
# Управление на жизнения цикъл на доказателства, водено от ИИ, за автоматизация на въпросници за сигурност в реално време

Въпросници за сигурност, оценки на риска от доставчици и одити за съответствие споделят обща болка: **доказателства**. Компаниите трябва да намерят правилния артефакт, да проверят актуалността му, да се уверят, че отговаря на нормативните изисквания и най-накрая да го прикачат към отговор на въпросник. Исторически този процес е ръчен, подложен на грешки и скъп.  

Следващото поколение платформи за съответствие, представено от **Procurize**, преминава отвъд „съхранение на документи“ към **жизнен цикъл на доказателства, воден от ИИ**. В този модел доказателството не е статичен файл, а живо същество, което се **събира, обогатява, версиира и проследява автоматично**. Резултатът е източник на истина в реално време, проверим и достъпен, който подпомага незабавни и точни отговори на въпросници.

> **Ключов извод:** Като третирате доказателствата като динамични данни и използвате генеративен ИИ, можете да намалите времето за отговор до 70 % и същевременно да запазите проверимия запис на одита.

---

## 1. Защо доказателствата се нуждаят от подход на жизнен цикъл

| Традиционен подход | Жизнен цикъл на доказателства, воден от ИИ |
|----------------------|---------------------------------------------|
| **Статични качвания** – PDF‑ове, скрийншоти, откъси от дневници се прикачват ръчно. | **Живи обекти** – Доказателството се съхранява като структуриран елемент, обогатен с метаданни (дата на създаване, изходна система, свързани контролни точки). |
| **Ръчно версииране** – Екипите се доверяват на имена като `v1`, `v2`. | **Автоматично версииране** – Всяка промяна създава нов неизменяем възел в регистъра за произход. |
| **Без произход** – Одиторите се борят да проверят източника и целостта. | **Криптографски произход** – Идентификатори, базирани на хеш, цифрови подписи и блок‑верижни дневници гарантират автентичност. |
| **Разпръснато търсене** – Търсене из файлови споделяния, тикет системи, облачно съхранение. | **Унифицирано графово запитване** – Графът на знанието обединява доказателствата с политики, контролни точки и елементи от въпросника за мигновено извличане. |

Концепцията за жизнения цикъл затваря тези пропуски, **затваряйки цикъла**: генериране на доказателство → обогатяване → съхранение → валидиране → повторно използване.

---

## 2. Основни компоненти на двигателя за жизнен цикъл на доказателства

### 2.1 Слой за събиране

- **RPA/Connector ботове** автоматично извличат дневници, конфигурационни мигновения, тестови отчети и удостоверения от трети страни.  
- **Мултимодално приемане** поддържа PDF‑ове, електронни таблици, изображения и дори видеозаписи от UI walkthrough‑ове.  
- **Извличане на метаданни** използва OCR и LLM‑парсинг за етикетиране на артефактите с идентификатори на контрол (например [NIST 800‑53 SC‑7](https://www.nist.gov/cyberframework)).

### 2.2 Слой за обогатяване

- **LLM‑подсилено обобщение** създава кратки повествователни описания (≈200 дума), отговарящи на „какво, кога, къде, защо“.  
- **Семантично етикетиране** добавя онтологически етикети (`DataEncryption`, `IncidentResponse`), съвпадащи с вътрешните речници за политики.  
- **Оценка на риска** прикрепва метрика за доверие, базирана на надеждността и актуалността на източника.

### 2.3 Регистър за произход

- Всеки възел получава **UUID**, изведен от SHA‑256 хеш на съдържанието и метаданните.  
- **Дневници само за добавяне** записват всяка операция (създаване, актуализиране, оттегляне) с времеви печати, ID на актьора и цифрови подписи.  
- **Доказателства с нулево знание** могат да проверят, че доказателство е съществувало в определен момент без да разкриват съдържанието, отговаряйки на поверителни одиторски изисквания.

### 2.4 Интеграция с граф на знанието

Доказателствени възли се превръщат в част от **семантичен граф**, който свързва:

- **Контроли** (например [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4)  
- **Елементи от въпросника** (например „Криптирате ли данните в покой?“)  
- **Проекти/Продукти** (например „Acme API Gateway“)  
- **Нормативни изисквания** (например [GDPR](https://gdpr.eu/) чл. 32)

Графът позволява **едно кликване** от въпросник до точното нужно доказателство, включително версия и детайли за произход.

