Ço­ku­lu Düzenleyici Anketler için Yapay Zeka Destekli Gerçek Zamanlı Kanıt Uzlaştırma

Giriş

Güvenlik anketleri, her B2B SaaS anlaşmasının darboğazı haline geldi.
Tek bir potansiyel müşteri, 10‑15 ayrı uyumluluk çerçevesi talep edebilir; bunların her biri örtüşen ama biraz farklı kanıtlar isteyebilir. Manuel çapraz referanslama şu sorunlara yol açar:

• Çift çaba – güvenlik mühendisleri aynı politika paragrafını her anket için yeniden yazar.
• Tutarsız yanıtlar – küçük bir dil değişikliği istemeden bir uyumluluk boşluğu yaratabilir.
• Denetim riski – tek bir doğruluk kaynağı olmadığından, kanıt kökeni kanıtlamak zorlaşır.

Procurize’ın Yapay Zeka Destekli Gerçek Zamanlı Kanıt Uzlaştırma Motoru (ER‑Engine) bu sıkıntıları ortadan kaldırır. Tüm uyumluluk artefaktlarını birleşik bir Bilgi Grafiği’ne alıp Dinamik Prompt Mühendisliği ile Retrieval‑Augmented Generation (RAG) uygulayarak, ER‑Engine şunları yapabilir:

1. Milisaniyeler içinde çerçeveler arasında eşdeğer kanıtları tanımlar.
2. Kriptografik özetleme ve değiştirilemez denetim izleri kullanarak kökeni doğrular.
3. Politika kayması tespiti sayesinde en güncel artefakti önerir.

Sonuç, her çerçeveyi aynı anda karşılayan tek bir, yapay zeka yönlendirmeli yanıttır.

Çözdüğü Temel Zorluklar

Mimari Genel Bakış

ER‑Engine, Procurize platformunun kalbinde yer alır ve dört sıkı bağlı katmandan oluşur:

1. Alım Katmanı – Politika, kontrol ve kanıt dosyalarını Git depoları, bulut depoları veya SaaS politika kasalarından çeker.
2. Bilgi Grafiği Katmanı – Varlıkları (kontroller, artefaktlar, düzenlemeler) düğüm olarak saklar; kenarlar memnun eder, türetilir, ve çelişir ilişkilerini kodlar.
3. Yapay Zeka Akıl Yürütme Katmanı – Retrieval motorunu (gömme vektör benzerliği) generation motoru (talimat‑ince ayarlı LLM) ile birleştirerek taslak yanıtlar üretir.
4. Uyumluluk Defteri Katmanı – Her oluşturulan yanıtı, kaynak kanıtın özeti, zaman damgası ve yazar imzası ile birlikte, ek‑yazma defterine (blokzincir‑benzeri) yazar.

Aşağıda veri akışını gösteren yüksek seviyeli bir Mermaid diyagramı yer alıyor.

  graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Mermaid için tüm düğüm etiketleri çift tırnak içinde verilmiştir.

Adım‑Adım İş Akışı

1. Kanıt Alımı ve Normalleştirme

• Dosya Türleri: PDF, DOCX, Markdown, OpenAPI spesifikasyonları, Terraform modülleri.
• İşleme: Tarama edilmiş PDF’lerde OCR, NLP varlık çıkarımı (kontrol kimlikleri, tarihler, sahipler).
• Normalleştirme: Her artefaktı standart bir JSON‑LD kaydına dönüştürür; örnek:

{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Dinlenme Halindeki Veri Şifreleme Politikası",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}

2. Bilgi Grafiği Doldurma

• Düğümler Düzenlemeler, Kontroller, Artefaktlar ve Roller için oluşturulur.
• Kenar örnekleri:
  • Control "A.10.1" memnun eder Regulation "ISO27001"
  • Artifact "ev-2025-12-13-001" uygulamayı destekler Control "A.10.1"

Graf, Neo4j ve Apache Lucene tam‑metin indeksleriyle hızlı geçişler için tutulur.

3. Gerçek‑Zamanlı Getirme

Bir anket “Veri‑dinlenme şifreleme mekanizmanızı açıklar mısınız?” sorusunu sorduğunda platform:

1. Soruyu semantik bir sorguya dönüştürür.
2. İlgili Kontrol Kimliklerini bulur (ör. ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).
3. SBERT gömülerindeki kosinüs benzerliğine göre üst‑k kanıt düğümlerini getirir.

