AI Destekli Değişiklik Algılama ile Otomatik Güncellenen Güvenlik Anketi Yanıtları

“Geçen hafta verdiğiniz cevap artık doğru değilse, onu manuel olarak bulmak zorunda kalmamalısınız.”

Güvenlik anketleri, tedarikçi risk değerlendirmeleri ve uyumluluk denetimleri, SaaS sağlayıcıları ile kurumsal alıcılar arasındaki güvenin temelidir. Ancak süreç hâlâ basit bir gerçekle mücadele ediyor: politikalar, evrakların yetişemeyecek kadar hızlı değişiyor. Yeni bir şifreleme standardı, taze bir GDPR yorumu ya da revize edilmiş bir olay müdahale senaryosu, saniyeler içinde daha önce doğru olan bir yanıtı geçersiz kılabilir.

İşte AI destekli değişiklik algılama – uyumluluk belgelerinizi sürekli izleyen, sapmaları tespit eden ve tüm portföyünüzdeki ilgili anket alanlarını otomatik olarak güncelleyen bir alt sistem. Bu rehberde:

1. Değişiklik algılamanın neden hiç bu kadar önemli olduğunu açıklayacağız.
2. Bunu mümkün kılan teknik mimariyi parçalara ayıracağız.
3. Procurize’i orkestrasyon katmanı olarak kullanarak adım adım bir uygulama örneği sunacağız.
4. Otomasyonun güvenilir kalmasını sağlayacak yönetişim kontrollerini vurgulayacağız.
5. Gerçek dünya ölçümleriyle iş etkisini sayısallaştıracağız.

1. Manuel Güncellemenin Gizli Maliyeti

Bir güvenlik politikası düzenlendiğinde, o politikayı referans gösteren her anketin güncellemeyi anında yansıtması gerekir. Orta ölçekli bir SaaS şirketinde tek bir politika revizyonu, 30‑50 anket yanıtını 10‑15 farklı tedarikçi değerlendirmesi arasında etkileyebilir. Birikmiş manuel çaba, politika değişikliğinin doğrudan maliyetini çok aşar.

Gizli “Uyumluluk Sapması”

Uyumluluk sapması, iç kontrol mekanizmalarının evrimleştiği fakat dış temsillerin (anket cevapları, güven merkez sayfaları, kamu politikaları) geride kaldığı durumdur. AI değişiklik algılama, politika oluşturma araçları (Confluence, SharePoint, Git) ile anket deposu arasındaki geri besleme döngüsünü kapatır.

2. Teknik Şema: AI Nasıl Değişikliği Algılar ve Yaygınlaştırır

Aşağıda ilgili bileşenlerin yüksek seviyeli bir görünümü yer alıyor. Şema, makalenin her yerde taşınabilir olması için Mermaid kullanılarak hazırlanmıştır.

  flowchart TD
    A["Policy Authoring System"] -->|Push Event| B["Change Listener Service"]
    B -->|Extract Diff| C["Natural Language Processor"]
    C -->|Identify Affected Clauses| D["Impact Matrix"]
    D -->|Map to Question IDs| E["Questionnaire Sync Engine"]
    E -->|Update Answers| F["Procurize Knowledge Base"]
    F -->|Notify Stakeholders| G["Slack / Teams Bot"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Bileşen Açıklamaları

1. Policy Authoring System – Politikaların bulunduğu her kaynak (Git repo, Docs, ServiceNow). Dosya kaydedildiğinde bir webhook pipeline’ı tetikler.
2. Change Listener Service – AWS Lambda, Azure Functions gibi hafif bir sunucusuz fonksiyon; commit/edisyon olayını yakalar ve ham fark (diff) verisini akışa gönderir.
3. Natural Language Processor (NLP) – Fine‑tuned bir LLM (örn. OpenAI gpt‑4o) kullanarak farkı ayrıştırır, anlamsal değişiklikleri çıkarır ve sınıflandırır (ekleme, çıkarma, değişiklik).
4. Impact Matrix – Politika maddeleri ile anket kimliklerini eşleyen önceden doldurulmuş bir harita. Doğruluk oranını artırmak için periyodik olarak denetimli veriyle eğitilir.
5. Questionnaire Sync Engine – Procurize’in GraphQL API’sını çağırarak yanıt alanlarını yamalar, sürüm geçmişi ve denetim izlerini korur.
6. Procurize Knowledge Base – Her yanıtın ve destekleyici kanıtların saklandığı merkezi depo.
7. Notification Layer – Slack/Teams’e kısa bir özet gönderir; hangi yanıtların otomatik güncellendiği, kim onayladı ve inceleme bağlantısı yer alır.

