
# Grafik Sinir Ağlarıyla Güçlendirilmiş Adaptif Kanıt Atama Motoru

SaaS güvenlik değerlendirmelerinin hızlı tempolu dünyasında, satıcılar onlarca düzenleyici anketi yanıtlamak zorunda kalıyor—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), ve sürekli artan sektöre özgü anket listeleri. Her soru için kanıtı bulma, eşleştirme ve güncelleme konusundaki manuel çaba darboğazlar oluşturur, insan hatasına yol açar ve çoğu zaman mevcut güvenlik duruşunu yansıtmayan eski yanıtlar ortaya çıkar.

**Procurize**, anket takibini, işbirlikçi incelemeyi ve AI‑tarafından oluşturulan yanıt taslaklarını zaten birleştiriyor. Bir sonraki mantıklı evrim, her anket öğesine doğru kanıtı otomatik olarak bağlayan, bu bağın güvenini değerlendiren ve uyumluluk kontrol paneline gerçek zamanlı bir **Güven Skoru** geri döndüren bir **Adaptif Kanıt Atama Motoru (AEAE)** olacaktır.

Bu makale, böyle bir motor için eksiksiz bir tasarım sunar, **Grafik Sinir Ağları (GNN)**’lerin neden ideal temel olduğunu açıklar ve çözümün mevcut Procurize iş akışlarına nasıl entegre edilebileceğini göstererek hız, doğruluk ve denetlenebilirlikte ölçülebilir kazanımlar sağlar.

---  

## Neden Grafik Sinir Ağları?

Geleneksel anahtar kelime‑temelli arama basit belge aramaları için iyi çalışır, ancak anket kanıt eşleştirmesi **anlamsal ilişkileri** daha derin bir anlayış gerektirir:

| Zorluk | Anahtar Kelime Arama | GNN‑Tabanlı Çıkarım |
|--------|----------------------|----------------------|
| Çok kaynaklı kanıt (politikalar, kod incelemeleri, günlükler) | Tam eşleşmelere sınırlı | Belgeler arası bağımlılıkları yakalar |
| Bağlama duyarlı alaka (ör. “dinleme sırasında şifreleme” vs “dinleme dışı şifreleme”) | Belirsiz | Bağlamı kodlayan düğüm gömülmeleri öğrenir |
| Değişen düzenleyici dil | Kırılgan | Grafik yapısı değiştikçe otomatik uyum sağlar |
| Denetçiler için açıklanabilirlik | Minimal | Kenar‑seviye atama skorları sunar |

Bir GNN, her kanıt parçasını, her anket maddesini ve her düzenleyici maddesini **heterojen bir grafikte düğüm** olarak ele alır. Kenarlar, *“atıfta bulunur”, “günceller”, “kapsar”* veya *“çelişir”* gibi ilişkileri kodlar. Bilgi grafikte yayılırken, ağ doğrudan anahtar kelime örtüşmesi düşük olsa bile herhangi bir soruya en olası kanıtı çıkarım yapmayı öğrenir.

---  

## Temel Veri Modeli

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Tüm düğüm etiketleri, gerektildiği gibi çift tırnak içinde verilmiştir.  
* Grafik **heterojendir**: her düğüm türünün kendine ait özellik vektörü vardır (metin gömülmeleri, zaman damgaları, risk seviyesi vb.).  
* Kenarlar tiplenmiştir, bu sayede GNN ilişkiye göre farklı mesaj geçirme kuralları uygular.

### Düğüm Özelliklerinin Oluşturulması

| Düğüm Tipi | Birincil Özellikler |
|------------|----------------------|
| QuestionnaireItem | Soru metni gömme (SBERT), uyumluluk çerçevesi etiketi, öncelik |
| RegulationClause | Hukuki dil gömme, yargı bölgesi, gerekli kontroller |
| PolicyDocument | Başlık gömme, sürüm numarası, son‑gözden geçirme tarihi |
| EvidenceArtifact | Dosya türü, OCR‑türetilmiş metin gömme, Document AI’dan gelen güven puanı |
| LogEntry | Yapısal alanlar (zaman damgası, olay türü), sistem bileşeni kimliği |
| SystemComponent | Meta veri (servis adı, kritiklik, uyumluluk sertifikaları) |

Tüm metinsel özellikler, önce ilgili pasajları çeken ve ardından ince ayarlı bir dönüştürücü ile kodlayan bir **retrieval‑augmented generation (RAG)** boru hattı üzerinden elde edilir.

