
# Gerçek Zamanlı Güvenlik Anketleri için Federated Learning ile Dinamik Çok Modlu Kanıt Çıkarımı

**Özet**  
Güvenlik anketleri ve uyum denetimleri, hızlı büyüyen SaaS şirketleri için bir darboğaz haline geldi. Geleneksel manuel süreçler hata yapmaya yatkın, zaman alıcı ve sürekli değişen düzenleyici standartlara ayak uydurmakta zorlanıyor. Bu makale, **Federated Learning (FL) destekli Dinamik Çok‑Modlu Kanıt Çıkarımı (DMEE)** adlı çığır açan bir çözümü tanıtıyor; bu çözüm, Procurize AI platformuyla sıkı bir entegrasyon içinde, çeşitli veri modaliteleri (metin, görsel, kod parçacıkları, günlük akışları) arasında kanıt artefaktlarını toplama, doğrulama ve sunma sürecini otomatikleştiriyor. Öğrenme sadece kuruluş içinde kalıyor ve yalnızca model güncellemeleri paylaşılıyor; böylece gizlilik‑koruyucu bir zeka elde edilirken, küresel model sürekli olarak iyileşiyor ve daha yüksek doğruluk ve düşük gecikme ile gerçek‑zamanlı, bağlam‑bilinçli anket yanıtları sağlanıyor.

---

## 1. Çok‑Modlu Kanıt Çıkarımının Önemi Neden

Güvenlik anketleri **somut kanıt** talep eder; bu kanıtlar şu modalitelerde bulunabilir:

| Modalite | Tipik Kaynaklar | Örnek Soru |
|----------|----------------|------------|
| **Metin** | Politikalar, SOP'lar, uyum raporları | “Veri saklama politikanızı sağlayın.” |
| **Görseller / Ekran Görüntüleri** | Kullanıcı arayüzü ekranları, mimari diyagramlar | “Erişim kontrol matrisi arayüzünü gösterin.” |
| **Yapılandırılmış Günlükler** | CloudTrail, SIEM beslemeleri | “Son 30 günde ayrıcalıklı erişim için denetim günlüklerini sağlayın.” |
| **Kod / Yapılandırma** | IaC dosyaları, Dockerfile'lar | “Dinlenme durumunda şifreleme için Terraform yapılandırmasını paylaşın.” |

Çoğu AI‑destekli asistan **tek‑modal** metin üretiminde iyidir; yanıtın bir ekran görüntüsü ya da günlük kesiti gerektirdiği durumlarda boşluklar oluşur. Tek bir çok‑modal pipeline bu boşluğu kapatır, ham artefaktları **yapılandırılmış kanıt nesnelerine** dönüştürerek doğrudan yanıtların içine takılabilir hâle getirir.

---

## 2. Federated Learning: Gizlilik‑Öncelikli Omurga

### 2.1 Temel Prensipler

* **Veri Asla Kuruluş Dışına Çıkmaz** – Ham belgeler, ekran görüntüleri ve günlük dosyaları şirketin güvenli ortamında kalır. Yalnızca **model ağırlık değişiklikleri** merkezi bir yönlendiriciye iletilir.
* **Güvenli Toplama** – Ağırlık güncellemeleri homomorfik tekniklerle şifrelenir ve toplanır; bu sayede tek bir katılımcının verileri tersine mühendislikle elde edilemez.
* **Sürekli İyileşme** – Yerel olarak yanıtlanan her yeni anket, gizli veri sızdırmadan küresel bilgi tabanına katkı sağlar.