3. Procurize ile Uygulama Yol Haritası

Adım 1: Politika Deposunun Aynasını Oluşturun

• Politika klasörünüzü hâlâ sürüm kontrol sisteminde değilse GitHub veya GitLab reposuna klonlayın.
• main dalı için branch protection etkinleştirerek PR incelemelerini zorunlu kılın.

Adım 2: Değişiklik Dinleyiciyi Dağıtın

# serverless.yml (AWS örneği)
service: policy-change-listener
provider:
  name: aws
  runtime: python3.11
functions:
  webhook:
    handler: handler.process_event
    events:
      - http:
          path: /webhook
          method: post
          integration: lambda-proxy

• Lambda, X-GitHub-Event yükünü ayrıştırır, files dizisini çeker ve farkı NLP servisine yönlendirir.

Adım 3: NLP Modelini Fine‑Tune Edin

• Politika farkları → etkilenen anket kimlikleri şeklinde etiketlenmiş bir veri seti oluşturun.
• OpenAI’nin fine‑tuning API’sını kullanın:

openai api fine_tunes.create -t training_data.jsonl -m gpt-4o-mini

• Periyodik değerlendirme yapın; hedef precision ≥ 0.92 ve recall ≥ 0.88.

Adım 4: Impact Matrix’i Doldurun

• Bu tabloyu hızlı sorgulama için bir PostgreSQL veritabanında (veya Procurize’in yerleşik metadata deposunda) saklayın.

Adım 5: Procurize API’ye Bağlanın

mutation UpdateAnswer($id: ID!, $value: String!) {
  updateAnswer(id: $id, input: {value: $value}) {
    answer {
      id
      value
      updatedAt
    }
  }
}

• answer:update yetkisine sahip bir servis hesabı tokenı ile bir API client kullanın.
• Her değişikliği audit log tablosuna kaydederek uyumluluk izlenebilirliğini sağlayın.

Adım 6: Bildirim ve İnsan‑İçinde‑Döngü

• Sync Engine, özel bir Slack kanalına mesaj gönderir:

🛠️ Otomatik Güncelleme: Q‑12‑ENCRYPTION sorusu, ENC‑001 maddesindeki değişiklik nedeniyle "AES‑256‑GCM (2025‑09‑30 güncellemesi)" olarak değiştirildi.
İncele: https://procurize.io/questionnaire/12345

• Takımlar onayla veya geri al butonlarıyla bir Lambda fonksiyonunu tetikleyerek değişikliği manuel olarak gözden geçirebilir.

4. Yönetişim – Otomasyonun Güvenilirliği

Bu kontroller, bir kara kutu AI’yı şeffaf ve denetlenebilir bir asistan haline getirir.

5. İş Etkisi – Sayısal Değerler

AI‑destekli değişiklik algılamayı benimseyen, yıllık 12 M $ ARR’lik orta ölçekli bir SaaS için elde edilen sonuçlar:

ROI, büyük ölçüde personel tasarrufu ve daha hızlı gelir tanıması sayesinde oluşmuştur. Ayrıca şirket, dış denetçiler tarafından “gerçek zamanlı kanıt” olarak övgü almıştır.

6. Gelecek Geliştirmeler

1. Tahmini Politika Etkisi – Transformör modeliyle, gelecekteki politika değişikliklerinin yüksek riskli anket bölümlerini önceden tahmin ederek proaktif incelemeler başlatmak.
2. Araçlar Arası Senkronizasyon – Pipeline’ı ServiceNow risk kayıtları, Jira güvenlik ticket’ları ve Confluence politika sayfaları ile genişleterek tam uyumluluk grafiği oluşturmak.
3. Açıklanabilir AI UI – Procurize içinde, her yanıt değişikliğini tetikleyen maddeyi, güven puanını ve alternatifleri gösteren görsel bir katman eklemek.

7. Hızlı Başlangıç Kontrol Listesi

• Tüm uyumluluk politikalarını sürüm kontrolüne alın.
• Webhook dinleyicisini (Lambda, Azure Function) dağıtın.
• Politika fark verinizle bir NLP modeli fine‑tune edin.
• Impact Matrix’i oluşturup besleyin.
• Procurize API kimlik bilgilerini yapılandırıp senkronizasyon betiğini yazın.
• Slack/Teams bildirimlerini onay/geri al butonlarıyla kurun.
• Yönetişim kontrollerini belgeleyin ve periyodik denetimler planlayın.

Artık uyumluluk sapmasını ortadan kaldırabilir, anket cevaplarını her zaman güncel tutabilir ve güvenlik ekibinizin stratejik çalışmalara odaklanmasını sağlayabilirsiniz.