### 2.5 Слой за извличане и генериране

- **Хибридно Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** извлича най‑релевантните възли и ги подава на генеративен LLM.  
- **Шаблони за подканване** се попълват динамично с доказателствени повествования, оценки на риска и съответствия.  
- LLM‑ът произвежда **отговори, създадени от ИИ**, които са едновременно четими за човека и проверено подкрепени от конкретния възел.

---

## 3. Общ преглед на архитектурата (Mermaid диаграма)

```mermaid
graph LR
  subgraph Capture
    A[Connector Bots] -->|pull| B[Raw Artifacts]
  end
  subgraph Enrichment
    B --> C[LLM Summarizer]
    C --> D[Semantic Tagger]
    D --> E[Risk Scorer]
  end
  subgraph Provenance
    E --> F[Hash Generator]
    F --> G[Append‑Only Ledger]
  end
  subgraph KnowledgeGraph
    G --> H[Evidence Node]
    H --> I[Control Ontology]
    H --> J[Questionnaire Item]
    H --> K[Product/Project]
  end
  subgraph RetrievalGeneration
    I & J & K --> L[Hybrid RAG Engine]
    L --> M[Prompt Template]
    M --> N[LLM Answer Generator]
    N --> O[AI‑Crafted Questionnaire Response]
  end
```

Диаграмата илюстрира **линейния поток** от събиране до генериране на отговор, докато графът на знанието предоставя **двупосочна мрежа**, подпомагаща ретроспективни заявки и анализи на въздействието.

---

## 4. Прилагане на двигателя в Procurize

### Стъпка 1: Дефиниране на онтология за доказателства

1. Избройте всички **регулаторни рамки**, които трябва да поддържате (например [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
2. Свържете всеки контрол с **каноничен ID**.  
3. Създайте **YAML‑схема**, която обогатява слой за обогатяване.

```yaml
controls:
  - id: ISO27001:A.12.4
    name: "Log and Monitoring"
    tags: ["log", "monitor", "SIEM"]
  - id: SOC2:CC6.1
    name: "Encryption at Rest"
    tags: ["encryption", "key‑management"]
```

### Стъпка 2: Разгръщане на конекторите за събиране

- Използвайте **SDK‑то** на Procurize, за да регистрирате конектори за вашите облачни API‑та, CI/CD пайплайни и инструменти за тикетиране.  
- Планирайте инкрементални извличания (напр. на всеки 15 минути), за да поддържате доказателствата актуални.

### Стъпка 3: Активиране на услуги за обогатяване

- Пуснете **micro‑service** за LLM (напр. OpenAI GPT‑4‑turbo) зад защитен endpoint.  
- Конфигурирайте pipelines:
  - **Summarization** → `max_tokens: 250`  
  - **Tagging** → `temperature: 0.0` за детерминистично прилагане на таксономията  
- Съхранявайте резултатите в **PostgreSQL** таблица, която подпомага регистъра за произход.

### Стъпка 4: Активиране на регистъра за произход

- Изберете лека **blockchain‑подобна платформа** (напр. Hyperledger Fabric) или **лог само за добавяне** в облачен бази данни.  
- Имплементирайте **цифрово подписване** чрез вътрешната PKI на организацията.  
- Предоставете REST endpoint `/evidence/{id}/history` за одитори.

### Стъпка 5: Интеграция с граф на знанието

- Разгръщане на **Neo4j** или **Amazon Neptune**.  
- Зареждайте доказателствени възли чрез **batch job**, който чете от съхранението за обогатяване и създава дефинираните отношения.  
- Индексирайте често заявявани полета (`control_id`, `product_id`, `risk_score`).

### Стъпка 6: Конфигуриране на RAG и шаблони за подканване

```text
[System Prompt]
You are a compliance assistant. Use the supplied evidence summary to answer the questionnaire item. Cite the evidence ID.

[User Prompt]
Question: {{question_text}}
Evidence Summary: {{evidence_summary}}
```

- RAG двигателят извлича топ‑3 доказателства по семантично сходство.  
- LLM‑ът връща **структурирано JSON** със `answer`, `evidence_id` и `confidence`.

