Güvenlik Anketleri için AI Anlatı Tutarlılığı Denetleyicisi

Giriş

Şirketler, SOC 2, ISO 27001 ve GDPR gibi güvenlik anketlerine hızlı, doğru ve denetlenebilir yanıtlar talep etmektedir. AI yanıtları otomatik doldurabilse de, anlatı katmanı—kanıtları politikaya bağlayan açıklayıcı metin—hâlâ kırılgandır. İki ilgili soru arasındaki tek bir tutarsızlık bile alarm oluşturabilir, ek soruşturmalara yol açabilir veya sözleşmenin iptaline neden olabilir.

AI Narrative Consistency Checker (ANCC) bu sorunu çözer. Anket yanıtlarını anlamsal bir bilgi grafiği olarak ele alarak, ANCC her anlatı parçasının:

1. Kurumsal politikalarla hizalanmasını sağlar.
2. İlgili sorular arasında aynı kanıtı tutarlı bir şekilde referans vermesini sağlar.
3. Tüm anket seti boyunca ton, üslup ve yasal niyeti korur.

Bu makale konsepti, teknoloji yığını, adım adım uygulama kılavuzunu ve beklenen ölçülebilir faydaları ele alıyor.

Neden Anlatı Tutarlılığı Önemlidir

500 SaaS tedarikçi değerlendirmesinin incelendiği bir çalışmada, audit gecikmelerinin %42’si doğrudan anlatı tutarsızlıklarına bağlanmıştır. Bu boşlukların otomatik tespiti ve düzeltilmesi yüksek bir YG getirisi sağlar.

ANCC’nin Temel Mimarisi

ANCC motoru üç sıkı bağlanmış katmandan oluşur:

1. Çıkarma Katmanı – Ham anket yanıtlarını (HTML, PDF, markdown) işler, anlatı parçacıkları, politika referansları ve kanıt kimliklerini çıkarır.
2. Anlamsal Hizalama Katmanı – Her parçacığı yüksek boyutlu bir vektör uzayına gömmek için ince ayarlı bir Büyük Dil Modeli (LLM) kullanır ve kanonik politika deposuna karşı benzerlik skorları hesaplar.
3. Tutarlılık Grafiği Katmanı – Düğümlerin anlatı parçacıkları veya kanıt öğeleri olduğu, kenarların “aynı‑konu”, “aynı‑kanıt” veya “çelişki” ilişkilerini yakaladığı bir bilgi grafiği oluşturur.

Aşağıda veri akışını gösteren yüksek‑seviyeli bir Mermaid diyagramı yer almaktadır.

  graph TD
    A["Raw Questionnaire Input"] --> B["Extraction Service"]
    B --> C["Narrative Chunk Store"]
    B --> D["Evidence Reference Index"]
    C --> E["Embedding Engine"]
    D --> E
    E --> F["Similarity Scorer"]
    F --> G["Consistency Graph Builder"]
    G --> H["Alert & Recommendation API"]
    H --> I["User Interface (Procurize Dashboard)"]

Öne çıkan noktalar

• Embedding Engine, uyumluluk diline ince ayarlı bir GPT‑4 türevi LLM kullanarak 768‑boyutlu vektörler üretir.
• Similarity Scorer, kosinüs benzerliği eşiklerini uygular (örn. “yüksek tutarlılık” için > 0.85, “inceleme gerekir” için 0.65‑0.85).
• Consistency Graph Builder, hızlı gezintiler için Neo4j ya da benzeri bir grafik veri tabanı kullanır.

Pratikte İş Akışı

1. Anket Alımı – Güvenlik veya hukuki ekip yeni bir anket yükler. ANCC formatı otomatik algılar ve ham içeriği depolar.
2. Gerçek‑Zamanlı Parçalama – Kullanıcılar yanıtları taslaklarken Extraction Service her paragrafı çıkarır ve soru kimliğiyle etiketler.
3. Politika Gömme Karşılaştırması – Yeni oluşturulan parçacık hemen gömülür ve ana politika külliyatıyla karşılaştırılır.
4. Grafik Güncelleme & Çelişki Tespiti – Parçacık kanıt X’i referans veriyorsa, grafik X’i referans veren diğer düğümleri anlamsal tutarlılık için kontrol eder.
5. Anında Geri Bildirim – UI düşük tutarlılık puanlarını vurgular, revize edilmiş ifadeler önerir veya politika deposundan tutarlı bir dil otomatik doldurur.
6. Denetim İz Kaydı Oluşturma – Her değişiklik zaman damgası, kullanıcı ve LLM güven skoruyla kaydedilir; değiştirilemez bir denetim günlüğü oluşturulur.

