Bağlamsal Kanıt Öneri Motoru için Otomatik Güvenlik Anketleri

TL;DR – Bağlam‑Farkındalıklı Kanıt Öneri Motoru (CERE), büyük dil modelleri (LLM) ile sürekli güncellenen bir bilgi grafiğini birleştirerek denetçilere ve güvenlik ekiplerine tam olarak ihtiyaç duydukları kanıtı — ihtiyaç duydukları anda — sunar. Sonuç, manuel arama süresinde %60‑80 azalma, daha yüksek cevap doğruluğu ve modern SaaS geliştirme hızına paralel ölçeklenebilen bir uyum iş akışı sağlar.

1. Neden Bir Öneri Motoru Eksik Bağlantıdır

Güvenlik anketleri, SOC 2 hazırlık kontrolleri, ISO 27001 denetimleri ve tedarikçi risk değerlendirmeleri ortak bir acı nokta paylaşır: doğru kanıtı bulma. Takımlar genellikle politika belgeleri, denetim raporları, yapılandırma anlık görüntüleri ve üçüncü‑taraf onaylarından oluşan büyük bir depo tutar. Bir anket geldiğinde, bir uyum analisti şunları yapmak zorundadır:

1. Soruyu ayrıştır (genellikle doğal dilde, bazen sektör‑özel jargonla).
2. Kontrol alanını tanımla (ör. “Erişim Yönetimi”, “Veri Saklama”).
3. Depoyu ara kontrolü karşılayan belgeler için.
4. Yanıtı kopyala‑yapıştır ya da yeniden yaz ve bağlamsal notlar ekle.

Gelişmiş arama araçları olsa bile, manuel döngü anket başına birkaç saat sürebilir, özellikle kanıtlar birden fazla bulut hesabı, bilet sistemi ve eski dosya paylaşımları arasında dağılmışsa. Bu sürecin hata‑eğilimli doğası uyum yorgunluğunu körükler ve gecikmiş teslim tarihleri ya da hatalı cevaplar gibi maliyetli sonuçlara yol açabilir — hızlı büyüyen bir SaaS işletmesi için ciddi bir risk.

İşte CERE: soruyu girer girmez en ilgili kanıt öğelerini otomatik olarak ortaya çıkaran bir motor; bunun arkasında anlamsal anlayış (LLM) ve ilişkisel akıl yürütme (bilgi grafiği geçişi) birleşir.

2. Temel Mimari Sütunlar

CERE üç sıkı bağlanmış katmandan oluşur:

Aşağıda veri akışını görselleştiren bir Mermaid diyagramı yer alıyor.

  flowchart LR
    A["Kullanıcı anket sorusunu gönderir"]
    B["LLM niyeti ayrıştırır\n(Kontrol, Risk, BelgeTürü)"]
    C["DKG niyete göre arama yapar"]
    D["GNN ilgililik skoru verir"]
    E["En iyi K kanıt öğesi"]
    F["UI öneriyi sunar\ngüvenle birlikte"]
    G["Kullanıcı geri bildirim (kabul/red)"]
    H["RL döngüsü GNN ağırlıklarını günceller"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

Tüm düğüm etiketleri çift tırnak içinde sarılmıştır.

3. Metinden Niyete: Prompt‑Tasarımlı LLM

İlk adım soruyu anlamaktır. Özenle hazırlanmış bir istem üç sinyali ayıklıyor:

1. Kontrol Tanımlayıcısı – ör. “ISO 27001 A.9.2.3 – Şifre Yönetimi”.
2. Kanıt Kategorisi – ör. “Politika Belgesi”, “Yapılandırma Dışa Aktarımı”, “Denetim Günlüğü”.
3. Risk Bağlamı – “Yüksek‑Risk, Dış Erişim”.

Örnek bir istem (güvenlik açısından kısa tutulan):

You are a compliance analyst. Return a JSON object with the fields:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}

LLM’nin çıktısı bir şema ile doğrulanır, ardından DKG sorgu oluşturucuya iletilir.

4. Dinamik Bilgi Grafiği (DKG)

4.1 Varlık Modeli

4.2 Gerçek Zamanlı Eşitleme

Procurize, GitHub, Confluence, ServiceNow ve bulut sağlayıcı API’leri gibi SaaS araçlarıyla zaten bütünleşiktir. CDC‑tabanlı bir mikro‑servis CRUD olaylarını izler ve grafiği saniyenin alt kısmında günceller; denetlenebilirlik korunur (her kenar bir source_event_id taşır).

