
# Gerçek‑Zamanlı Tehdit İstihbaratıyla Satıcı Anketleri için Uyarlamalı Risk Bağlamlandırması

SaaS’ın hızlı hareket eden dünyasında, her satıcıdan gelen güvenlik anketi talebi bir anlaşmayı kapatmada potansiyel bir engeldir. Geleneksel uyumluluk ekipleri, doğru politika alıntılarını manuel olarak bulmak, en son denetim raporlarını kontrol etmek ve en yeni güvenlik tavsiyelerine çapraz referans vermek için **saatler**—bazen **günler**—harcar. Sonuç, satış hızını yavaşlatan ve şirketleri uyumluluk sapmasına maruz bırakan yavaş ve hataya açık bir süreçtir.

Karşınızda **Uyarlamalı Risk Bağlamlandırması** (ARC), yanıt üretim hattına **gerçek‑zamanlı tehdit istihbaratını (TI) ekleyen** bir oluşturucu‑AI‑tabanlı çerçevedir. ARC yalnızca statik politika metinlerini çekmez; **mevcut risk ortamını değerlendirir**, yanıt ifadesini ayarlar ve güncel kanıtları ekler—tüm bunlar bir insanın tek bir satır bile yazmasına gerek kalmadan gerçekleşir.

Bu makalede şunları ele alacağız:

* ARC’nin temel kavramlarını ve geleneksel yalnızca AI tabanlı anket araçlarının neden yetersiz olduğunu açıklayın.  
* Tehdit istihbaratı akışları, bilgi grafikleri ve LLM’lerle entegrasyon noktalarına odaklanarak uçtan uca mimariyi adım adım inceleyin.  
* Veri akışının **Mermaid diyagramı** dahil olmak üzere pratik uygulama desenlerini gösterin.  
* Güvenlik, denetlenebilirlik ve uyumluluk etkilerini tartışın.  
* Mevcut uyumluluk merkezlerinde (ör. Procurize) ARC’yi benimsemeye hazır ekipler için uygulanabilir adımlar sunun.  

---

## 1. Geleneksel AI Yanıtları Neden Hedefi Kaçırıyor

Çoğu AI‑güçlü anket platformu, **statik bir bilgi tabanına** dayanır—politikalar, denetim raporları ve önceden hazırlanmış yanıt şablonlarından oluşan bir koleksiyon. Oluşturucu modeller bu varlıkları yeniden ifade edip birleştirebilse de **durumsal farkındalıktan** yoksundur. İki yaygın hata modu şunlardır:

| Hata Modu | Örnek |
|-----------|-------|
| **Eski Kanıt** | Platform, 2022 tarihli bir bulut sağlayıcısının [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) raporunu alıntılayıp, 2023 değişikliğinde kritik bir kontrolün kaldırıldığını göz ardı eder. |
| **Bağlam Körlüğü** | Bir müşterinin anketi, “CVE‑2025‑1234’ü istismar eden kötü yazılımlara karşı koruma” sorusunu sorduğunda, yanıt genel bir anti‑kötü‑yazılım politikasına atıfta bulunur ancak yeni açıklanan CVE’yi görmezden gelir. |

Her iki sorun da güveni zedeler. Uyumluluk sorumlularının, her yanıtın **en son risk duruşunu** ve **güncel düzenleyici beklentileri** yansıttığından emin olmaları gerekir.

---

## 2. Uyarlamalı Risk Bağlamlandırmasının Temel Sütunları

ARC üç temel sütun üzerine inşa edilmiştir:

1. **Canlı Tehdit‑İstihbarat Akışı** – CVE akışları, güvenlik açığı bültenleri ve sektöre özel tehdit akışlarının (ör. ATT&CK, STIX/TAXII) sürekli alınması.  
2. **Dinamik Bilgi Grafiği** – Politika maddelerini, kanıt artefaktlarını ve TI varlıklarını (güvenlik açıkları, tehdit aktörleri, saldırı teknikleri) sürümlü ilişkilerle birleştiren bir grafik.  
3. **Oluşturucu Bağlam Motoru** – Sorgu anında en ilgili grafik düğümlerini getirip gerçek‑zamanlı TI verilerine atıfta bulunan bir yanıt oluşturan Retrieval‑Augmented Generation (RAG) modeli.  

Bu bileşenler **kapalı bir geri besleme döngüsü** içinde çalışır: yeni alınan TI güncellemeleri otomatik olarak grafiğin yeniden değerlendirilmesini tetikler ve bu da bir sonraki yanıt üretimini etkiler.

