Çokkütüklü Güvenlik Anketleri için Bağlam‑Farkındalıklı Uyarlanabilir Soru Oluşturma

Özet
Günümüz işletmeleri, SOC 2, ISO 27001, NIST CSF, PCI‑DSS, GDPR ve daha birçok güvenlik çerçevesi arasında denge kurmak zorundadır. Her çerçeve, bir tedarikçi anlaşmasının kapanmasından önce güvenlik, hukuk ve ürün ekiplerinin yanıtlaması gereken benzersiz anket setleri sunar. Geleneksel yöntemler, sabit politika depolarından yanıtları manuel kopyalamaya dayanır; bu da sürüm kaymalarına, yinelenen çalışmaya ve uyumsuz yanıt riskine yol açar.

Procurize AI, Bağlam‑Farkındalıklı Uyarlanabilir Soru Oluşturma (CAAPG) adlı, jeneratif‑motor‑optimize bir katman sunar. Bu katman, belirli düzenleyici bağlamı, organizasyon kontrolünün olgunluğunu ve gerçek‑zaman kanıt kullanılabilirliğini dikkate alarak, herhangi bir anket öğesi için mükemmel soruyu otomatik olarak oluşturur. Bir anlamsal bilgi grafiği, geri getirme‑geliştirilmiş üretim (RAG) boru hattı ve hafif bir pekiştirmeli öğrenme (RL) döngüsü birleştirilerek, CAAPG hem daha hızlı hem de denetlenebilir ve açıklanabilir yanıtlar sağlar.

1. Soru Oluşturmanın Neden Önemli Olduğu

Büyük dil modellerinin (LLM) uyum otomasyonundaki temel sınırlığı soru kırılganlığıdır. “Veri şifreleme politikamızı açıklayın” gibi genel bir soru, SOC 2 Type II anketi için çok belirsiz bir yanıt üretirken GDPR veri işleme ekinde aşırı detaylı bir yanıt verir. Bu uyumsuzluk iki soruna yol açar:

1. Çerçeveler arasında tutarsız dil, organizasyonun olgunluk algısını zayıflatır.
2. Manuel düzenleme artışı, otomasyonun ortadan kaldırmayı amaçladığı iş yükünü yeniden getirir.

Uyarlanabilir soru oluşturma, LLM’yi kısa, çerçeve‑özgü bir talimat setiyle koşullandırarak hem sorunu çözer. Talimat seti, anketin taksonomisinden ve organizasyonun kanıt grafiğinden otomatik olarak türetilir.

2. Mimari Genel Bakış

Aşağıda CAAPG boru hattının yüksek seviyeli görünümü verilmiştir. Grafik, Hugo Markdown ekosistemi içinde kalması için Mermaid sözdizimiyle hazırlanmıştır.

  graph TD
    Q[Questionnaire Item] -->|Parse| T[Taxonomy Extractor]
    T -->|Map to| F[Framework Ontology]
    F -->|Lookup| K[Contextual Knowledge Graph]
    K -->|Score| S[Relevance Scorer]
    S -->|Select| E[Evidence Snapshot]
    E -->|Feed| P[Prompt Composer]
    P -->|Generate| R[LLM Answer]
    R -->|Validate| V[Human‑in‑the‑Loop Review]
    V -->|Feedback| L[RL Optimizer]
    L -->|Update| K

Temel bileşenler

3. Sorudan Soruyu – Adım‑Adım

3.1 Taksonomi Çıkarma

Bir anket maddesi önce tokenleştirilir ve 30 k güvenlik‑soru örneği üzerinde eğitilmiş hafif bir BERT‑tabanlı sınıflandırıcıdan geçirilir. Sınıflandırıcı hiyerarşik etiket listesi üretir:

Madde: “Veri dinlenirken, endüstri standardı algoritmalarla şifreleniyor mu?”
Etiketler: [Veri Koruması, Şifreleme, Dinlenirken, AES‑256]

3.2 Ontoloji Eşlemesi

Her etiket, Framework Ontology ile çapraz kontrol edilir. SOC 2 için “Dinlenirken Şifreleme” etiketi Güven Servis Kriteri CC6.1; ISO 27001 için A.10.1 ile eşleşir. Bu eşleme KG’da çift yönlü bir kenar olarak saklanır.

3.3 Bilgi Grafı Puanlaması

KG, gerçek politikalar (Policy:EncryptionAtRest) ve kanıt belgeleri (Artifact:KMSKeyRotationLog) gibi düğümler içerir. Bir GraphSAGE modeli, taksonomi etiketleri göz önüne alındığında her düğüme bir önem vektörü verir ve şu şekilde sıralar:

1. Policy:EncryptionAtRest
2. Artifact:KMSKeyRotationLog (son 30 gün)
3. Policy:KeyManagementProcedures

3.4 Soru Oluşturma

Prompt Composer en üst‑K düğümü yapılandırılmış bir talimatla birleştirir:

[Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]
En son KMS anahtar döndürme günlüğünü (30 gün) ve belgelenmiş EncryptionAtRest politikasını kullanarak şu soruyu yanıtlayın:
“Veri dinlenirken nasıl şifreleniyor, algoritmalar, anahtar yönetimi ve uyum kontrolleri dahil olmak üzere açıklayın.”

Bağlam işaretçileri ([Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]) LLM’nin çerçeve‑özgü bir dil üretmesini yönlendirir.

