
# Sentetik Veri Destekli AI ile Güvenlik Anket Otomasyonu

*Generatif AI çağında, anket otomasyonunu ölçeklendirmeye engel olan en büyük zorluk **veri**dir—hesaplama değildir. Gerçek güvenlik politikaları korumalı, zengin biçimlendirilmiş ve nadiren makine öğrenimi için etiketlenmiştir. Sentetik veri, gizliliği koruyan bir kısayol sunar; organizasyonların doğru, denetlenebilir cevapları talep üzerine taslaklayabilen LLM'leri eğitmelerini, doğrulamalarını ve sürekli iyileştirmelerini sağlar.*

---

## Neden Sentetik Veri Eksik Bağlantıdır

| Zorluk | Geleneksel Yaklaşım | Sentetik Alternatif |
|--------|----------------------|---------------------|
| **Veri kıtlığı** – Az sayıda halka açık güvenlik‑anket veri seti | Manuel toplama, yoğun kırpma, yasal inceleme | Programatik olarak milyonlarca gerçekçi yanıt‑çiftinin üretilmesi |
| **Gizlilik riski** – Gerçek politika metni gizli bilgiler içerir | Karmaşık anonimleştirme iş akışları | Gerçek veri açığa çıkmaz; sentetik metin stil ve yapıyı taklit eder |
| **Alan kayması** – Düzenlemeler model güncellemelerinden daha hızlı evrilir | Yeni manuel veri üzerinde periyodik yeniden eğitim | Yeni standartlarla uyumlu sürekli sentetik yenileme |
| **Değerlendirme yanlılığı** – Test setleri eğitim yanlılığını yansıtır | Aşırı iyimser metrikler | Köşe durumlarını kapsayan kontrollü sentetik test paketleri |

Ham politikaları eğitim döngüsüne besleme ihtiyacını ortadan kaldırarak, sentetik veri sadece gizliliği korumakla kalmaz, aynı zamanda uyum ekiplerine model davranışının *ne* ve *nasıl* olacağı üzerinde tam kontrol verir.

---

## Sentetik Anket Verisinin Temel Kavramları

### 1. İstem‑Tabanlı Üretim

LLM'ler **bir politika yazarının rolünü** üstlenmeleri için yönlendirilebilir ve verilen soru şablonu için cevap taslakları oluşturabilir. Örnek istem:

```text
Bir SaaS platformu için uyum sorumlususunuz. Aşağıdaki ISO 27001 kontrolüne kısa bir cevap (≤150 kelime) yazın:
"Şifreleme anahtarlarının dinlenme ve iletim sırasında nasıl korunduğunu açıklayın."
```

Bu istemi kontrol kataloğu boyunca çalıştırmak, **ham sentetik bir korpus** üretir.

### 2. Kontrollü Sözlük ve Ontoloji Uyumlaması

Üretilen metnin tutarlı kalması için bir **güvenlik ontolojisi** (ör. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) enjekte ederiz. Ontoloji şunları tanımlar:

- **Varlık tipleri**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Özellikler**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **İlişkiler**: `protects`, `monitoredBy`

Ontoloji, **yapılandırılmış istemler** ve **son‑işleme** adımlarıyla LLM'yi yönlendirerek serbest metin açıklamaları yerine ontoloji‑bağlı token’lar üretir; bu da sonraki doğrulama adımlarını mümkün kılar.

### 3. Gürültü Enjeksiyonu ve Kenar‑Durum Modelleme

Uyum cevapları nadiren mükemmeldir. Sentetik boru hataları kasıtlı olarak ekler:

- **Küçük gerçek dışı hatalar** (ör. biraz daha eski bir anahtar‑yenileme periyodu) modeli hata tespiti öğretmek için.
- **Belirsiz ifadeler** modelin açıklama isteme yeteneğini artırır.
- **Dil varyasyonları** (British vs. American English, resmi vs. gayri resmi) çok‑dilli hazırlık sağlar.

---

## Uçtan Uca Sentetik Veri İşleme Boru Hattı

Aşağıda, kontrol kataloğu alımından Procurize içinde model dağıtımına kadar tüm süreci gösteren bir **Mermaid** akış diagramı yer alıyor.

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### Boru Hattı Adım Adım

1. **Control Catalog** – Standart depolarından en güncel anket maddelerini çek.  
2. **Prompt Template Library** – Kontrol kategorisine göre yeniden kullanılabilir istem şablonlarını sakla.  
3. **LLM Synthetic Generator** – Temel LLM (ör. GPT‑4o) ile ham cevap taslakları üret.  
4. **Ontology Mapper** – Serbest metni güvenlik ontolojisiyle hizalayarak anahtar ifadeleri kanonik token'lara dönüştür.  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – Kontrollü bozulmalar uygula.  
6. **Final Synthetic Dataset** – Versiyon kontrolü yapılmış bir veri gölüne (Snowflake + Delta Lake gibi) kaydet.  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – LoRA veya QLoRA gibi hafif yöntemlerle öğretim yaparak işlem maliyetini düşük tut.  
8. **Evaluation Suite** – Sentetik test senaryolarını küçük, özenle seçilmiş gerçek QA setiyle birleştirerek dayanıklılık kontrolü yap.  
9. **Model Registry** – Model sürümünü, eğitim veri hash'ini ve uyum versiyonunu içeren meta verilerle kaydet.  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – API aracılığıyla anket panosuna entegre et.  
11. **Live Automation** – Takımlar AI‑taslaklarını gerçek zamanlı alır, gözden geçirir, düzenler ve onaylar.

