
# Адаптивен двигател за приписване на доказателства, поддърен от графови невронни мрежи

*Keywords*: автоматизация на въпросници за сигурност, графова невронна мрежа, приписване на доказателства, съответствие, поддържано от ИИ, картографиране на доказателства в реално време, риск в закупуването, генеративен ИИ  

В днешната бързо развиваща се SaaS среда екипите по сигурност и съответствие са натоварени с огромен брой въпросници, заявки за одит и оценки на риска от доставчици. Ръчният процес по събиране на доказателства не само забавя бизнес цикъла, но също така въвежда човешки грешки и пропуски в одитите. **Procurize AI** решава този проблем с набор от интелигентни модули; сред тях **Адаптивният двигател за приписване на доказателства (AEAE)** се отличава като ключов компонент, който използва **графови невронни мрежи (GNN)** за автоматично свързване на правилните доказателства към всеки отговор във въпросника в реално време.

Тази статия обяснява основните концепции, архитектурния дизайн, стъпките за внедряване и измеримите предимства на AEAE, построен върху GNN технология. След като я прочетете, ще разберете как да интегрирате този двигател във вашата платформа за съответствие, как той се включва в съществуващите работни процеси и защо е задължителен за всяка организация, стремяща се да мащабира автоматизацията на въпросници за сигурност.

---

## 1. Защо приписването на доказателства е важно

Въпросниците за сигурност обикновено съдържат десетки въпроси, обхващащи множество рамки ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [NIST 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework)). Всеки отговор трябва да бъде подкрепен с **доказателство**—политически документи, одитни доклади, екранни снимки на конфигурации или логове. Традиционният работен процес изглежда така:

1. **Въпросът се назначава** на отговорник по съответствие.  
2. **Отговорникът търси** в вътрешното хранилище подходящо доказателство.  
3. **Доказателството се прикрепя** ръчно, често след няколко итерации.  
4. **Преглеждащият валидира** свързването, добавя коментари и одобрява.

На всяка стъпка процесът е уязвим за:

* **Загуба на време** – търсене сред хиляди файлове.  
* **Несъответстващо свързване** – едно и също доказателство може да се свърже с различни въпроси с различна релевантност.  
* **Риск от одит** – липсващи или остарели доказателства могат да доведат до констатирани отклонения.

**Двигател, поддържан от ИИ**, премахва тези проблеми, като автоматично избира, класира и прикрепя най‑подходящите доказателства, като същевременно се учи от обратната връзка на преглеждащите.

---

## 2. Graph Neural Networks – Идеалното решение

GNN е изключително добър при учене от **релационни данни**. В контекста на въпросниците за сигурност данните могат да се моделират като **познавателен граф**, където:

| Тип на възел | Пример |
|-------------|--------|
| Въпрос | “Криптирате ли данните в покой?” |
| Доказателство | “AWS KMS политика PDF”, “S3 bucket encryption log” |
| Контрол | “Процедура за управление на криптиращи ключове” |
| Рамка | “SOC 2 – CC6.1” |

Ръбовете улавят отношения като **“изисква”**, **“поддържано‑от”**, **“произхожда‑от”**, **“валидирано‑от”**. Този граф естествено отразява многомерните съчетания, върху които екипите по съответствие вече мислят, което прави GNN перфектен двигател за откриване на скрити връзки.

### 2.1 GNN Работен процес

```mermaid
graph TD
    Q["Въпрос"] -->|изисква| C["Контрол"]
    C -->|поддържано‑от| E["Доказателство"]
    E -->|валидирано‑от| R["Рецензент"]
    R -->|обратна‑връзка‑към| G["GNN модел"]
    G -->|обновява| E
    G -->|предоставя| A["Оценки за приписване"]
```

* **Въпрос → Контрол** – Въпросът е свързан с един или повече контролни изисквания.  
* **Контрол → Доказателство** – Контролите се подкрепят от документи, вече съхранени в хранилището.  
* **Рецензент → GNN** – Обратната връзка (приемане/отхвърляне) се подава обратно в GNN за непрекъснато обучение.  
* **GNN → Оценки** – Моделът връща доверителен скор за всяка двойка въпрос‑доказателство, който UI‑то показва за автоматично прикрепяне.

