---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - Compliance Automation
  - AI in Security
  - Vendor Risk Management
  - Knowledge Graphs
tags:
  - LLM
  - Risk Scoring
  - Adaptive Engine
  - Evidence Synthesis
type: article
title: LLM Destekli Kanıt Kullanarak Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama Motoru
description: LLM‑güçlendirilmiş uyarlamalı risk puanlama motorunun satıcı anket otomasyonu ve gerçek‑zamanlı uyumluluk kararlarını nasıl dönüştürdüğünü öğrenin.
breadcrumb: Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama
index_title: LLM Destekli Kanıt Kullanarak Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama Motoru
last_updated: Pazar, 2 Kasım 2025
article_date: 2025.11.02
brief: |
  Bu makale, güvenlik anketleri, satıcı sözleşmeleri ve gerçek‑zamanlı tehdit istihbaratından bağlamsal kanıtları sentezlemek için büyük dil modellerini kullanan nesil‑ötesi uyarlamalı risk puanlama motorunu tanıtır. LLM‑tabanlı kanıt çıkarımını dinamik bir puanlama grafiğiyle birleştirerek kuruluşlar, anlık ve doğru risk içgörülerine ulaşırken denetlenebilirlik ve uyumluluğu da sürdürür.  
---

LLM Destekli Kanıt Kullanarak Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama Motoru

SaaS’ın hızlı hareket eden dünyasında, güvenlik anketleri, uyumluluk denetimleri ve satıcı risk değerlendirmeleri satış, hukuk ve güvenlik ekipleri için günlük bir darboğaz haline gelmiştir. Geleneksel risk puanlama yöntemleri, sabit kontrol listeleri, manuel kanıt toplama ve periyodik incelemelere dayanır—karar vericilere ulaştığında yavaş, hata‑eğilimli ve çoğu zaman güncelliğini yitirmiş süreçler.

Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) tarafından desteklenen Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama Motoru devreye giriyor. Bu motor, ham anket yanıtlarını, sözleşme maddelerini, politika belgelerini ve canlı tehdit istihbaratını bağlam‑duyarlı bir risk profiline dönüştürerek gerçek zamanlı günceller. Sonuç, aşağıdakiler için kullanılabilecek birleşik ve denetlenebilir bir puandır:

• Satıcı onboarding’ini veya yeniden müzakere sürecini önceliklendirmek.
• Uyumluluk panellerini otomatik olarak doldurmak.
• Bir ihlal gerçekleşmeden önce iyileştirme iş akışlarını tetiklemek.
• Denetçileri ve düzenleyicileri memnun eden kanıt izleri sağlamak.

1. Neden Geleneksel Puanlama Yetersiz

Bu kısıtlamalar karar gecikmesine yol açar—satış döngüleri haftalarca gecikebilir ve güvenlik ekipleri riskleri proaktif bir şekilde yönetmek yerine yalnızca tepki verir.

2. LLM‑Destekli Uyarlamalı Motor – Temel Kavramlar

2.1 Bağlamsal Kanıt Sentezi

LLM’ler anlamsal anlayış ve bilgi çıkarımı konusunda mükemmeldir. Bir güvenlik anketi yanıtı verildiğinde model şunları yapabilir:

• Referans verilen kontrol(ları) tam olarak belirlemek.
• Sözleşmelerden veya politika PDF’lerinden ilgili maddeleri çekmek.
• Canlı tehdit akışlarıyla ilişkilendirmek (ör. CVE uyarıları, satıcı ihlal raporları).

Çıkarılan kanıt, kaynak ve zaman damgalarını koruyarak bilgi grafiği içinde türlenmiş düğümler (ör. Control, Clause, ThreatAlert) olarak depolanır.