3.5 LLM Üretimi ve Doğrulama

Oluşturulan soru, uyum‑odaklı bir talimat setiyle ince ayar yapılmış bir alan‑özel LLM’ye (ör. GPT‑4‑Turbo) gönderilir. Ham yanıt daha sonra Human‑in‑the‑Loop (HITL) inceleyicisine aktarılır. İnceleyici şunları yapabilir:

• Yanıtı kabul eder.
• Kısa bir düzeltme sağlar (ör. “AES‑256” yerine “AES‑256‑GCM”).
• Eksik kanıtı işaretler.

Her inceleme hareketi, RL optimizatörü için bir geri bildirim belirteci olarak kaydedilir.

3.6 Pekiştirmeli Öğrenme Döngüsü

Proximal Policy Optimization (PPO) ajanı, kabul oranını maksimize edip düzenleme mesafesini minimize edecek şekilde soru‑oluşturma politikasını günceller. Haftalar içinde sistem, direkt LLM’den neredeyse kusursuz yanıtlar üreten sorulara evrilir.

4. Gerçek‑Dünya Ölçümleriyle Gösterilen Faydalar

Bu rakamlar, 150 tedarikçi anketini çeyrek başına 8 çerçeve aracılığıyla yöneten bir SaaS sağlayıcısının pilot çalışmasından elde edilmiştir.

5. Açıklanabilirlik & Denetim

Uyum sorumluları sıkça “AI neden bu ifadeyi seçti?” sorusunu sorar. CAAPG, izlenebilir soru günlükleriyle yanıt verir:

1. Soru ID’si: Oluşturulan her soruya ait benzersiz hash.
2. Kaynak Düğümler: Kullanılan KG düğüm kimliklerinin listesi.
3. Puanlama Günlüğü: Her düğüm için ilgili skorlar.
4. İnceleyici Geri Bildirimi: Zaman damgalı düzeltme verileri.

Tüm günlükler, hafif bir blok‑zinciri varyantı kullanan değişmez Ekle‑Sadece‑Log içinde saklanır. Denetim arayüzü, bir cevap üzerine tıklandığında anında köken bilgisini gösteren bir Soru Gezgini sunar.

6. Güvenlik & Mahremiyet Hususları

Sistem, şifreleme anahtar günlükleri gibi hassas kanıtları işlediğinden aşağıdaki önlemler alınır:

• Zero‑Knowledge Proofs ile kanıt doğrulaması – içeriği açığa çıkarmadan bir günlüğün varlığı kanıtlanır.
• Confidential Computing (Intel SGX kapsülleri) ile KG puanlama aşaması korunur.
• Differential Privacy ile RL döngüsü için kullanım istatistikleri toplanırken hiçbir bireysel anket geri çıkarılamaz.

7. Yeni Çerçevelere CAAPG’nin Eklenmesi

Yeni bir uyum çerçevesi eklemek basittir:

1. Ontoloji CSV dosyasını (çerçeve maddelerini evrensel etiketlere eşleyen) yükleyin.
2. Taksonomi‑‑ontoloji eşleştiricisinde KG kenarlarını oluşturun.
3. GNN’yi yeni çerçeveye ait etiketli maddelerle (~500) ince ayar yapın.
4. Dağıtıma geçin – CAAPG otomatik olarak yeni anket setleri için bağlam‑farkındalıklı sorular üretmeye başlar.

Modüler tasarım, FedRAMP Moderate ya da CMMC gibi niş çerçevelerin bile bir hafta içinde devreye alınmasını sağlar.

8. Gelecek Yönelimler

Procurize, Federated Knowledge Graph Collaboration adlı beta sürümünü sunmayı planlıyor; bu sayede tedarikçiler ve müşteriler gizlilik ihlali riskine maruz kalmadan uyum bağlamını paylaşabilecek.

9. CAAPG’yi Procurize’da Başlatma

1. Platform ayarlarından “Uyarlanabilir Soru Motoru” nu etkinleştirin.
2. Kanıt Depo (ör. S3, Azure Blob, dahili CMDB) bağlantısını yapın.
3. Çerçeve Ontolojilerini içe aktarın (Docs’da CSV şablonu mevcut).
4. “İlk KG Oluştur” sihirbazını çalıştırın – politikalar, kontroller ve kanıtları içe aktarır.
5. “Soru İnceleyicisi” rolünü bir güvenlik analistine iki hafta boyunca atayın ve geri bildirim toplayın.
6. “Soru Kabul Panosu” nu izleyerek RL döngüsünün performans artışını gözlemleyin.

İlk sprint içinde çoğu ekip, %50 oranında anket yanıt süresinde azalma görür.

10. Sonuç

Bağlam‑Farkındalıklı Uyarlanabilir Soru Oluşturma, güvenlik anketi sorununu manuel kopyala‑yapıştırdan dinamik, AI‑odaklı diyaloğa dönüştürüyor. LLM çıktısını anlamsal bir bilgi grafiğine bağlayarak, soruları çerçeve‑özgü ontolojilere dayandırarak ve insan geri bildiriminden sürekli öğrenerek, Procurize şunları sunar:

• Hız – cevaplar saniyeler içinde, dakikalar değil.
• Doğruluk – kanıta dayalı, çerçeve‑uyumlu metin.
• Denetlenebilirlik – her oluşturulan yanıtın tam kökeni mevcuttur.
• Ölçeklenebilirlik – yeni düzenlemelerin sorunsuz entegrasyonu.

CAAPG’yi benimseyen işletmeler, tedarikçi anlaşmalarını daha hızlı kapatabilir, uyum personeli maliyetlerini azaltabilir ve somut kanıtlara bağlı, kanıtlanabilir bir uyum duruşu sergileyebilir. FedRAMP iş yükleri yöneten organizasyonlar için yerleşik FedRAMP kontrol desteği, en katı federal gereksinimlerin bile ek mühendislik çabası olmadan karşılanmasını garanti eder.