Güvenlik Anketleri için Etkileşimli AI Uyum Kumhası

TL;DR – Bir kumha platformu, kuruluşların gerçekçi anket zorlukları oluşturmasını, AI modellerini bunlar üzerinde eğitmesini ve yanıt kalitesini anında değerlendirmesini sağlar; güvenlik anketlerinin manuel sancısını tekrarlanabilir, veri odaklı bir sürece dönüştürür.

Neden Bir Kumha, Anket Otomasyonunda Eksik Bağlantıdır

Güvenlik anketleri, SaaS satıcıları için “güvenin kapı bekçileri” dir. Ancak, çoğu ekip hâlâ elektronik tablolar, e‑posta zincirleri ve politika belgelerinden ad‑hoc kopyala‑yapıştır yöntemlerine güveniyor. Güçlü AI motorları olsa bile, cevapların kalitesi üç gizli faktöre bağlıdır:

Kumha, düzenleyici değişiklik akışlarından inceleme yorumlarına kadar her unsurun programlanabilir ve gözlemlenebilir olduğu bir kapalı‑döngü oyun alanı sağlayarak bu boşlukları kapatır.

Kumhanın Temel Mimarisi

Aşağıda yüksek seviyeli akış gösterilmiştir. Diagram, Hugo’nun otomatik olarak işlediği Mermaid sözdizimini kullanır.

  flowchart LR
    A["Synthetic Vendor Generator"] --> B["Dynamic Questionnaire Engine"]
    B --> C["AI Answer Generator"]
    C --> D["Real‑Time Evaluation Module"]
    D --> E["Explainable Feedback Dashboard"]
    E --> F["Knowledge‑Graph Sync"]
    F --> B
    D --> G["Policy Drift Detector"]
    G --> H["Regulatory Feed Ingestor"]
    H --> B

All node labels are quoted to satisfy Mermaid requirements.

1. Sentetik Satıcı Üreteci

Gerçekçi satıcı kimlikleri (büyüklük, sektör, veri ikametgâhı, risk iştahı) oluşturur. Özellikler yapılandırılabilir bir dağılımdan rastgele çekilir ve geniş bir senaryo yelpazesi sağlanır.

2. Dinamik Anket Motoru

En güncel anket şablonlarını (SOC 2, ISO 27001, GDPR vb.) alır ve satıcı‑özel değişkenleri enjekte ederek her çalıştırmada benzersiz bir anket örneği üretir.

3. AI Cevap Üreteci

Herhangi bir LLM’i (OpenAI, Anthropic veya kendi barındırdığınız model) prompt‑şablonlaması ile sarar; bu şablon sentetik satıcı bağlamını, anketi ve mevcut politika havuzunu içerir.

4. Gerçek Zamanlı Değerlendirme Modülü

Cevapları üç eksende puanlar:

• Uyum Doğruluğu – sözlük eşleşmesiyle politika bilgi‑grafiğine karşı.
• Bağlamsal Alaka – satıcının risk profiline benzerlik.
• Anlatım Tutarlılığı – birden çok soruya verilen cevapların bütünlüğü.

5. Açıklanabilir Geri Bildirim Panosu

Güven skoru gösterir, uyumsuz kanıtları vurgular ve önerilen düzenlemeler sunar. Kullanıcılar onaylayabilir, reddedebilir ya da yeni bir üretim isteyebilir; böylece sürekli iyileştirme döngüsü oluşur.

6. Bilgi‑Grafiği Senkronizasyonu

Onaylanan her cevap, kanıt, politika maddesi ve satıcı özelliklerini birbirine bağlayarak uyum bilgi‑grafiğini zenginleştirir.

7. Politika Sapma Algılayıcı & Düzenleyici Veri Besleyicisi

Harici akışları (ör. NIST CSF, ENISA, DPAs) izler. Yeni bir düzenleme ortaya çıktığında politik sürüm artışı tetiklenir ve ilgili kumha senaryoları otomatik olarak yeniden çalıştırılır.

İlk Kumha Örneğinizi Oluşturma

Aşağıdaki adım‑adım kılavuz, Docker‑tabanlı bir dağıtım varsayar; Kubernetes tercih ederseniz manifestlerle değiştirebilirsiniz.

