Grafik Sinir Ağları Kullanarak Dinamik Kanıt Atama Motoru

Güvenlik anketlerinin bir geliştirme sprint’inden daha hızlı biriktiği bir dönemde, kuruluşlar doğru kanıtı doğru anda bulmak için daha akıllı bir yönteme ihtiyaç duyar. Grafik Sinir Ağları (GNN’ler) tam da bunu sağlar – uyumluluk bilgi grafiğinizdeki gizli ilişkileri anlamak ve en ilgili artefaktları anında ortaya çıkarmak için bir yol.

1. Sorun Noktası: Manuel Kanıt Avcılığı

Security questionnaires such as SOC 2, ISO 27001, and GDPR request evidence for dozens of controls. Traditional approaches rely on:

• Belge depoları arasında anahtar kelime araması
• Kontroller ile kanıtlar arasında insan tarafından oluşturulan eşlemeler
• Statik kural‑tabanlı etiketleme

These methods are slow, error‑prone, and hard to keep up when policies or regulations change. A single missed evidence item can delay a deal, trigger compliance breaches, or erode customer trust.

2. Neden Grafik Sinir Ağları?

A compliance knowledge base is naturally a graph:

• Düğümler – politikalar, kontroller, kanıt belgeleri, düzenleyici maddeler, satıcı varlıkları.
• Kenarlar – “kapsar”, “türetilir‑şu”, “günceller”, “ilişkilidir‑şu”.

GNN’ler, nitelik bilgilerini (ör. belge metni) ve yapısal bağlamı (bir düğümün grafın geri kalanına nasıl bağlandığını) yakalayan düğüm gömmelerini öğrenmede mükemmeldir. Bir kontrolü sorguladığınızda, GNN tam anahtar kelimeler farklı olsa bile en anlamsal ve topolojik olarak uyumlu kanıt düğümlerini sıralayabilir.

Key advantages:

3. Üst‑Seviye Mimarisi

Below is a Mermaid diagram that shows how the Dynamic Evidence Attribution Engine slots into the existing Procurize workflow.

  graph LR
    A["Policy Repository"] -->|Parse & Index| B["Knowledge Graph Builder"]
    B --> C["Graph Database (Neo4j)"]
    C --> D["GNN Training Service"]
    D --> E["Node Embedding Store"]
    subgraph Procurize Core
        F["Questionnaire Manager"]
        G["Task Assignment Engine"]
        H["AI Answer Generator"]
    end
    I["User Query: Control ID"] --> H
    H --> J["Embedding Lookup (E)"]
    J --> K["Similarity Search (FAISS)"]
    K --> L["Top‑N Evidence Candidates"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

Tüm düğüm etiketleri, Mermaid sözdizimi gereği çift tırnak içinde bulunur.

4. Veri Akışı Ayrıntıları

1. Alım

   • Politikalar, kontrol kütüphaneleri ve kanıt PDF’leri Procurize’in bağlayıcı çerçevesi üzerinden alınır.
   • Her artefakt bir belge kovasına depolanır ve meta verileri (başlık, sürüm, etiketler) çıkarılır.

2. Graf Oluşturma

   • Bir bilgi‑grafı oluşturucu, her artefakt için düğümler ve aşağıdaki temellere göre kenarlar oluşturur:
     • Kontrol ↔️ Düzenleme eşlemeleri (ör. ISO 27001 A.12.1 → GDPR Madde 32)
     • Kanıt ↔️ Kontrol atıfları (Document AI kullanılarak PDF’lerden ayrıştırılır)
     • Sürüm‑geçmişi kenarları (kanıt v2 “günceller” kanıt v1)

3. Özellik Üretimi

   • Her düğümün metinsel içeriği, ön‑eğitimli bir LLM (ör. mistral‑7B‑instruct) ile kodlanarak 768‑boyutlu bir vektör üretilir.
   • Derece merkeziyet, aralık, ve kenar tipleri gibi yapısal özellikler birleştirilir.

4. GNN Eğitimi

   • GraphSAGE algoritması, 3‑hop komşulukları için komşu bilgilerini yayar ve anlamsal ve grafik topolojisine saygı duyan düğüm gömmeleri öğrenir.
   • Gözetim, tarihsel atama günlüklerinden gelir: bir güvenlik analisti kanıtı bir kontrole manuel olarak bağladığında, bu çift pozitif bir eğitim örneğidir.

5. Gerçek‑Zamanlı Skorlama

   • Bir anket öğesi açıldığında, AI Yanıt Üreticisi, GNN hizmetinden hedef kontrolün gömmesini ister.
   • Bir FAISS benzerlik araması, en yakın kanıt gömmelerini alır ve sıralı bir liste döndürür.

