Adaptif Anket Otomasyonu için AI Destekli Dinamik Uyum Ontoloji Oluşturucu

Anahtar Kelimeler: uyum ontolojisi, bilgi grafiği, LLM orkestrasyonu, adaptif anket, AI‑destekli uyum, Procurize, gerçek‑zamanlı kanıt sentezi

Giriş

Güvenlik anketleri, hizmet sağlayıcı değerlendirmeleri ve uyum denetimleri, SaaS şirketleri için günlük bir sürtünme noktası haline geldi. SOC 2, ISO 27001, PCI‑DSS, GDPR, CCPA ve onlarca sektöre özgü standartların patlaması, her yeni isteğin daha önce görülmemiş kontrol terminolojileri, ince kanıt gereksinimleri ve farklı yanıt formatları getirebileceği anlamına geliyor. İyi düzenlenmiş geleneksel statik depolar bile hızla güncelliğini yitiriyor; güvenlik ekiplerini manuel araştırma, kopyala‑yapıştır ve riskli tahminlere geri itiyor.

İşte Dinamik Uyum Ontoloji Oluşturucu (DCOB) devreye giriyor: AI‑destekli bir motor, Procurize’in mevcut anket hub’ı üzerine birleşik bir uyum ontolojisi inşa ediyor, evrimleştiriyor ve yönetiyor. Her politika maddesini, kontrol eşlemesini ve kanıt varlığını bir grafik düğümü gibi ele alarak, DCOB etkileşimden öğrenen, anlamsal yapısını sürekli rafine eden ve anında bağlam‑farklı doğru yanıtlar öneren yaşayan bir bilgi tabanı oluşturur.

Bu makale, DCOB’nin kavramsal temellerini, teknik mimarisini ve pratik dağıtımını adım adım inceliyor; yanıt sürelerini %70’e kadar kısaltırken, düzenleyici denetimler için gerekli değişmez denetim izlerini nasıl sağladığını gösteriyor.

1. Dinamik Ontoloji Neden Gerekli?

Dinamik bir ontoloji bu sorunları şu yollarla çözer:

1. Anlamsal Normalizasyon – farklı terminolojileri tek bir kanonik kavrama birleştirir.
2. Graf Tabanlı İlişkiler – “kontrol‑kapsar‑gereklilik”, “kanıt‑destek‑kontrol” ve “soru‑eşle‑kontrol” kenarlarını yakalar.
3. Sürekli Öğrenme – yeni anket maddelerini alır, varlıkları çıkarır ve grafiği manuel müdahale olmadan günceller.
4. Köken Takibi – her düğüm ve kenar sürümlenmiş, zaman damgalı ve imzalıdır; denetim ihtiyaçlarını karşılar.

2. Temel Mimari Bileşenler

  graph TD
    A["Gelen Anket"] --> B["LLM‑Tabanlı Varlık Çıkarıcı"]
    B --> C["Dinamik Ontoloji Deposu (Neo4j)"]
    C --> D["Anlamsal Arama & Getirme Motoru"]
    D --> E["Yanıt Üretici (RAG)"]
    E --> F["Procurize UI / API"]
    G["Politika Deposu"] --> C
    H["Kanıt Kasası"] --> C
    I["Uyumluluk Kural Motoru"] --> D
    J["Denetim Günlüğü"] --> C

2.1 LLM‑Tabanlı Varlık Çıkarıcı

• Amacı: Ham anket metnini ayrıştırıp kontroller, kanıt türleri ve bağlam ipuçlarını tespit eder.
• Uygulama: Özel bir prompt şablonu ile JSON nesneleri dönen, ince ayar yapılmış bir LLM (örn. Llama‑3‑8B‑Instruct).

{
  "question_id": "Q‑2025‑112",
  "entities": [
    {"type":"control","name":"Veri Şifrelemesi – Dinlenme Halinde"},
    {"type":"evidence","name":"KMS Politika Belgesi"},
    {"type":"risk","name":"Yetkisiz Veri Erişimi"}
  ],
  "frameworks":["ISO27001","SOC2"]
}

2.2 Dinamik Ontoloji Deposu

• Teknoloji: Neo4j ya da Amazon Neptune; değişmez ek‑yazma günlükleri (örn. AWS QLDB) köken izleme için.
• Şema Özetleri:

  classDiagram
    class Kontrol {
        +String id
        +String kanonikAd
        +String aciklama
        +Set<String> cerceveler
        +DateTime olusturmaZamani
    }
    class Soru {
        +String id
        +String hamMetin
        +DateTime alimZamani
    }
    class Kanit {
        +String id
        +String uri
        +String tip
        +DateTime versiyon
    }
    Kontrol "1" --> "*" Soru : kapsar
    Kanit "1" --> "*" Kontrol : destekler
    Soru "1" --> "*" Kanit : talepEder

2.3 Anlamsal Arama & Getirme Motoru

• Hibrit Yaklaşım: Vektör benzerliği (FAISS) ile kesin grafik sorgularını birleştirir.
• Örnek Sorgu: “ISO 27001 ve SOC 2 kapsamında ‘Veri Şifrelemesi – Dinlenme Halinde’ kontrolünü karşılayan tüm kanıtları bul.”