---

## 3. Uçtan Uca Mimari

Aşağıda tehdit‑istihbaratı alımından yanıt teslimine kadar veri akışını gösteren yüksek‑seviye bir Mermaid diyagramı yer almaktadır.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Tehdit İstihbaratı Katmanı"
        TI["\"Canlı TI Akışı\""] -->|Al| Parser["\"Ayıklayıcı & Normalleştirici\""]
    end

    subgraph "Bilgi Grafiği Katmanı"
        Parser -->|Zenginleştir| KG["\"Dinamik KG\""]
        Policies["\"Politika & Kanıt Deposu\""] -->|Bağla| KG
    end

    subgraph "RAG Motoru"
        Query["\"Anket İstemi\""] -->|Getir| Retriever["\"Grafik Getirici\""]
        Retriever -->|En İyi K Düğüm| LLM["\"Oluşturucu LLM\""]
        LLM -->|Yanıt Oluştur| Answer["\"Bağlamsal Yanıt\""]
    end

    Answer -->|Yayınla| Dashboard["\"Uyumluluk Panosu\""]
    Answer -->|Denetim Kaydı| Audit["\"Değiştirilemez Denetim Kaydı\""]
```

### 3.1. Tehdit‑İstihbaratı Alımı

* **Kaynaklar** – NVD, MITRE ATT&CK, sağlayıcı‑özel tavsiyeler ve özelleştirilmiş akışlar.  
* **Ayıklayıcı** – Çeşitli şemaları ortak bir TI ontolojisine (ör. `ti:Vulnerability`, `ti:ThreatActor`) dönüştürür.  
* **Puanlama** – CVSS, exploit olgunluğu ve iş önemi temelinde bir **risk puanı** atar.

### 3.2. Bilgi Grafiği Zenginleştirme

* Düğümler **politik maddeleri**, **kanıt artefaktları**, **sistemler**, **güvenlik açıkları** ve **tehdit tekniklerini** temsil eder.  
* Kenarlar `covers`, `mitigates`, `impactedBy` gibi ilişkileri yakalar.  
* **Sürümlendirme** – Her değişiklik (politika güncellemesi, yeni kanıt, TI girişi) grafiğin yeni bir anlık görüntüsünü oluşturur; bu, denetim amaçlı zaman‑gitti sorgularını mümkün kılar.

### 3.3. Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

1. **İstemi** – Anket alanı doğal‑dil sorgusuna dönüştürülür (örn. “Windows sunucularını hedef alan fidye yazılımı saldırılarına karşı nasıl koruma sağlıyoruz?”).  
2. **Getirici** – **Grafik‑tabanlı bir sorgu** çalıştırarak:
   * İlgili `ti:ThreatTechnique`i `mitigate` eden politikaları bulur,
   * Tanımlı kontrollerle ilişkilendirilmiş en yeni kanıtları çeker.  
3. **LLM** – Çekilen düğümleri ve orijinal sorguyu bağlam olarak alır; yanıtı:
   * **Tam politika maddesi ve kanıt kimliğini** referans verir,
   * Mevcut CVE veya tehdit tekniğini, CVSS puanını gösterir.  
4. **Post‑işlemci** – Yanıtı anketin şablonuna (markdown, PDF vb.) göre biçimler, **gizlilik filtreleri** (ör. dahili IP’leri karartma) uygular.

---

## 4. Procurize’da ARC Boru Hattını Oluşturma

Procurize zaten bir **merkez depo, görev atama ve entegrasyon kancaları** sunar. ARC’yı entegre etmek için:

| Adım | İşlem | Araçlar / API’ler |
|------|------|-------------------|
| 1 | **TI Akışlarını Bağla** | Procurize `Integration SDK` ile NVD ve ATT&CK akışları için webhook uç noktaları kaydedin. |
| 2 | **Grafik DB’yi Oluştur** | Neo4j (veya Amazon Neptune) yönetilen hizmetini dağıtın; Retriever için GraphQL uç noktasını açın. |
| 3 | **Zenginleştirme İşlerini Tanımla** | Gece yarısı çalışan işlerle ayıklayıcıyı çalıştırın, grafiği güncelleyin ve düğümlere `last_updated` zaman damgası ekleyin. |
| 4 | **RAG Modelini Yapılandır** | OpenAI `gpt‑4o‑r` ile Retrieval eklentisini kullanın, ya da LangChain üzerinden open‑source LLaMA‑2 barındırın. |
| 5 | **Anket UI’ına Kanca Ekle** | “AI Yanıtı Oluştur” butonu ekleyerek RAG iş akışını tetikleyin, sonucu ön izleme bölmesinde gösterin. |
| 6 | **Denetim Günlüğü** | Üretilen yanıtı, çekilen düğüm kimliklerini ve TI anlık görüntüsü sürümünü Procurize’ın değiştirilemez günlüğüne (örn. AWS QLDB) yazın. |

---

## 5. Güvenlik & Uyumluluk Hususları

### 5.1. Veri Gizliliği

* **Sıfır‑Bilgi Getirimi** – LLM, ham kanıt dosyalarını görmez; yalnızca özet (hash, meta‑veri) alır.  
* **Çıktı Filtreleme** – Deterministik kural motoru, PII ve dahili kimlikleri yanıt göndermeden önce karartır.

### 5.2. Açıklanabilirlik

Her yanıt bir **izlenebilirlik paneli** ile birlikte sunulur:
