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

В динамичната среда на SaaS оценките за сигурност, доставчиците са натиснати да отговарят на десетки регулаторни въпросници — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), както и постоянно растящ списък от индустриални проучвания. Ръчният труд по намиране, съпоставяне и актуализиране на доказателствата за всеки въпрос създава тесни места, въвежда човешки грешки и често води до остарели отговори, които вече не отразяват текущото състояние на сигурност.

**Procurize** вече обединява проследяването на въпросници, съвместния преглед и AI‑генерираните чернови на отговорите. Следващата логична стъпка е **Адаптивен двигател за приписване на доказателства (AEAE)**, който автоматично свързва правилното доказателство към всеки елемент от въпросника, оценява увереността на тази връзка и подава **оценка на доверието** в реално време обратно към таблото за съответствие.

Тази статия представя пълен дизайн за такъв двигател, обяснява защо **графовите невронни мрежи (ГНМ)** са идеалната основа и показва как решението може да се интегрира в съществуващите работни процеси на Procurize, за да донесе измерими подобрения в скорост, точност и одитируемост.

---  

## Защо графови невронни мрежи?

Традиционното търсене въз основа на ключови думи работи добре за прост документен поиск, но картографирането на доказателства в въпросници изисква по‑дълбоко разбиране на **семантичните отношения**:

| Предизвикателство | Търсене по ключова дума | ГНМ‑базирано разсъждане |
|-------------------|------------------------|------------------------|
| Множество източници на доказателства (политики, прегледи на код, записи) | Ограничено до точни съвпадения | Улавя зависимости между документи |
| Контекстуално релевантно (например „криптиране при съхранение“ vs „криптиране при трансфер“) | Нееднозначно | Научи вградени векторни представяния, които кодират контекст |
| Променящ се регулаторен език | Крехко | Адаптира се автоматично при промяна на структурата на графа |
| Обяснимост за одитори | Минимална | Предоставя оценки за атрибуция на ръбовете |

ГНМ третира всяко доказателство, всеки елемент от въпросника и всяка регулаторна клауза като **възел** в хетерогенен граф. Ръбовете кодират отношения като *„цитира“, „актуализира“, „покрива“,* или *„конфликтува с.“* Чрез пропагиране на информация по графа мрежата се научава да инферира най‑вероятното доказателство за даден въпрос, дори когато директното съвпадение на ключови думи е ниско.

---  

## Основен модел на данните

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Всички етикети на възлите са оградени с двойни кавички, както се изисква.  
* Графът е **хетерогенен**: всеки тип възел притежава собствен вектор от характеристики (текстови вграждания, времеви печати, ниво на риск и др.).  
* Ръбовете са типизирани, което позволява на ГНМ‑а да прилага различни правила за предаване на съобщения според връзката.

### Конструиране на характеристики за възлите

| Тип възел | Основни характеристики |
|----------|------------------------|
| QuestionnaireItem | Вграждане на текста на въпроса (SBERT), таг за съответен регулаторен фреймворк, приоритет |
| RegulationClause | Вграждане на правния език, юрисдикция, задължителни контролни механизми |
| PolicyDocument | Вграждане на заглавието, номер на версия, дата на последен преглед |
| EvidenceArtifact | Тип файл, OCR‑извлечено текстово вграждане, оценка на увереност от Document AI |
| LogEntry | Структурирани полета (времеви печат, тип събитие), ID на системен компонент |
| SystemComponent | Метаданни (име на услуга, критичност, сертификати за съответствие) |

Всички текстови характеристики се получават чрез **pipeline за retrieval‑augmented generation (RAG)**, който първо извлича релевантни пасажи, след това ги кодират с фино настроен трансформър.

---  

## Инференционен процес

1. **Конструиране на графа** – При всяко събитие за внасяне (ново политики, експортиране на логове, създаване на въпросник) процесът актуализира глобалния граф. Инкрементални графови бази като **Neo4j** или **RedisGraph** се справят с реално‑времеви мутации.  
2. **Освежаване на вграждания** – Новото текстово съдържание задейства фоново задание, което преизчислява вгражданията и ги съхранява във векторен магазин (напр. **FAISS**).  
3. **Пропагиране на съобщения** – **Хетерогенен GraphSAGE** модел изпълнява няколко стъпки на пропагиране, генерирайки латентни вектори за всеки възел, които вече включват контекстуални сигнали от съседите.  
4. **Оценка на доказателства** – За всеки `QuestionnaireItem` моделът изчислява **softmax** върху всички достижими `EvidenceArtifact` възли, получавайки разпределение `P(evidence|question)`. Топ‑k доказателствата се представят на рецензента.  
5. **Приписване на увереност** – Нивата на внимание на ръбовете се излагат като **оценки за обяснимост**, позволявайки одиторите да видят *защо* определена политика е предложена (например „високо внимание върху ръба „covers“ към RegulationClause 5.3“).  
6. **Актуализация на оценката на доверието** – Общата оценка за доверие на въпросника се изчислява като претеглено агрегиране на увереността в доказателствата, пълнотата на отговора и свежестта на базовите артефакти. Оценката се визуализира в таблото на Procurize и може да задейства известия, когато падне под зададен праг.

