (2021). Yeni sınır güvenliği anlayışında yapay zekâ yönetişimi: Fırsatlar ve tehditler. Ulisa: Uluslararası Çalışmalar Dergisi, 5(2), 83–95. https://izlik.org/JA44RR27KD
45. von Eschenbach, W. J. (2021). Transparency and the black box problem: Why we do not trust AI. Philosophy & Technology, 34(4), 1607–1622.
46. Yabancılar ve Uluslararası Koruma Kanunu (6458 Sayılı Kanun). (2013, Nisan 4). Mevzuat Bilgi Sistemi. Erişim adresi: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=6458&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5 (Erişim tarihi: 04.02.2026).
47. Yıldız, A., & Turhan, E. (2022). Entegre sınır yönetimi ve Frontex ile ilişkiler bağlamında Türkiye’nin AB ile harici farklılaştırılmış entegrasyonu. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(Özel Sayı), 211–231. https://doi.org/10.46928/iticusbe.1110418
48. Zednik, C., & Boelsen, H. (2020). The exploratory role of explainable artificial intelligence [Bildiri sunumu]. Philosophy of Science Association 27. İki Yıllık Toplantısı (PSA 2020).