5. Graph‑Tabanlı Öneri Yolu

1. Köşe Düğümü Seçimi – Niyetin control değeri başlangıç düğümü olur.
2. Yol Genişletme – PROVIDES kenarları üzerinde genişlik‑öncelikli arama (BFS) yapılır; LLM tarafından döndürülen evidence_type ile sınırlanır.
3. Özellik Çıkarımı – Her aday belge için bir vektör oluşturulur:
   • Metinsel benzerlik (aynı LLM’den gömme).
   • Zaman tazeliği (last_modified yaşı).
   • Kullanım sıklığı (belgenin geçmiş anketlerde kaç kez referans alındığı).
4. İlgililik Skoru – Bir GNN, düğüm ve kenar özelliklerini birleştirerek s ∈ [0,1] skoru üretir.
5. Sıralama & Güven – En iyi K belge, s değerine göre sıralanır; motor ayrıca güven yüzdesi verir (ör. “%85 kesinlikle bu politikanın talebi karşıladığını düşünüyoruz”).

6. İnsan‑İçinde‑Döngü Geri Bildirim

Başlangıçta hiçbir öneri mükemmel değildir. CERE, kabul/red kararını ve serbest metin geri bildirimini yakalar. Bu veri, GNN’nin politika ağını uyarlayan bir reinforcement‑learning (RL) döngüsüne beslenir; böylece model, organizasyonun öznel ilgililik tercihleriyle hizalanır.

RL boru hattı gecelik çalışır:

  stateDiagram-v2
    [*] --> CollectFeedback
    CollectFeedback --> UpdateRewards
    UpdateRewards --> TrainGNN
    TrainGNN --> DeployModel
    DeployModel --> [*]

7. Procurize ile Entegrasyon

Procurize zaten Birleşik Anket Merkezi sunuyor; burada kullanıcılar görev atayabilir, yorum ekleyebilir ve kanıt ekleyebilir. CERE, bir akıllı alan widget’ı olarak bağlanır:

• Analist “Kanıt Ekle” butonuna tıkladığında, widget LLM‑DKG boru hattını tetikler.
• Önerilen belgeler, her biri “Alıntı ekle” düğmesiyle birlikte tıklanabilir kartlar olarak gösterilir; bu düğme anket için formatlanmış markdown referansını otomatik olarak üretir.
• Çok‑kiracılı ortamlarda motor, kiracı‑seviyesi veri bölümlendirmelerini korur — her müşterinin grafiği izole edilmiştir, gizliliği korurken yine de çapraz‑kiracı öğrenimini mümkün kılar (GNN ağırlıklarının federated averaging’i sayesinde).

8. Somut Fayda

200 çalışanlı bir fintech pilotu, anket dönüş süresinde %72 azalma ve ilk ayda %30 revizyon döngüsü düşüşü raporladı.

9. Zorluklar & Azaltma Stratejileri

10. Gelecek Yol Haritası

1. Çok‑modlu Kanıt Getirme – ekran görüntüleri, yapılandırma diyagramları ve video anlatımları için görsel‑etkin LLM’ler entegre edilmesi.
2. Öngörülü Regülasyon Radar – gerçek‑zaman düzenleyici akışları (ör. GDPR değişiklikleri) ile DKG’yi proaktif olarak zenginleştirme.
3. Açıklanabilir AI Panosu – bir belgenin güven skorunu neden aldığına dair yol izleme ve özellik katkılarını görselleştirme.
4. Kendini‑İyileştirenen Grafik – AI‑destekli varlık çözümleme ile yalnız kalan düğümleri otomatik tespit edip eşleştirme.

11. Sonuç

Bağlamsal Kanıt Öneri Motoru, güvenlik anketi yanıtlamanın zahmetli sanatını veri‑odaklı, neredeyse anlık bir deneyime dönüştürüyor. LLM‑temelli anlamsal ayrıştırmayı yaşayan bir bilgi grafiği ve GNN‑güçlendirilmiş sıralama katmanıyla birleştirerek CERE, doğru kanıtı, doğru zamanda, ölçülebilir hız, doğruluk ve uyum güveni artışıyla sunar. SaaS organizasyonları büyümeye devam ettikçe, bu tür akıllı asistans bir lüks olmaktan çıkıp dayanıklı, denetime hazır bir operasyonun temel taşı haline gelecektir.