
# AI Destekli Çapraz Düzenleyici Politika Eşleme Motoru ile Birleşik Anket Cevapları

Küresel müşterilere SaaS çözümleri sunan işletmeler, SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS ve birçok sektöre özgü standardı kapsayan ondalıklarca düzenleyici çerçeveye yönelik **güvenlik anketlerine** yanıt vermek zorundadır.  
Geleneksel olarak, her çerçeve izole biçimde ele alınır; bu durum yinelenen çaba, tutarsız kanıtlar ve yüksek denetim bulgusu riski doğurur.

**Çapraz‑düzenleyici politika eşleme motoru**, tek bir politika tanımını her gerekli standardın diline otomatik olarak çevirerek, doğru kanıtları ekleyerek ve tam atıf zincirini değiştirilemez bir deftere kaydederek bu sorunu çözer. Aşağıda çekirdek bileşenleri, veri akışını ve uyum, güvenlik ve hukuk ekipleri için pratik faydalarını inceliyoruz.

---

## İçindekiler

1. [Çapraz‑Düzenleyici Eşlemenin Önemi](#çapraz-düzenleyici-eslemenin-onemi)  
2. [Çekirdek Mimari Genel Bakışı](#çekirdek-mimari-genel-bakışı)  
3. [Dinamik Bilgi Grafiği Oluşturma](#dinamik-bilgi-grafiği-olusturma)  
4. [LLM‑Tabanlı Politika Çevirisi](#llm-tabaní‑politika-çevirisi)  
5. [Kanıt Atıfı & Değiştirilemez Defter](#kanıt-atıfı‑değiştirilemez-defter)  
6. [Gerçek‑Zamanlı Güncelleme Döngüsü](#gercek-zamanlı-güncelleme-döngüsü)  
7. [Güvenlik & Gizlilik Hususları](#güvenlik‑gizlilik-hususları)  
8. [Dağıtım Senaryoları](#dağıtım-senaryoları)  
9. [Ana Faydalar & Yatırım Getirisi](#ana-faydalar‑yatırım-getirisi)  
10. [Uygulama Kontrol Listesi](#uygulama-kontrol-listesi)  
11. [Gelecek Geliştirmeler](#gelecek-geliştirmeler)  

---

## Çapraz‑Düzenleyici Eşlemenin Önemi

| Sorun Noktası | Geleneksel Yaklaşım | AI‑Destekli Çözüm |
|---------------|----------------------|-------------------|
| **Politika Çoğaltması** | Çerçeve başına ayrı belgeler saklanır | Tek gerçek bilgi kaynağı (SSOT) → otomatik eşleme |
| **Kanıt Parçalanması** | Kanıt kimlikleri elle kopyalanıp yapıştırılır | Grafik üzerinden otomatik kanıt bağlama |
| **Denetim İzinde Boşluklar** | PDF denetim logları, kriptografik kanıt yok | Kriptografik hash’lerle değiştirilemez defter |
| **Düzenleyici Sapma** | Dönemsel manuel incelemeler | Gerçek‑zamanlı sapma tespiti & otomatik düzeltme |
| **Yanıt Gecikmesi** | Gün‑hafta süren geri dönüş | Soru başına saniyeler‑dakikalar |

Pilot çalışmalara göre, politika tanımlarını birleştirerek “uyum yükü” (çeyrek başına anketlerde harcanan zaman) **%80** oranında azalıyor.

