
# Gerçek Zamanlı Satıcı Anket Yanıtları için AI Destekli Bağlamsal İtibar Skorlama Motoru

Satıcı güvenlik anketleri, SaaS satış döngülerinde bir darboğaz haline gelmiştir. Geleneksel skorlamalar, statik kontrol listelerine, manuel kanıt toplama ve periyodik denetimlere dayanır—bu süreçler yavaş, hataya açıktır ve bir satıcının güvenlik duruşundaki hızlı değişiklikleri yansıtamaz.  

İşte **AI Destekli Bağlamsal İtibar Skorlama Motoru (CRSE)**, her anket yanıtını gerçek zamanlı olarak değerlendiren, sürekli güncellenen bir bilgi grafiğiyle birleştiren ve dinamik, kanıt‑destekli bir güven skoru üreten yeni nesil bir çözümdür. Motor, “Bu satıcı güvenli mi?” sorusuna yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda **skorun neden değiştiğini** açıklar ve uygulanabilir iyileştirme adımları sunar.

Bu makalede şunları inceleyeceğiz:

1. Sorun alanını açıklayacak ve yeni bir yaklaşımın neden gerekli olduğunu gösterecek.  
2. Mermaid diyagramı ile CRSE’nin temel mimarisini gözden geçirecek.  
3. Bileşenleri ayrıntılı olarak anlatacak—veri alımı, federated öğrenme, üretken kanıt sentezi ve skor mantığı.  
4. Motorun mevcut satın alma iş akışları ve CI/CD boru hatlarıyla nasıl bütünleştiğini gösterecek.  
5. Güvenlik, gizlilik ve uyumluluk hususlarını tartışacak (Zero‑Knowledge Proofs, farklılaşan gizlilik vb.).  
6. Motorun çok‑bulutlu, çok‑dilli ve çapraz‑regülasyonlu ortamlara genişletilmesi için bir yol haritası çizecek.

---

## 1. Geleneksel Skorlamanın Neden Yetersiz Olduğu

| Kısıtlama | Etki |
|------------|--------|
| **Statik kontrol listeleri** | Yeni bir güvenlik açığı ortaya çıktığında puanlar eskiyip geçersiz olur. |
| **Manuel kanıt toplama** | İnsan hatası ve zaman tüketimi, eksik yanıt riski oluşturur. |
| **Sadece periyodik denetimler** | Denetim döngüleri arasındaki boşluklar görünmez kalır ve risk birikimine izin verir. |
| **Tek tip ağırlıklandırma** | Farklı iş birimleri (ör. finans vs. mühendislik) farklı risk toleranslarına sahiptir; statik ağırlıklar bunları yakalayamaz. |

Bu sorunlar daha uzun satış döngüleri, artan yasal maruziyet ve kaçırılan gelir fırsatları olarak kendini gösterir. Şirketler, **sürekli öğrenen**, **her bir cevabı bağlamsallaştıran** ve **güven skorunun mantığını ileten** bir sisteme ihtiyaç duyar.

---

## 2. Üst‑Seviye Mimari

Aşağıda CRSE veri hattının sadeleştirilmiş bir görünümü yer alıyor. Diyagram, `mermaid` kısa kodu etkin olduğunda Hugo tarafından yerel olarak işlenebilir.

