Dinamik Anlamsal Katman ile Çoklu Düzenleyici Uyum İçin LLM Tarafından Oluşturulan Politika Şablonları

Özet – Dinamik Anlamsal Katman (DSL), ham düzenleyici metinler ile anket otomasyon motoru arasında yer alır, büyük dil modellerini (LLM) kullanarak politik şablonları oluşturur ve bu şablonlar standartlar arasında anlamsal olarak hizalanır. Sonuç olarak, her güvenlik anketini otomatik doldurabilen, düzenleyici değişikliklerle güncel kalan ve her yanıt için denetlenebilir köken bilgisi sağlayan tek bir gerçek kaynağı elde edilir.

1. Neden Bir Anlamsal Katman Bugün Önemli

Güvenlik anketleri, modern B2B SaaS anlaşmalarının darboğazı haline gelmiştir. Ekipler, SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA, NIST CSF, PCI‑DSS gibi onlarca çerçeveyle mücadele eder ve her soru aynı temel kontrolü hedeflese bile farklı biçimlerde sorulabilir. Geleneksel “belge‑belge” eşlemesi üç kritik sorunla karşılaşır:

Bir anlamsal yaklaşım, her düzenlemenin niyet (amaç) anlamını soyutlayarak, bu niyeti yeniden kullanılabilir bir AI‑oluşturulmuş şablonla bağlar. DSL, sorgulanabilir, sürümlendirilebilir ve denetlenebilir yaşayan bir harita haline gelir.

2. Dinamik Anlamsal Katmanın Temel Mimarisi

DSL, dört aşamalı bir işlem hattı olarak inşa edilmiştir:

1. Düzenleyici İçeriği Alma – Ham PDF, HTML ve XML’ler OCR + anlamsal bölümlendirme ile ayrıştırılır.
2. LLM Niyet Çıkarıcı – Talimat‑ayarlanmış bir LLM (örn. Claude‑3.5‑Sonnet) her madde için niyet ifadeleri oluşturur.
3. Şablon Üreteci – Aynı LLM, niyeti, gereken kanıt tiplerini ve uyum meta verilerini içeren politik şablonları (yapılandırılmış JSON‑LD) üretir.
4. Anlamsal Grafik Deposu – Düğümler niyetleri, kenarlar eşdeğerlik, süpersezon ve yargı kapsamını yakalar.

Aşağıda veri akışını gösteren bir Mermaid diyagramı yer almaktadır.

  graph TD
    A["Düzenleyici Kaynakları"] --> B["Bölümleme & OCR Motoru"]
    B --> C["LLM Niyet Çıkarıcı"]
    C --> D["Şablon Üreteci"]
    D --> E["Anlamsal Grafik Deposu"]
    E --> F["Anket Otomasyon Motoru"]
    E --> G["Denetim & Köken Servisi"]

All node labels are quoted as required by Mermaid syntax.

2.1. Niyet Çıkarımı Detaylı

LLM’i yönlendiren istem şablonu:

Sen bir uyum analistisin. Aşağıdaki düzenleyici maddeden (azami 20 kelime) öz bir niyet ifadesi çıkar. Ayrıca bunu karşılamak için gereken kanıt kategorilerini (ör. “politika belgesi”, “log anlık görüntüsü”, “üçüncü‑taraf onayı”) listele.

Çıktı şu şekilde depolanır:

{
  "intent_id": "gdpr_art_5_1",
  "intent": "Kişisel veriler yasal, adil ve şeffaf bir şekilde işlenmelidir.",
  "evidence": ["gizlilik politikası", "veri işleme anlaşması", "denetim günlüğü"]
}

Çünkü niyet dil bağımsızdır, aynı madde ISO 27001 veya CCPA’dan aynı intent_id‘ye haritalanır ve grafik içinde anlamsal eşdeğerlik kenarı oluşturur.

