
# Dağıtık Takımlar İçin Federated Learning Destekli Uyumluluk Asistanı

## Giriş

Güvenlik anketleri, uyumluluk denetimleri ve üçüncü‑taraf risk değerlendirmeleri, SaaS sağlayıcıları, fintech firmaları ve düzenlenmiş ortaklarla veri alışverişi yapan her kuruluş için günlük bir gerçektir. Kanıt toplama, yüzlerce soruya yanıt verme ve yanıtları birden fazla iş birimi arasında hizalı tutma çabası, hızlı bir şekilde darboğaza dönüşür.  

Geleneksel AI‑destekli anket platformları, tüm verileri tek bir depoda birleştirir, büyük dil modellerini (LLM) bu veriler üzerinde eğitir ve ardından yanıtlar üretir. Etkili olmakla birlikte, bu yaklaşım iki temel endişeyi beraberinde getirir:

1. **Veri egemenliği** – Birçok bölge ([AB‑GDPR](https://gdpr.eu/), Çin‑PIPL, ABD‑CLOUD Act) ham anket verilerinin sınır ötesi taşınmasını yasaklar.  
2. **Kurumsal silolar** – Dağıtık takımlar (ürün, mühendislik, hukuk, satış) birbirinin gelişimlerinden nadiren haberdar olan ayrı kanıt depoları tutar.

**Federated learning** bu iki sorunu da çözer. Veriyi merkezi bir sunucuya çekmek yerine, her takım kendi anket kanıtları üzerinde yerel bir model eğitir. Yerel olarak eğitilen model parametreleri daha sonra güvenli bir şekilde birleştirilerek, ham veri ortaya çıkmadan zaman içinde gelişen küresel bir model oluşturulur. Sonuç, her takımın kolektif bilgisinden sürekli olarak öğrenen ve veri konumlandırma gereksinimlerine saygı gösteren bir *uyumluluk asistanı*dır.

Bu makale, federated learning destekli bir uyumluluk asistanının uçtan‑uza tasarımını yüksek‑seviye mimariden somut uygulama adımlarına kadar adım adım anlatır ve bekleyebileceğiniz somut iş etkilerini vurgular.

---

## Mevcut Çözümler Neden Yetersiz

| Sorun Noktası | Merkezi AI Platformları | Federated Yaklaşım |
|---------------|------------------------|--------------------|
| **Veri yerelliği** | Tüm kanıtların bir bulut klasörüne yüklenmesi → yasal risk. | Veri asla kaynak ortamdan çıkmaz; yalnızca model güncellemeleri yol alır. |
| **Model kayması** | Küresel model çeyreklik olarak güncellenir; yanıtlar eskiyebilir. | Sürekli yerel eğitim, güncellemeleri neredeyse gerçek zamanlı sağlar. |
| **Takım özerkliği** | Tek tip komutlar; ürün‑özel bağlamlara uyarlamak zor. | Her takım, kendi ürün terminolojisine göre yerel ince ayar yapabilir. |
| **Güven ve Denetim** | Belirli bir yanıtın hangi kanıtlardan geldiğini göstermek zor. | Güvenli toplama kayıtları, her gradient için değişmez köken bilgisi sunar. |

Bu durum, daha yavaş dönüş süresi, daha yüksek uyumluluk riski ve denetçiler arasında azalan güven anlamına gelir.

---

## Federated Learning’in Temelleri

1. **Yerel Eğitim** – Her katılımcı (takım, bölge veya ürün hattı) kendi veri seti üzerinde bir eğitim işi yürütür; bu veri genellikle geçmişte yanıtlanmış anketler, destekleyici kanıtlar ve inceleme yorumlarından oluşur.  
2. **Model Güncellemesi** – Birkaç epoch sonrası, katılımcı bir *gradient* (veya ağırlık delta’sı) hesaplar ve bunu homomorfik şifreleme veya güvenli çok‑taraflı hesaplama (MPC) ile şifreler.  
3. **Güvenli Toplama** – Orkestratör (genellikle bir bulut fonksiyonu) tüm katılımcıların şifreli güncellemelerini toplar, birleştirir ve yeni bir küresel model üretir. Hiçbir ham veri ya da ham gradient ortaya çıkmaz.  
4. **Model Dağıtımı** – Güncellenen küresel model, her katılımcıya geri yayınlanır; bir sonraki yerel eğitim turunun yeni temeli olur.

Bu süreç sürekli tekrar eder ve uyumluluk asistanını, organizasyondaki her anketle birlikte gelişen kendi‑kendine öğrenen bir sistem haline getirir.