---

## Çekirdek Mimari Genel Bakışı

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] --> B["Knowledge Graph Builder"]
    B --> C["Dynamic KG (Neo4j)"]
    D["LLM Translator"] --> E["Policy Mapping Service"]
    C --> E
    E --> F["Evidence Attribution Engine"]
    F --> G["Immutable Ledger (Merkle Tree)"]
    H["Regulatory Feed"] --> I["Drift Detector"]
    I --> C
    I --> E
    G --> J["Compliance Dashboard"]
    F --> J
```

*All node labels are quoted as required by Mermaid syntax.*

**Temel Modüller**

1. **Policy Repository** – Tüm iç politikalar için merkezi sürüm‑kontrollü depolama (GitOps).  
2. **Knowledge Graph Builder** – Politikaları ayrıştırır, varlıkları (kontroller, veri kategorileri, risk seviyeleri) ve ilişkileri çıkarır.  
3. **Dynamic KG (Neo4j)** – Semantik omurgayı sağlar; düzenleyici akışlarla sürekli zenginleştirilir.  
4. **LLM Translator** – Claude‑3.5, GPT‑4o gibi büyük dil modelleri, politika maddelerini hedef çerçeve diline yeniden yazar.  
5. **Policy Mapping Service** – Çevrilen maddeleri grafik benzerliğiyle çerçeve kontrol kimliklerine eşleştirir.  
6. **Evidence Attribution Engine** – Kanıt nesnelerini (dokümanlar, loglar, tarama raporları) Kanıt Hub’dan çeker, grafik köken meta‑verisiyle etiketler.  
7. **Immutable Ledger** – Kanıt‑politika bağlamalarının kriptografik hash’lerini saklar; verimli kanıt üretimi için Merkle ağacı kullanır.  
8. **Regulatory Feed & Drift Detector** – RSS, OASIS ve satıcı‑özel değişiklik akışlarını tüketir; uyumsuzlukları işaretler.  

---

## Dinamik Bilgi Grafiği Oluşturma

### 1. Varlık Çıkarımı

- **Kontrol Düğümleri** – örn. “Erişim Kontrolü – Rol‑Temelli”  
- **Veri Varlık Düğümleri** – örn. “KİŞİSEL VERİ – E‑posta Adresi”  
- **Risk Düğümleri** – örn. “Gizlilik İhlali”

### 2. İlişki Türleri

| İlişki | Anlamı |
|--------|--------|
| `ENFORCES` | Kontrol → Veri Varlığı |
| `MITIGATES` | Kontrol → Risk |
| `DERIVED_FROM` | Politika → Kontrol |

### 3. Grafik Zenginleştirme Boru‑Hattı (Python‑benzeri sözde kod)

```goat
def ingest_policy(policy_file):
    doc = parse_markdown(policy_file)
    controls = extract_controls(doc)
    for ctrl in controls:
        node = KG.upsert("Control", name=ctrl.name)
        for asset in ctrl.assets:
            asset_node = KG.upsert("DataAsset", name=asset)
            KG.create_rel(node, "ENFORCES", asset_node)
        for risk in ctrl.risks:
            risk_node = KG.upsert("Risk", name=risk)
            KG.create_rel(node, "MITIGATES", risk_node)
```

Yeni düzenlemeler geldikçe grafik, sözcüksel benzerlik ve ontoloji hizalamasıyla otomatik olarak yeni düğüm ve ilişki ekler.

---

## LLM‑Tabanlı Politika Çevirisi

Çeviri motoru iki aşamada çalışır:

1. **Prompt Oluşturma** – Sistem, kaynak madde, hedef çerçeve kimliği ve bağlamsal kısıtlamaları (örn. “ zorunlu denetim logu saklama periyotlarını koru”) içeren yapılandırılmış bir prompt üretir.  
2. **Semantik Doğrulama** – LLM çıktısı, zorunlu alt‑kontrollerin eksikliği, yasaklı ifadeler ve uzunluk sınırlamaları için kural‑tabanlı bir doğrulayıcıdan geçer.

### Örnek Prompt

```
Aşağıdaki iç kontrolü ISO 27001 Annex A.7.2 diline çevir, tüm risk azaltma yönlerini koru.

Kontrol: “Tüm ayrıcalıklı erişimler üç ayda bir gözden geçirilmeli ve değiştirilemez zaman damgalarıyla kaydedilmelidir.”
```

LLM, ISO‑uyumlu bir madde döndürür; bu madde bilgi grafiğine geri eklenir ve bir `TRANSLATES_TO` kenarı oluşturulur.

---

## Kanıt Atıfı & Değiştirilemez Defter

### Kanıt Hub Entegrasyonu

- **Kaynaklar**: CloudTrail logları, S3 envanterleri, zafiyet tarama raporları, üçüncü‑taraf beyanları.  
- **Meta‑veri Toplama**: SHA‑256 hash, toplama zaman damgası, kaynak sistem, uyum etiketi.

### Atıf Akışı

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Q as Questionnaire Engine
    participant E as Evidence Hub
    participant L as Ledger
    Q->>E: “RBAC” kontrolü için kanıt iste
    E-->>Q: Kanıt kimlikleri + hash’ler
    Q->>L: (ControlID, EvidenceHash) çiftini kaydet
    L-->>Q: Merkle kanıtı alındı
```

Her (ControlID, EvidenceHash) çifti, Merkle ağacının bir yaprak düğümü olur. Kök hash, günlük olarak bir donanım güvenlik modülü (HSM) tarafından imzalanır; bu da denetçilere, herhangi bir anda sunulan kanıtın kaydedilen durumla eşleştiğini kriptografik olarak kanıtlamayı sağlar.