---

## 3. Подробна архитектура на Адаптивния двигател за приписване на доказателства

По-долу е визуализация на компонентно ниво на продукционен AEAE, интегриран с Procurize AI.

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Потребителски интерфейс]
        Chat[Разговорен AI коуч]
    end

    subgraph Backend
        API[REST / gRPC API]
        Scheduler[Планирано за задачи]
        GNN[Услуга за графова невронна мрежа]
        KG[Хранилище за познавателен граф (Neo4j/JanusGraph)]
        Repo[Хранилище за документи (S3, Azure Blob)]
        Logs[Услуга за журнал на одита]
    end

    UI --> API
    Chat --> API
    API --> Scheduler
    Scheduler --> GNN
    GNN --> KG
    KG --> Repo
    GNN --> Logs
    Scheduler --> Logs
```

### 3.1 Основни модули

| Модул | Отговорност |
|-------|-------------|
| **Хранилище за познавателен граф** | Съхранява възли/ръбове за въпроси, контрол, доказателства, рамки и рецензенти. |
| **Услуга за GNN** | Извършва инференция върху графа, генерира оценки за приписване и актуализира тежестите на ръбовете според обратната връзка. |
| **Планирано за задачи** | Стартира задачи за приписване при импортиране на нов въпросник или при промяна на доказателство. |
| **Хранилище за документи** | Държи суровите файлове с доказателства; метаданните се индексират в графа за бързо търсене. |
| **Услуга за журнал на одита** | Записва всяко автоматично прикрепване и действие на рецензент за пълна проследимост. |
| **Разговорен AI коуч** | Помага на потребителите да преминат през процеса, като предлага препоръчани доказателства при поискване. |

### 3.2 Поток на данните

1. **Ингестия** – Нов JSON файл с въпросник се парсира; всеки въпрос се превръща във възел в KG.  
2. **Обогатяване** – Съществуващи контролни и рамкови съчетания се прикрепят автоматично чрез предварително дефинирани шаблони.  
3. **Инференция** – Планираната услуга извиква GNN; моделът оценява всяко доказателство спрямо всеки въпрос.  
4. **Прикрепяне** – Най‑горните N доказателства (конфигурируемо) се прикрепят автоматично към въпроса. UI‑то показва значка за доверие (напр. 92%).  
5. **Човешка проверка** – Рецензентът може да приеме, отхвърли или пренареди; тази обратна връзка актуализира ръбовете в KG.  
6. **Непрекъснато обучение** – GNN се преобучава всяка нощ, използвайки натрупаните данни за обратна връзка, като подобрява бъдещите прогнози.

---

## 4. Създаване на GNN модел – Стъпка по стъпка

### 4.1 Подготовка на данните

| Източник | Метод за извличане |
|-----------|----------------------|
| JSON с въпросник | JSON парсер → възли за въпроси |
| Политически документи (PDF/Markdown) | OCR + NLP → възли за доказателства |
| Каталог с контрол | CSV импорт → възли за контрол |
| Действия на рецензенти | Поток от събития (Kafka) → актуализации на тежест на ръбовете |

Всички обекти се нормализират и им се присвояват **векторни характеристики**:

* **Характеристики на въпроси** – embedding на текста (BERT‑базиран), ниво на критичност, маркер на рамка.  
* **Характеристики на доказателства** – тип документ, дата на създаване, ключови думи за релевантност, embedding на съдържанието.  
* **Характеристики на контрол** – ID на изискване, ниво на зрелост.

### 4.2 Конструиране на графа

```python
import torch
import torch_geometric as tg

# Псевдо‑код
question_nodes = tg.data.Data(x=question_features, edge_index=[])
control_nodes  = tg.data.Data(x=control_features, edge_index=[])
evidence_nodes = tg.data.Data(x=evidence_features, edge_index=[])

# Свързване въпроси → контрол
edge_qc = tg.utils.links.edge_index_from_adj(adj_qc)

# Свързване контрол → доказателства
edge_ce = tg.utils.links.edge_index_from_adj(adj_ce)

# Обединяване в един хетерогенен граф
data = tg.data.HeteroData()
data['question'].x = question_features
data['control'].x = control_features
data['evidence'].x = evidence_features
data['question', 'requires', 'control'].edge_index = edge_qc
data['control', 'supported_by', 'evidence'].edge_index = edge_ce
```

### 4.3 Архитектура на модела