### 2.2 Procurize'de Federated Learning İş Akışı

```mermaid
graph LR
    A["Şirket A\nYerel Kanıt Kasası"] --> B["Yerel Çıkarıcı\n(LLM + Vision Model)"]
    C["Şirket B\nYerel Kanıt Kasası"] --> B
    B --> D["Ağırlık Değişimi"]
    D --> E["Güvenli Toplayıcı"]
    E --> F["Genel Model"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Yerel Çıkarma** – Her kiracı, büyük dil modeli (LLM) ile bir görsel dönüştürücü (ViT) birleştiren **çok‑modal çıkarıcı** çalıştırır; kanıtları etiketler ve indeksler.
2. **Delta Üretimi** – Model güncellemeleri (gradyanlar) yerel verilerde hesaplanır ve şifrelenir.
3. **Güvenli Toplama** – Tüm katılımcıların şifreli deltalari toplanır, **küresel model** oluşturulur.
4. **Model Yenilemesi** – Yenilenmiş küresel model her kiracıya geri itilir; böylece tüm modalitelerde çıkarım doğruluğu anında artar.

---

## 3. DMEE Motorunun Mimarisi

### 3.1 Bileşen Genel Bakışı

| Bileşen | Rol |
|-----------|------|
| **Ingestion Layer** | Doküman depoları (SharePoint, Confluence), bulut depolama, SIEM/API'ler için bağlayıcılar. |
| **Pre‑Processing Hub** | Görseller için OCR, günlükler için ayrıştırma, kod için tokenizasyon. |
| **Multi‑Modal Encoder** | **Cross‑Modal Transformer** kullanarak ortak gömme alanı (metin ↔ görsel ↔ kod) oluşturur. |
| **Evidence Classifier** | Anket taksonomisindeki (ör. *Şifreleme*, *Erişim Kontrolü*) ilgiliği belirler. |
| **Retrieval Engine** | Vektör araması (FAISS/HNSW) her sorgu için en iyi k kanıt nesnesini döner. |
| **Narrative Generator** | LLM yanıtı taslaklar, kanıt nesneleri için yer tutucular ekler. |
| **Compliance Validator** | Kural‑tabanlı kontroller (sona erme tarihleri, imzalı onaylar) politika kısıtlamalarını zorlar. |
| **Audit Trail Recorder** | Her kanıt alımına dair değişmez günlük (Yalnız‑ekleme, kriptografik hash). |

### 3.2 Veri Akışı Diyagramı

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestion
        D1[Dokümanlar] --> P1[Ön‑İşleme]
        D2[Görseller] --> P1
        D3[Günlükler] --> P1
    end
    P1 --> E1[Çok‑Modlu Kodlayıcı]
    E1 --> C1[Kanıt Sınıflandırıcı]
    C1 --> R1[Vektör Deposu]
    Q[Soru] --> G1[Anlatı Üreteci]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Doğrulayıcı]
    V --> A[Denetim Kaydedici]
    style Ingestion fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Sorgudan Yanıta: Gerçek‑Zamanlı İş Akışı

1. **Soru Alımı** – Bir güvenlik analisti, Procurize'de bir anket açar. “Ayrıcalıklı hesaplar için MFA kanıtınızı sağlayın” sorusu DMEE motoruna gönderilir.
2. **Niyet Çıkarımı** – LLM “MFA”, “ayrıcalıklı hesaplar” gibi anahtar niyet tokenlerini çıkarır.
3. **Çapraz‑Modlu Getirme** – Sorgu vektörü global vektör deposuyla eşleştirilir. Motor şu nesneleri çeker:  
   * MFA yapılandırma sayfasının ekran görüntüsü (görsel)  
   * Başarılı MFA olaylarını gösteren denetim günlük kesiti (günlük)  
   * İç MFA politikası (metin)
4. **Kanıt Doğrulaması** – Her nesne (30 günden daha yeni, gerekli imzalar) kontrol edilir.
5. **Anlatı Oluşturma** – LLM yanıtı taslaklar, kanıt nesnelerini **güvenli referanslar** olarak ekler; bunlar anket UI'sinde satır içi render edilir.
6. **Anlık Teslim** – Tamamlanmış yanıt **2–3 saniye** içinde UI'de görünür ve incelemeye hazırdır.

---

## 5. Uyumluluk Ekipleri İçin Faydalar

| Fayda | Etkisi |
|-------|--------|
| **Hız** | Ortalama yanıt süresi 24 sa'dan soru başına < 5 saniyeye düşüyor. |
| **Doğruluk** | Çapraz‑modlu benzerlik sayesinde yanlış eşleşen kanıt %87 azaldı. |
| **Gizlilik** | Ham veri kuruluş dışına çıkmaz; sadece model güncellemeleri paylaşılır. |
| **Ölçeklenebilirlik** | Federated güncellemeler düşük bant genişliği gerektirir; 10 bin çalışanlı bir organizasyon < 200 MB/ay kullanır. |
