Gerçek Zamanlı Uyarlanabilir Anket Yanıtları için Olay Tabanlı Bilgi Grafiği Zenginleştirmesi

Güvenlik anketleri sürekli değişen bir hedeftir. Düzenlemeler evrilir, yeni kontrol çerçeveleri ortaya çıkar ve satıcılar sürekli yeni kanıt ekler. Geleneksel statik depolar bu hıza ayak uydurmakta zorlanır, bu da gecikmiş yanıtlar, tutarsız cevaplar ve denetim boşlukları ortaya çıkar. Procurize, bu zorluğu üç ileri teknoloji kavramını birleştirerek ele alır:

1. Olay‑tabanlı boru hatları, politika, kanıt veya düzenleyici akıştaki herhangi bir değişime anında yanıt verir.
2. Getir‑artırılmış üretim (RAG), bir dil modeli yanıt oluştururken önce canlı bir bilgi tabanından en ilgili bağlamı çeker.
3. Dinamik bilgi‑grafiği zenginleştirmesi, yeni veriler akarken sürekli varlıkları ekler, günceller ve bağlar.

Sonuç, bir gerçek‑zamanlı, uyarlanabilir anket motorudur; bir istek sisteme girdiği anda doğru ve uyumlu yanıtlar verir.

1. Neden Olay‑Tabanlı Mimari Bir Oyun Değiştirici?

Çoğu uyumluluk platformu periyodik toplu işler veya manuel güncellemeler üzerine kuruludur. Olay‑tabanlı bir mimari bu modeli tersine çevirir: her değişiklik—yeni bir ISO kontrolü, revize edilmiş bir gizlilik politikası veya satıcı‑tarafından gönderilen bir belge olsun—bir olay yayar ve bu olay aşağı akışta zenginleştirmeyi tetikler.

Temel Fayda

2. Döngüde Getir‑Artırılmış Üretim

RAG, büyük dil modellerinin (LLM’ler) ifade gücünü bir getirme motorunun gerçek bilgi temeliyle birleştirir. Procurize’de iş akışı şudur:

1. Kullanıcı bir anket yanıtı başlatır → bir istek olayı yayılır.
2. RAG Servisi olayı alır, anahtar soru token’larını çıkarır ve bilgi grafiğinde en ilgili k kanıt düğümünü sorgular.
3. LLM, getirilen kanıtları tutarlı bir anlatıma bütünleyerek taslak bir yanıt üretir.
4. İnsan gözlemci taslağı doğrular; inceleme sonucu bir zenginleştirme olayı olarak geri gönderilir.

Bu döngü, her AI‑tarafından üretilen yanıtın doğrulanabilir kanıtlara izlenebilir olmasını sağlarken, doğal dil akıcılığından da yararlanır.

3. Dinamik Bilgi‑Grafiği Zenginleştirmesi

Bilgi grafiği sistemin omurgasıdır. Düzenlemeler, Kontroller, Kanıt Artefaktları, Satıcılar ve Denetim Bulguları gibi varlıkları saklar ve bunları anlamsal ilişkilerle bağlar (ör. gerçekler, referanslar, güncellenen).

3.1. Grafik Şeması Genel Bakış

  graph LR
    "Regulation" -->|"contains"| "Control"
    "Control" -->|"requires"| "Evidence"
    "Evidence" -->|"uploaded_by"| "Vendor"
    "Vendor" -->|"answers"| "Question"
    "Question" -->|"mapped_to"| "Control"
    "AuditLog" -->|"records"| "Event"

All node labels are enclosed in double quotes as required.
All node labels are enclosed in double quotes as required. → Tüm düğüm etiketleri gerektiği gibi çift tırnak içinde yer alır.

3.2. Zenginleştirme Tetikleyicileri

Bu olaylar, Kafka‑stil akışlar ve sunucusuz fonksiyonlar tarafından atomik olarak grafik değişikliklerini yapacak şekilde işlenir, tutarlılığı korur.

4. Hepsini Bir Araya Getirme: Uçtan Uca Akış

  sequenceDiagram
    participant User
    participant Proc as Procurize UI
    participant EventBus as Event Bus
    participant KG as Knowledge Graph
    participant RAG as RAG Service
    participant LLM as LLM Engine
    participant Reviewer

    User->>Proc: Open questionnaire
    Proc->>EventBus: emit `question_requested`
    EventBus->>KG: retrieve related nodes
    KG-->>RAG: send context payload
    RAG->>LLM: prompt with retrieved evidence
    LLM-->>RAG: generated draft answer
    RAG->>Proc: return draft
    Proc->>Reviewer: present draft for approval
    Reviewer-->>Proc: approve / edit
    Proc->>EventBus: emit `answer_approved`
    EventBus->>KG: enrich nodes with feedback

Şema, her onaylanan yanıtın grafiği zenginleştirdiği ve bir sonraki yanıtı daha akıllı hâle getirdiği kapalı bir geri bildirim döngüsünü gösterir.

