Güvenlik Anketlerini Uyumlu Hale Getirmek İçin Ontoloji Tabanlı İstem Motoru

TL;DR – Ontoloji odaklı bir istem motoru, çelişkili uyumluluk çerçeveleri arasında anlamsal bir köprü oluşturarak, üretken AI’nin herhangi bir güvenlik anketine bağlamsal uygunluk ve düzenleyici doğruluk sağlayan tutarlı, denetlenebilir yanıtlar üretmesine olanak tanır.

1. Neden Yeni Bir Yaklaşıma İhtiyaç Var

Güvenlik anketleri, SaaS satıcıları için büyük bir darboğaz olmaya devam ediyor. Belgeleri merkezileştiren ve iş akışlarını otomatikleştiren Procurize gibi araçlar olsa bile, farklı standartlar arasındaki anlamsal boşluk güvenlik, hukuk ve mühendislik ekiplerinin aynı kanıtı birden çok kez yeniden yazmasını zorunlu kılıyor:

Temel kontrol aynı olmasına rağmen, ifade biçimi, kapsam ve kanıt beklentileri farklılık gösterir. Mevcut AI hatları bu sorunu çerçeve bazlı istem‑ayarları ile çözer; bu yöntem, standart sayısı artınca sürdürülemez bir hâl alır.

Bir ontoloji‑tabanlı istem motoru sorunu kökünden çözer: uyumluluk kavramlarının tek bir resmi temsili oluşturur, ardından her anket dilini bu ortak modele eşler. AI yalnızca tek bir “kanonik” istemi anlamak zorundadır, ontoloji ise çeviri, versiyonlama ve gerekçelendirmeyi üstlenir.

2. Mimari’nin Temel Bileşenleri

Aşağıda, çözümün yüksek‑seviye görünümü bir Mermaid diyagramı olarak sunulmuştur. Tüm düğüm etiketleri gerektiği gibi çift tırnak içinde verilmiştir.

  graph TD
    A["Regulatory Ontology Store"] --> B["Framework Mappers"]
    B --> C["Canonical Prompt Generator"]
    C --> D["LLM Inference Engine"]
    D --> E["Answer Renderer"]
    E --> F["Audit Trail Logger"]
    G["Evidence Repository"] --> C
    H["Change Detection Service"] --> A

1. Regulatory Ontology Store – Kavramları (ör. şifreleme, erişim kontrolü), ilişkileri (gerektirir, miras alır) ve yargı özelliklerini yakalayan bir bilgi grafiği.
2. Framework Mappers – Gelen anket öğelerini ayrıştıran, karşılık gelen ontoloji düğümlerini belirleyen ve güven puanları ekleyen hafif adaptörler.
3. Canonical Prompt Generator – Ontolojinin normalleştirilmiş tanımları ve bağlantılı kanıtları kullanarak LLM için tek bir bağlam‑zengin istem oluşturur.
4. LLM Inference Engine – Doğal dil yanıtı üreten herhangi bir üretken model (GPT‑4o, Claude 3 vb.).
5. Answer Renderer – Ham LLM çıktısını gereken anket yapısına (PDF, markdown, JSON) biçimlendirir.
6. Audit Trail Logger – Eşleme kararlarını, istem sürümünü ve LLM yanıtını uyumluluk incelemesi ve gelecekteki eğitim için kalıcı hale getirir.
7. Evidence Repository – Yanıtlarda referans verilen politika belgeleri, denetim raporları ve artefakt bağlantılarını saklar.
8. Change Detection Service – Standartlar veya iç politikalar üzerindeki güncellemeleri izler ve değişiklikleri otomatik olarak ontolojiye yansıtır.

3. Ontolojinin Oluşturulması

3.1 Veri Kaynakları

Her kaynak konsept düğümleri (C) ve ilişki kenarları (R) katkısında bulunur. Örneğin, “AES‑256” bir teknik (C) olup kontrol “Veri Dinlenme Şifrelemesi” (C) uygulamaktadır. Bağlantılar kaynak, sürüm ve güven puanı gibi meta‑verilerle anotasyonlanır.

3.2 Normalizasyon Kuralları

Çoğaltmayı önlemek için kavramlar kanonikleştir:

Normalizasyon, insan onaylı eşlemelerden öğrenen sözlük‑güdümlü bulanık eşleştirici ile gerçekleştirilir.

3.3 Versiyonlama Stratejisi

Uyumluluk standartları gelişir; ontoloji semantik versiyonlama şeması (MAJOR.MINOR.PATCH) benimser. Yeni bir madde eklendiğinde minör artış gerçekleşir ve bunun sonucunda ilgili istemler yeniden değerlendirilir. Denetim kaydı, her yanıt için kullanılan tam ontoloji sürümünü yakalar ve izlenebilirliği sağlar.

4. Gerçekte İstem Oluşturma

4.1 Anketten Ontoloji Düğümüne

Bir satıcı şu soruyu aldığında:

“Off‑site yedeklemeleriniz şifreleniyor mu?”

Framework Mapper, ontolojiye karşı bir benzerlik araması yapar ve %96 güvenle encryption_at_rest düğümünü döndürür. “yedeklemeler”, “off‑site” gibi nitelikler öznitelik etiketleri olarak çıkarılır.

4.2 Kanonik İstem Şablonu

Tekrar kullanılabilir bir şablon şu şekildedir (pseudo‑code):

You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.

Motor, eşlenen ontoloji düğümlerini ve Evidence Repository’den en son kanıt URL’lerini doldurur. Temel kontrol tüm çerçeveler için aynı olduğundan, LLM tutarlı bir bağlam alır; bu da ifadeler farkından kaynaklanan varyasyonları ortadan kaldırır.

4.3 LLM Çıktısı Örneği

Cevap: Evet, tüm off‑site yedeklemeler AES‑256 ile şifrelenir ve yedek seti başına benzersiz bir anahtar kullanılır. Şifreleme anahtarları HSM‑korumalı kasamızda yönetilir ve üç ayda bir döndürülür.
Destekleyici Artefaktlar:

• Yedekleme Şifreleme Politikası – https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf
• HSM Anahtar Döndürme Logu – https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json

Answer Renderer, bu çıktıyı ISO için bir tablo hücresi, SOC 2 için serbest metin alanı gibi ilgili anket biçimlerine dönüştürür.

5. Geleneksel İstem‑Ayarlamaya Göre Avantajlar

Gerçek dünyadaki Procurize testlerinde, ontoloji motoru ortalama yanıt üretim süresini 7 saniyeden (istem‑ayarlı) 2 saniyeye düşürmüş, çerçeveler arası benzerliği (BLEU skoru %18 artış) artırmıştır.

6. Uygulama İpuçları

1. Küçük Başlayın – En yaygın kontrol (şifreleme, erişim kontrolü, günlükleme) ile ontolojiyi doldurup ardından genişletin.
2. Mevcut Grafiklerden Yararlanın – Schema.org, OpenControl ve CAPEC gibi projeler önceden hazırlanmış sözcük dağarcıkları sunar; bunları genişletebilirsiniz.
3. Bir Grafik Veritabanı Kullanın – Neo4j veya Amazon Neptune, karmaşık geçişleri ve versiyonlamayı verimli yönetir.
4. CI/CD Entegre Edin – Ontoloji değişikliklerini kod gibi ele alın; örnek anket paketleriyle eşleme doğruluğunu otomatik test edin.
5. İnsan‑İçinde‑Döngü – Güvenlik analistlerinin eşlemeleri onaylaması veya düzeltmesi için bir UI sağlayın; bu geri beslemeyi fuzzy matcher’a aktarın.

7. Gelecek Genişletmeleri

• Federated Ontology Sync – Şirketler anonimleştirilmiş ontoloji bölümlerini paylaşarak topluluk temelli bir uyumluluk bilgi tabanı oluşturabilir.
• Explainable AI Katmanı – Her yanıt için gerekçe grafiği ekleyerek hangi ontoloji düğümlerinin nihai metne katkıda bulunduğunu görselleştirin.
• Zero‑Knowledge Proof Entegrasyonu – Yüksek düzenlemeli sektörler için, eşleme doğruluğunu hassas politika metni açığa çıkmadan kanıtlayan zk‑SNARK kanıtları ekleyin.

8. Sonuç

Ontoloji‑driven bir istem motoru, güvenlik anketi otomasyonunda bir paradigma değişikliği sunar. Çeşitli uyumluluk standartlarını tek bir, sürümlenebilir bilgi grafiği altında birleştirerek kuruluşlar:

• Çoklu çerçevelerde tekrarlanan manuel çalışmayı ortadan kaldırır.
• Yanıt tutarlılığı ve denetlenebilirliğini garanti eder.
• Regülasyon değişikliklerine hızlı adaptasyon sağlar, mühendislik çabasını minimuma indirir.

Procurize’in iş birliği platformu ile birleştirildiğinde, bu yaklaşım güvenlik, hukuk ve ürün ekiplerinin tedarikçi değerlendirmelerine günler yerine dakikalar içinde yanıt vermesini sağlayarak, uyumluluğu maliyet merkezinden rekabet avantajına dönüştürür.

Bak Also

• OpenControl GitHub Deposu – Açık kaynak politika‑kod ve uyumluluk kontrol tanımları.
• MITRE ATT&CK® Bilgi Tabanı – Güvenlik ontolojileri oluşturmak için yararlı yapılandırılmış saldırı tekniği taksonomisi.
• ISO/IEC 27001:2025 Standardı Genel Bakış – Bilgi güvenliği yönetim standardının en son sürümü.