Uyarlanabilir AI Soru Bankası Güvenlik Anketi Oluşturmayı Devrimleştiriyor

Enterprises today wrestle with an ever‑growing mountain of security questionnaires—SOC 2, ISO 27001, GDPR, C‑5, and dozens of bespoke vendor assessments. Each new regulation, product launch, or internal policy change can render a previously valid question obsolete, yet teams still spend hours manually curating, version‑controlling, and updating these questionnaires.

Anketin kendisinin otomatik olarak evrimleşebileceğini düşünün?

In this article we explore a generative‑AI powered Adaptive Question Bank (AQB) that learns from regulatory feeds, prior responses, and analyst feedback to continuously synthesize, rank, and retire questionnaire items. The AQB becomes a living knowledge asset that fuels Procurize‑style platforms, making every security questionnaire a freshly‑crafted, compliance‑perfect conversation.

1. Dinamik Bir Soru Bankasının Önemi

The AQB addresses these issues by turning question creation into an AI‑first, data‑driven workflow rather than a periodic maintenance chore.

2. Uyarlanabilir Soru Bankasının Temel Mimarisi

  graph TD
    A["Regülasyon Veri Akışı Motoru"] --> B["Regülasyon Normalleştirici"]
    B --> C["Anlamsal Çıkarma Katmanı"]
    D["Tarihsel Anket Korpus"] --> C
    E["LLM İstem Üreteci"] --> F["Soru Sentez Modülü"]
    C --> F
    F --> G["Soru Puanlama Motoru"]
    G --> H["Uyarlanabilir Sıralama Deposu"]
    I["Kullanıcı Geri Bildirim Döngüsü"] --> G
    J["Ontoloji Eşleyicisi"] --> H
    H --> K["Procurize Entegrasyon API’si"]

All node labels are wrapped in double quotes as required by the Mermaid specification.

Explanation of components

1. Regülasyon Veri Akışı Motoru – resmi kurumlar (ör. NIST CSF, AB GDPR portalı, ISO 27001, sektör konsorsiyumları) üzerinden RSS, API veya web‑kazıma dayalı güncellemeler çeker.
2. Regülasyon Normalleştirici – farklı formatları (PDF, HTML, XML) birleşik bir JSON şemasına dönüştürür.
3. Anlamsal Çıkarma Katmanı – Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) ve ilişki çıkarımı uygulayarak kontroller, yükümlülükler ve risk faktörlerini belirler.
4. Tarihsel Anket Korpus – mevcut yanıtlanmış soru bankası, sürüm, sonuç ve satıcı memnuniyeti ile etiketlenmiştir.
5. LLM İstem Üreteci – büyük bir dil modeline (ör. Claude‑3, GPT‑4o) tespit edilen yükümlülüklere uygun yeni sorular üretmesi için birkaç örnek içeren istemler hazırlar.
6. Soru Sentez Modülü – ham LLM çıktısını alır, dilbilgisi kontrolü ve hukuki terim doğrulaması gibi sonrası işlemler yapar ve aday soruları depolar.
7. Soru Puanlama Motoru – her adayı ilgilik, yenilik, aydınlık ve risk etkisi üzerine hem kural‑tabanlı hem de öğrenilmiş bir sıralama modeliyle değerlendirir.
8. Uyarlanabilir Sıralama Deposu – her regülasyon alanı için en iyi k soruyu günlük olarak saklar.
9. Kullanıcı Geri Bildirim Döngüsü – inceleyen kabul, düzenleme mesafesi ve yanıt kalitesi gibi verileri yakalar ve puanlama modelini ince ayar yapar.
10. Ontoloji Eşleyicisi – oluşturulan soruları iç kontrol taksonomileri (ör. NIST CSF, COSO) ile hizalar, sonraki eşleştirme için hazırlar.
11. Procurize Entegrasyon API’si – AQB’yi hizmet olarak sunar, anket formlarını otomatik doldurur, takip soruları önerir veya eksik kapsama hakkında ekipleri uyarır.

3. Veri Akışından Soruya: Üretim Boru Hattı

3.1 Düzenleyici Değişikliklerin Alınması

• Sıklık: Sürekli (mümkün olduğunda webhook ile itme, aksi takdirde 6 saatte bir çekme).
• Dönüştürme: Tarama yapılan PDF’ler için OCR → metin çıkarımı → dile bağımlı olmayan tokenizasyon.
• Normalleştirme: section_id, action_type, target_asset, deadline alanlarına sahip kanonik bir “Yükümlülük” nesnesine eşleme.

