---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - Compliance Automation
  - AI
  - DevOps
  - Security Questionnaires
tags:
  - GitOps
  - AI
  - Version Control
  - Automated Rollbacks
type: article
title: AI Destekli Anket Otomasyonu ile GitOps Tarzı Uyumluluk Yönetimi
description: GitOps ilkeleri ile AI'ın birleştirilerek güvenlik anketi yönetimini, cevapların sürümlemesini ve otomatik geri dönüşleri nasıl kolaylaştırdığını keşfedin.
breadcrumb: GitOps Tarzı Uyumluluk Yönetimi
index_title: AI Destekli Anket Otomasyonu ile GitOps Tarzı Uyumluluk Yönetimi
last_updated: Salı, 18 Kasım 2025
article_date: 2025.11.18
brief: Bu makale, GitOps en iyi uygulamalarını üretken AI ile birleştirerek güvenlik anketi yanıtlarını tam sürümlenmiş, denetlenebilir bir kod tabanına dönüştüren yeni bir yaklaşımı tanıtıyor. Model‑tabanlı yanıt üretimi, otomatik kanıt bağlaması ve sürekli geri dönüş yeteneklerinin nasıl manuel çabayı azalttığını, uyumluluk güvenini artırdığını ve modern CI/CD boru hatlarına sorunsuz bir şekilde entegre olduğunu öğrenin.
---

AI Destekli Anket Otomasyonu ile GitOps Tarzı Uyumluluk Yönetimi

Geliştiricilerin yanıtlayabildiğinden daha hızlı bir şekilde birikerek güvenlik anketlerinin dolup taştığı bir dünyada, organizasyonların uyumluluk varlıklarını yönetmek için sistematik, tekrarlanabilir ve denetlenebilir bir yönteme ihtiyacı var. GitOps—altyapı için tek gerçek kaynağı Git olarak kullanma uygulamasını üretken AI ile birleştirerek, şirketler anket yanıtlarını sürümlenebilir, fark‑kontrolü yapılabilir ve düzenleyici bir değişiklik önceki yanıtı geçersiz kıldığında otomatik olarak geri döndürülebilen kod‑gibi varlıklara dönüştürebilir.

Geleneksel Anket İş Akışlarının Neden Yetersiz Olduğu

Bu verimsizlikler, haftada onlarca satıcı anketine yanıt vermesi gereken hızlı büyüyen SaaS şirketleri için özellikle belirgindir.

Uyumluluk İçin GitOps’a Geçiş

GitOps üç temel üzerine kuruludur:

1. Deklaratif niyet – İstenen durum kod (YAML, JSON vb.) ile ifade edilir.
2. Sürüm‑kontrol edilen gerçek kaynak – Tüm değişiklikler bir Git deposuna işlenir.
3. Otomatik uzlaştırma – Bir kontrolcü, gerçek dünya durumunun depodakiyle eşleşmesini sürekli sağlar.

Bu prensipleri güvenlik anketlerine uygulamak, her yanıt, kanıt dosyası ve politika referansını Git içinde deklaratif bir varlık olarak tutmak demektir. Sonuç, şu özelliklere sahip bir uyumluluk deposu olur:

• Pull request ile incelenebilir – Güvenlik, hukuk ve mühendislik paydaşları birleştirmeden önce yorum yapar.
• Fark‑kontrolü yapılır – Her değişiklik görünür, regresyonları tespit etmek çok kolaydır.
• Geri döndürülebilir – Yeni bir düzenleme eski bir yanıtı geçersiz kıldığında, basit bir git revert önceki güvenli durumu geri getirir.

AI Katmanı: Yanıt Üretimi ve Kanıt Bağlantısı

GitOps yapı sağlar, üretken AI içeriği temin eder:

• Komut‑güdümlü taslak oluşturma – Bir LLM, anket metnini, şirket‑politikası deposunu ve önceki yanıtları tüketerek ilk taslağı önerir.
• Kanıt otomatik eşleştirme – Model, her yanıtı aynı Git deposunda saklanan ilgili varlıklarla (ör. SOC 2 raporları, mimari diyagramlar) etiketler.
• Güven puanı – AI, taslak ile kaynak politika arasındaki uyumu değerlendirir ve CI içinde kapı kontrolü yapılabilen sayısal bir güven puanı üretir.

AI‑tarafından oluşturulan varlıklar uyumluluk deposuna işlenir ve ardından alışılmış GitOps akışı devreye girer.

Uçtan Uca GitOps‑AI İş Akışı

  graph LR
    A["Yeni Anket Geldi"] --> B["Soruları Ayrıştır (LLM)"]
    B --> C["Taslak Yanıtları Üret"]
    C --> D["Kanıtı Otomatik Bağla"]
    D --> E["Uyumluluk Deposunda PR Aç"]
    E --> F["İnsan İncelemesi & Onaylar"]
    F --> G["Main Dalına Birleştir"]
    G --> H["Yayın Botu Yanıtları Yayınlar"]
    H --> I["Regülasyon Değişikliklerini Sürekli İzle"]
    I --> J["Gerekirse Yeniden Üretimi Tetikle"]
    J --> C

Mermaid spesifikasyonuna uygun olarak tüm düğümler çift tırnak içinde verilmiştir.

Adım‑adım Açıklama

1. Alım – Procurize gibi araçlardan gelen webhook veya basit bir e‑posta ayrıştırıcı pipeline’ı tetikler.
2. LLM ayrıştırması – Model anahtar terimleri çıkarır, dahili politika kimlikleriyle eşleştirir ve bir yanıt taslağı hazırlar.
3. Kanıt eşleştirme – Vektör benzerliği kullanılarak AI, repodaki en ilgili uyumluluk belgelerini bulur.
4. Pull request oluşturma – Taslak yanıt ve kanıt bağlantıları bir commit haline getirilir; bir PR açılır.
5. İnsan kapısı – Güvenlik, hukuk veya ürün sahipleri yorum ekler, düzenleme ister veya onay verir.
6. Birleştirme & yayın – CI işi son markdown/JSON yanıtını oluşturur ve satıcı portalına ya da halka açık güven sayfasına gönderir.
7. Regülasyon takibi – Ayrı bir hizmet (NIST CSF, ISO 27001, GDPR vb.) değişiklikleri izler; bir değişiklik bir yanıtı etkilerse pipeline adımdan 2’ye geri döner.

Ölçülen Fayda

Mimariyi Nasıl Uygularız?

1. Depo Yapısı

compliance/
├── policies/
│   ├── soc2.yaml
│   ├── iso27001.yaml          # deklaratif ISO 27001 kontrolleri
│   └── gdpr.yaml
├── questionnaires/
│   ├── 2025-11-01_vendorA/
│   │   ├── questions.json
│   │   └── answers/
│   │       ├── q1.md
│   │       └── q2.md
│   └── 2025-11-07_vendorB/
└── evidence/
    ├── soc2_report.pdf
    ├── architecture_diagram.png
    └── data_flow_map.svg

Her yanıt (*.md) aşağıdaki meta‑verileri içeren front‑matter’e sahiptir: question_id, source_policy, confidence, evidence_refs.

2. CI/CD Boru Hattı (GitHub Actions Örneği)

name: Compliance Automation

on:
  pull_request:
    paths:
      - 'questionnaires/**'
  schedule:
    - cron: '0 2 * * *' # gecelik regülasyon taraması

jobs:
  generate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run LLM Prompt Engine
        env:
          OPENAI_API_KEY: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
        run: |
          python scripts/generate_answers.py \
            --repo . \
            --target ${{ github.event.pull_request.head.ref }}          

  review:
    needs: generate
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Confidence Threshold Check
        run: |
          python scripts/check_confidence.py \
            --repo . \
            --threshold 0.85          

  publish:
    if: github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main'
    needs: review
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Deploy to Trust Center
        run: |
          ./scripts/publish_to_portal.sh          

Pipeline, sadece güven puanı eşik değerinin üstünde olan yanıtların birleştirilmesini sağlar; ancak insan incelemeleri gerektiğinde bu eşik aşılabilir.

3. Otomatik Geri Dönüş Stratejisi

Regülasyon taraması bir politika çakışması tespit ettiğinde, bot bir revert PR oluşturur:

git revert <commit‑sha> --no-edit
git push origin HEAD:rollback‑<date>

Revert PR, aynı inceleme sürecinden geçer; böylece geri dönüş de belgelenir ve onaylanır.

Güvenlik & Yönetişim Hususları

Gerçek Dünya Örneği: İşlem Süresini %70 Azaltma

Acme Corp., orta ölçekli bir SaaS girişimi, Mart 2025’te GitOps‑AI iş akışını Procurize’a entegre etti. Entegrasyon öncesinde bir SOC 2 anketine yanıt süresi ortalama 4 gün idi. Altı haftalık kullanım sonrası:

• Ortalama yanıt süresi 8 saate düştü.
• İnsan inceleme süresi anket başına 10 saat’ten 45 dakikaya indirildi.
• Denetim günlüğü, dağınık e‑posta ve sohbet dizilerinden tek bir Git commit geçmişine evrildi; dış denetçiler için talep edilen bilgiler çok daha hızlı sağlandı.

Bu başarı, süreç otomasyonu + AI = ölçülebilir ROI olduğunu kanıtlıyor.

En İyi Uygulamalar Listesi

• Tüm politikaları deklaratif YAML formatında sakla (ISO 27001, GDPR vb.).
• AI istem (prompt) kütüphanesini repo içinde sürümle.
• CI’da minimum güven eşiği zorunlu kıl.
• İmzalı commitler kullanarak yasal dayanıklılığı sağla.
• Gecelik regülasyon değişikliği taramaları planla (örn. NIST CSF güncellemeleri).
• Geri dönüş politikası oluştur; ne zaman ve kim geri alabilir açıkla.
• Müşteriler için salt‑okunur halka açık bir görünüm sun (ör. Trust Center sayfası).

Geleceğe Yönelik Adımlar

1. Çok‑kiracılı yönetişim – Her ürün hattı için ayrı uyumluluk akışları ve CI boru hatları sağlayarak depo modelini genişlet.
2. Federated LLM’ler – Politikaları üçüncü taraf API’lerine göndermeden gizli bir hesaplama ortamında LLM çalıştır.
3. Risk‑bazlı inceleme kuyruğu – AI güven puanını kullanarak insan incelemelerini önceliklendir, modelin daha az emin olduğu yanıtları öne çıkar.
4. Çift‑yönlü senkronizasyon – Git repo güncellemelerini Procurize UI’ye geri iterek tek gerçek kaynağı sağlayıcıya taşı.

İlgili Bağlantılar

• NIST CSF Versiyon 2 – Çerçeve Belgeleri