```python
class EvidenceAttributionRGCN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, num_relations):
        super().__init__()
        self.rgcn1 = tg.nn.RGCN(in_channels=feature_dim,
                               out_channels=hidden_dim,
                               num_relations=num_relations)
        self.rgcn2 = tg.nn.RGCN(in_channels=hidden_dim,
                               out_channels=hidden_dim,
                               num_relations=num_relations)
        self.classifier = torch.nn.Linear(hidden_dim, 1)  # доверителен скор

    def forward(self, x_dict, edge_index_dict):
        x = self.rgcn1(x_dict, edge_index_dict)
        x = torch.relu(x)
        x = self.rgcn2(x, edge_index_dict)
        scores = self.classifier(x['question'])  # мапиране към пространството на доказателствата
        return torch.sigmoid(scores)
```

**Цел за обучение**: бинарна крос‑ентропия между предсказаните скорове и потвърдените от рецензентите връзки.

### 4.4 Съображения при внедряване

| Аспект | Препоръка |
|--------|-----------|
| **Латентност при инференция** | Кеширайте скорошни снапшоти на графа; използвайте ONNX експорт за инференция под мс. |
| **Преобучение на модела** | Нощни батч задачи на GPU; съхранявайте версии на чекпойнти. |
| **Мащабируемост** | Хоризонтално разделяне на KG по рамки; всяка част има собствена GNN инстанция. |
| **Сигурност** | Тежестите на моделите са криптирани в покой; услугата за инференция работи в Zero‑Trust VPC. |

---

## 5. Интеграция на AEAE в работния процес на Procurize

### 5.1 Потребителско изживяване

1. **Импорт на въпросник** – Екипът по сигурност качва нов файл.  
2. **Автоматично свързване** – AEAE незабавно предлага доказателства за всеки отговор; до всяка препоръка се показва значка за доверие.  
3. **Прикрепяне с едно кликване** – Потребителят кликва върху значката, за да приеме предложението; файлът се свързва автоматично и действието се записва.  
4. **Обратна връзка** – Ако предложението е неточно, рецензентът може да премести друго доказателство чрез drag‑and‑drop и да добави кратък коментар (напр. “Доказателството е остаряло – използвайте одит от Q3‑2025”). Този коментар се записва като **отрицателен ръб** за обучение на GNN.  
5. **Одиторски след** – Всяко автоматично и ръчно действие се подпоява с времева печатка, подпис и се съхранява в неизменяем дневник (например Hyperledger Fabric).  

### 5.2 API Договор (опростен)

```http
POST /api/v1/attribution/run
Content-Type: application/json

{
  "questionnaire_id": "qnr-2025-11-07",
  "max_evidence_per_question": 3,
  "retrain": false
}
```

**Отговор**

