
# Özel Çok Kiracılı Anket Otomasyonu için Federated Prompt Engine

## Çok Kiracılı Güvenlik Anketi Otomasyonunun Önemi  

Güvenlik ve uyumluluk anketleri, SaaS sağlayıcıları, kurumsal alıcılar ve üçüncü‑taraf denetçiler için evrensel bir sürtünme noktasıdır. Geleneksel manuel yaklaşım üç tekrarlayan sorunla karşılaşır:

1. **Veri silo oluşumu** – her kiracı kendi kanıt ve politika belgelerini depolar, bu da toplu öğrenmeden yararlanmayı imkânsız kılar.  
2. **Gizlilik riski** – anket yanıtlarını organizasyonlar arasında paylaşmak, gizli kontrolleri veya denetim bulgularını istemeden açığa çıkarabilir.  
3. **Ölçeklenebilirlik sınırları** – müşteri sayısı arttıkça, yanıtların doğru, güncel ve denetim‑hazır tutulması için gereken çaba doğrusal olarak artar.

Bir **federated prompt engine**, ham verinin asla kaynak ortamından çıkmadığını garanti ederken, birçok kiracının ortak bir AI‑destekli yanıt üretim hizmetine katkıda bulunmasını sağlayarak bu zorlukların üstesinden gelir.

## Temel Kavramlar

| Kavram | Açıklama |
|--------|----------|
| **Federated Learning (FL)** | Model güncellemeleri her kiracının kendi verisi üzerinde yerel olarak hesaplanır, ardından gizlilik‑koruyucu bir şekilde birleştirilerek küresel LLM prompt deposu iyileştirilir. |
| **Prompt Engine** | Belirli düzenleyici çerçevelere (ör. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR vb.) uyarlanmış yeniden kullanılabilir prompt şablonlarını depolayan, sürüm‑kontrolü yapan ve getiren bir hizmet. |
| **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Authentication** | Ortak prompt havuzuna bir kiracının katkısının geçerli olduğunu, temel kanıtı ortaya çıkarmadan kanıtlamasını sağlar. |
| **Encrypted Knowledge Graph (KG)** | Kontroller, kanıt nesneleri ve düzenleyici maddeler arasındaki ilişkileri şifreli biçimde tutan, homomorfik şifreleme aracılığıyla aranabilir bir grafik. |
| **Audit Ledger** | Her prompt isteği, yanıt ve model güncellemesini tam izlenebilirlik için kaydeden değiştirilemez bir blockchain‑tabanlı günlük. |

## Mimari Görünüm  

Aşağıda federated prompt engine'in veri akışını ve bileşen sınırlarını gösteren yüksek‑seviyeli bir Mermaid şeması yer almaktadır.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant_A["Tenant A"]
        TA[ "Tenant Portal" ]
        TKG[ "Encrypted KG" ]
        TFL[ "Local FL Worker" ]
        TEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    subgraph Tenant_B["Tenant B"]
        TB[ "Tenant Portal" ]
        TBKG[ "Encrypted KG" ]
        TBF[ "Local FL Worker" ]
        TBEnc[ "Prompt Encryption Layer" ]
    end

    FE[ "Federated Prompt Service" ]
    AGG[ "Secure Aggregator" ]
    LED[ "Audit Ledger (Blockchain)" ]
    PUB[ "Public Prompt Repository" ]

    TA --> TEnc --> FE
    TB --> TBEnc --> FE
    TFL --> AGG
    TBF --> AGG
    FE --> PUB
    FE --> LED
    TKG --> FE
    TBKG --> FE
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### Nasıl Çalışır