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire Response"] --> B["Pre‑processing & Normalization"]
    B --> C["Federated Knowledge Graph Enrichment"]
    C --> D["Generative Evidence Synthesis"]
    D --> E["Contextual Reputation Scoring"]
    E --> F["Score Dashboard & API"]
    C --> G["Real‑Time Threat Intel Feed"]
    G --> E
    D --> H["Explainable AI Narrative"]
    H --> F
```

*Düğümler, Mermaid’ın gerektirdiği şekilde tırnak içinde verilmiştir.*  

Bu boru hattı **dört** mantıksal katmana ayrılabilir:

1. **Alım & Normalleştirme** – Serbest metin yanıtlarını çözümler, kanonik bir şemaya eşler, varlıkları ayıklar.  
2. **Zenginleştirme** – Ayrıştırılan veriyi, kamu güvenlik açığı akışları, satıcı beyanları ve dahili risk verileri içeren federated bir bilgi grafiği ile birleştirir.  
3. **Kanıt Sentezi** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) modeli, öz ve denetlenebilir kanıt paragrafları oluşturur, kaynağını meta veri olarak ekler.  
4. **Skorlama & Açıklanabilirlik** – GNN‑tabanlı bir skor motoru sayısal bir güven skoru üretirken, bir LLM insan‑okunabilir bir gerekçe oluşturur.

---

## 3. Bileşen Detayları

### 3.1 Alım & Normalleştirme

* **Şema Eşlemesi** – Motor, her soruyu bir **ontoloji terimine** (ör. `ISO27001:AccessControl:Logical`) eşleyen YAML‑tabanlı bir anket şeması kullanır.  
* **Varlık Çıkarımı** – Hafif bir adlandırılmış varlık tanıma (NER) modeli, serbest‑metin alanlarından varlıkları, bulut bölgelerini ve kontrol kimliklerini ayıklar.  
* **Sürüm Kontrolü** – Tüm ham yanıtlar bir Git‑Ops deposunda saklanır; bu, değiştirilemez denetim izleri ve kolay geri dönüş sağlar.

### 3.2 Federated Bilgi Grafiği Zenginleştirme

Bir **federated bilgi grafiği (FKG)**, birden çok veri silosunu bir araya getirir:

| Kaynak | Örnek Veri |
|--------|------------|
| **Kamu CVE akışları** | Satıcının yazılım yığınına etki eden güvenlik açıkları. |
| **Satıcı beyanları** | **[SOC 2]** Type II raporları, **[ISO 27001]** sertifikaları, penetrasyon testi sonuçları. |
| **Dahili risk sinyalleri** | Geçmiş olay biletleri, SIEM uyarıları, uç nokta uyumluluk verileri. |
| **Üçüncü taraf tehdit istihbaratı** | MITRE ATT&CK eşlemeleri, karanlık web sohbetleri. |

FKG, varlıklar arasındaki ilişkileri öğrenen **graf sinir ağları (GNN)** kullanılarak oluşturulur. Federated öğrenme sayesinde her veri sahibi yerel bir alt‑graf modeli eğitir ve yalnızca ağırlık güncellemelerini paylaşır; bu da gizliliği korur.

### 3.3 Üretken Kanıt Üretimi

Bir anket cevabı bir kontrole referans verdiğinde, sistem FKG’den en ilgili kanıtı otomatik olarak çeker ve öz bir anlatıma dönüştürür. Bu süreç bir **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** hattı ile yürütülür:

1. **Retriever** – Yoğun vektör araması (FAISS) sorguya en uygun k‑belgeyi bulur.  
2. **Generator** – İnce ayar yapılmış bir LLM (ör. LLaMA‑2‑13B) 2‑3 cümlelik kanıt bloğu üretir, altbilgi stilinde atıflar ekler.  

Üretilen kanıt, kuruluş kimliğine bağlı bir özel anahtar kullanılarak **kriptografik olarak imzalanır**; böylece sonraki doğrulama mümkün olur.

### 3.4 Bağlamsal İtibar Skorlama

Skor motoru **statik uyumluluk ölçütleri** ile **dinamik risk sinyallerini** birleştirir:

\[
Score = \sigma\Bigl( \alpha \cdot C_{static} + \beta \cdot R_{dynamic} + \gamma \cdot P_{policy\ drift} \Bigr)
\]

* `C_static` – uyumluluk kontrol listesi tamlığı (0–1).  
* `R_dynamic` – FKG’den elde edilen gerçek‑zaman risk faktörü (ör. yeni CVE şiddeti, aktif exploit olasılığı).  
* `P_policy drift` – bildirilen kontroller ile gözlemlenen davranışlar arasındaki tutarsızlığı işaret eden drift algılama modülü.  
* `α, β, γ` – iş birimine göre ayarlanan ağırlıklar.  
* `σ` – son skoru 0‑10 arasında sınırlayan sigmoid fonksiyonu.

Motor ayrıca **diferansiyel gizlilik** ile eklenen gürültü sayesinde bir **güven aralığı** (confidence interval) üretir; bu, skoru tersine mühendislikle özel verilere ulaşmayı engeller.

### 3.5 Açıklanabilir AI Anlatısı

Ayrı bir LLM, ham cevap, getirilen kanıt ve hesaplanan skoru temel alarak **insan‑okunabilir bir anlatı** üretir:

> “Cevabınız, tüm yönetici hesapları için çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) uygulandığını gösteriyor. Ancak, temel SSO sağlayıcısını etkileyen CVE‑2024‑12345’in yakın zamanda ortaya çıkması bu kontrolün güvenilirliğini düşürüyor. SSO sırrını yenilemeyi ve MFA kapsamını yeniden doğrulamayı öneririz. Güncel güven skoru: **7.4 / 10** (±0.3).”

Bu anlatı API yanıtına eklenir ve doğrudan tedarikçi portalında gösterilebilir.

---

## 4. Mevcut İş Akışlarına Entegrasyon

### 4.1 API‑İlk Tasarım

Motor, **RESTful API** ve **GraphQL uç noktası** sağlar:

* Ham anket yanıtlarını gönderme (`POST /responses`).  
* En son skoru alma (`GET /score/{vendorId}`).  
* Açıklama metnini çekme (`GET /explanation/{vendorId}`).  

Kimlik doğrulama, **OAuth 2.0** ve **istemci‑sertifikası** desteğiyle sıfır‑güven ortamlarına uygundur.

### 4.2 CI/CD Kancası

Modern DevOps boru hatlarında, yeni bir özellik yayınlandığında güvenlik anketleri güncellenmesi gerekir. Aşağıdaki kısa **GitHub Action**, her sürümden sonra `/responses` uç noktasını otomatik olarak çağırır; böylece skor her zaman güncel kalır.

