Dinamik Bilgi Grafiği Tabanlı Uyum Senaryo Simülasyonu

SaaS dünyasının hızlı temposunda, güvenlik anketleri her yeni sözleşme için bir engel noktası haline gelmiştir. Takımlar sürekli zamanla yarışmakta, kanıtları bulmak, çelişkili politikaları uyumlaştırmak ve denetçiler ile müşterileri tatmin edecek yanıtları hazırlamak için çabalamaktadır. Procurize gibi platformlar zaten yanıt alımını ve görev yönlendirmesini otomatikleştiriyor olsa da bir sonraki evrim proaktif hazırlıktır—tam olarak hangi soruların geleceğini, bu soruların hangi kanıtları isteyeceğini ve uyum boşluklarını resmi bir talep gelmeden önce tahmin etmek.

İşte Dinamik Bilgi Grafiği Tabanlı Uyum Senaryo Simülasyonu (DGSCSS). Bu paradigma üç güçlü kavramı birleştiriyor:

1. Canlı, kendini güncelleyen bir uyum bilgi grafiği; politikaları, kontrol eşlemelerini, denetim bulgularını ve düzenleyici değişiklikleri alır.
2. Üretken AI (RAG, LLM’ler ve prompt mühendisliği); grafiğin bağlamına dayalı olarak gerçekçi anket örnekleri üretir.
3. Senaryo simülasyon motorları; “ne‑olursa” denetimlerini çalıştırır, cevap güvenini değerlendirir ve kanıt boşluklarını önceden ortaya çıkarır.

Sonuç? Reaktif anket doldurmayı tahmin‑ve‑önleme iş akışına dönüştüren, sürekli prova edilen bir uyum duruşu.

Neden Uyum Senaryolarını Simüle Etmeli?

Ayda binlerce makul anket simüle edilerek organizasyonlar şunları yapabilir:

• Hazırlık seviyesini her kontrol için bir güven puanı ile nicelleştirmek.
• Güvensiz alanları düşük güvenli bölgelerde iyileştirmeyi önceliklendirmek.
• Dönüş süresini haftalardan günlere indirmek, satış ekiplerine rekabet avantajı sağlamak.
• Sürekli uyumu düzenleyicilere ve müşterilere göstermek.

Mimari Şema

  graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]

Şekil 1: DGSCSS mimarisinin uçtan uca akışı.

Temel Bileşenler

1. Regulatory Feed Service – Standart kuruluşların API’lerini (ör. NIST CSF, ISO 27001, GDPR) tüketir ve güncellemeleri grafik üçlülerine çevirir.
2. Dinamik Uyumluluk Bilgi Grafiği (KG) – Kontroller, Politikalar, Kanıt Varlıkları, Denetim Bulguları ve Düzenleyici Gereksinimler gibi varlıkları saklar. İlişkiler, örneğin kontroller‑gereksinimleri‑karşılar gibi eşlemeleri kodlar.
3. AI Prompt Engine – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) kullanarak, LLM’ye mevcut KG durumunu yansıtan anket öğeleri üretmesi için promptlar hazırlar.
4. Scenario Generator – Simüle edilmiş anketlerin bir topluluğunu üretir; her biri bir senaryo ID ve risk profili ile etiketlenir.
5. Simulation Scheduler – Günlük/haftalık periyotları ve politika değişiklikleriyle tetiklenen isteğe bağlı simülasyonları düzenler.
6. Confidence Scoring Module – Benzerlik ölçütleri, alıntı kapsamı ve geçmiş denetim başarı oranlarıyla her yanıtı değerlendirir.
7. Procurize Integration Layer – Güven puanlarını, kanıt boşluklarını ve önerilen iyileştirme görevlerini Procurize UI’ına geri gönderir.
8. Real‑Time Dashboard – Hazırlık ısı haritalarını, ayrıntılı kanıt matrislerini ve uyum kayması trendlerini görselleştirir.

Dinamik Bilgi Grafiğinin Oluşturulması

1. Ontoloji Tasarımı

Uyumluluk alanını yakalayan hafif bir ontoloji tanımlayın:

entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)

2. Veri Alma Boru Hatları

• Policy Puller: Git gibi kaynak kontrol sistemlerinde Markdown/YAML politika dosyalarını tarar, başlıkları Policy düğümlerine dönüştürür.
• Control Mapper: İç kontrol çerçevelerini (ör. SOC‑2) ayrıştırıp Control varlıkları oluşturur.
• Evidence Indexer: Document AI ile PDF’leri OCR’dan geçirir, üst veriyi çıkarır ve bulut depolamaya referanslar ekler.
• Regulation Sync: Standart API’lerini periyodik olarak çağırarak Regulation düğümlerini oluşturur/günceller.