5. Uygulama İçin Teknik Şablon

5.1. Teknoloji Seçimleri

5.2. Sample Enrichment Function (Python)

import json
from neo4j import GraphDatabase

def handle_event(event):
    """
    Olayı işleyerek Neo4j bilgi grafiğini zenginleştirir.
    """
    driver = GraphDatabase.driver("bolt://neo4j:7687", auth=("neo4j", "pwd"))
    with driver.session() as session:
        payload = json.loads(event["body"])

        # Politika güncelleme olayı
        if event["type"] == "policy_updated":
            # Control düğümlerini oluştur/ birleştir ve Regulation ile bağla
            session.run("""
                MERGE (c:Control {id: $control_id})
                SET c.title = $title,
                    c.version = $version,
                    c.text = $text
                WITH c
                MATCH (r:Regulation {id: $reg_id})
                MERGE (r)-[:CONTAINS]->(c)
            """, control_id=payload["id"], title=payload["title"],
                 version=payload["version"], text=payload["text"],
                 reg_id=payload["regulation_id"])

        # Yanıt onaylama olayı
        elif event["type"] == "answer_approved":
            # Evidence üzerine güven skoru etiketle ve kullanım zamanını güncelle
            session.run("""
                MATCH (e:Evidence)-[:SUPPORTS]->(c:Control {id: $control_id})
                SET e.confidence = $confidence,
                    e.last_used = timestamp()
            """, control_id=payload["control_id"], confidence=payload["confidence"])

6. Güvenlik ve Denetim Hususları

• Değişmezlik – Her grafik değişikliğini ekle‑yalnız bir olay olarak değişmez bir günlükte saklayın (ör. Kafka log segmenti).
• Erişim Kontrolleri – Grafik katmanında RBAC kullanın; yalnızca ayrıcalıklı hizmetler düğüm oluşturabilir veya silebilir.
• Veri Gizliliği – Kanıtları AES‑256 ile dinlenirken şifreleyin, KVK verileri için alan‑seviye şifreleme uygulayın.
• Denetim İzini – Her yanıt yükünün bir kriptografik hash‘ini oluşturun ve değişmezlik kanıtı için denetim günlüğüne gömün.

7. İş Etkisi: Önemli MetriKler

Bu sayılar, iki Fortune‑500 SaaS firmasında, olay‑tabanlı KG modelini Procurize ortamlarına entegre eden erken Proof‑of‑Concept dağıtımlarından elde edilmiştir.

8. Gelecek Yol Haritası

1. Organizasyonlar Arası Birleşik Grafikler – Birden fazla şirketin veri egemenliğini koruyarak anonimleştirilmiş kontrol eşlemeleri paylaşmasını sağlar.
2. Sıfır‑Bilgi Kanıtı Entegrasyonu – Kanıtların bir kontrolü karşıladığını ham belgeleri ifşa etmeden kriptografik kanıt sağlar.
3. Kendini‑İyileştiren Kurallar – Politika sapmalarını otomatik algılayarak uyumluluk ekibine düzeltme önerileri sunar.
4. Çok Dilli RAG – Çok dilli gömmeler kullanarak yanıt üretimini Fransızca, Almanca ve Mandarin dillerini destekleyecek şekilde genişletir.

9. Procurize ile Başlangıç

1. Procurize yönetim konsolunuzda Event Hub‘ı etkinleştirin.
2. Politika deposunuzu (GitHub, Azure DevOps) policy_updated olayları yayacak şekilde bağlayın.
3. Sağlanan Docker imajlarını kullanarak zenginleştirme fonksiyonlarını dağıtın.
4. RAG bağlayıcısını yapılandırın – vektör depolamanıza yönlendirin ve getirme derinliğini ayarlayın.
5. Bir pilot anket çalıştırın ve sistemin yanıtları saniyeler içinde otomatik doldurmasını izleyin.

Detaylı kurulum talimatları, Procurize Geliştirici Portalı’nda Event‑Driven Knowledge Graph başlığı altında mevcuttur.

10. Sonuç

Olay‑tabanlı boru hatlarını, getir‑artırılmış üretimi ve dinamik olarak zenginleştirilmiş bir bilgi grafiğini birleştirerek, Procurize gerçek‑zamanlı, kendini öğrenen bir anket motoru sunar. Organizasyonlar daha hızlı yanıt döngüleri, daha yüksek cevap doğruluğu ve denetlenebilir bir kanıt çizgisi elde eder—bugünün hızlı değişen uyumluluk ortamında kilit farklılaştırıcılar.

Bu mimariyi benimsemek, güvenlik ekibinizi düzenleyici değişimlerle ölçeklendirebilir, anketleri bir darboğazdan stratejik bir avantaja dönüştürebilir ve nihayetinde müşterilerinizle daha güçlü bir güven inşa edebilir.

Bak Also

• Getir‑Artırılmış Üretim: Yöntemler ve Uygulamalar Anketi (2024)