```yaml
name: Refresh Vendor Score
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  update-score:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Submit questionnaire snapshot
        run: |
          curl -X POST https://api.procurize.ai/score \
            -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.API_TOKEN }}" \
            -F "vendorId=${{ secrets.VENDOR_ID }}" \
            -F "file=@./questionnaire.yaml"
```

### 4.3 Dashboard Entegrasyonu

Küçük bir **JavaScript widget'ı** herhangi bir güven sayfasına gömülebilir. Skoru çeker, bir gösterge olarak sunar ve açıklamayı üzerine gelindiğinde gösterir.

```html
<div id="crse-widget" data-vendor="acme-inc"></div>
<script src="https://cdn.procurize.ai/crse-widget.js"></script>
```

Widget, barındıran sitenin renk temasıyla otomatik olarak uyum sağlar.

---

## 5. Güvenlik, Gizlilik ve Uyumluluk

| Endişe | Azaltma |
|--------|----------|
| **Veri sızıntısı** | Tüm ham yanıtlar **AES‑256‑GCM** ile dinlenir. |
| **Tahrifat** | Kanıt blokları **ECDSA P‑256** ile imzalanır. |
| **Gizlilik** | Federated öğrenme yalnızca model gradyanlarını paylaşır; diferansiyel gizlilik, duyarlı girişlere kalibre edilmiş Laplace gürültüsü ekler. |
| **Regülasyon** | Motor, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**‑uyumludur: veri sahipleri, özel bir uç nokta üzerinden kendi anket kayıtlarını silebilir. |
| **Zero‑Knowledge Proof** | Bir satıcı, tam kanıtı ifşa etmeden uyumluluğunu kanıtlamak istediğinde ZKP devresi, skoru gizli girdilere karşı doğrular. |

---

## 6. Motorun Genişletilmesi

1. **Çok‑Bulut Desteği** – AWS Config, Azure Policy gibi bulut‑özgü API'lerini bağlayarak altyapı‑kod sinyallerini FKG'ye ekleyin.  
2. **Çok Dilli Normalleştirme** – İspanyolca, Mandarin gibi diller için özel NER modelleri dağıtın ve ontoloji terimlerini ince ayarlı bir çeviri LLM ile eşleştirin.  
3. **Çapraz‑Regülasyon Haritalaması** – ISO 27001 kontrollerini SOC‑2, PCI‑DSS ve GDPR maddeleriyle ilişkilendiren bir **regülasyon ontolojisi** katmanı ekleyin; böylece tek bir yanıt birden fazla çerçeveyi karşılayabilir.  
4. **Kendini‑İyileştiren Döngü** – Drift algılandığında otomatik bir **iyileştirme playbook** (Jira bileti aç, Slack uyarısı gönder vb.) tetiklenir.  

---

## 7. Gerçek Dünya Faydalari

| Metrik | CRSE Öncesi | CRSE Sonrası | İyileşme |
|--------|--------------|--------------|----------|
| Ortalama anket dönüş süresi | 14 gün | 2 gün | **%86 daha hızlı** |
| Manuel kanıt inceleme çabası | 12 saat / satıcı | 1.5 saat / satıcı | **%87 azaldı** |
| Güven skoru dalgalanması (σ) | 1.2 | 0.3 | **%75 daha stabil** |
| Yanlış pozitif risk uyarısı | 23 / ay | 4 / ay | **%83 azaldı** |

Erken benimseyenler, **daha kısa satış döngüleri**, **daha yüksek kazanma oranları** ve **daha düşük denetim bulguları** elde ettiklerini rapor ediyor.

---

## 8. Başlangıç

1. **Motoru dağıtın** – Resmi Docker‑compose yığını kurun veya yönetilen SaaS hizmetimizi kullanın.  
2. **Anket şemanızı tanımlayın** – Mevcut formları, dokümanda açıklanan YAML formatına dönüştürün.  
3. **Veri kaynaklarını bağlayın** – Kamu CVE akışını etkinleştirin, **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II rapor PDF'lerinizi, ISO 27001 sertifikalarınızı ve SIEM akışınızı entegre edin.  
4. **Federated GNN'yi eğitin** – Çoğu orta‑büyüklük SaaS firması için varsayılan hiper‑parametreler yeterlidir; hızlı başlangıç betiğini izleyin.  
5. **API'yi entegre edin** – Satın alma portalınıza bir webhook ekleyerek skorları talep üzerine alın.  

Açık‑kaynak sürümle birlikte gelen **örnek veri seti** sayesinde 30‑dakikalık bir proof‑of‑concept (PoC) tamamlayabilirsiniz.

---

## 9. Sonuç

**AI Destekli Bağlamsal İtibar Skorlama Motoru**, statik, manuel anket skorlamasını, yaşayan, veri‑zengin ve açıklanabilir bir sistemle değiştiriyor. Federated bilgi grafikleri, üretken kanıt sentezi ve GNN‑tabanlı skorlamayı birleştirerek, bugünün hızlı tehdit ortamına ayak uyduran gerçek‑zamanlı, güvenilir içgörüler sunar.  

CRSE’yi benimseyen organizasyonlar, **daha hızlı anlaşma kapanışı**, **daha düşük uyumluluk maliyeti** ve **müşterilerin kendi şartlarını doğrulayabilecekleri şeffaf bir güven anlatısı** elde eder. Bu rekabet avantajı, güvenli bir dijital ekosistemde öne çıkmak isteyen her şirket için kritik bir fark yaratır.