3. Grafik Depolama

Neo4j, Amazon Neptune veya Dgraph gibi ölçeklenebilir bir grafik DB seçin. Gerçek zamanlı güncellemeler için ACID uyumluluğu ve düğüm nitelikleri üzerinde tam‑metin arama etkinleştirerek AI motorunun hızlı çekişini sağlayın.

AI‑Destekli Prompt Mühendisliği

Prompt, bağlam‑zengin ama kısa olmalıdır; hayal kırıklığını önlemek için. Örnek şablon:

You are a compliance analyst. Using the following knowledge graph excerpts, generate a realistic security questionnaire for a SaaS provider operating in the {industry} sector. Include 10–15 questions covering data privacy, access control, incident response, and third‑party risk. Cite the relevant control IDs and regulation sections in each answer.

[KG_EXCERPT]

• KG_EXCERPT, RAG tarafından alınan, ilgili en iyi 10 düğümü insan‑okunur üçlüler hâlinde serileşmiş bir alt grafiktir.
• Few‑shot örnekleri ekleyerek stil tutarlılığını artırabilirsiniz.

LLM (GPT‑4o veya Claude 3.5) yapılandırılmış bir JSON dizisi döndürür; Scenario Generator bu şemayı doğrular.

Güven Puanı Hesaplama Algoritması

1. Kanıt Kapsamı – Gereken kanıt öğelerinin KG içinde mevcut olma oranı.
2. Semantik Benzerlik – Oluşturulan cevap gömmeleri ile saklanan kanıt gömmeleri arasındaki kosinüs benzerliği.
3. Geçmiş Başarı – Aynı kontrol için önceki denetim sonuçlarından türetilen ağırlık.
4. Düzenleyici Kritik – GDPR Madde 32 gibi yüksek etki düzenlemeleri için daha yüksek ağırlık.

Toplam güven puanı = ağırlıklı toplam; 0‑100 aralığına normalize edilir. 70’in altında puanlar, Procurize’da iyileştirme görevleri tetikler.

Procurize ile Entegrasyon

Uygulama adımları:

1. Entegrasyon Katmanı’nı bir mikro‑servis olarak dağıtın; /simulations/{id} uç noktası sunsun.
2. Procurize’ı bu servisi her saat yeni simülasyon sonuçları için sorgulayacak şekilde yapılandırın.
3. Procurize içindeki questionnaire_id’yi simülasyonun scenario_id’siyle eşleştirerek izlenebilirlik sağlayın.
4. UI Widget ekleyerek kullanıcıların seçili bir müşteri için “Talep Üzerine Senaryo” başlatmasına izin verin.

Ölçülen Fayda

Bu veriler, altı ay süren üç orta ölçekli SaaS firmasının pilot çalışmasından elde edilmiştir; proaktif simülasyonun uyum harcamasını %70’e kadar azaltabildiğini göstermektedir.

Uygulama Kontrol Listesi

• Uyumluluk ontolojisini tanımla ve başlangıç grafiği şemasını oluştur.
• Politikalar, kontroller, kanıtlar ve düzenleyici akışlar için veri alma boru hatlarını kur.
• Yüksek kullanılabilirlikli bir grafik veri tabanı dağıt.
• Retrieval‑Augmented Generation (LLM + vektör deposu) hattını entegre et.
• Senaryo Üreticisi ve Güven Puanı Modüllerini oluştur.
• Procurize entegrasyon mikro‑servisini geliştir.
• Dashboard (ısı haritaları, kanıt matrisleri) tasarımını Grafana ya da native Procurize UI ile yap.
• Kuru koşu simülasyonu gerçekleştir, cevap kalitesini uzmanlarla doğrula.
• Üretime geç, güven puanlarını izleyerek prompt şablonlarını yinele.

Gelecek Yönelimler

1. Federated Bilgi Grafikleri – Birden fazla yan kuruluşun veri egemenliğini korurken ortak bir grafiğe katkı sağlaması.
2. Zero‑Knowledge Proofs – Kanıtın varlığını denetçilere, ham veriyi ifşa etmeden kanıtlamak.
3. Kendini‑İyileştiren Kanıt – Boşluk tespit edildiğinde Document AI ile eksik kanıtı otomatik üretmek.
4. Predictive Regulation Radar – Haber tarama ve LLM çıkarımıyla yaklaşan düzenleyici değişiklikleri öngörmek ve grafiği önceden güncellemek.

AI, grafik teknolojisi ve Procurize gibi otomatik iş akışı platformlarının kesişimi, “her zaman hazır uyum” kavramını bir rekabet avantajından standart bir beklentiye dönüştürecek.