---

## Gerçek‑Zamanlı Güncelleme Döngüsü

1. **Regülasyon Akışı** en son değişiklikleri çeker (ör. NIST CSF, ISO revizyonları).  
2. **Drift Detector** grafik farkını hesaplar; eksik `TRANSLATES_TO` kenarları bir yeniden çeviri işi tetikler.  
3. **Policy Mapper** etkilenen anket şablonlarını anında günceller.  
4. **Dashboard** uyum sahiplerine bir şiddet puanı ile bildirim gönderir.

Bu döngü, “politika‑to‑anket gecikmesi”ni haftalardan saniyelere indirger.

---

## Güvenlik & Gizlilik Hususları

| Endişe | Azaltma |
|--------|----------|
| Hassas Kanıt Açığa Çıkması | Kanıtları (AES‑256‑GCM) ile dinamik olarak şifrele; sadece hash oluşturmak için güvenli bir enclave içinde çöz. |
| Model Prompt Sızıntısı | Yerel LLM çıkarımı veya OpenAI’nin gizli işlem (confidential compute) özelliği; prompt verileri şifreli. |
| Defter Manipülasyonu | Kök hash, HSM ile imzalanır; herhangi bir değişiklik Merkle kanıtını geçersiz kılar. |
| Çok‑Kiracılı Veri İzolasyonu | Kiracı‑özel grafik bölmeleri, satır‑seviyesi güvenlik; kiracı‑özel anahtarlarla defter imzaları. |
| Düzenleyici Uyum | Sistem GDPR‑uyumlu: veri minimizasyonu, veri silme hakkı için grafik düğümlerinin geri çekilmesi. |

---

## Dağıtım Senaryoları

| Senaryo | Ölçek | Önerilen Altyapı |
|----------|-------|-------------------|
| Küçük SaaS Startup | < 5 çerçeve, < 200 politika | Neo4j Aura (hosted), OpenAI API, AWS Lambda ile Defter |
| Orta‑Büyük Şirket | 10‑15 çerçeve, ~1 k politika | Kendinde host edilen Neo4j kümesi, on‑prem LLM (Llama 3 70B), Kubernetes mikro‑servisleri |
| Global Bulut Sağlayıcısı | 30+ çerçeve, > 5 k politika | Bölümlenmiş grafik parçaları, çok‑bölge HSM’ler, uç‑bellekli LLM çıkarımı |

---

## Ana Faydalar & Yatırım Getirisi

| MetriK | Önce | Sonra (Pilot) |
|--------|------|----------------|
| Ortalama anket yanıt süresi | 3 gün | 2 saat |
| Politika oluşturma çabası (kişisel‑saat/ay) | 120 saat | 30 saat |
| Denetim bulgu oranı | %12 | %3 |
| Kanıt yeniden kullanım oranı | 0.4 | 0.85 |
| Uyumluluk araç maliyeti | $250 k / yıl | $95 k / yıl |

Manuel çabanın azalması, satış süreçlerinin hızlanması ve kazanım oranlarının artmasıyla doğrudan ilişkilidir.

---

## Uygulama Kontrol Listesi

1. **GitOps Politika Deposu oluştur** (dal koruması, PR incelemeleri).  
2. **Neo4j örneğini dağıt** (veya alternatif grafik veritabanı).  
3. **Düzenleyici akışlarını entegre et** (SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS vb.).  
4. **LLM çıkarımını yapılandır** (on‑prem veya yönetilen).  
5. **Kanıt Hub bağlayıcılarını kur** (log birleştiriciler, tarama araçları).  
6. **Merkle‑ağacı defterini uygula** (HSM sağlayıcısı seç).  
7. **Uyum gösterge tablosu oluştur** (React + GraphQL).  
8. **Sapma tespit sıklığını ayarla** (saatlik).  
9. **İç denetçiler için defter kanıt doğrulama eğitimi ver**.  
10. **Pilot bir anketle çalış** (düşük‑riskli bir müşteri seç).  

---

## Gelecek Geliştirmeler

- **Federated Knowledge Graphs**: Endüstri konsorsiyumları arasında anonimleştirilmiş kontrol eşlemelerini paylaş, fakat öz‑politikaları açıklama.  
- **Generative Prompt Marketplace**: Uyum ekiplerinin, çeviri kalitesini otomatik optimize eden prompt şablonları yayınlamasını sağla.  
- **Kendini‑İyileştiren Politikalar**: Sapma tespitini pekiştirmeli öğrenme ile birleştirerek politika revizyon önerilerini otomatik üret.  
- **Zero‑Knowledge Proof Entegrasyonu**: Merkle kanıtlarını zk‑SNARK’larla değiştir, gizlilik garantilerini daha da sıkılaştır.  