| **Sürekli Öğrenme** | Yeni kanıt türleri (ör. video yürütmeleri) merkezi olarak öğrenilir ve anında dağıtılır. |

---

## 6. Kurumsallar İçin Uygulama Kontrol Listesi

| Metrik | Önce | Sonra |
|--------|------|-------|
| Ortalama yanıt süresi | 4 sa | 6 dk |
| Kanıt eşleşme hatası oranı | %12 | %1.5 |
| FL güncellemeleri için bant genişliği | — | 120 MB/ay |
| Analist memnuniyeti (1‑5) | 2.8 | 4.6 |

**Adım‑Adım Kontrol Listesi**

1. **Yerel Çıkarıcıyı Dağıt** – Docker tabanlı çıkarıcıyı güvenli bir alt ağa kurun. Doküman ve günlük kaynaklarınızı bağlayın.  
2. **Federated Senkronizasyonu Ayarla** – Merkezi toplayıcı uç noktasını ve TLS sertifikalarını sağlayın.  
3. **Taksonomi Tanımla** – Düzenleyici çerçevelerinizi ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) ) platformun kanıt kategorilerine haritalayın.  
4. **Doğrulama Kurallarını Belirle** – Sona erme pencereleri, zorunlu onay imzaları ve şifreleme bayraklarını yapılandırın.  
5. **Pilot Aşama** – Motoru bir anket alt kümesi üzerinde çalıştırın; doğruluk/geri çağırma (precision/recall) metriklerini izleyin.  
6. **Tam Yayılım** – Tüm tedarikçi değerlendirmelerine genişletin; analistler için otomatik öneri modunu etkinleştirin.  

---

## 7. Gerçek Dünya Çalışma Örneği: FinTech Corp %75 Daha Hızlı Çevrim Süresi

**Arka Plan** – FinTech Corp çeyrekte yaklaşık 150 tedarikçi anketi işliyor; her biri birden fazla kanıt artefaktı talep ediyordu. Manuel toplama ortalama **4 saat** sürüyordu.

**Çözüm** – Procurize DMEE ve federated learning, üç bölgesel veri merkezinde devreye alındı.

| Metri̇k | Önce | Sonra |
|---------|------|-------|
| Ortalama yanıt süresi | 4 sa | 6 dk |
| Kanıt eşleşme hatası | %12 | %1.5 |
| FL güncellemeleri için bant | — | 120 MB/ay |
| Analist memnuniyeti (1‑5) | 2.8 | 4.6 |

**Ana Çıkarımlar**  
* Federated yaklaşım, katı veri yerleşim gereksinimlerini karşıladı.  
* Çok‑modal getirme, daha önce gözden kaçan ekran görüntülerini ortaya çıkararak denetim döngülerini kısalttı.  

---

## 8. Zorluklar ve Çözüm Önerileri

| Zorluk | Çözüm |
|--------|-------|
| **Model Kayması** – Yerel veri dağılımları zamanla değişir. | Aylık küresel toplama; **süreklilik öğrenimi** geri çağırma (callback) kullanın. |
| **Yoğun Görsel Yük** – Yüksek çözünürlüklü ekran görüntüleri işlem gücünü artırır. | **Uyarlanabilir çözünürlük** ön‑işleme; yalnızca kritik UI bölgelerini göm. |
| **Düzenleyici Değişiklik** – Yeni çerçeveler farklı kanıt türleri getirir. | Taksonomiyi dinamik genişlet; federated güncellemeler yeni sınıfları otomatik dağıtır. |
| **Denetim Günlüğü Büyüklüğü** – Değişmez günlükler hızlı artar. | **Zincirlenmiş Merkle ağaçları** ile periyodik budama; kanıtlayıcı (proof) tutarlılığı korur. |

---

## 9. Gelecek Yol Haritası

1. **Sıfır‑Atış Kanıt Üretimi** – Eksik artefaktlar için difüzyon modelleriyle sentetik ekran görüntüleri oluşturma.  
2. **Açıklanabilir AI Güven Skorları** – Her kanıt için güven skoru ve karşıt örnek açıklamaları gösterme.  
3. **Kenar‑Federated Düğümler** – Geliştiricilerin kod incelemeleri sırasında anlık kanıt üretimi için hafif çıkarıcıları uç cihazlara dağıtma.  

---

## 10. Sonuç

Federated Learning destekli Dinamik Çok‑Modlu Kanıt Çıkarımı, güvenlik anketi otomasyonunda bir paradigma değişikliği sunuyor. Metin, görsel ve günlük verilerini tek bir çerçevede birleştirirken gizliliği koruyor; kuruluşlar daha hızlı, daha doğru ve tam denetlenebilir yanıtlar elde ediyor. Procurize’nin modüler mimarisi, benimsemeyi sorunsuz kılıyor; uyum ekiplerinin tekrar eden veri toplama yerine stratejik risk azaltımına odaklanmasını sağlıyor.