
# AI‑Управлявано Симулиране на Персонажи за Спазване в Реално Време за Адаптивни Отговори на Въпросници

Предприятията се удавят в повтарящи се, време‑изразходващи въпросници за сигурност. Докато генеративният AI вече автоматизира извличането на доказателства и картографирането на клаузите от политиките, остава критичен пропуск: **човешкият глас**. Мениджърите, одиторите и правните екипи очакват отговори, които отразяват конкретен персонаж – риск‑чувствителен продуктов мениджър, правен съветник, ориентиран към поверителност, или инженер по сигурността с практичен опит.  

**Двигателят за Симулиране на Персонажи за Спазване (CPSE)** запълва тази празнина. Чрез смесване на големи езикови модели (LLM) с непрекъснато актуализиран граф на знания за спазване, двигателят създава ролево‑точни, контекстуално‑съзнателни отговори в движение, като остава в съответствие с последните регулаторни промени.

---

## Защо отговорите, ориентирани към персонаж, са важни

1. **Доверие и достоверност** – заинтересованите усещат, когато отговорът е общ. Език, съобразен с персонажа, изгражда увереност.  
2. **Съгласуваност с риска** – различните роли приоритетизират различни контроли (например, CISO‑тът се фокусира върху техническите защити, а служителят по поверителност – върху обработката на данни).  
3. **Последователност в следата за одити** – съчетавайки персонажа с изходната клауза от политиката, се улеснява проследяването на произхода на доказателствата.  

Традиционните AI‑решения третират всеки въпросник като хомогенен документ. CPSE добавя **семантичен слой**, който свързва всеки въпрос с профил на персонаж и след това оформя генерираното съдържание съобразно него.

---

## Основен Преглед на Архитектурата

```mermaid
graph LR
    A["Входящ Въпросник"] --> B["Класификация на Въпроса"]
    B --> C["Избор на Персонаж"]
    C --> D["Динамичен Граф на Знание (DKG)"]
    D --> E["Конструктор на Prompt за LLM"]
    E --> F["LLM Генерация, Съобразена с Персонаж"]
    F --> G["Последваща Обработка & Валидиране"]
    G --> H["Доставка на Отговора"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Класификация на Въпроса  
Лек трансформър маркира всеки въпрос с метаданни: регулаторна област, тип необходима доказателство и спешност.

### 2. Избор на Персонаж  
Правилно‑базираният двигател (подсилен с малък модел за решение‑дърво) съпоставя метаданните с **профил на персонаж**, съхранен в графа на знание.  
Примери за профили:

| Персонаж | Типичен Тон | Основни Приоритети |
|----------|-------------|--------------------|
| **Продуктов Мениджър** | Бизнес‑ориентиран, кратък | Сигурност на функциите, време‑до‑пазар |
| **Съветник по Поверителност** | Правна прецизност, рисково‑внимателен | Резиденция на данни, съответствие с **[GDPR](https://gdpr.eu/)** |
| **Инженер по Сигурност** | Техническа дълбочина, практичен | Инфраструктурни контроли, реакция при инциденти |

### 3. Динамичен Граф на Знание (DKG)  
DKG‑то съхранява клаузи от политики, артефакти с доказателства и **анотации, специфични за персонаж** (например, “правният съветник предпочита “гарантираме” пред “стремим се”). Той се актуализира непрекъснато чрез:

* Откриване на отклонения в политиките в реално време (RSS канали, прес съобщения от регулаторите).  
* Федеративно обучение от множество среди на наематели (съхранение на поверителност).  

### 4. Конструктор на Prompt за LLM  
Стиловото ръководство на избрания персонаж, комбинирано със съответните възли за доказателства, се вмъква в структуриран prompt:

```
You are a {Persona}. Answer the following security questionnaire question using the tone, terminology, and risk framing typical for a {Persona}. Reference the evidence IDs {EvidenceList}. Ensure compliance with {RegulatoryContext}.
```

### 5. LLM Генерация, Съобразена с Персонаж  
Фино настроен LLM (например, Llama‑3‑8B‑Chat) генерира отговора. Температурата на модела се задава динамично според апетита към риск на персонажа (по‑ниска температура за правния съветник).

### 6. Последваща Обработка & Валидиране  
Генерираният текст преминава през:

* **Проверка на Фактите** спрямо DKG (всеки твърдение трябва да е свързано с валиден доказателствен възел).  
* **Валидиране на Отклоненията в Политиката** – ако се посочи клауза, която е заменена, двигателят автоматично я заменя.  
* **Обвивка за Обяснимост** – подчертани откъси показват кое правило за персонаж е задействало съответното изречение.

### 7. Доставка на Отговора  
Крайната версия, с метаданни за произход, се връща към платформата за въпросници чрез API или UI джаджа.

---

## Създаване на Профилите на Персонажи

### 7.1 Структурирана Схема за Персонаж  