---

## Teknik Derin İnceleme: LoRA ile İnce Ayar

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)**, bellek ayak izini önemli ölçüde azaltırken model performansını korur:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

LoRA, yeni sentetik topluluklar haftalık olarak üretildiğinde tam modelin yeniden eğitilmesine gerek kalmadan hızlı iterasyon imkanı sunar.

---

## Procurize ile Entegrasyon: Modelden UI'ye

1. **Model Endpoint Registration** – LoRA‑ayarlı modeli güvenli bir çıkarım hizmetine (SageMaker, Vertex AI vb.) kaydet.  
2. **API Bridge** – Procurize arka ucu, aşağıdaki JSON ile `POST /v1/generate-answer` çağrısı yapar:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Real‑Time Review Layer** – Taslak, zengin‑metin editörü içinde **düzenlenebilir**, **ontoloji token'ları vurgulanmış** ve bir **güven skoru** (0‑100) ile görüntülenir.  
4. **Audit Trail** – Her AI‑üretimli cevap, sentetik veri kaynağı, model sürümü ve denetçi eylemleriyle birlikte saklanır; böylece düzenleyici kanıt gereksinimleri karşılanır.

---

## Faydalar Sayısal Olarak

| Metrik | Sentetik AI Öncesi | Sentetik AI Sonrası |
|--------|--------------------|---------------------|
| Ortalama cevap süresi | 3.2 gün | 5.4 saat |
| İnsan düzenleme çabası | Cevap uzunluğunun %45'i | Cevap uzunluğunun %12'si |
| Uyum denetimi bulguları | Denetim başına 8 küçük tutarsızlık | Denetim başına 1 küçük tutarsızlık |
| Yeni standartları devreye alma süresi | 6 hafta (manuel eşleme) | 2 hafta (sentetik yenileme) |

**Acme Cloud** örnek çalışması, Sentetik veri ile eğitilmiş bir LLM'nin Procurize ile entegrasyonu sonrasında **anket döngü süresinde %71 azalma** sağladığını gösterdi.

---

## En İyi Uygulamalar ve Kaçınılması Gereken Tuzaklar

1. **Ontoloji Eşlemesini Doğrula** – Üretilen her cevapta zorunlu tokenlar (`encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`) bulunduğunu otomatik bir kontrolle doğrula.  
2. **İnsan‑iç‑Döngü (HITL)** – Yüksek riskli kontroller (ör. veri ihlali bildirimi) için zorunlu denetçi adımı ekle.  
3. **Sentetik Veriyi Versiyonla** – Üretim betikleri, istem şablonları ve rastgele tohumları sürüm kontrolüne al; bu sayede veri kökeni denetlenebilir olur.  
4. **Kayma İzle** – Oluşturulan güven skorlarının dağılımındaki ani değişimleri izleyerek eski istemlerin veya düzenlemelerin güncel olmadığını tespit et.  
5. **Aşırı Öğrenmeden Kaçın** – Gerçek, anonimleştirilmiş birkaç örnekle sentetik veri karışımını dengeli tutarak modelin gerçek dünyada tutunmasını sağla.

---

## Gelecek Yönelimler

- **Alanlararası Transfer:** SaaS, FinTech ve Sağlık gibi sektörlerden sentetik veri setlerini birleştirerek, az sayıda örnekle özelleştirilebilen **evrensel uyum LLM** oluşturulabilir.  
- **Gizlilik‑Koruyucu Federated Tuning:** Sentetik veri ile çok‑kiracılı federatif güncellemeler birleştirilerek, hiçbir kiracının ham politika metni paylaşmadan ortak bir model geliştirilebilir.  
- **Açıklanabilir Kanıt Zincirleri:** Sentetik üretimi, bir nedensel‑graf motoru ile eşleştirerek cevap parçalarını doğrudan kaynak politika bölümlerine bağlayan otomatik “kanıt haritaları” oluşturulabilir; denetçiler için makine‑doğrulamalı bir iz sunar.

---

## Sonuç

Sentetik veri, yalnızca bir hileli çözüm değil; **stratejik bir etkinleştiricidir** ve AI‑destekli anket otomasyonunu uyum‑odaklı dünyaya getirir. Gerçek politikaları ifşa etmeden, ontoloji‑uyumlu cevap korpusları oluşturarak güçlü LLM'leri eğitebilir, yanıt sürelerini hızlandırabilir ve titiz bir denetim izini koruyabilirsiniz. Procurize gibi amaca yönelik bir platformla birleştirildiğinde, sentetik‑veri‑güçlü AI, geleneksel olarak manuel bir darboğazı sürekli kendini optimize eden bir uyum motoruna dönüştürür.

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)