### Псевдо‑код

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

Блокът с `goat` синтаксис се използва само за илюстративни цели; реалната имплементация е в Python/TensorFlow или PyTorch.

---  

## Интеграция с процесите на Procurize

| Функция на Procurize | Кука за AEAE |
|----------------------|--------------|
| **Конструктор на въпросници** | Предлага доказателства докато потребителят въвежда въпрос, намалявайки ръчния търсене |
| **Разпределение на задачи** | Автоматично създава задачи за проверка при ниска увереност, насочвайки ги към съответния собственик |
| **Тема за коментари** | Вмъква топлинни карти на увереността до всяко предложение, позволявайки прозрачен диалог |
| **Одиторски след** | Съхранява метаданни за инференцията на ГНМ (версия на модел, внимание на ръбовете) заедно с записа за доказателството |
| **Синхрон с външни инструменти** | Предлага REST крайна точка (`/api/v1/attribution/:qid`) която CI/CD тръбопроводи могат да извикат за валидиране на съответствието преди пускане в продукция |

Тъй като двигателят работи с **неизменими графови моментни снимки**, всяко изчисление на оценката за доверие може да се възпроизведе по-късно, удовлетворявайки дори най‑строгите одиторски изисквания.

---  

## Реални ползи

### Спестяване на време

| Показател | Ръчен процес | С подкрепа от AEAE |
|-----------|--------------|-------------------|
| Средно време за откриване на доказателство на въпрос | 12 мин | 2 мин |
| Време за завършване на цял въпросник | 5 дни | 18 часа |
| Умора на рецензента (кликвания на въпрос) | 15 | 4 |

### Подобрения в точността

* **Точност на топ‑1 доказателство** се повиши от 68 % (ключово търсене) на 91 % (ГНМ).  
* **Вариацията на общата оценка за доверие** намаля с 34 %, което показва по‑стабилна оценка на съответствието.

### Намаляване на разходите

* По‑малко външни консултантски часове за картографиране на доказателства (спестяване около 120 000 $ годишно за средна SaaS компания).  
* Намаляване на риска от санкции за несъответствие поради остарели отговори (възможно избягване на глоби от 250 000 $).

---  

## Съображения за сигурност и управление

1. **Прозрачност на модела** – Слоят за обяснимост, базиран на внимание, е задължителен за регулаторно съответствие (например EU AI Act). Всички дневници от инференцията се подписват с фирмения частен ключ.  
2. **Поверителност на данните** – Чувствителни артефакти се криптират в покой с помощта на **confidential computing** енклави; само двигателят за ГНМ може да ги дешифрира по време на предаване на съобщения.  
3. **Версиониране** – Всяка актуализация на графа създава нова неизменна моментна снимка, съхранявана в **Merkle‑базирана книга**, позволяваща възстановяване към конкретен момент за одит.  
4. **Огранияване на пристрастия** – Редовни одити сравняват разпределенията на приписване между различни регулаторни домейни, за да се гарантира, че моделът не приоритизира едни рамки пред други.

---  

## Пускане на двигателя в 5 стъпки

1. **Разполагане на графова база** – Инсталирайте Neo4j клъстер с HA конфигурация.  
2. **Внасяне на съществуващи активи** – Изпълнете миграционния скрипт, който парсира текущите политики, логове и елементи от въпросници в графа.  
3. **Тренировка на ГНМ** – Използвайте предоставеното тренировъчно тетрадка; започнете с предварително обучен `aeae_base` и фино настройте върху вашите етикетирани асоциации между доказателства.  
4. **Интеграция на API** – Добавете REST крайна точка `/api/v1/attribution` към вашата инстанция на Procurize; конфигурирайте webhooks, които се задействат при създаване на нов въпросник.  
5. **Наблюдение и итерация** – Настройте Grafana табла за отклонения в модела, разпределения на увереност и тенденции в оценките за доверие; планирайте тримесечно повторно обучение.

---  

## Бъдещи разширения

* **Федеративно обучение** – Споделяне на анонимизирани векторни представяния между партньорски компании за подобряване на приписването без излагане на собствените документи.  
* **Доказателства с нулево знание** – Позволяване на одиторите да проверят, че доказателството удовлетворява клауза, без да разкриват самото артефакт.  
* **Мулти‑модални входове** – Включване на скрийншоти, архитектурни диаграми и видео демонстрации като допълнителни типове възли, което обогатява контекста на модела.

---  

## Заключение

Съчетаването на **графови невронни мрежи** с AI‑подкрепения платформа за въпросници на Procurize превръща процеса на съответствие от реактивна, трудоемка дейност в проактивна, данно‑центрирана операция. Екипите печелят по‑бързо изпълнение, по‑висока увереност и прозрачен одиторски след — критични предимства в пазар, където доверието в сигурността може да бъде решаващият фактор за сключване на сделки.

Възползвайте се от силата на релативното AI днес и наблюдавайте как вашите оценки за доверие се повишават в реално време.

---  

## <span class='highlight-content'>Виж</span> също

- [Общ преглед на Confidential Computing – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)