Gerçek Zamanlı Güvenlik Anketleri için AI Destekli Uyarlamalı Kanıt Özeti

Güvenlik anketleri, SaaS anlaşmalarının kapı bekçileridir. Alıcılar, bir satıcının kontrollerinin SOC 2, ISO 27001, GDPR ve sektör‑spesifik çerçeveler gibi düzenleyici standartları karşıladığını kanıtlamak için politika alıntıları, denetim raporları, yapılandırma ekran görüntüleri gibi detaylı kanıtlar talep eder. Geleneksel olarak, uyum ekipleri saatler boyunca belge depolarını karıştırır, alıntıları birleştirir ve her bir anketin bağlamına uygun hâle getirir. Sonuç, satış döngülerini yavaşlatan, hataya açık bir süreç ve artan operasyonel maliyetlerdir.

AI Destekli Uyarlamalı Kanıt Özeti Motoru (AAE‑SE) devreye girer—ham uyum belgelerini özlü, düzenleyici‑özel yanıtlar saniyeler içinde dönüştüren bir sonraki nesil bileşen. Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) ve dinamik prompt mühendisliği kombinasyonunu kullanan hibrit bir mimari üzerine inşa edilmiştir. AAE‑SE sadece en ilgili kanıtları çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda her anket sorusunun gerektirdiği tam sözcük ve tonlamaya uygun hâle getirir.

Bu makalede şunları inceleyeceğiz:

1. Kanıt özeti yapmayı zorlaştıran temel zorlukları açıklamak.
2. AAE‑SE’nin teknik yığınını detaylandırmak.
3. Bir Mermaid diyagramı ile gerçek‑dünya iş akışını adım adım göstermek.
4. Yönetişim, denetlenebilirlik ve gizlilik korumalarını tartışmak.
5. AAE‑SE’yi mevcut uyum yığınınıza entegre ederken pratik yönergeler sunmak.

1. Özetlemenin Göründüğünden Daha Zor Olmasının Nedenleri

1.1 Çeşitli Kanıt Kaynakları

Uygunluk kanıtları pek çok biçimde bulunur: PDF denetim raporları, Markdown politika dosyaları, JSON yapılandırma dosyaları, kod‑düzeyi güvenlik kontrolleri ve hatta video yürütmeleri. Her kaynak farklı ayrıntı seviyeleri içerir—yüksek‑seviye politika beyanları ile alçak‑seviye yapılandırma parçacıkları arasında.

1.2 Bağlamsal Eşleme

Tek bir kanıt, birden fazla anket sorusunu tatmin edebilir, ancak her soru genellikle farklı bir çerçeve gerektirir. Örneğin, bir SOC 2 “Dinlenirken Şifreleme” politika alıntısı, GDPR “Veri Azaltma” sorusuna yanıt verirken amaç sınırlaması yönüne vurgu yapacak şekilde yeniden ifade edilmelidir.

1.3 Düzenleyici Kayma (Regulatory Drift)

Mevzuatlar sürekli evrim geçirir. Altı ay önce geçerli olan bir yanıt şimdi eski olabilir. Özetleme motoru politik kayması konusunda farkındalığa sahip olmalı ve çıktısını otomatik olarak uyarlamalıdır. Bizim kayma‑tespiti rutinimiz, NIST Cybersecurity Framework (CSF) ve ISO güncellemeleri gibi kaynakları izler.

1.4 Denetim İzleri Gereksinimi

Denetçiler, hangi belge, hangi paragraf ve hangi sürümün belirli bir yanıtı oluşturduğunu kaynak gösterimi olarak istemektedir. Özetlenmiş metin, orijinal esere geri izlenebilirliği korumalıdır.

Bu kısıtlamalar, (ör. genel LLM özetleyicileri) gibi basit metin‑özetleme yöntemlerini uygunsuz kılar. Yapının anlaşılması, anlamların hizalanması ve soyunun korunması gereken bir sistem gerekir.

