Çok Regülasyonlu Güvenlik Anketlerinde Bağlamsal Kanıt Üretimi İçin Ontoloji Yönlendirmeli Üretken AI

Giriş

Güvenlik anketleri, B2B SaaS anlaşmalarının kapı bekçileri olarak hizmet verir. Alıcılar, bir satıcının kontrollerinin SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA ve sektöre özgü standartlar gibi çerçeveleri karşıladığını kanıtlamasını ister. Doğru politika bölümlerini, denetim raporlarını veya olay kayıtlarını bulma, uyarlama ve atıfta bulunma çabası, çerçeve sayısı arttıkça katlanarak artar.

Üretken AI devreye giriyor: büyük dil modelleri ölçekli doğal dil yanıtları sentezleyebilir, ancak net bir rehber olmadan halüsinasyon, düzenleyici uyumsuzluk ve denetim hataları riskini taşırlar. Çözüm, LLM’yi kontrol, kanıt türleri ve düzenleyici eşlemelerinin semantiğini yakalayan bir ontoloji‑driven bilgi grafiği ile kökleştirmektir. Sonuç, saniyeler içinde bağlamsal, uyumlu ve izlenebilir kanıt üreten bir sistemdir.

Çok Regülasyonlu Kanıtın Zorluğu

Ontoloji Tabanlı Bilgi Grafiği Temelleri

Bir ontoloji, Kontrol, Kanıt Türü, Düzenleyici Gereklilik ve Risk Senaryosu gibi kavramlar arasındaki ilişkileri tanımlayan resmi bir sözlük ve yapıdır. Bu ontoloji üzerine bir bilgi grafiği inşa etmek üç adımı içerir:

1. Alım – Politika PDF’lerini, denetim raporlarını, bilet günlüklerini ve yapılandırma dosyalarını ayrıştırın.
2. Varlık Çıkarımı – Belge AI’ı kullanarak varlıkları (ör. “Veri Şifreleme Dinlenirken”, “Olay 2024‑03‑12”) etiketleyin.
3. Grafik Zenginleştirme – Varlıkları ontoloji sınıflarına bağlayın ve FULFILLS, EVIDENCE_FOR, IMPACTS gibi kenarlar oluşturun.

Ortaya çıkan grafik kaynak bilgisi (kaynak dosya, sürüm, zaman damgası) ve semantik bağlam (kontrol ailesi, yargı bölgesi) saklar. Mermaid örneği:

  graph LR
    "Control: Access Management" -->|"FULFILLS"| "Regulation: ISO 27001 A.9"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"EVIDENCE_FOR"| "Control: Access Management"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"HAS_VERSION"| "Hash: a1b2c3d4"
    "Regulation: GDPR Art. 32" -->|"MAPS_TO"| "Control: Access Management"

Ontoloji Bağlamı ile Prompt Mühendisliği

Güvenilir üretimin anahtarı prompt artırmasıdır. Bir soruyu LLM’ye göndermeden önce sistem şunları yapar:

1. Düzenleme Sorgulama – Hedef çerçeveyi (SOC 2, ISO, GDPR) belirler.
2. Kontrol Getirme – Grafikten ilgili kontrol düğümlerini çeker.
3. Kanıt Ön‑Seçimi – Bu kontrollerle bağlantılı en üst‑k kanıt düğümlerini, yenilik ve denetim puanına göre sıralar.
4. Şablon Oluşturma – Kontrol tanımları, kanıt alıntıları ve atıf‑zengin bir yanıt talebi içeren yapılandırılmış bir prompt hazırlar.

Örnek prompt (okunabilirlik için JSON‑stilinde):

{
  "question": "Describe how you enforce multi‑factor authentication for privileged accounts.",
  "framework": "SOC 2",
  "control": "CC6.1",
  "evidence": [
    "Policy: MFA Enforcement v5.0 (section 3.2)",
    "Audit Log: MFA Events 2024‑01‑01 to 2024‑01‑31"
  ],
  "instruction": "Generate a concise answer of 150 words. Cite each evidence item with its graph node ID."
}

LLM, prompt’u alır, yanıt üretir ve sistem otomatik olarak [Policy: MFA Enforcement v5.0](node://e12345) gibi kaynak bağlantılarını ekler.

