AI Bilgi Grafikleriyle Güvenlik Kontrolleri, Politikalar ve Kanıtları Birleştirmek

SaaS güvenliğinin hızla evrildiği dünyada, ekipler SOC 2, ISO 27001, PCI‑DSS, GDPR ve sektöre özgü standartlar gibi onlarca çerçeveyle aynı anda çalışmak zorunda. Aynı zamanda potansiyel müşteriler, denetçiler ve ortaklardan gelen sınırsız güvenlik anketlerini yanıtlamak gerekiyor. Çakışan kontrollerin, yinelenen politikaların ve dağınık kanıtların miktarı bilgi siloları sorunu yaratıyor; bu da zaman ve para kaybına neden oluyor.

İşte AI destekli bilgi grafiği devreye giriyor. Dağınık uyumluluk artefaktlarını canlı, sorgulanabilir bir ağa dönüştürerek, kuruluşlar doğru kontrolü otomatik olarak ortaya çıkarabilir, kesin kanıtı alabilir ve saniyeler içinde doğru anket yanıtları üretebilir. Bu makale, kavramı, teknik yapı taşlarını ve Procurize platformuna bir bilgi grafiği eklemek için pratik adımları anlatıyor.

Neden Geleneksel Yaklaşımlar Yetersiz Kalıyor

Güçlü belge depoları olsa bile semantik ilişkilerin eksikliği, ekiplerin aynı soruyu çerçeve başına hafifçe farklı bir şekilde yanıtlamalarına neden olur. Sonuç, anlaşmaları geciktiren ve güveni azaltan verimsiz bir geri bildirim döngüsü olur.

AI‑Destekli Bilgi Grafiği Nedir?

Bilgi grafiği, düğümler (varlıklar) ile kenarlar (ilişkiler) aracılığıyla birbirine bağlanan bir graf‑tabanlı veri modeli dir. Uyumlulukta düğümler şunları temsil edebilir:

• Güvenlik kontrolleri (örn. “Dinlenirken Şifreleme”)
• Politika belgeleri (örn. “Veri Saklama Politikası v3.2”)
• Kanıt artefaktları (örn. “AWS KMS anahtar rotasyon kayıtları”)
• Regülasyon gereksinimleri (örn. “PCI‑DSS Gereksinim 3.4”)

AI iki kritik katman ekler:

1. Varlık çıkarma ve bağlama – Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), ham politika metinlerini, bulut yapılandırma dosyalarını ve denetim günlüklerini tarayarak düğümler oluşturur ve ilişkileri önerir.
2. Semantik akıl yürütme – Grafik sinir ağları (GNN’ler) eksik bağlantıları tahmin eder, çelişkileri tespit eder ve standartlar geliştiğinde güncellemeler önerir.

Sonuç, her yeni politika veya kanıt yüklendiğinde evrilen canlı bir haritadır; bu da anında, bağlama duyarlı yanıtlar sağlar.

Temel Mimari Genel Bakış

Aşağıda, Procurize içindeki bilgi‑grafikli uyumluluk motorunun yüksek‑seviye Mermaid diyagramı yer alıyor.

  graph LR
    A["Raw Source Files"] -->|LLM Extraction| B["Entity Extraction Service"]
    B --> C["Graph Ingestion Layer"]
    C --> D["Neo4j Knowledge Graph"]
    D --> E["Semantic Reasoning Engine"]
    E --> F["Query API"]
    F --> G["Procurize UI"]
    G --> H["Automated Questionnaire Generator"]
    style D fill:#e8f4ff,stroke:#005b96,stroke-width:2px
    style E fill:#f0fff0,stroke:#2a7d2a,stroke-width:2px

• Raw Source Files – Politikalar, kod‑olarak‑konfigürasyon, günlük arşivleri ve önceki anket yanıtları.
• Entity Extraction Service – Kontrolleri, referansları ve kanıtları otomatik olarak işaretleyen LLM‑güdümlü boru hattı.
• Graph Ingestion Layer – Çıkarılan varlıkları düğüm ve kenara dönüştürür, sürüm yönetimini gerçekleştirir.
• Neo4j Knowledge Graph – ACID garantileri ve yerel grafik sorgu dili (Cypher) nedeniyle tercih edilmiş.
• Semantic Reasoning Engine – GNN modelleriyle eksik bağlantılar ve çelişki uyarıları önerir.
• Query API – Gerçek‑zamanlı aramalar için GraphQL uç noktaları sunar.
• Procurize UI – Yanıtları tasarlarken ilgili kontrolleri ve kanıtları görselleştirir.
• Automated Questionnaire Generator – Sorgu sonuçlarını otomatik olarak güvenlik anketlerine doldurur.

Adım‑Adım Uygulama Kılavuzu

1. Tüm Uyumluluk Artefaktlarını Envantere Alın

Her kaynağı kataloglayarak başlayın:

Üst‑veri (sahibi, son gözden geçirme tarihi, sürüm) sonraki bağlamalar için kritiktir.

2. Varlık Çıkarma Servisini Dağıtın

1. Bir LLM seçin – OpenAI GPT‑4o, Anthropic Claude 3 ya da yerel bir LLaMA modeli.
2. Prompt Mühendisliği – entity_type, name, source_file, confidence alanlarını içeren JSON çıktısı veren promptlar oluşturun.
3. Zamanlayıcıda Çalıştırın – Airflow ya da Prefect kullanarak yeni/ güncellenmiş dosyaları gecelik işleyin.

İpucu: Standart kontrol adları (örn. “Erişim Kontrolü – En Az Yetki”) ile önceden doldurulmuş bir varlık sözlüğü kullanarak çıkarma doğruluğunu artırın.

3. Neo4j’ye Enjekte Edin

UNWIND $entities AS e
MERGE (n:Entity {uid: e.id})
SET n.type = e.type,
    n.name = e.name,
    n.source = e.source,
    n.confidence = e.confidence,
    n.last_seen = timestamp()

İlişkileri anlık oluşturun:

MATCH (c:Entity {type:'Control', name:e.control_name}),
      (p:Entity {type:'Policy', name:e.policy_name})
MERGE (c)-[:IMPLEMENTED_BY]->(p)

4. Semantik Akıl Yürütme Ekleyin

• Bilinen ilişkilerin olduğu etiketli bir alt küme üzerinde Grafik Sinir Ağı (GNN) eğitin.
• Modeli, EVIDENCE_FOR, ALIGNED_WITH veya CONFLICTS_WITH gibi kenarları tahmin etmek için kullanın.
• Yüksek güvenilirlikli tahminleri insan incelemesi için gecelik bir iş olarak planlayın.

5. Sorgu API’sini Açın

query ControlsForRequirement($reqId: ID!) {
  requirement(id: $reqId) {
    name
    implements {
      ... on Control {
        name
        policies { name }
        evidence { name url }
      }
    }
  }
}

UI artık anket alanlarını otomatk sorgulama yaparak ilgili kontrol ve kanıtı saniyeler içinde doldurabilir.

6. Procurize Anket Oluşturucu ile Entegre Edin

1. Her yanıt alanının yanına bir “Bilgi Grafiği Arama” düğmesi ekleyin.
2. Tıklandığında UI, gereksinim kimliğini GraphQL API’ye gönderir.
3. Sonuçlar yanıt kutusunu doldurur ve kanıt PDF’lerini otomatik ekler.
4. Ekipler hâlâ düzenleme ya da yorum ekleyebilir, ancak temel veri saniyeler içinde üretilir.

Gerçek Dünya Faydaları

Orta ölçekli bir SaaS girişimi, grafiği uyguladıktan sonra %70 daha hızlı güvenlik inceleme döngüsü kayıpları yaşadığını rapor etti; bu da daha hızlı anlaşma kapanışları ve ortak güveninde ölçülebilir bir artışa dönüştü.

En İyi Uygulamalar & Tuzaklar

Yaygın Tuzaklar

• LLM Çıkarımına aşırı bağımlılık – PDF’lerdeki tablolar LLM’ler tarafından yanlış yorumlanabilir; OCR ve kural‑tabanlı çözümlerle destekleyin.
• Grafik Şişmesi – Kontrolsüz düğüm yaratımı performans sorununa yol açar. Kullanılmayan artefaktlar için temizleme politikaları belirleyin.
• Yönetişim Eksikliği – Açıklanamaz bir “kara kutu” ortaya çıkmasın; net bir veri sahipliği modeli ve bir uyumluluk veri koruyucu rolü tanımlayın.

Gelecek Yönelimler

1. Kuruluşlar Arası Federatif Grafikler – Ortak ortaklarla anonimleştirilmiş kontrol‑kanıt eşlemeleri paylaşın, veri gizliliğini koruyarak.
2. Regülasyon‑Tetikli Otomatik Güncellemeler – Resmi standart revizyonlarını (örn. ISO 27001:2025) içeri alıp akıl yürütme motorunun gerekli politika değişikliklerini önermesini sağlayın.
3. Doğal Dil Sorgu Arayüzü – Güvenlik analistlerinin “GDPR Madde 32’yi karşılayan şifreleme kontrolleri için tüm kanıtları göster” gibi cümlelerle anında sonuç almasını mümkün kılın.

Uyumluluğu ağ tabanlı bilgi problemi olarak ele alarak, kuruluşlar her karşılaştıkları güvenlik anketinde daha çevik, doğru ve güvenilir bir yaklaşım elde eder.

İlgili Bağlantılar

• NIST Siber Güvenlik Çerçevesi – ISO & SOC 2’ye Haritalama
• Grafik Sinir Ağlarıyla Bilgi Grafiği Tamamlama (arXiv)