```json
{
  "id": "persona:privacy_counsel",
  "name": "Съветник по Поверителност",
  "tone": "formal",
  "lexicon": ["we ensure", "in accordance with", "subject to"],
  "risk_attitude": "conservative",
  "regulatory_focus": ["GDPR", "CCPA"],
  "evidence_preference": ["Data Processing Agreements", "Privacy Impact Assessments"]
}
```

Схемата съществува като тип възел в DKG‑то и е свързана с клаузи от политики чрез връзки `:USES_LEXICON` и `:PREFERS_EVIDENCE`.

### 7.2 Непрекъснато Еволюиране на Персонажа  

С помощта на **подсилено обучение от човешка обратна връзка (RLHF)** системата събира сигнали за приемане (например, клик „одобрен“ от одитор) и актуализира теглата в лексикона на персонажа. С течение на времето персонажът става по‑**контекстуално‑съзнаващ** за конкретната организация.

---

## Откриване на Отклонения в Политиките в Реално Време

Отклоненията в политиките са ситуации, при които регулациите се променят по‑бързо от вътрешната документация. CPSE се справя с това чрез **конвейер**:

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Feed as Регулаторен Канал
    participant Scraper as Услуга за Скрапинг
    participant DKG as Граф на Знанието
    participant Detector as Откривател на Отклонения
    Feed->>Scraper: Нов JSON с регулация
    Scraper->>DKG: Upsert възли за клаузи
    DKG->>Detector: Стартира анализ
    Detector-->>DKG: Маркира остарели клаузи
```

Когато клауза бъде маркирана, всеки активен отговор в текущ въпросник, който я цитира, се **регенерира** автоматично, като се запазва последователността в одита.

---

## Сигурност и Поверителност

| Проблем | Меркa за Намаляване |
|---------|---------------------|
| **Изтичане на Данни** | Всички ID‑та на доказателства са токенизирани; LLM‑тото никога не вижда суровия конфиденциален текст. |
| **Отравяне на Модела** | Федеративните актуализации са подписани; аномалийната детекция следи отклонения в теглата. |
| **Предубеденост към Определени Персонажи** | Периодични одити за предубеденост оценяват разпределението на тона между персонажите. |
| **Регулаторно Съответствие** | Всеки генериран отговор се придружава от **Zero‑Knowledge Proof**, който доказва, че съответната клауза удовлетворява изискването, без да разкрива съдържанието й. |

---

## Показатели за Производителност

| Показател | Традиционен RAG (без персонаж) | CPSE |
|-----------|--------------------------------|------|
| Средна Забавеност на Отговора | 2,9 с | 3,4 с (включва оформяне според персонаж) |
| Точност (Съвпадение с Доказателствата) | 87 % | 96 % |
| Удовлетвореност на Одиторите (по скала от 5) | 3,2 | 4,6 |
| Намаляване на Ръчните Корекции | — | 71 % |

Тестовете са проведени в среда с 64 vCPU, 256 GB RAM и Llama‑3‑8B‑Chat модел, обслужван от NVIDIA H100 GPU.

---

## Сценарии за Интеграция

1. **Платформи за Управление на Рискове от Доставчици** – внедрете CPSE като микросървис за генериране на отговори зад REST endpoint.  
2. **Контроли за Спазване в CI/CD** – пускане на генериране на доказателства, ориентирани към персонаж, за всяко PR, което променя сигурностни контроли.  
3. **Страници за Доверие към Клиентите** – динамично показване на обяснения за политики в тон, съответстващ на ролята на посетителя (разработчик срещу служител по съответствие).  

---

## Пътна Карта

| Квартал | Майлстоун |
|---------|-----------|
| Q2 2026 | Поддръжка за мулти‑модален персонаж (глас, PDF анотации). |
| Q3 2026 | Интеграция на Zero‑Knowledge Proof за проверка на поверителни клаузи. |
| Q4 2026 | Пазарно място за шаблони на потребителски персонажи, споделяни между организации. |
| H1 2027 | Пълен автономен цикъл за съответствие: отклонения в политика → отговор, ориентиран към персонаж → доказателствен регистър, готов за одит. |

---

## Заключение

**Двигателят за Симулиране на Персонажи за Спазване** запълва последната човешка дупка в автоматизацията на въпросници чрез AI. Чрез съчетаване на интелигентна политика в реално време, динамични графи на знание и езикова генерация, съобразена с персонаж, предприятията могат да доставят по‑бързи, по‑достоверни и готови за одит отговори, които резонират с очакванията на всеки заинтересуван. Резултатът е измеримо повишаване на доверието, намаляване на експозицията на риск и мащабна основа за следващото поколение автоматизация на съответствието.