2.2. Şablon Üretimi

DSL, LLM’den şu talebi ister:

Yukarıdaki “Kişisel veriler yasal, adil ve şeffaf bir şekilde işlenmelidir.” niyetini karşılayan bir JSON‑LD politika şablonu oluştur. Organizasyon‑spesifik değerler için yer tutucular ekle.

Sonuç:

{
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Policy",
  "name": "Yasal İşleme Politikası",
  "description": "Kişisel verilerin yasal, adil ve şeffaf işlenmesini yöneten politika.",
  "applicableRegulations": ["GDPR Art.5(1)", "CCPA §1798.100"],
  "placeholders": {
    "dataController": "Şirketinizin Adı",
    "recordRetentionPeriod": "X yıl"
  },
  "evidenceRequired": ["gizlilikPolitikası", "veriİşlemeAnlaşması", "denetimGünlüğü"]
}

Her şablon, Git‑benzeri bir sürüm kontrolü ile yönetilir ve kriptografik bir hash ile kökeni sağlanır.

3. Gerçek Zamanlı Çoklu Düzenleyici Uyum

Bir güvenlik anketi geldiğinde otomasyon motoru şu adımları izler:

1. Soru Ayrıştırma – NLP, alıcı sorusundan temel niyeti çıkarır.
2. Grafik Sorgulama – DSL, çıkarılan niyeti vektör gömme (OpenAI text-embedding-3-large) üzerinden en yakın düğüm(ler) ile eşleştirir.
3. Şablon Getirme – Eşleşen düğüm(ler) ile ilişkili tüm şablon sürümleri getirilir, kuruluşun kanıt envanteri ile filtrelenir.
4. Dinamik Birleştirme – Motor, yer tutucuları Procurize’in iç politika deposundan doldurur ve nihai yanıtı oluşturur.

Grafik sürekli güncellendiği için (Bölüm 4’e bakınız) süreç, manuel yeniden eşlemeden bağımsız olarak en yeni düzenleyici değişiklikleri otomatik yansıtır.

3.1. Örnek Adım Adım Açıklama

Alıcı sorusu: “GDPR ve CCPA kapsamında veri sahibi erişim istekleri (DSAR) için belgelenmiş bir süreciniz var mı?”

• Ayrıştırma sonucu: niyet = “Veri sahibi erişim isteklerini ele al”.
• Grafik eşleşmesi: gdpr_art_12_1 ve ccpa_1798.115 düğümleri (her ikisi aynı DSAR ele alma niyetiyle bağlanmıştır).
• Şablon getirilmesi: dsar_process_template_v2.1.
• Yanıt oluşturuldu:

“Evet. Belgelenmiş DSAR Sürecimiz (ekli DSAR_Process_v2.1.pdf bakınız) GDPR için 30 gün, CCPA için 45 gün içinde erişim isteklerini alıp doğrulayıp yanıtlamamızı detaylandırır. Süreç yıllık olarak gözden geçirilir ve her iki düzenlemeyle de uyumludur.”

4. Anlamsal Katmanı Güncel Tutma – Sürekli Öğrenme Döngüsü

DSL, Kapalı‑Döngü Geribildirim Motoru sayesinde statik bir varlık değildir:

1. Düzenleme Değişikliği Algılayıcı – Bir web‑tarayıcı, resmi düzenleyici sitelerini izleyerek yeni maddeleri içeri alma işlem hattına gönderir.
2. LLM Yeniden İnce Ayarlama – Dönemsel olarak LLM, en yeni madde‑niyet eşlemeleriyle ince ayar yapılır, çıkarım doğruluğu artar.
3. İnsan‑İç‑Döngü Doğrulaması – Uyum analistleri, yeni niyet ve şablonların %5’lik rasgele örneklerini inceler, düzeltme geribildirimi sağlar.
4. Otomatik Dağıtım – Doğrulanan güncellemeler grafiğe birleştirilir ve anket motoru tarafından anında kullanılabilir hâle gelir.