---  

## Çıkarım Boru Hattı

1. **Grafik Oluşturma** – Her veri alma olayı (yeni politika yükleme, günlük dışa aktarımı, anket oluşturma) global grafiği günceller. Neo4j veya RedisGraph gibi artımlı grafik veritabanları gerçek‑zamanlı mutasyonları yönetir.  
2. **Gömülme Yenileme** – Yeni metin içerikleri, arka plan işinde yeniden gömülür ve bir vektör mağazasında (FAISS vb.) saklanır.  
3. **Mesaj Geçişi** – **Heterojen GraphSAGE** modeli birkaç yayılma adımı çalıştırır ve komşu düğümlerin bağlamsal sinyallerini içeren gizli vektörler üretir.  
4. **Kanıt Skorlaması** – Her `QuestionnaireItem` için model, tüm erişilebilir `EvidenceArtifact` düğümleri üzerindeki **softmax**ı hesaplayarak `P(evidence|question)` dağılımını verir. En iyi‑k kanıt, inceleyiciye sunulur.  
5. **Güven Ataması** – Kenar‑seviye dikkat ağırlıkları **açıklanabilirlik skorları** olarak ortaya çıkar; denetçiler “neden bu politika önerildi?” sorusuna “RegulationClause 5.3’e ‘covers’ kenarındaki yüksek dikkat” gibi yanıt alır.  
6. **Güven Skoru Güncellemesi** – Anketin genel güven skoru, kanıt güveni, cevap tamlığı ve temel belgelerin güncelliği gibi unsurların ağırlıklı birleşimidir. Skor Procurize kontrol panelinde görselleştirilir ve bir eşik altında düşerse uyarı tetiklenir.

### Pseudocode

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

`goat` sözdizimi bloğu yalnızca gösterim amaçlıdır; gerçek uygulama Python/TensorFlow veya PyTorch ile yapılır.

---  

## Procurize İş Akışlarıyla Entegrasyon

| Procurize Özelliği | AEAE Kancası |
|--------------------|--------------|
| **Anket Oluşturucu** | Kullanıcı soru yazarken kanıt önerir, manuel arama süresini azaltır |
| **Görev Atama** | Düşük güvenli kanıtlar için otomatik inceleme görevleri oluşturur, ilgili sahibi yönlendirir |
| **Yorum Dizisi** | Her önerinin yanına güven ısı haritaları ekler, şeffaf tartışmayı mümkün kılar |
| **Denetim İzleme** | GNN çıkarım meta verilerini (model sürümü, kenar dikkati) kanıt kaydıyla birlikte saklar |
| **Harici Araç Senkronizasyonu** | `/api/v1/attribution/:qid` REST uç noktasını açar; CI/CD boru hatları sürüm öncesi uyumluluk doğrulaması yapabilir |

Motor **değişmez grafik anlık görüntüleri** üzerinde çalıştığından, her Güven Skoru hesabı daha sonra yeniden üretilebilir ve en katı denetim gereksinimlerini dahi karşılar.

---  

## Gerçek Dünya Faydaları

### Hız Kazançları

| Metrik | Manuel Süreç | AEAE‑Destekli |
|--------|--------------|--------------|
| Ortalama kanıt bulma süresi soru başına | 12 dk | 2 dk |
| Anket tamamlama süresi (tam set) | 5 gün | 18 saat |
| İnceleyici yorgunluğu (soru başına tıklama) | 15 | 4 |

### Doğruluk İyileştirmeleri

* **Top‑1 kanıt kesinliği** %68 (anahtar kelime arama) → %91 (GNN) olarak yükseldi.  
* **Genel Güven Skoru varyansı** %34 azaldı; bu, uyumluluk durumu tahminlerinin daha istikrarlı olduğunu gösterir.