---

## Sistem Mimarisi

Aşağıda, mimarinin yüksek‑seviye görünümü Mermaid diyagramı olarak sunulmuştur. Tüm düğüm etiketleri, düzenleme yönergeleri gereği düz çift tırnak içinde verilmiştir.

```mermaid
graph TD
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L1[ "Team Node A" ]
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L2[ "Team Node B" ]
    "Distributed Teams" -->|"Local Evidence Store"| L3[ "Team Node C" ]

    L1 -->|"Local Training"| LT1[ "Federated Trainer A" ]
    L2 -->|"Local Training"| LT2[ "Federated Trainer B" ]
    L3 -->|"Local Training"| LT3[ "Federated Trainer C" ]

    LT1 -->|"Encrypted Gradients"| AG[ "Secure Aggregator" ]
    LT2 -->|"Encrypted Gradients"| AG
    LT3 -->|"Encrypted Gradients"| AG

    AG -->|"Aggregated Model"| GM[ "Global Model Hub" ]
    GM -->|"Model Pull"| LT1
    GM -->|"Model Pull"| LT2
    GM -->|"Model Pull"| LT3

    LT1 -->|"Answer Generation"| CA[ "Compliance Assistant UI" ]
    LT2 -->|"Answer Generation"| CA
    LT3 -->|"Answer Generation"| CA
```

**Temel Bileşenler**

| Bileşen | Rol |
|---------|-----|
| **Yerel Kanıt Deposı** | Şifreli S3 klasörü, yerel DB vb. gibi, geçmiş anket yanıtları, destekleyici belgeler ve inceleme notlarını güvenli bir şekilde saklayan depo. |
| **Federated Trainer** | Takım altyapısında çalışan hafif bir Python veya Rust servisi; LLM ince ayarı (ör. LoRA on OpenAI, HuggingFace) için yerel veriyi besler. |
| **Secure Aggregator** | AWS Lambda, GCP Cloud Run gibi bulut‑yerel fonksiyon; eşik homomorfik şifreleme kullanarak ham değerleri hiç görmeden güncellemeleri birleştirir. |
| **Global Model Hub** | Versiyonlu model kayıt defteri (MLflow, Weights & Biases); birleştirilmiş modeli ve köken meta‑verilerini tutar. |
| **Compliance Assistant UI** | Mevcut anket platformuna (Procurize, ServiceNow vb.) entegre edilmiş web‑tabanlı sohbet arayüzü; gerçek‑zamanlı yanıt önerileri sunar. |

---

## Uygulama İçinde İş Akışı

1. **Soru Alındı** – Bir tedarikçi yeni bir güvenlik anketi gönderir. Uyumluluk Asistanı UI’sı soruyu sorumlu takıma gösterir.  
2. **Yerel Prompt Oluşturma** – Takımın FedTrainer’ı en son küresel modeli sorgular, takım‑özel bağlam (ürün adı, son mimari değişiklikler) ekler ve bir taslak yanıt üretir.  
3. **İnsan İncelemesi** – Güvenlik analistleri taslağı düzenler, destekleyici kanıtları ekler ve onaylar. Son yanıt, kanıtıyla birlikte Yerel Kanıt Deposına geri yazılır.  
4. **Eğitim Döngüsü Başlatma** – Günün sonunda FedTrainer, yeni onaylanmış yanıtları toplar, yerel modeli birkaç adım ince ayar yapar ve ortaya çıkan ağırlık delta’sını şifreler.  
5. **Güvenli Toplama** – Tüm katılımcı düğümler şifreli delta’larını Secure Aggregator’a gönderir. Toplayıcı, bunları birleştirerek yeni bir küresel model üretir ve Model Hub’a yazar.  
6. **Model Yenileme** – Tüm takımlar, bir sonraki planlı aralıkta (örn. her 12 saat) güncellenen modeli çeker; böylece bir sonraki öneri, kolektif bilgi birikiminden faydalanır.

---

## Ölçülen Fayda

| Ölçüt | Geleneksel Merkezi | Federated Asistan (Pilot) |
|-------|-------------------|---------------------------|
| **Ortalama yanıt süresi** | 3.8 gün | 0.9 gün |
| **Denetim bulguları** | Yanıtların %4.2’si işaretli | Yanıtların %1.1’i işaretli |
| **Veri konumlandırma olayları** | Yılda 2 olay | 0 (ham veri hareketi yok) |
| **Model iyileştirme gecikmesi** | Çeyrek dönemlik sürümler | Sürekli (12‑saat döngüsü) |
| **Takım memnuniyeti (NPS)** | 38 | 71 |

Bu rakamlar, federated asistanı üç ürün takımı (Kuzey Amerika, Avrupa ve APAC) arasında 6‑aylık bir pilotta uygulayan orta ölçekli bir SaaS firmasından elde edilmiştir.

---

## Uygulama Yol Haritası

### Aşama 1 – Temeller (1‑4. Hafta)

1. **Kanıt Envanteri** – Geçmiş anket yanıtlarını ve destekleyici belgeleri envantere alın. Ürün, bölge ve uyumluluk çerçevesiyle etiketleyin.  
2. **Model Tabanı Seçimi** – İnce ayar için performanslı bir LLM belirleyin (ör. LoRA ile LLaMA‑2‑7B).  
3. **Güvenli Depolama Sağlama** – Her bölgedeki şifreli bucket veya yerel veri tabanını oluşturun; IAM politikalarıyla erişimi sadece ilgili takıma verin.  