2.2 Dinamik Puanlama Grafiği

Her düğüm, statik olmayan ve motor tarafından ayarlanan bir risk ağırlığı taşır; bu ayarlama şu öğelerle yapılır:

• LLM’den gelen güven skorları (çıkarımın ne kadar kesin olduğu).
• Zamansel bozulma (eski kanıtlar yavaş yavaş etkisini kaybeder).
• Dış akışlardan gelen tehdit şiddeti (ör. CVSS puanları).

Yeni kanıt geldiğinde grafik üzerinde bir Monte‑Carlo simülasyonu çalıştırılır ve olasılıksal risk puanı (ör. 73 ± 5%) üretilir. Bu puan hem mevcut kanıtı hem de verideki belirsizliği yansıtır.

2.3 Denetlenebilir Kaynak Defteri

Tüm dönüşümler, ek‑sadece bir defter (blok zinciri tarzı hash zincirleme) içinde kaydedilir. Denetçiler, ham anket yanıtı → LLM çıkarımı → grafik değişikliği → son puan yolunu tam olarak izleyebilir, bu da SOC 2 ve ISO 27001 denetim gereksinimlerini karşılar.

3. Uçtan Uca Veri Akışı

Aşağıdaki Mermaid diyagramı, satıcı gönderiminden risk puanı teslimine kadar olan pipeline’ı görselleştirir.

  graph TD
    A["Satıcı anketi gönderir"] --> B["Belge Alım Servisi"]
    B --> C["Ön‑işleme (OCR, Normalizasyon)"]
    C --> D["LLM Kanıt Çıkarıcısı"]
    D --> E["Türlenmiş Bilgi Grafiği Düğümleri"]
    E --> F["Risk Ağırlık Ayarlayıcı"]
    F --> G["Monte‑Carlo Puanlama Motoru"]
    G --> H["Risk Puanı API"]
    H --> I["Uyumluluk Panosu / Uyarılar"]
    D --> J["Güven ve Kaynak Günlüğü"]
    J --> K["Denetlenebilir Defter"]
    K --> L["Uyumluluk Raporları"]
    style A fill:#E3F2FD,stroke:#1E88E5,stroke-width:2px
    style H fill:#C8E6C9,stroke:#43A047,stroke-width:2px

• Adım 1: Satıcı anketi yükler (PDF, Word veya yapılandırılmış JSON).
• Adım 2: Alım servisi belgeyi normalleştirir ve ham metni çıkarır.
• Adım 3: Bir LLM (ör. GPT‑4‑Turbo) sıfır‑örnek çıkarımı yapar ve tespit edilen kontroller, ilgili politikalar ve destekleyici kanıt URL’lerini içeren bir JSON yükü döndürür.
• Adım 4: Her çıkarım, güven skoru (0–1) tetikler ve kaynak defterine kaydedilir.
• Adım 5: Düğümler bilgi grafiğine eklenir. Kenar ağırlıkları tehdit şiddeti ve zamansel bozulma temelli hesaplanır.
• Adım 6: Monte‑Carlo motoru, bir olasılıksal risk dağılımı tahmin etmek için binlerce örnek çeker.
• Adım 7: Son puan ve güven aralığı, pano gösterimleri, otomatik SLA kontrolleri ya da iyileştirme tetikleyicileri için güvenli bir API aracılığıyla sunulur.

4. Teknik Uygulama Planı

Örnek Prompt Kanıt Çıkarımı İçin

You are an AI compliance analyst. Extract all security controls, policy references, and any supporting evidence from the following questionnaire answer. Return a JSON array where each object contains:
- "control_id": standard identifier (e.g., ISO27001:A.12.1)
- "policy_ref": link or title of related policy document
- "evidence_type": ("document","log","certificate")
- "confidence": number between 0 and 1

Answer:
{questionnaire_text}

5. Paydaşlar İçin Faydalar

6. Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

6.1 Hızlı Anlaşma Müzakeresi

Bir SaaS satıcısı, Fortune‑500 bir müşteriden RFI alır. Dakikalar içinde risk puanlama motoru, müşterinin anketini alır, iç depodan ilgili SOC 2 kanıtlarını çeker ve satıcıyı %85 ± 3 olarak puanlar. Satış temsilcisi, teklife anında bir risk‑tabanlı güven rozeti ekleyebilir ve müzakere süresini %30 kısaltır.