Bu döngü, düzenleyici bir değişiklikten sıfır gecikme ile yanıt hazırlığı sağlar; SaaS satıcıları için rekabet avantajı yaratır.

5. Denetlenebilir Köken & Güven

Her oluşturulan yanıt, bir Köken Belirteci taşır:

PROV:sha256:5c9a3e7b...|template:dsar_process_v2.1|evidence:dsar_log_2024-10

Belirteç, Hyperledger Fabric gibi bir izinli blokzincirde tutulan değişmez deftere karşı doğrulanabilir. Denetçiler, aşağıdaki yol haritasını izleyebilir:

• Orijinal düzenleyici madde.
• LLM‑oluşturulmuş niyet.
• Şablon sürümü.
• Eklenecek kanıt (ör. log, politika dokümanı).

Bu yapı, SOC 2 Tip II, ISO 27001 Ek A ve yeni “AI‑oluşturulan kanıt” standartları için gereksinimleri karşılar.

6. Ölçülen Yararlar

Fintech sektörü gibi erken benimseyen şirketlerde yıllık 650 anket iş akışı, %70 dönüş süresi azalışı ve %99 denetim başarı oranı sağlanmıştır.

7. Güvenlik Ekipleri için Uygulama Kontrol Listesi

1. DSL API’sini Entegre Edin – /semantic/lookup uç noktasını anket iş akışınıza ekleyin.
2. Kanıt Envanterinizi Doldurun – Her kanıt varlığını tür, sürüm, tarih meta verileriyle indeksleyin.
3. Yer Tutucu Eşlemelerini Tanımlayın – İç politika alanlarınızı şablon yer tutucularına eşleştirin.
4. Köken Günlüğü Kaydedin – Köken belirtecini her yanıtla birlikte CRM veya ticket sistemine kaydedin.
5. Üç Aylık Gözden Geçirme – Bir uyum analistini, yeni niyet ve şablon örneklerini periyodik olarak incelemesi için görevlendirin.

8. Gelecek Yönelimleri

• Sektörel Bilgi Grafikleri Paylaşımı – Şirketler arası anonim niyet düğümlerini paylaşarak uyum bilgisini hızlandırma.
• Çok‑Dilli Niyet Çıkarımı – LGPD, PIPEDA gibi yabancı düzenlemeler için LLM istemlerini çok dilli hâle getirme.
• Sıfır‑Bilgi Kanıt Entegrasyonu – Müşterilerin gizlilik kaygılarını gidermek için kanıtların varlığını ifşa etmeden kanıtlayan ZKP mekanizmaları.
• Şablon Optimizasyonu İçin Pekiştirmeli Öğrenme – Anket sonuçlarından (kabul/red) gelen geribildirimle şablon ifadelerini otomatik iyileştirme.

9. Sonuç

Dinamik Anlamsal Katman, çok‑düzenleyici uyum kaosunu yapılandırılmış, AI‑güçlü bir ekosisteme dönüştürür. Niyet çıkarımı, yeniden kullanılabilir şablon sentezi ve canlı bir anlamsal grafik sayesinde Procurize, güvenlik ekiplerinin doğru, anında ve tam denetlenebilir yanıtlar vermesini sağlar. Bu sadece daha hızlı anlaşmalar demek değil; aynı zamanda ölçülebilir bir güven, risk azaltma ve düzenleyici dayanıklılık artışı demektir.

İlgili Bağlantılar

• NIST Siber Güvenlik Çerçevesi – ISO 27001 ve SOC 2 ile Eşleme
• OpenAI Embeddings API – Anlamsal Arama için En İyi Uygulamalar
• Hyperledger Fabric Documentation – Değişmez Denetim İzleri Oluşturma
• ISO 27001 Annex A Controls – Çapraz‑Referans Kılavuzu (https://www.iso.org/standard/54534.html)