1. **Yerel Prompt Oluşturma** – Her kiracının güvenlik ekipleri, dahili portalı üzerinden promptlar oluşturur. Promptlar, kiracının şifreli KG'sinde saklanan kontrol kimlikleri ve kanıt göstergelerine referans verir.  
2. **Şifreleme & Gönderme** – Prompt Encryption Layer, prompt metnini kiracı‑özel bir açık anahtarla şifreler; böylece gizlilik korunur ve Federated Prompt Service şifreli içeriği indeksleyebilir.  
3. **Federated Model Güncellemesi** – Her kiracı, kendi anket korpusunda bir distilled LLM'i ince ayar yapan hafif bir FL çalışanı çalıştırır. Yalnızca diferansiyel gizlilikle korunmuş gradient farkları Secure Aggregator'a gönderilir.  
4. **Küresel Prompt Deposu** – Birleştirilen güncellemeler ortak bir prompt‑seçim modelini iyileştirir. Public Prompt Repository, sürüm‑kontrolü yapılmış şifreli promptları saklar; bu promptlar herhangi bir kiracı tarafından güvenli bir şekilde alınabilir.  
5. **Yanıt Üretimi** – Yeni bir anket geldiğinde, kiracı portalı Federated Prompt Service'i sorgular. Servis en iyi eşleşen şifreli promptu seçer, yerel olarak çözer ve kiracı‑özel LLM'i çalıştırarak yanıtı üretir.  
6. **Denetim İz Sürümü** – Her istek, yanıt ve model katkısı Audit Ledger üzerine kaydedilir; böylece denetim düzenlemeleriyle tam uyumluluk sağlanır.

## Gizlilik‑Koruyucu Teknikler Derinlemesine  

### Diferansiyel Gizlilik (DP)  

DP, yerel gradient güncellemelerine, kiracı ortamından çıkmadan önce kalibre edilmiş gürültü ekler. Bu, tek bir kanıt belgesinin varlığının veya yokluğunun birleştirilmiş modelden çıkarılamamasını garanti eder.

### Homomorfik Şifreleme (HE)  

HE, Federated Prompt Service'in, KG düğümlerindeki şifreli verileri çözmeden anahtar kelime araması yapmasını sağlar. Böylece prompt seçimi, kiracının gizlilik kısıtlamalarına saygı gösterirken küresel bilgi tabanından faydalanabilir.

### Zero‑Knowledge Proofs  

Bir kiracı yeni bir prompt şablonu eklediğinde, bir ZKP, promptun (ör. yasaklı bilgi sızdırmadığı) iç politika standartlarına uygun olduğunu, şablonun içeriğini ifşa etmeden doğrular. Toplayıcı yalnızca uyumu kanıtlayan kanıtları kabul eder.

## Güvenlik & Uyumluluk Ekipleri İçin Faydalar  

| Fayda | Etkisi |
|-------|--------|
| **Azaltılmış Manuel Çaba** | Otomatik prompt seçimi ve AI‑türevi yanıtlar, anket tamamlanma süresini haftalardan saatlere düşürür. |
| **Sürekli Öğrenme** | Federated güncellemeler, merkezi veri toplama olmadan yanıt kalitesini zaman içinde iyileştirir, yeni düzenleyici diline uyum sağlar. |
| **Düzenleyici Esneklik** | Prompt şablonları belirli maddelere eşlenir; bir çerçeve güncellendiğinde yalnızca etkilenen promptlar revize edilir. |
| **Tam Denetlenebilirlik** | Değiştirilemez ledger girdileri, kim, ne zaman, hangi model sürümüyle yanıt ürettiğini kanıtlar. |
| **Kiracı İzolasyonu** | Ham kanıt hiçbir zaman kiracının şifreli KG'sinden çıkmaz; veri ikamet ve gizlilik yasalarına uyum sağlanır. |

## Uygulama Yol Haritası  

1. **Başlatma Aşaması**  
   - Yönetilen bir Kubernetes kümesi üzerinde Federated Prompt Service'i, şifreleme anahtarları için sealed‑secrets ile dağıtın.  
   - Denetim defteri için izinli bir blockchain ağı (ör. Hyperledger Fabric) kurun.  

2. **Kiracı Katılımı**  
   - Her kiracıya benzersiz bir anahtar çifti ve hafif bir FL ajanı (Docker imajı) sağlayın.  
   - Mevcut politika belgelerini toplu bir alım boru hattı ile şifreli KG'ye taşıyın.  