6.2 Sürekli İzleme

Mevcut bir ortak, CVE‑2024‑12345 açığından etkilenir. Tehdit akışı, etkilenen kontrol için grafik kenar ağırlığını günceller ve otomatik olarak ortağın risk puanını düşürür. Uyumluluk panosu, bir iyileştirme talebi tetikler ve potansiyel bir veri ihlalinin müşteriyle buluşmasını önler.

6.3 Denetime Hazır Raporlama

Bir SOC 2 Type 2 denetimi sırasında, denetçi Control A.12.1 için kanıt talep eder. Kaynak defteri sorgulanarak güvenlik ekibi kriptografik olarak imzalanmış bir zincir sunar:

• Orijinal anket yanıtı → LLM çıkarımı → Grafik düğümü → Puanlama adımı → Son puan.

Denetçi her hash’i doğrulayabilir, manuel belge toplama olmadan denetim titizliğini karşılar.

7. Uygulama için En İyi Uygulamalar

1. Prompt Sürümleme – Tüm LLM promptlarını ve sıcaklık ayarlarını deftere kaydedin; çıkarım sonuçlarını yeniden üretmeye yardımcı olur.
2. Güven Eşiği – Otomatik puanlama için minimum güven (örn. 0.8) tanımlayın; düşük güvenli kanıtlar insan incelemesi için işaretlenmelidir.
3. Zamansel Bozulma Politikası – Eski kanıtların ağırlığını yavaşça kaybetmesi için üstel bozulma (λ = 0.05 ayda) kullanın.
4. Açıklanabilirlik Katmanı – Her puana LLM tarafından üretilen doğal dil özetini ekleyin, teknik olmayan paydaşlar için.
5. Veri Gizliliği – Çıkarılan kanıtlardaki KİŞİSEL VERİLERİ gizleyin; şifrelenmiş veri bloklarını güvenli nesne depolama (örn. AWS S3 ile KMS) içinde saklayın.

8. Gelecek Yönelimleri

• Federated (birleşik) Bilgi Grafikleri – Veri sahipliğini korurken anonimleştirilmiş risk puanlarını sektör konsorsiyumları arasında paylaşın.
• Sıfır‑Dokunuş Kanıt Üretimi – Üretken AI’yi sentetik veriyle birleştirerek rutin kontroller için otomatik denetime hazır belgeler oluşturun.
• Kendini‑İyileştiren Kontroller – Tekrarlayan düşük‑güven kanıtları tespit edildiğinde politika güncellemelerini önermek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanın.

9. Sonuç

Uyarlamalı Satıcı Risk Puanlama Motoru, statik anketleri yaşayan, AI‑güçlendirilmiş bir risk anlatısına dönüştürerek uyumluluk otomasyonunu yeniden tanımlar. LLM’leri bağlamsal kanıt sentezi için, olasılıksal puanlama için dinamik bir grafik ve denetlenebilirlik için değişmez bir kaynak defteri kullanarak kuruluşlar şunları elde eder:

• Hız – Gerçek zamanlı puanlar, haftalar süren manuel incelemelerin yerini alır.
• Doğruluk – Anlamsal çıkarım insan hatasını azaltır.
• Şeffaflık – Uçtan uca izlenebilirlik, düzenleyicileri ve iç yönetişimi memnun eder.

Anlaşma hızını artırmak, denetim sürtünmesini azaltmak ve yeni tehditlerin önünde kalmak isteyen SaaS şirketleri için bu motoru inşa etmek ya da benimsemek artık bir lüks değil, rekabetçi bir zorunluluktur.