* **Politika Maddesi** – Kimlik, son revizyon tarihi.  
* **Kanıt** – Depolanan artefaktın linki, sürüm hash’i.  
* **TI Bağlamı** – CVE kimliği, şiddeti, yayın tarihi.  

Paydaşlar, herhangi bir öğeye tıklayarak altta yatan belgeyi görebilir; bu, **açıklanabilir AI** talep eden denetçiler için yeterlidir.

### 5.3. Değişiklik Yönetimi

Bilgi grafiği sürümlendiği için **değişiklik‑etki analizi** otomatik yürütülebilir:
* Bir politika güncellendiğinde (ör. yeni bir **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** kontrolü eklendiğinde), sistem daha önce bu maddeye referans veren anket alanlarını tespit eder.  
* Bu alanlar **yeniden‑oluşturma** için işaretlenir; böylece uyumluluk kitaplığı asla sapmaz.

---

## 6. Gerçek‑Dünya Etkisi – Hızlı ROI Taslağı

| Ölçüt | Geleneksel Süreç | ARC‑Destekli Süreç |
|------|------------------|--------------------|
| Ortalama alan başına süre | 12 dk | 1,5 dk |
| İnsan hata oranı (eski kanıt) | ~%8 | < %1 |
| Denetim bulguları (eski kanıt) | Yılda 4 | 0 |
| Yeni CVE entegrasyonu süresi (örn. CVE‑2025‑9876) | 3‑5 gün | < 30 saniye |
| Kapsanan düzenleyici çerçeveler | SOC 2, ISO 27001 | SOC 2, ISO 27001, **GDPR**, **PCI‑DSS**, HIPAA (isteğe bağlı) |

Çeyrek başına 200 anket talebi işleyen orta ölçekli bir SaaS firması için ARC, **≈400 saat** manuel çabayı tasarruf ettirir; bu da $300/sa saat ücretine göre **≈120 bin USD** tasarruf anlamına gelir. Ek olarak artan güven, satış döngülerini kısaltarak yıllık tekrar eden geliri %5‑10 artırabilir.

---

## 7. 30‑Günlük Benimseme Planı

| Gün | Kilit Adım |
|-----|------------|
| 1‑5 | **Gereksinim Atölyesi** – Kritik anket kategorileri, mevcut politika varlıkları ve tercih edilen TI akışları tanımlanır. |
| 6‑10 | **Altyapı Kurulumu** – Yönetilen bir grafik DB sağlanır, güvenli bir TI alım hattı (Procurize Secrets Manager ile) oluşturulur. |
| 11‑15 | **Veri Modelleme** – Politika maddeleri `compliance:Control` düğümlerine, kanıt artefaktları `compliance:Evidence` düğümlerine bağlanır. |
| 16‑20 | **RAG Prototipi** – Basit bir LangChain zinciri geliştirilir; graph retrieval ve LLM çağrısı test edilir (5 örnek soru). |
| 21‑25 | **UI Entegrasyonu** – Procurize anket editörüne “AI Yanıtı Oluştur” butonu eklenir; izlenebilirlik paneli gömülür. |
| 26‑30 | **Pilot Çalışması & Gözden Geçirme** – Gerçek satıcı isteklerinde akış çalıştırılır, geri bildirim toplanır, geri getirme puanlaması ayarlanır ve denetim günlüğü tamamlanır. |

Pilot sonrası, ARC tüm anket tiplerine (SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS) genişletilir ve KPI iyileştirmeleri ölçülür.

---

## 8. Gelecek Geliştirmeler

* **Federated Threat Intel** – Dahili SIEM alarmlarıyla dış akışları birleştirerek “şirket‑özel” risk bağlamı oluşturulması.  
* **Reinforcement Learning Döngüsü** – Denetçilerden gelen olumlu geribildirimle LLM’yi ödüllendirerek yanıt kalıbı ve referans doğruluğu iyileştirilir.  
* **Çok Dilli Destek** – Azure Cognitive Services gibi bir çeviri katmanı eklenerek yanıtlar küresel müşteriler için yerelleştirilir; kanıt bütünlüğü korunur.  
* **Zero‑Knowledge Proofs** – Yanıtların güncel kanıtlara dayandığını gösteren kriptografik kanıtlar sağlanır, ham veriler ortaya çıkmaz.

---

## 9. Sonuç

Uyarlamalı Risk Bağlamlandırması, **statik uyumluluk depoları** ile **sürekli değişen tehdit ortamı** arasındaki boşluğu doldurur. Gerçek‑zamanlı tehdit istihbaratını dinamik bir bilgi grafiği ve bağlam‑bilinçli bir oluşturucu modelle birleştirerek organizasyonlar:

* Ölçeklenebilir ve **güncel** anket yanıtları sunabilir,  
* **Tamamen denetlenebilir** kanıt izini korur,  
* Satış hızını artırırken uyumluluk maliyetlerini azaltır.

Procurize gibi platformlarda ARC’nin uygulanması, gözetim altında kalmak ve rekabet avantajı elde etmek isteyen her SaaS şirketi için yüksek bir ROI ve stratejik bir yatırım sunar.

---

## İlgili Bağlantılar
- [AWS QLDB – Değiştirilemez Denetim Defteri](https://aws.amazon.com/qldb/)