# 1. Kumha deposunu klonla
git clone https://github.com/procurize/ai-compliance-sandbox.git
cd ai-compliance-sandbox

# 2. Çekirdek hizmetleri (LLM API proxy, Graph DB, Evaluation Engine) başlat
docker compose up -d

# 3. Temel politikaları yükle (SOC2, ISO27001, GDPR)
./scripts/load-policies.sh policies/soc2.yaml policies/iso27001.yaml policies/gdpr.yaml

# 4. Sentetik bir satıcı oluştur (Retail SaaS, AB veri ikametgâhı)
curl -X POST http://localhost:8080/api/vendor \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"industry":"Retail SaaS","region":"EU","risk_tier":"Medium"}' \
     -o vendor.json

# 5. Bu satıcı için bir anket örneği oluştur
curl -X POST http://localhost:8080/api/questionnaire \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @vendor.json \
     -o questionnaire.json

# 6. AI Cevap Üreteci'ni çalıştır
curl -X POST http://localhost:8080/api/generate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @questionnaire.json \
     -o answers.json

# 7. Değerlendir ve geri bildirim al
curl -X POST http://localhost:8080/api/evaluate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d @answers.json \
     -o evaluation.json

http://localhost:8080/dashboard adresini açtığınızda gerçek‑zamanlı bir uyum risk ısı haritası, bir güven kaydırıcısı ve düşük puanı tetikleyen politika maddesini tam olarak gösteren bir açıklanabilirlik paneli göreceksiniz.

Oyunlaştırılmış Koçluk: Öğrenmeyi Rekabete Dönüştürmek

Kumhanın en çok sevilen özelliklerinden biri Koçluk Lider Tablosu dur. Ekipler şu kriterlerde puan kazanır:

• Hız – tam bir anketi ölçüt süresi içinde yanıtlamak.
• Doğruluk – yüksek uyum puanları (> 90 %).
• Gelişim – ardışık çalışmalarda sapmanın azalması.

Lider tablosu sağlıklı bir rekabet ortamı yaratır, ekipleri promptları iyileştirmeye, politika kanıtlarını zenginleştirmeye ve en iyi uygulamaları benimsemeye yönlendirir. Ayrıca sistem, “Şifreleme‑at‑rest kanıtı eksik” gibi ortak hata kalıplarını ortaya koyar ve hedefli eğitim modülleri önerir.

Gerçek Dünya Faydaları: Erken Benimseyenlerden Gelen Sayılar

Kumha sadece yanıt süresini kısaltmakla kalmaz, aynı zamanda ölçeklenebilir bir kanıt deposu oluşturur.

Kumhayı Genişletme: Eklenti Mimarisi

Platform, mikro‑servis “ek‑eklenti” modeli üzerine kurulmuştur; bu sayede genişletmek kolaydır:

Geliştiriciler, eklentilerini kumha içinde bir Marketplacee yayınlayabilir; bu da uyum mühendislerinin yeniden kullanılabilir bileşenler paylaşmasını teşvik eder.

Güvenlik ve Gizlilik Hususları

Üretim ortamları gerçek politika belgeleri ve zaman zaman hassas kanıtlar içerir. İşte sertleştirme yönergeleri:

1. Zero‑Trust Ağ – Tüm hizmetler mTLS üzerinden iletişim kurar; erişim OAuth 2.0 kapsamlarıyla yönetilir.
2. Veri Şifreleme – Depolama, AES‑256 ile şifrelenir; aktarım sırasında veri TLS 1.3 ile korunur.
3. Denetlenebilir Günlükler – Her üretim ve değerlendirme olayı, değiştirilemez bir Merkle‑ağacı defteride kaydedilir, adli iz takibi sağlar.
4. Gizliliği Koruyan Politikalar – Gerçek kanıt alındığında, hassas alanların sızmasını önlemek için bilgi‑grafiğinde diferansiyel gizlilik etkinleştirin.

Gelecek Yol Haritası: Kumhadandan Üretime Hazır Otonom Motor’a

Bu gelişmeler, kumhayı bir eğitim alanından sürekli uyum sağlayan otonom bir motora dönüştürmeyi amaçlıyor.

Bugün Başlamak

1. Açık kaynak deposunu ziyaret edin – https://github.com/procurize/ai-compliance-sandbox.
2. Docker Compose ile yerel bir örnek dağıtın (hızlı‑başlat scripti).
3. Güvenlik ve ürün ekiplerinizi “ilk‑çalıştır” meydan okumasına davet edin.
4. Tekrarlayın – promptları iyileştirin, kanıtları zenginleştirin, lider tablosunun yükseldiğini izleyin.

Zor anket sürecini interaktif, veri‑odaklı bir deneyime dönüştürerek, daha hızlı yanıt verilir, daha doğru cevaplar verilir ve düzenleyici değişikliklerin önüne geçilir.