6. İnsanı‑Döngüye Alma

   • Analistler önerileri kabul, reddet veya yeniden sıralayabilir. Bu eylemler eğitim boru hattına geri beslenir ve sürekli bir öğrenme döngüsü oluşturur.

5. Procurize ile Entegrasyon Noktaları

6. Güvenlik, Gizlilik ve Yönetişim

• Kanıt Getirimi için Sıfır‑Bilgi Kanıtları (ZKP) – Hassas kanıtlar şifreli depolamadan hiç çıkmaz; GNN yalnızca hashlenmiş gömmeleri alır.
• Farklılık Gizliliği – Model eğitimi sırasında, bireysel kanıt katkılarının tersine mühendislik yoluyla ortaya çıkarılamasını sağlamak için gradien güncellemelerine gürültü eklenir.
• Rol‑Tabanlı Erişim Kontrolü (RBAC) – Yalnızca Kanıt Analisti rolüne sahip kullanıcılar ham belgeleri görebilir; UI sadece GNN‑seçili parçacığı gösterir.
• Açıklanabilirlik Panosu – Bir ısı haritası, hangi kenarların (ör. “kapsar”, “günceller”) bir öneriye en çok katkıda bulunduğunu görselleştirir ve denetim gereksinimlerini karşılar.

7. Adım‑Adım Uygulama Kılavuzu

1. Set Up the Graph Database

   docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     --name neo4j \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/securepwd \
     neo4j:5.15
   

2. Install the Knowledge‑Graph Builder (Python package procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Run the Ingestion Pipeline

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7687 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. Launch the GNN Training Service (Docker‑compose)

   version: "3.8"
   services:
     gnn-trainer:
       image: procurize/gnn-trainer:latest
       environment:
         - NE04J_URI=bolt://neo4j:7687
         - NE04J_AUTH=neo4j/securepwd
         - TRAIN_EPOCHS=30
       ports:
         - "5000:5000"
   

5. Expose the Attribution API

   from fastapi import FastAPI, Query
   from gnns import EmbeddingService, SimilaritySearch
   
   app = FastAPI()
   emb_service = EmbeddingService()
   sim_search = SimilaritySearch()
   
   @app.get("/evidence/attribution")
   async def attribute(control_id: str = Query(...)):
       control_emb = await emb_service.get_embedding(control_id)
       candidates = await sim_search.top_k(control_emb, k=5)
       return {"candidates": candidates}
   

6. Connect to Procurize UI

   • Add a new panel widget that calls /evidence/attribution whenever a control card opens.
   • Display results with acceptance buttons that trigger POST /tasks/create for the selected evidence.

8. Ölçülebilir Faydalar

Pilot verileri, manuel çabada %75’ten fazla azalma ve uyumluluk inceleyenlerin güveninde önemli bir artış gösteriyor.

9. Gelecek Yol Haritası

1. Çok‑Kiracı Bilgi Grafikleri – Verilerin gizliliğini korurken birden çok organizasyon arasında birleşik öğrenme.
2. Çok‑Modlu Kanıt – Metin PDF’lerini kod‑parçacıkları ve yapılandırma dosyalarıyla çok‑modlu dönüştürücüler aracılığıyla birleştirin.
3. Uyarlamalı Prompt Pazarı – GNN‑türetilmiş kanıtlara dayalı LLM prompt’larını otomatik oluşturun ve kapalı döngülü yanıt üretim boru hattı yaratın.
4. Kendini‑İyileştiren Grafik – Yetim kanıt düğümlerini tespit edip otomatik olarak arşivleme veya yeniden bağlama önerir.

10. Sonuç

Dinamik Kanıt Atama Motoru, zahmetli “ara‑ve‑yapıştır” ritüelini veri‑odaklı, AI‑destekli bir deneyime dönüştürür. Grafik Sinir Ağları’nı kullanarak, kuruluşlar şunları elde edebilir:

• Anket doldurmayı dakikalardan saniyelere hızlandırın.
• Kanıt önerilerinin doğruluğunu artırarak denetim bulgularını azaltın.
• Tam denetlenebilirlik ve açıklanabilirliği koruyarak düzenleyici talepleri karşılayın.

Bu motoru Procurize’in mevcut iş birliği ve iş akışı araçlarıyla entegre etmek, uyumluluk kanıtları için tek bir gerçek kaynağı sunar ve güvenlik, hukuk ve ürün ekiplerinin kağıt işlerine değil stratejiye odaklanmasını sağlar.

İlgili Bağlantılar

• ISO 27001:2022 – Controls and Evidence Management Best Practices