Uygulama Kılavuzu

1. Yetkili Politika Deposunu Hazırlayın

• Politikaları Markdown veya HTML formatında, net bölüm kimlikleriyle saklayın.
• Her maddeyi regulation, control_id, evidence_type gibi meta veriler ile etiketleyin.
• Depoyu bir vektör deposu (ör. Pinecone, Milvus) ile indeksleyin.

2. Uyumluluk Diline Özel bir LLM İnce Ayarlayın

3. Çıkarma & Gömme Servislerini Dağıtın

• Her iki servisi Docker ile konteynerleştirin.
• FastAPI kullanarak REST uç noktaları oluşturun.
• Yoğun anket girişlerini karşılamak için Kubernetes üzerinde Horizontal Pod Autoscaling yapılandırın.

4. Tutarlılık Grafiğini Oluşturun

  graph LR
    N1["Narrative Node"] -->|references| E1["Evidence Node"]
    N2["Narrative Node"] -->|conflicts_with| N3["Narrative Node"]
    subgraph KG["Knowledge Graph"]
        N1
        N2
        N3
        E1
    end

• Yönetilen bulut hizmeti için Neo4j Aura tercih edin.
• node.id, evidence.id gibi alanlarda UNIQUE kısıtlamaları tanımlayın.

5. Procurize UI ile Entegre Edin

• Yanıt tutarlılık puanlarını gösteren bir kenar çubuğu widget’ı ekleyin (yeşil = yüksek, turuncu = inceleme, kırmızı = çelişki).
• “Politika ile Eşitle” butonuyla önerilen ifadeyi otomatik uygulayın.
• Kullanıcı geçersiz kılmalarını gerekçe alanı ile kaydederek denetlenebilirliğini koruyun.

6. İzleme & Uyarı Kurulumunu Gerçekleştirin

• Prometheus metrikleri ihraç edin: ancc_similarity_score, graph_conflict_count.
• Çatışma sayısı belirli bir eşiği aştığında PagerDuty uyarılarını tetikleyin.

Yararlar & YG

Orta ölçekli bir SaaS firmasında (≈ 300 çalışan) yapılan pilot, 6 ayda 250 k $ iş gücü tasarrufu ve ortalama 1,8 gün satış döngüsü kısalması sağladı.

En İyi Uygulamalar

1. Tek Bir Gerçek Kaynağı Tutun – Politika deposunun tek yetkili konum olduğundan emin olun; düzenleme izinlerini kısıtlayın.
2. LLM’yi Periyodik Olarak Yeniden İnce Ayarlayın – Regülasyonlar değiştikçe modeli en yeni dil ile güncelleyin.
3. İnsan‑İçinde‑Döngü (HITL) Kullanın – %70 benzerlikten düşük önerilerde manuel doğrulama zorunlu kılın.
4. Grafik Anlık Görüntülerini Sürümleyin – Büyük sürüm öncesi anlık görüntüler alarak geri dönüş ve adli analiz kolaylaştırın.
5. Veri Gizliliğine Saygı Gösterin – LLM’ye metin beslemeden önce tüm KİŞİSEL VERİLERİ (PII) maskelen; uyumluluk gerektiriyorsa yerel (on‑premise) çıkarım kullanın.

Gelecek Yönelimler

• Sıfır‑Bilgi Kanıtı Entegrasyonu – Ham anlatı metni paylaşmadan tutarlılığı kanıtlayarak katı gizlilik gereksinimlerini karşılayın.
• Çok‑Kiracılı Öğrenme – Her Procurize müşterisinin verisini yerel tutarak model iyileştirmelerini ortaklaşa paylaşın.
• Otomatik Regülasyon Değişim Radarları – Tutarlılık grafiğini canlı regülasyon akışıyla birleştirerek eski politika bölümlerini otomatik işaretleyin.
• Çok‑Dilli Tutarlılık Kontrolleri – Fransızca, Almanca, Japonca destek ekleyerek küresel ekiplerin uyumlu kalmasını sağlayın.

Sonuç

Anlatı tutarlılığı, parlatılmış, denetlenebilir bir uyumluluk programı ile kırılgan, hata eğilimli bir programı ayıran sessiz ama yüksek etkili bir faktördür. ANCC’yi Procurize anket iş akışına entegre ederek, gerçek‑zamanlı doğrulama, denetim‑hazır dokümantasyon ve hızlandırılmış anlaşma süreci elde edersiniz. Çıkarma, anlamsal hizalama ve grafik‑tabanlı tutarlılık üzerine kurulu modüler mimari, regülasyon değişiklikleri ve yeni AI yetenekleriyle evrimleşebilecek bir ölçeklenebilir temel sunar.

ANCC’yi bugün benimseyin ve her güvenlik anketini güven inşa eden bir konuşmana dönüştürün, darboğaz değil.