2. AAE‑SE Mimarisi

Aşağıda Uyarlamalı Kanıt Özeti Motoru’nun bileşenlerini gösteren yüksek‑seviye bir diyagram yer alıyor.

  graph LR
    subgraph "Knowledge Ingestion"
        D1["Document Store"]
        D2["Config Registry"]
        D3["Code Policy DB"]
        D4["Video Index"]
    end

    subgraph "Semantic Layer"
        KG["Dynamic Knowledge Graph"]
        GNN["Graph Neural Network Encoder"]
    end

    subgraph "Retrieval"
        R1["Hybrid Vector+Lexical Search"]
        R2["Policy‑Clause Matcher"]
    end

    subgraph "Generation"
        LLM["LLM with Adaptive Prompt Engine"]
        Summ["Evidence Summarizer"]
        Ref["Reference Tracker"]
    end

    D1 --> KG
    D2 --> KG
    D3 --> KG
    D4 --> KG
    KG --> GNN
    GNN --> R1
    KG --> R2
    R1 --> LLM
    R2 --> LLM
    LLM --> Summ
    Summ --> Ref
    Ref --> Output["Summarized Answer + Provenance"]

2.1 Bilgi Yutma (Knowledge Ingestion)

Tüm uyum belgeleri merkezi bir Belge Deposuna alınır. PDF’ler OCR‑işleme, Markdown dosyaları ayrıştırma ve JSON/YAML yapılandırmaları normalleştirme adımlarından geçer. Her belge, kaynak sistem, sürüm, gizlilik seviyesi ve düzenleyici etiketler gibi meta veriler ile zenginleştirilir.

2.2 Dinamik Bilgi Grafiği (KG)

KG, düzenlemeler, kontrol aileleri, politik maddeleri ve kanıt varlıkları arasındaki ilişkileri modeller. Düğümler “Dinlenirken Şifreleme”, “Erişim İncelemesi Sıklığı” veya “Veri Saklama Politikası” gibi kavramları temsil eder. Kenarlar tatmin eder, referans verir ve sürüm‑olur ilişkilerini yakalar. KG kendini iyileştirir: yeni bir politika sürümü yüklendiğinde, GNN kodlayıcı sayesinde kenarlar otomatik olarak yeniden bağlanır.

2.3 Hibrit Getirme (Hybrid Retrieval)

Bir anket sorusu geldiğinde, motor semantik sorguyu hem kelime‑tabanlı anahtar kelimeler hem de LLM’den gelen gömme (embedding) vektörleriyle oluşturur. İki getirme yolu paralel çalışır:

• Vektör Arama – yüksek‑boyutlu gömme uzayında yakın‑komşu araması.
• Politika‑Maddesi Eşleştiricisi – düzenleyici referanslarını (örn. “ISO 27001 A.10.1”) KG düğümleriyle eşleştiren kural‑tabanlı eşleştirici.

Her iki yolun sonuçları, ilişkililik, yenilik ve gizlilik dengesini sağlayan öğrenilmiş bir puanlama fonksiyonuyla sıralı birleştirilir.

2.4 Uyarlamalı Prompt Motoru (Adaptive Prompt Engine)

Seçilen kanıt parçacıkları, aşağıdaki faktörlere göre dinamik olarak uyarlanmış bir prompt şablonuna beslenir:

• Hedef düzenleme (SOC 2 vs. GDPR).
• İstenen yanıt tonu (resmi, özlü veya anlatımsal).
• Uzunluk sınırları (ör. “200 kelimenin altında”).

Prompt, LLM’ye kaynak gösterimlerini standart bir işaretleme ([source:doc_id#section]) kullanarak korumasını açıkça talimat verir.