3.2 Prompt Engineering for LLM

We adopt a template‑based prompt that balances control and creativity:

Bir uyumluluk mimarı olarak bir güvenlik anketi maddesi tasarlıyorsunuz.
Aşağıdaki düzenleyici yükümlülük verildiğinde, kısa bir soru (≤ 150 karakter) üretin:
1. Yükümlülüğü doğrudan test eder.
2. Teknik ve teknik olmayan yanıtlayıcılar için uygun sade bir dil kullanır.
3. Opsiyonel bir “kanıt tipi” ipucu içerir (örn., politika, ekran görüntüsü, denetim kaydı).

Yükümlülük: "<obligation_text>"

Az örnekli gösterimler stil, ton ve kanıt ipuçlarını sergiler, modeli hukuki dilden uzaklaştırıp kesinliği korur.

3.3 Post‑Processing Checks

• Hukuki Terim Koruması: Hazırlanmış bir sözlük, sorularda yasaklanan terimleri (örn., “shall”) işaretler ve alternatif önerir.
• Çiftlik Filtreleme: Gömme tabanlı kosinüs benzerliği (> 0.85) bir birleştirme önerisi tetikler.
• Okunabilirlik Skoru: Daha geniş erişilebilirlik için Flesch‑Kincaid < 12.

3.4 Scoring & Ranking

Score = 0.4·İlgilik + 0.3·Aydınlık + 0.2·Yenilik - 0.1·Karmaşıklık

Eğitim verisi, yüksek, orta, düşük olarak etiketlenmiş tarihsel sorular içerir. Model, en yeni geri bildirimlerle haftalık olarak yeniden eğitilir.

4. Kişiliklere Göre Soruları Kişiselleştirme

Farklı paydaşlar (CTO, DevOps Mühendisi, Hukuk Danışmanı) farklı ifadeler talep eder. AQB, persona embedding kullanarak LLM çıktısını modüle eder:

• Teknik Kişilik: Uygulama detaylarına odaklanır, artefakt linkleri (örn., CI/CD günlükleri) ister.
• Yönetici Kişilik: Yönetişim, politika beyanları ve risk metriklerine odaklanır.
• Hukuki Kişilik: Sözleşme maddeleri, denetim raporları ve uyumluluk sertifikaları talep eder.

Basit bir soft‑prompt içinde persona açıklaması ana istemin önüne eklenir, böylece yanıt veren kişi için “yerel” bir soru ortaya çıkar.

5. Gerçek Dünya Faydaları

Sayılar, üç sektör dikeyinde 300 satıcıyı kapsayan çok‑kiracılı bir SaaS vaka çalışmasından elde edilmiştir.

6. AQB’yi Organizasyonunuzda Uygulama

1. Veri Yükleme – Mevcut anket deponuzu (CSV, JSON veya Procurize API aracılığıyla) dışa aktarın. Sürüm geçmişi ve kanıt linklerini ekleyin.
2. Regülasyon Veri Akışı Aboneliği – En az üç ana akışa (örn., NIST CSF, ISO 27001, AB GDPR) kaydolun ve kapsamı sağlayın.
3. Model Seçimi – Kurumsal SLA’lara sahip bir barındırılmış LLM seçin. Yerel ihtiyaçlar için açık kaynak bir model (LLaMA‑2‑70B) düzenleyici metinle ince ayar yapılabilir.
4. Geri Bildirim Entegrasyonu – AI‑tarafından önerilenleri Kabul Et, Düzenle veya Reddet seçeneği sunan hafif bir UI widget’ı anket editörünüze dağıtın. Etkileşim olayını sürekli öğrenme için yakalayın.
5. Yönetim – Uyumluluk, güvenlik ve ürün liderlerinden oluşan bir Soru Bankası Yönetişim Kurulu oluşturun. Kurul, yüksek etkili emeklilikleri gözden geçirir ve yeni regülasyon eşlemelerini üç ayda bir onaylar.

7. Gelecek Yönelimler

• Çapraz‑Regülasyon Birleşmesi: Standartlar arasında eşdeğer yükümlülükleri haritalamak için bir bilgi‑grafiği katmanı kullanarak, tek bir üretilen sorunun birden fazla çerçeveyi karşılamasını sağlar.
• Çok Dilli Genişleme: AQB’yi, yerel uyumluluk nüanslarıyla uyumlu 12+ dilde soru üreten bir nöral makine çevirisi katmanıyla eşleştirmek.
• Tahmin Edici Regülasyon Radarları: Yaklaşan düzenleyici eğilimleri tahmin eden bir zaman serisi modeli, AQB’nin gelecekteki maddeler için önceden sorular üretmesini tetikler.

See Also