3. **Prompt Kütüphanesi Başlatma**  
   - Endüstri‑standart şablonları (örn. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)) ile Public Prompt Repository'i doldurun.  
   - Her şablonun uyumluluğunu onaylamak için tek seferlik bir ZKP doğrulaması yürütün.  

4. **Operasyonel Döngü**  
   - **Günlük**: FL çalışanları gradient güncellemelerini hesaplayıp Secure Aggregator'a gönderir.  
   - **Her Anket**: Kiracı portalı eşleşen promptları alır, yerel olarak çözer ve ayarlanmış LLM'i çalıştırır.  
   - **Yanıt Sonrası**: Sonuç Audit Ledger'e kaydedilir; denetçi geri bildirimi prompt iyileştirme döngüsüne beslenir.  

5. **İzleme & Yönetişim**  
   - Gizlilik bütçesinin korunmasını sağlamak için DP epsilon değerlerini izleyin.  
   - Model kayması, prompt kullanımı ısı haritaları ve ledger sağlığı için Grafana panoları oluşturun.  

## Gerçek Dünya Kullanım Örneği: SaaS Sağlayıcısı “DataShield”

*Arka plan*: DataShield, 300 kurumsal müşteriye hizmet verir ve her biri SOC 2 ve ISO 27001 anket yanıtları talep eder. Güvenlik ekipleri **ayda 150 kişi‑günü** kanıt derlemede harcıyordu.

*Çözüm*: Üç bölgesel veri merkezinde federated prompt engine uygulandı. İki ay içinde:

- **Tamamlanma süresi** ortalama **12 günden 3 saate** düştü.  
- **Manuel çaba** %78 azalarak ekip daha yüksek etkili risk iyileştirmelerine odaklanabildi.  
- **Denetim hazırlığı** iyileşti: her yanıt, ledger'de belirli bir prompt sürümü ve model anlık görüntüsüyle izlenebildi.  

*Ana Ölçütler*  

| Metrik | Önce | Sonra |
|--------|------|-------|
| Ortalama anket yanıt süresi | 12 gün | 3 saat |
| Kanıt haritalama için harcanan kişi‑günü | 150 | 33 |
| Gizlilik ihlali sayısı | 2 | 0 |
| Model doğruluğu (BLEU skoru, uzman yanıtlarıyla) | 0,62 | 0,84 |

## Gelecek Yönler  

1. **Çapraz‑Alan Bilgi Transferi** – İlgisiz düzenleyici alanlar (ör. HIPAA ↔ PCI‑DSS) arasında meta‑öğrenme kullanarak federated motorun öğrenimini genişletmek.  
2. **Üretici Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – Şifreli KG geri getirme ile LLM üretimini birleştirerek daha zengin, alıntı‑destekli yanıtlar sağlamak.  
3. **AI‑Türevi Prompt Önerisi** – Denetçi yorumlarının canlı geri bildirimi ve duygu analizine dayalı prompt iyileştirme önerilerini gerçek zamanlı sunmak.  

## Başlangıç Kontrol Listesi  

- [ ] Kubernetes kümesini sealed‑secrets ile anahtar yönetimi için provision edin.  
- [ ] Federated Prompt Service'i dağıtın ve TLS mutual authentication yapılandırın.  
- [ ] Her kiracıya anahtar çiftleri ve Docker‑tabanlı FL ajanları verin.  
- [ ] Sağlanan ETL betikleriyle mevcut politika belgelerini şifreli KG'ye taşıyın.  
- [ ] Temel şablonlarla Public Prompt Repository'i doldurun.  
- [ ] Otomatik sürüm etiketleme için CI/CD entegrasyonu ile blockchain ledger'ı etkinleştirin.  

> **İpucu**: Ölçeklendirmeden önce gizlilik bütçesi (DP epsilon) ve ZKP doğrulama eşiklerini ince ayarlamak için 5‑10 kiracıyla bir pilot başlatın.

---

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

- [Google Cloud Blog – Federated Learning at Scale](https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/federated-learning-at-scale)  
- [Hyperledger Fabric Documentation – Building Auditable Ledgers](https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/)