### Стъпка 7: Интеграция в UI

- В потребителския интерфейс на Procurize добавете бутон **„Покажи доказателството“**, който разширява изгледа на регистъра за произход.  
- Позволете **едно кликване** за вмъкване на AI‑генерирания отговор и подкрепящото го доказателство в чернова на отговора.

---

## 5. Реални ползи

| Показател | Преди двигателя за жизнен цикъл | След двигателя за жизнен цикъл |
|-----------|-----------------------------------|--------------------------------|
| Средно време за отговор на въпросник | 12 дни | 3 дни |
| Ръчен труд за извличане на доказателства (човеко‑часове) | 45 ч/одит | 12 ч/одит |
| Процент на находки в одит (липсващи доказателства) | 18 % | 2 % |
| Вътрешен коефициент на доверие в съответствието | 78 % | 94 % |

Водещ доставчик на SaaS съобщи **спад от 70 % в сроковете** след внедряване на жизнения цикъл, управляван от ИИ. Одиторският екип похвали **неизменимите регистри за произход**, които премахнаха откритията „не може да се намери оригиналното доказателство“.

---

## 6. Отговори на чести притеснения

### 6.1 Поверителност на данните

Доказателствата могат да съдържат чувствителни клиентски данни. Двигателят намалява риска чрез:
- **Конвейъри за редакция**, които автоматично маскират ПЛИ преди съхранение.  
- **Доказателства с нулево знание**, позволяващи на одиторите да проверят съществуването без разкриване на съдържанието.  
- **Грануларни контролни права**, осъществени на ниво граф, за да се гарантира RBAC за всеки възел.

### 6.2 Халюцинации на модела

Генеративните модели могат да измислят данни. За да се предотврати:
- **Строга заземеност** – LLM‑ът е задължен да включва citation (`evidence_id`) за всяко твърдение.  
- **Пост‑генерационна валидация** – правилен двигател проверява отговора спрямо регистъра за произход.  
- **Човешка проверка** – преглед от отговорен персонал за отговори с ниска увереност.

### 6.3 Оценка на усилията за интеграция

Компаниите се притесняват от усилията за свързване със старите системи. Мерки за облекчение:
- Използвайте **стандартни конектори** (REST, GraphQL, S3), предоставени от Procurize.  
- Прилагайте **адаптери, базирани на събития** (Kafka, AWS EventBridge) за събиране в реално време.  
- Започнете с **пилотен обхват** (например само контроли от ISO 27001) и разширявайте постепенно.

---

## 7. Бъдещи подобрения

1. **Федерални графове на знанието** – различни бизнес единици да поддържат независими подграфове, синхронизирани чрез сигурна федерация, за запазване на суверенитет на данните.  
2. **Прогнозно добиване на регулаторни изисквания** – ИИ следи нормативните новини и автоматично създава нови контролни възли, подтиквайки създаването на доказателства преди пристигането на одити.  
3. **Само‑лекуващи се доказателства** – Ако оценка на риска падне под прага, системата автоматично задейства процеси за ремедиация (например повторно пускане на скенери) и актуализира версията.  
4. **Дашборд за обясним ИИ** – визуални топлинни карти, показващи кои доказателства най‑много допринасят за отговор, за подсилване на доверието сред заинтересованите страни.

---

## 8. Контролен списък за стартиране

- [ ] Съставете **канонична онтология за доказателства**, съобразена с вашата регулаторна среда.  
- [ ] Инсталирайте конектори на Procurize за основните източници на данни.  
- [ ] Пуснете **услугата за обогатяване с LLM**, защитйте API ключовете.  
- [ ] Настройте **регистър за произход**, който отговаря на изискванията за съответствие.  
- [ ] Заредете първоначалния пакет от доказателства в **графа на знанието** и проверете връзките.  
- [ ] Конфигурирайте **RAG пайплайн** и тествайте с примерен елемент от въпросник.  
- [ ] Проведете **пилотен одит**, за да проверите проследимостта и точността на отговорите.  
- [ ] Коригирайте според обратната връзка и разширете внедряването за всички продуктовите линии.

Следвайки тези стъпки преминавате от хаотично събиране на PDF‑ове към **жив двигател за съответствие**, който поддържа автоматизация на въпросници в реално време, като същевременно осигурява неизменим запис за одитори.