```json
{
  "status": "queued",
  "run_id": "attr-20251107-001"
}
```

Резултатите от изпълнението могат да се извлекат чрез `GET /api/v1/attribution/result/{run_id}`.

---

## 6. Измерване на ефекта – Табло с KPI

| KPI | Базова стойност (ръчно) | С AEAE | % Подобрение |
|-----|---------------------------|--------|--------------|
| Средно време за въпрос | 7 мин | 1 мин | 86 % |
| Процент повторно използвани доказателства | 32 % | 71 % | +121 % |
| Процент корекции от рецензент | 22 % (ръчно) | 5 % (след AI) | -77 % |
| Процент открити проблеми при одит | 4 % | 1.2 % | -70 % |
| Време за затваряне на сделка | 45 дни | 28 дни | -38 % |

Живото **Табло за приписване на доказателства** (построено с Grafana) визуализира тези показатели, позволявайки на ръководителите по съответствие да откриват тесни места и да планират ресурси.

---

## 7. Сигурност и управление

1. **Поверителност на данните** – AEAE достъпва само метаданни и криптирани доказателства. Чувствително съдържание никога не се излага пред модела; вградените представяния се създават в защитена среда.  
2. **Обяснимост** – Значката за доверие включва tooltip с топ‑3 фактори (напр. “Съвпадение на ключова дума ‘encryption at rest’, документ от последните 90 дни, съвпадение с контрол SOC 2‑CC6.1”). Това удовлетворява изискванията за **explainable AI** в одитите.  
3. **Контрол на версии** – Всяко прикрепено доказателство се versionира. При актуализация на документ, двигателят автоматично преизчислява приписването за засегнатите въпроси и маркира спадове в доверието.  
4. **Контрол на достъпа** – Политиките за ролите ограничават кой може да задейства преобучение или да преглежда логитите на модела.

---

## 8. Реален пример за успех

**Компания**: Финтех SaaS доставчик (Series C, 250 служители)  
**Проблем**: 30 часа месечно за отговор на SOC 2 и ISO 27001 въпросници, чести пропуски в доказателствата.  
**Внедряване**: Инсталиран AEAE върху съществуващия Procurize екземпляр. Обучен GNN върху 2 години исторически данни (≈ 12 k двойки въпрос‑доказателство).  
**Резултати (първи 3 месеца)**:

* **Времето за изпълнение** намаля от 48 часа до 6 часа на въпросник.  
* **Ръчните търсения** намаляха с 78 %.  
* **Констатирани отклонения** при одит, свързани с липсващи доказателства, спаднаха до 0.  
* **Влияние върху приходите**: По‑бързото затваряне на сделки допринесе за увеличение на ARR с $1.2 M.

Клиентът заяви, че AEAE „превърна главоболието от съответствие в конкурентно предимство“.

---

## 9. Как да започнете – Практически план

1. **Оценка на готовността на данните** – Инвентаризирайте всички текущи файлове с доказателства, политики и контролни съчетания.  
2. **Създайте графова БД** – Използвайте Neo4j Aura или управляван JanusGraph; импортнете възли/ръбове чрез CSV или ETL процеси.  
3. **Създайте базов GNN** – Клонирайте публичния репозитори `rgcn-evidence-attribution`, адаптирайте екстракцията на функции към вашия домейн.  
4. **Пилотен проект** – Изберете една рамка (напр. SOC 2) и подмножество от въпросници. Оценете скоровете спрямо обратната връзка на рецензентите.  
5. **Итерации с обратна връзка** – Включете коментарите на рецензентите, настройте тежестите на ръбовете и преобучете модела.  
6. **Мащабиране** – Добавете още рамки, активирайте нощно преобучение, интегрирайте в CI/CD pipelines за непрекъсната доставка.  
7. **Мониторинг и оптимизация** – Използвайте KPI таблото, задайте аларми за спад под зададен праг (напр. 70 %).  

---

## 10. Бъдещи посоки

* **Федеративни GNN‑ове между организации** – Несколко компании могат да обучават общ модел, без да споделят чувствителни доказателства, запазвайки конфиденциалността, но печеляйки от по‑широк набор от модели.  
* **Интеграция на Zero‑Knowledge Proofs** – За изключително чувствителни доказателства двигателят може да генерира zk‑доказателство, че документът отговаря на изискването, без да разкрива съдържанието.  
* **Мултимодални доказателства** – Разширяване на модела, за да разбира скрийншоти, конфигурационни файлове и дори инфраструктурен‑като‑код код чрез vision‑language трансформъри.  
* **Радар за регулаторни промени** – Свързва AEAE с поток от нови регулаторни актуализации; графът автоматично добавя нови контролни възли, предизвиквайки незабавно преразпределяне на доказателства.

---

## 11. Заключение

**Адаптивният двигател за приписване на доказателства, поддържан от графови невронни мрежи**, трансформира трудоемкия процес на свързване на доказателства към отговорите във въпросници за сигурност в **прецизен, проверяем и непрекъснато подобряващ се** процес. Като моделира екосистемата за съответствие като познавателен граф и позволява на GNN‑та да учи от реалното поведение на рецензентите, организациите получават:

* По‑бързо завършване на въпросници, ускоряващо продажбите.  
* По‑висока повторна употреба на доказателства, намалявайки товарът от хранилището.  
* По‑силна одиторска позиция чрез обяснима AI прозрачност.  

За всяка SaaS фирма, използваща Procurize AI или създаваща собствена платформа за съответствие, инвестицията в GNN‑движим атрибуционен двигател вече не е "желателен" експеримент – това е стратегическа необходимост за мащабиране на сигурността и съответствието със скоростта на предприятието.