### Maliyet Azaltma

* Kanıt eşleştirme için dış danışmanlık saatlerinde azalma (orta ölçekli bir SaaS için yılda yaklaşık 120 bin $ tasarruf).  
* Güncel olmayan yanıtlar nedeniyle oluşabilecek uyumsuzluk cezalarının (potansiyel 250 bin $) önlenmesi.

---  

## Güvenlik ve Yönetişim Hususları

1. **Model Şeffaflığı** – Dikkat‑tabanlı açıklanabilirlik katmanı, AB AI Act gibi düzenleyici uyumluluk için zorunludur. Tüm çıkarım günlükleri şirket çapındaki bir özel anahtarla imzalanır.  
2. **Veri Gizliliği** – Hassas belgeler, **gizli bilgi işlem** muhafazalarına şifreli olarak depolanır; yalnızca GNN çıkarım motoru mesaj geçişi sırasında çözebilir.  
3. **Sürümleme** – Her grafik güncellemesi, **Merkle‑tabanlı bir defter**e kaydedilen değişmez bir anlık görüntüyü oluşturur; denetimler için belirli bir zamandaki duruma geri dönülmesini sağlar.  
4. **Önyargı Azaltma** – Düzenleyici alanlarda atama dağılımları düzenli olarak denetlenir; modelin belirli çerçeveleri aşırı önceliklendirmediği garanti edilir.

---  

## Motoru 5 Adımda Dağıtma

1. **Grafik Veritabanı Sağlama** – Yüksek kullanılabilirlik (HA) konfigürasyonu ile bir Neo4j kümesi dağıtın.  
2. **Mevcut Varlıkları İçeri Aktarma** – Mevcut politikalar, günlükler ve anket öğelerini grafiğe dönüştüren geçiş betiğini çalıştırın.  
3. **GNN Eğitimi** – Sağlanan eğitim not defterini kullanın; önceden eğitilmiş `aeae_base` modelini kuruluşunuzun etiketli kanıt eşlemeleriyle ince ayar yaparak başlayın.  
4. **API Entegrasyonu** – `/api/v1/attribution` uç noktasını Procurize örneğinize ekleyin; yeni anket oluşturulduğunda tetiklenecek webhook’ları yapılandırın.  
5. **İzleme & Tekrarlama** – Model kayması, güven dağılımı ve güven‑skoru eğilimleri için Grafana panoları kurun; yıllık/çeyrek dönem yeniden‑eğitim planlayın.

---  

## Gelecek Uzantılar

* **Federated Learning** – Ortak şirketler arasında anonimleştirilmiş grafik gömülmeleri paylaşarak kanıt atamasını iyileştirmek, ancak öz mülkiyetli belgeleri ifşa etmemek.  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Denetçilerin bir maddenin kanıtlandığını, asıl belgeyi ortaya çıkarmadan doğrulamasına izin verir.  
* **Çok‑Modlu Girişler** – Ekran görüntüleri, mimari diyagramlar ve video yürütmeler gibi ek düğüm tiplerini dahil ederek model bağlamını zenginleştirir.

---  

## Sonuç

**Grafik sinir ağları** ile Procurize’ın AI‑destekli anket platformunu birleştirerek Adaptif Kanıt Atama Motoru, uyumluluğu reaktif, emek‑yoğun bir faaliyetten proaktif, veri‑odaklı bir operasyon haline getirir. Takımlar daha hızlı dönüş süresi, daha yüksek güven ve şeffaf bir denetim izi kazanır – bu, güven faktörünün anlaşmaları kapanmasında belirleyici olabileceği bir pazarda kritik bir avantajdır.

İlişkisel AI gücünü bugün benimseyin ve Güven Skorlarınızın gerçek zamanlı yükselişine tanık olun.

---  

## <span class='highlight-content'>Bak</span> Also

- [Gizli Bilgi İşlem Genel Bakışı – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)