### Aşama 2 – Federated Trainer Oluşturma (5‑8. Hafta)

1. **Eğitim Boru Hattı** – `transformers` ve `peft` kullanarak LoRA‑tabanlı bir pipeline oluşturun; Docker imajı haline getirin.  
2. **Şifreleme Entegrasyonu** – `PySyft` (additive secret sharing) ya da AWS Nitro Enclaves gibi donanım‑köklenmiş şifreleme yöntemlerini uygulayın.  
3. **CI/CD** – Trainer’ı gecelik çalışan bir Kubernetes Job olarak dağıtın.  

### Aşama 3 – Güvenli Toplayıcı & Model Hub (9‑12. Hafta)

1. **Toplayıcı’yı Dağıtma** – Şifreli ağırlık delta’larını alan, imzaları doğrulayan ve homomorfik toplama yapan bir serverless fonksiyon kurun.  
2. **Versiyonlu Model Kayıt Defteri** – S3 backend ile bir MLflow tracking server kurun; model köken etiketlerini (takım, toplama kimliği, zaman damgası) etkinleştirin.  

### Aşama 4 – UI Entegrasyonu (13‑16. Hafta)

1. **Sohbet UI** – Mevcut anket portalına, küresel modeli çağıran FastAPI tahmin uç noktasıyla iletişim kuran bir React bileşeni ekleyin.  
2. **Geri Bildirim Döngüsü** – Kullanıcı düzenlemelerini “incelenmiş örnekler” olarak yakalayın ve Yerel Depoya geri besleyin.  

### Aşama 5 – İzleme & Yönetişim (17‑20. Hafta)

1. **Metrik Panosu** – Yanıt gecikmesi, model kayması (KL divergence) ve toplama başarısızlık oranlarını izleyin.  
2. **Denetim İzleri** – Her gradient gönderimini, TEE‑imzalı meta‑veriyle loglayarak denetçilerin gereksinimlerini karşılayın.  
3. **Uyumluluk İncelemesi** – Şifreleme ve toplama boru hattının üçüncü taraf güvenlik değerlendirmesini yapın.  

---

## En İyi Uygulamalar & Dikkat Edilmesi Gerekenler

| Uygulama | Neden Önemli |
|----------|--------------|
| **Farklılaştırılmış Gizlilik** | Gradient’lere uygun miktarda gürültü eklemek, nadir anket içeriklerinin sızdırılmasını önler. |
| **Model Sıkıştırma** | Kuantizasyon (ör. 8‑bit) ile kenar cihazlarda çıkarım gecikmesi düşük tutulur. |
| **Güvenli Geri Dönüş** | En az üç toplama döngüsü boyunca önceki küresel modeli tutarak hatalı bir güncellemenin etkisini azaltın. |
| **Takımlar Arası İletişim** | Tüm takımların prompt değişikliklerini gözden geçireceği bir “Prompt Yönetişim Kurulu” oluşturun. |
| **Hukuki Şifreleme İncelemesi** | Kullanılan kriptografik yöntemlerin tüm faaliyet bölgelerinde onaylı olduğundan emin olun. |

---

## Gelecek Perspektifi

Federated uyumluluk asistanı, her güvenlik anketinin denetlenebilir bir işlem olarak kaydedildiği bir **güven örgüsü**nün başlangıcıdır. Şimdi hayal edin: federated modeli, aşağıdakilerle birleştirildiğinde:

* **Sıfır Bilgi Kanıtları** – Bir yanıtın düzenleyici şartı karşıladığını, altta yatan kanıtı ifşa etmeden kanıtlayın.  
* **Blockchain Tabanlı Köken** – Her kanıt dosyasının hash’ini, yanıtı oluşturan model güncellemesiyle ilişkilendiren değişmez bir defter.  
* **Otomatik Düzenleyici Isı Haritaları** – Gerçek zamanlı risk skorlarını, birleştirilmiş modelden yöneticilere görsel bir pano olarak sunun.

Bu eklemeler, uyumluluğu tepkisel, manuel bir görevden; organizasyonun büyümesiyle ölçeklenen, veri‑odaklı bir yetenek haline getirir.

---

## Sonuç

Federated learning, dağıtık takımlar için AI‑destekli anket otomasyonunu yükseltmek için pratik, gizlilik‑koruyan bir yol sunar. Ham kanıtları yerinde tutarak, paylaşılan modeli sürekli iyileştirerek ve asistanı doğrudan iş akışına entegre ederek, kuruluşlar yanıt süresini kısaltabilir, denetim bulgularını azaltabilir ve sınırlar boyunca uyumluluğu koruyabilir.  

Küçük başlayın, hızlı yineleyin ve ekiplerinizin kolektif zekasını, güvenilir ve denetlenebilir uyumluluk yanıtlarının motoru haline getirin – bugün ve yarın.

---

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

- [Google AI Blog – Federated Learning: Challenges and Opportunities](https://ai.googleblog.com/2022/04/federated-learning-challenges-and.html)  
- [NIST Privacy Framework – Managing Data Residency in AI Systems](https://www.nist.gov/privacy-framework)  
- [OpenMined – Secure Multi‑Party Computation for Federated Learning](https://www.openmined.org)