4. Prompt Mühendisliği ve Üretim

Dinamik bir şablon anlık olarak oluşturulur:

You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}

Talimat‑ince ayarlı LLM (ör. Claude‑3.5) bir taslak yanıt üretir; hemen alıntı kapsamı ve uzunluk kısıtlamalarına göre yeniden sıralanır.

5. Köken ve Deftere Kaydetme

• Yanıt, referans verilen tüm kanıtların özetleri ile birleştirilir.
• Bir Merkle ağacı oluşturulur; kök, Ethereum‑uyumlu yan zincirde değiştirilemez olarak saklanır.
• UI, denetçilerin bağımsız olarak doğrulayabileceği bir kriptografik makbuz gösterir.

6. İşbirlikçi İnceleme ve Yayınlama

• Takımlar satır içi yorum ekleyebilir, alternatif kanıt isteyebilir veya politika güncellemeleri algılandığında RAG borusunu yeniden çalıştırabilir.
• Onaylandığında yanıt, vendor anket modülüne yayınlanır ve deftere işlenir.

Güvenlik ve Gizlilik Hususları

Kurumsal Uygulama Kılavuzu

1. Bir Çerçevede Pilot Çalıştırın – Öncelikle SOC 2 üzerine alım boru hattını doğrulayın.
2. Mevcut Artefaktları Haritalayın – Procurize’ın toplu ithalat sihirbazı ile her politika belgesine çerçeve kimlikleri (ISO 27001, GDPR vb.) etiketleyin.
3. Yönetim Kuralları Tanımlayın – Rol‑bazlı erişim (örn. Güvenlik Mühendisi onaylayabilir, Hukuk denetleyebilir) belirleyin.
4. CI/CD Entegre Edin – ER‑Engine’i GitOps borunuza bağlayın; politikada bir değişiklik otomatik olarak yeniden indeksleme başlatır.
5. LLM’i Domain Korpusunuzla Eğitin – Geçmiş anket yanıtlarından birkaç düzine örnekle ince‑ayarlı bir model oluşturun; yanıt kalitesi artar.
6. Kayma İzleme – Policy Change Radar’ı aktif edin; bir kontrol ifadesi değiştiğinde ilgili yanıtları işaretleyip yeniden çalıştırır.

Ölçülebilir İş Değerleri

2024’te bir fintech unicorn’unda yapılan vaka çalışması, ER‑Engine kullanımının anket dönüş süresini %70, uyumluluk personel maliyetlerini ise %30 azalttığını gösterdi.

Gelecek Yol Haritası

• Çok‑Modlu Kanıt Çıkarımı – Ekran görüntüleri, video walkthrough’ları ve altyapı‑kod‑snippets’ları ekleyerek kapsamı genişletmek.
• Sıfır‑Bilgi Kanıt Entegrasyonu – Vendor’ların yanıtları görmeden doğrulama yapabilmesini sağlayarak rekabetçi sırları korumak.
• Tahmini Düzenleyici Besleme – AI‑destekli akış, yaklaşan düzenleyici değişiklikleri öngörüp politika güncellemelerini önceden önerir.
• Kendini‑İyileştiren Şablonlar – Bir kontrol kullanımdan kaldırıldığında graf‑sinirli ağlar otomatik olarak anket şablonlarını yeniden yazar.

Sonuç

Yapay Zeka Destekli Gerçek Zamanlı Kanıt Uzlaştırma Motoru, çoklu düzenleyici anketlerin kaotik ortamını disiplinli, izlenebilir ve hızlı bir iş akışına dönüştürüyor. Kanıtları bir bilgi grafiğinde birleştirerek, RAG ile anında yanıt üretimini sağlayarak ve her yanıtı değiştirilemez bir deftere kaydederek, Procurize güvenlik ve uyumluluk ekiplerinin risk azaltımına odaklanmasını, tekrarlayan evrak işiyle boğulmasını engelliyor. Düzenlemeler evrimleşip vendor değerlendirme hacmi artarken, bu tür AI‑ilk uzlaştırma, güvenilir ve denetlenebilir anket otomasyonu için de‑facto standart haline gelecektir.