2.5 Kanıt Özetleyici & Referans İzleyici (Evidence Summarizer & Reference Tracker)

LLM bir taslak yanıt üretir. Kanıt Özetleyici bu taslağı aşağıdaki adımlarla işler:

1. Gereksiz tekrarları sıkıştırır, ana kontrol detaylarını korur.
2. Satıcıya ait terminoloji sözlüğüne göre normalleştirir.
3. Her kullanılan kaynağı listeleyen bir kaynak bloğu ekler.

Tüm işlemler değişmez bir denetim günlüğüne (ek‑sadece‑ekleme defteri) kaydedilir; bu sayede uyum ekipleri herhangi bir yanıt için tam soyuş bilgisini geri alabilir.

3. Gerçek‑Dünya İş Akışı: Sorudan Cevaba

Alıcı şu soruyu sorduğunu varsayalım:

“AWS S3’te saklanan müşteri verileri için dinlenirken şifrelemeyi nasıl uygularsınız?”

Adım‑Adım Çalışma

Bu tüm süreç tipik olarak 3 saniyenin altında tamamlanır, böylece uyum ekipleri yüksek hacimli anketlere gerçek zamanlı yanıt verebilir.

Canlı Gösterim (Pseudo‑code)

4. Yönetişim, Denetlenebilirlik ve Gizlilik

4.1 Değişmez Kaynak İzleme Defteri

Her cevap bir ek‑sadece‑ekleme blok zinciri ya da bulut‑tabanlı değişmez depoya kaydedilir. Defter, şu bilgileri tutar:

• Anket ID’si
• Cevap hash’i
• Kaynak belge ID’leri ve bölümleri
• Zaman damgası ve LLM sürümü

Denetçiler, defter girdilerini yeniden oynatarak ve bir sandbox ortamında cevabı yeniden üreterek her yanıtı doğrulayabilir.

4.2 Diferansiyel Gizlilik & Veri Azaltma

Motor, birden fazla müşterinin kanıtlarını toplarken diferansiyel gizlilik gürültüsü ekleyerek özel politika detaylarının sızmasını önler.

4.3 Rol‑Based Erişim Kontrolü (RBAC)

Yalnızca Kanıt Düzenleyici rolündeki kullanıcılar kaynak belgeleri değiştirebilir veya KG ilişkilerini güncelleyebilir. Özetleme servisi en az yetki hizmet hesabı altında çalışır; böylece belge deposuna yazma izni yoktur.

4.4 Politik Kayma Tespiti

Arka planda çalışan bir iş, NIST CSF, ISO vb. düzenleyici güncellemelerinden gelen RSS beslemelerini izler. Bir kayma algılandığında, ilgili KG düğümleri işaretlenir ve önbelleğe alınmış yanıtlar otomatik olarak yeniden üretilir, böylece uyum durumu her zaman güncel kalır.

5. Takımlar İçin Uygulama Kontrol Listesi

6. Gelecek Yönelimleri

AAE‑SE platformu, araştırma ve ürün yeniliği için geniş bir alan sunuyor:

• Çok‑Modlu Kanıt – ekran görüntüleri, video transkriptleri ve altyapı‑kod parçacıklarını özetleme döngüsüne entegre etme.
• Açıklanabilir Özetleme – her cümlenin hangi kaynak parçacığından geldiğini gösteren görsel katmanlar.
• Kendini Öğrenen Prompt Optimizatörü – gözden geçirme geri bildirimiyle otomatik olarak promptları iyileştiren pekiştirmeli öğrenme ajanları.
• Çapraz‑Kiracı Federatif KG – birden fazla SaaS satıcısının anonimleştirilmiş KG iyileştirmelerini paylaşarak veri egemenliğini koruma.

Bu yetenekleri sürekli geliştirerek, organizasyonlar uyumu bir engelleme değil, stratejik avantaj hâline dönüştürebilir; daha hızlı, güvenilir yanıtlar sunar, anlaşmaları kazanır ve denetçilerle sorunsuz bir ilişki kurar.