2.4 Yanıt Üretici (Retrieval‑Augmented Generation – RAG)

• Aşamalar:
  1. En uygun k kanıt düğümünü getir.
  2. Getirilen bağlamı ve uyumluluk stil kılavuzlarını (ton, atıf formatı) LLM’e gönder.
  3. Kanıt kimlikleri ve sürüm özetleriyle köken bağlantılarını ekle.

2.5 Procurize Entegrasyonu

• REST API: POST /questions, GET /answers/:id ve gerçek‑zaman güncellemeler için webhook.
• UI Bileşenleri: Procurize içinde, önerilen yanıtı hangi grafik yolunun ürettiğini gösteren görselleştiriciler.

3. Ontoloji Oluşturma – Adım Adım

3.1 Mevcut Varlıklarla Başlatma

1. Politika Deposunu İçe Aktar – PDF/Markdown belgelerini OCR + LLM ile işleyip kontrol tanımlarını çıkar.
2. Kanıt Kasasını Yükle – Her belgeyi sürüm meta verileriyle Kanıt düğümü olarak kaydet.
3. İlk Çapraz‑Yürütme Tablosunu Oluştur – Uzmanlar aracılığıyla ortak standartlar (ISO 27001 ↔ SOC 2) için temel eşleştirmeler tanımla.

3.2 Sürekli Yükleme Döngüsü

  flowchart LR
    subgraph Yükleme
        Q[Yeni Anket] --> E[Varlık Çıkarıcı]
        E --> O[Ontoloji Güncelleyici]
    end
    O -->|ekler| G[Graf Deposu]
    G -->|tetikler| R[Getirme Motoru]

• Yeni bir anket geldiğinde çıkarıcı varlıkları üretir.
• Ontoloji Güncelleyici, eksik düğüm/kenarları kontrol eder; yoksa oluşturur ve değişikliği değişmez denetim günlüğüne kaydeder.
• Sürümler (v1, v2, …) otomatik atanır; denetçiler için zamana‑göre‑sorgulama imkanı tanır.

3.3 İnsan‑İç‑Döngüsü (HITL) Doğrulama

• İnceleyiciler, önerilen düğümleri kabul, reddet veya iyileştir; bu işlem denetim günlüğünde bir geribildirim olayı oluşturur ve LLM’in ince ayarına geri beslenir, böylece çıkarım hassasiyeti zamanla artar.

4. Gerçek Dünya Faydaları

Vaka Çalışması Özeti – Orta ölçekli bir SaaS firması, 2025 2. çeyreğinde 120 hizmet sağlayıcı anketi işledi. DCOB’yi devreye aldıktan sonra ekip, ortalama dönüş süresini 48 saattan 9 saate düşürdü; düzenleyiciler, her yanıta otomatik eklenen köken bağlantılarını övgüyle karşıladı.

5. Güvenlik & Yönetişim Hususları

1. Veri Şifreleme – Tüm grafik verileri AWS KMS ile dinlenme hâlinde şifrelenir; aktarımda TLS 1.3 kullanılır.
2. Erişim Kontrolü – Rol‑bazlı izinler (ontology:read, ontology:write) Ory Keto ile zorunlu kılınır.
3. Değişmezlik – Her graf değişikliği QLDB’ye kaydedilir; kriptografik özetler müdahale kanıtı sağlar.
4. Uyum Modu – “Denetim‑yalnızca” modu, yüksek riskli bölgeler (örn. AB GDPR‑kritik sorular) için otomatik onayı devre dışı bırakarak insan incelemesini zorunlu kılar.

6. Dağıtım Mavi Planı

Tipik bir CI/CD boru hattı, birim testleri, şema doğrulama ve güvenlik taramaları çalıştırır; ardından konteynerları Docker’da paketleyip Kubernetes ile ölçeklenebilir bir şekilde üretime alır.

7. Gelecek Geliştirmeler

1. Sıfır‑Bilgi Kanıtları – Kanıtların içeriğini ifşa etmeden bir kontrolü karşıladığını kanıtlayan ZKP entegrasyonu.
2. Federatif Ontoloji Paylaşımı – Ortak vendor değerlendirmeleri için, veri egemenliğini koruyarak şifreli alt‑grafik alışverişi.
3. Öngörücü Düzenleyici Öngörüsü – Çerçeve sürüm değişikliklerini zaman serisi modelleriyle analiz ederek, yeni standartlar çıkmadan ontolojiyi önceden uyarlama.

Bu yönler, DCOB’nin uyum otomasyonunun ön saflarında kalmasını sağlayarak, düzenleyici ortamın hızıyla eş zamanlı evrilmesini güvence altına alır.

Sonuç

Dinamik Uyum Ontoloji Oluşturucu, statik politika kütüphanelerini yaşayan, AI‑geliştirilmiş bir bilgi grafına dönüştürerek adaptif anket otomasyonunu mümkün kılıyor. Anlamsal birleştirme, değişmez köken izi ve gerçek‑zaman, bağlam‑farklı yanıtlar sunarak güvenlik ekiplerini tekrarlayan manuel işlerden kurtarıyor ve riske yönetimi için stratejik bir varlık sağlıyor. Procurize ile bütünleştirildiğinde, kuruluşlar daha hızlı anlaşma döngüleri, güçlü denetim hazırlığı ve geleceğe hazır bir uyum stratejisi elde ediyor.

İlgili İçerikler

• Kurumsal Belge Otomasyonu için Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
• AWS QLDB ile Değişmez Denetim İzleri – Resmi Belgeler