Gerçek Zamanlı Kanıt Üretim İş Akışı

Aşağıda, anket alımından yanıt teslimine kadar uçtan uca süreci gösteren yüksek‑seviye bir akış diyagramı bulunuyor.

  flowchart TD
    A[Questionnaire Received] --> B[Parse Questions]
    B --> C[Identify Framework & Control]
    C --> D[Graph Query for Control & Evidence]
    D --> E[Assemble Prompt with Ontology Context]
    E --> F[LLM Generation]
    F --> G[Attach Provenance Links]
    G --> H[Answer Delivered to Vendor Portal]
    H --> I[Audit Log & Version Store]

Temel Özellikler:

• Gecikme: Her adım mümkün olduğunca paralel yürütülür; çoğu soru için toplam yanıt süresi 5 saniyenin altındadır.
• Sürümleme: Üretilen her yanıt, prompt ve LLM çıktısının SHA‑256 karmasıyla saklanır, değişmezliği garantiler.
• Geri Bildirim Döngüsü: Bir inceleyici yanıtı işaretlediğinde, sistem düzeltmeyi yeni bir kanıt düğümü olarak kaydeder ve grafiği gelecekteki sorgular için zenginleştirir.

Güvenlik ve Güvenilirlik Hususları

1. Gizlilik – Hassas politika belgeleri organizasyondan ayrılmaz. LLM izole bir konteynerde, sıfır‑güven ağıyla çalışır.
2. Halüsinasyon Önlemleri – Prompt, modelin en az bir grafik düğümüne atıf yapmasını zorunlu kılar; atıf bulunmayan yanıtlar post‑işlemci tarafından reddedilir.
3. Farklılaştırılmış Gizlilik – Kullanım metrikleri birleştirildiğinde, bireysel kanıt öğelerinin türevlenmesini önlemek için gürültü eklenir.
4. Uyum Denetimi – Değişmez denetim izi, SOC 2 CC6.1 ve ISO 27001 A.12.1 değişim yönetimi gereksinimlerini karşılar.

Fayda ve Yatırım Getirisi

• Yanıt Süresi Azaltma – Ekipler, ortalama yanıt süresinde %70 azalma rapor ediyor; günler yerine saniyeler içinde cevap veriliyor.
• Denetim Başarı Oranı – Atıflar her zaman izlenebilir olduğundan, eksik kanıtla ilgili denetim bulgularında %25 azalma sağlanıyor.
• Kaynak Tasarrufu – Tek bir güvenlik analisti, önceden üç kişinin iş yükünü üstlenebiliyor, kıdemli personel stratejik risk çalışmaları için serbest kalıyor.
• Ölçeklenebilir Kapsam – Yeni bir düzenleme eklemek, modeli yeniden eğitmeyi değil, ontolojiyi genişletmeyi gerektiriyor.

Uygulama Planı

Gelecek Yönelimler

• Kendini Onaran Ontoloji – İnceleyicilerin sıkça düzeltme yaptığı durumlarda, yeni ilişkileri otomatik önermek için pekiştirmeli öğrenme kullan.
• Çapraz‑Kiracı Bilgi Paylaşımı – Ortaklaşa anonimleştirilmiş grafik güncellemelerini paylaşmak için federated learning uygula, gizliliği koru.
• Çok Modlu Kanıt – Görüntü‑destekli LLM’lerle ekran görüntüleri, yapılandırma anlık görüntüleri ve video kayıtlarını pipeline’a ekle.
• Düzenleyici Radar – ISO 27002 2025 gibi yeni standartların gerçek‑zaman akışını grafikle eşleştirerek sorular gelmeden kontrol düğümlerini ön‑doldur.

Sonuç

Ontoloji‑tabanlı bilgi grafikleri ile üretken AI’yi birleştirerek, kurumlar geleneksel olarak yoğun emek gerektiren güvenlik anketi sürecini gerçek zamanlı, denetlenebilir ve bağlamsal bir hizmet haline getirebilir. Her yanıtın doğrulanmış kanıtlara dayanması, otomatik atıf eklenmesi ve tam izlenebilir olması, en katı uyumluluk zorunluluklarını karşılamayı sağlar ve ölçülebilir verimlilik artışı getirir. Düzenleyici ortamlar evrim geçirdikçe, graf‑odaklı mimari yeni standartların minimum sürtünmeyle entegrasyonunu mümkün kılar; böylece güvenlik anketi iş akışı bir sonraki nesil SaaS anlaşmalarına hazır hale gelir.

İlgili Bağlantılar

• NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements