Güvenli AI Tarafından Oluşturulan Anket Yanıtları İçin Sentetik Veri Artırma Motoru

TL;DR – Büyük Dil Modellerini (LLM) eğitmek için sentetik veri kullanmak, güvenli, yüksek‑kaliteli ve gizlilik‑koruyan bir güvenlik anketi yanıtı otomasyonu sağlar. Bu kılavuz, motivasyonu, mimariyi, uygulama detaylarını ve sentetik‑veri‑odaklı motorun ölçülebilir faydalarını Procurize platformuna doğrudan nasıl entegre edeceğinizi adım adım anlatıyor.

1. Mevcut Anket Otomasyonundaki Gizlilik‑İlk Boşluk

Güvenlik ve uyum anketleri genellikle gerçek dünya kanıtları ister: mimari diyagramlar, politika alıntıları, denetim günlükleri ve risk değerlendirmeleri. Geleneksel AI‑tabanlı çözümler bu artefaktları doğrudan kullanarak eğitir ve iki büyük sorun ortaya çıkar:

Sentetik veri artırma motoru, gerçek müşteri bilgisi içermeyen, ancak doğru LLM mantığı için gerekli yapısal desenleri koruyan gerçekçi, politika‑seviyesinde artefaktlar üreterek bu problemleri giderir.

2. Anketler İçin Sentetik Veri Temel Kavramları

1. Alan‑Spesifik Eskizler – Güvenlik artefaktlarının soyut temsilleri (ör. “Erişim Kontrol Matrisi”, “Veri Akış Diyagramı”).
2. Kontrollü Rastgeleleştirme – Kapsamı artırmak için varyasyonların (alan adları, kontrol seviyeleri) olasılıksal eklenmesi.
3. Gizlilik Garantileri – Üretilen süreçte diferansiyel gizlilik veya k‑anonimlik uygulanarak dolaylı sızıntı önlenir.
4. Gerçek‑Cevap Uyumu – Sentetik artefaktlar kesin cevap anahtarlarıyla eşleştirilir; bu da LLM ince ayarı için kusursuz denetimli veri seti oluşturur.

Bu kavramlar, bir kez eğit, çok kez hizmet ver modeline olanak tanır; yeni anket şablonlarına gerçek müşteri verisine dokunmadan uyum sağlanır.

3. Mimari Genel Bakış

Aşağıda Sentetik Veri Artırma Motoru (SDAE) yüksek‑seviyeli akış şeması gösterilmiştir. Sistem, Kubernetes ya da herhangi bir serverless platformda dağıtılabilecek bir mikro‑servis koleksiyonu olarak inşa edilmiştir.

  graph LR
    A["Kullanıcı Gerçek Kanıt Yükler (İsteğe Bağlı)"] --> B["Eskiz Çıkarım Servisi"]
    B --> C["Şablon Kütüphanesi"]
    C --> D["Sentetik Üreteç"]
    D --> E["Gizlilik Koruyucu (DP/K‑Anon)"]
    E --> F["Sentetik Korpus"]
    F --> G["İnce‑Ayarlama Orkestratörü"]
    G --> H["LLM (Procurize)"]
    H --> I["Gerçek‑Zamanlı Anket Cevap Motoru"]
    I --> J["Güvenli Denetim Günlüğü"]

Mermaid söz dizimine uygun olması için tüm düğüm etiketleri tırnak içinde verilmiştir.

3.1 Eskiz Çıkarım Servisi

Müşteriler bir miktar örnek artefakt sağlarsa, servis NLP + OCR boru hatlarıyla yapısal eskizleri çıkarır ve Şablon Kütüphanesi’nde saklar. Gerçek veri sağlanmasa bile, kütüphane sektör‑standart eskizleri içerir.

3.2 Sentetik Üreteç

Koşullu Varyasyonel Otomatik Kodlayıcı (CVAE) tarafından desteklenen üreteç, verilen bir eskiz ve politika kısıtlamalarını (ör. “dinlenirken şifreleme = AES‑256”) karşılayan artefaktlar üretir. CVAE, geçerli belge yapılarının dağılımını öğrenirken içerikten tamamen bağımsız kalır.

3.3 Gizlilik Koruyucu

Üretim sırasında diferansiyel gizlilik (ε‑bütçe) uygular. Koruyucu, gizli gerçek verinin geri çıkarılmasını önlemek için latent vektörlere kalibreli gürültü ekler.

3.4 İnce‑Ayarlama Orkestratörü

Sentetik korpus ve cevap anahtarlarını birleştirir, sonra Procurize tarafından kullanılan LLM (ör. özelleştirilmiş GPT‑4) üzerinde sürekli ince‑ayarlama işi başlatır. Orkestratör, model kaymasını izler ve yeni anket şablonları eklendiğinde otomatik yeniden‑eğitim gerçekleştirir.

4. Uygulama Adım‑Adım

4.1 Eskizlerin Tanımlanması

{
  "type": "AccessControlMatrix",
  "dimensions": ["Role", "Resource", "Permission"],
  "controlLevels": ["Read", "Write", "Admin"]
}

Her eskiz, denetlenebilirlik için GitOps tarzında sürüm‑kontrol edilir.

4.2 Sentetik Bir Artefakt Oluşturma

import torch
from cvae import SyntheticGenerator

sketch = load_sketch("AccessControlMatrix")
conditions = {"Encryption": "AES-256", "Retention": "7 years"}

synthetic_doc = SyntheticGenerator.generate(sketch, conditions, privacy_budget=1.0)
print(synthetic_doc.to_markdown())

Oluşturulan markdown şu şekilde görünebilir:

**Access Control Matrix – Project Phoenix**

| Role        | Resource                | Permission |
|------------|--------------------------|------------|
| Engineer   | Source Code Repository   | Read       |
| Engineer   | Production Database      | Write      |
| Admin      | All Systems              | Admin      |
| Auditor    | Audit Logs               | Read       |

Cevap anahtarı otomatik türetilir; örneğin “Sistem en az ayrıcalığı uygular mı?” → Evet, ve oluşturulan matrise referans verir.

4.3 İnce‑Ayarlama Süreci

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: fine-tune-llm
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: trainer
        image: ghcr.io/procurize/llm-fine-tuner:latest
        args:
        - "--dataset"
        - "/data/synthetic_corpus.jsonl"
        - "--output"
        - "/model/procurize-llm.pt"
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /data
        - name: model
          mountPath: /model
      restartPolicy: OnFailure
      volumes:
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: synthetic-data-pvc
      - name: model
        persistentVolumeClaim:
          claimName: model-pvc

Bu iş günlük olarak çalıştırılarak, LLM’in yeni anket formatlarına her zaman güncel kalması sağlanır.

5. Faydalar Sayısal Olarak

Üç Fortune‑500 SaaS firmasının iç pilotu, SOC 2 anketleri için çözüm süresinde %70 azalma sağlarken GDPR‑benzeri gizlilik kısıtlamalarına tam uyum gösterdi.

6. Satın Alma Ekipleri İçin Dağıtım Kontrol Listesi

1. Eskiz Kütüphanesini Etkinleştir – Paylaşmakta rahat olduğunuz mevcut politika artefaktlarını içe aktarın; aksi takdirde yerleşik sektör kütüphanesini kullanın.
2. Gizlilik Bütçesini Belirleyin – ε değerini risk toleransınıza göre seçin (yaygın değerler: 0.5‑1.0).
3. İnce‑Ayarlama Sıklığını Yapılandırın – Başlangıçta haftalık, anket hacmi artarsa günlük olarak ayarlayın.
4. Procurize UI ile Entegre Edin – Sentetik cevap anahtarlarını answer‑mapping.json sözleşmesi aracılığıyla UI alanlarına eşleyin.
5. Denetim Günlüğünü Aktif Hale Getirin – Oluşturulan her cevabın sentetik tohum kimliğini kaydederek izlenebilirliği sağlayın.

7. Gelecek Geliştirmeler

8. Bugün Nasıl Başlayabilirsiniz

1. Ücretsiz bir Procurize sandbox hesabı oluşturun – Sentetik üreteç ön‑yüklü gelir.
2. “İlk Eskizi Oluştur” sihirbazını çalıştırın – bir anket şablonu seçin (ör. ISO 27001 Bölüm A.12).
3. Sentetik kanıt seti üretin – Generate tuşuna basın, cevap anahtarının anında belirdiğini izleyin.
4. Otomatik yanıtınızı gönderin – AI’nın anketi doldurmasına izin verin; uyum denetçileri için denetim günlüğünü dışa aktarın.

Bu adımlarla gerçek müşteri verisi içermeyen ancak doğru yanıtlar elde edeceğinizden emin olacaksınız.

9. Sonuç

Sentetik veri artık bir araştırma merakı değil; pratik, uyumlu ve maliyet‑etkin bir sonraki nesil anket otomasyonu katalizörüdür. Bu motoru Procurize’e entegre ederek organizasyonlar şunları başarabilir:

• Çok sayıda çerçeve üzerinden yanıt üretimini ölçeklendirmek (SOC 2, ISO 27001, GDPR, HIPAA vb.)
• Gizli kanıtların sızdırılmasını ortadan kaldırmak
• AI modellerini taze, yanlı olmayan ve düzenleyici ortamla uyumlu tutmak

Sentetik veriye yatırım, güvenlik ve uyum operasyonlarınızı gelecek yıllara hazırlar.

İlgili Bağlantılar

• Google AI Blog – Makine Öğreniminde Diferansiyel Gizlilik
• arXiv preprint – Koşullu VAE ile Doküman Sentezi Üzerine Son Gelişmeler
• SC Magazine – AI‑tabanlı uyum denetimlerinde en iyi uygulamalar