
# AI‑поддържана динамична оркестрация на доказателства за реално‑времеви въпросници за сигурност

## Въведение

Въпросниците за сигурност са вратата към всяка B2B SaaS сделка. Те изискват точни, актуални доказателства за рамки като [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 нововъзникващи регулации. Традиционните процеси разчитат на ръчно копиране от статични хранилища с политики, което води до:

* **Дълги срокове за изпълнение** – от седмици до месеци.  
* **Несъответстващи отговори** – различни членове на екипа цитиране на противоречиви версии.  
* **Риск от одит** – липса на неизменна следа, свързваща отговора с източника му.  

Следващата еволюция на Procurize, **Dynamic Evidence Orchestration Engine (DEOE)**, решава тези проблеми, превръщайки базата от знания за съответствие в **адаптивна, AI‑управлявана данъчна тъкан**. Чрез комбиниране на **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**, **Graph Neural Networks (GNN)** и **реално‑временен федеративен граф на знания**, двигателят може да:

1. **Намери** най‑релевантните доказателства мигновено.  
2. **Синтезира** кратък, регулаторно‑съобразен отговор.  
3. **Прикачи** криптографска метаданна за произхода, осигурявайки проверимост.  

Резултатът е **един‑клик, готов за одит отговор**, който се променя заедно с политиките, контролите и регулациите.

---  

## Основни архитектурни стълбове

DEOE се състои от четири тясно свързани слоя:

| Слой | Отговорност | Ключови технологии |
|------|-------------|---------------------|
| **Приемане и нормализиране** | Събиране на политики, одитни отчети, билети и трети‑странни удостоверения. Преобразува ги в единна семантична моделировка. | Document AI, OCR, schema mapping, OpenAI embeddings |
| **Федеративен граф на знания (FKG)** | Съхранява нормализирани ентитети (контроли, активи, процеси) като възли. Ребрата представят зависимости като *depends‑on*, *implements*, *audited‑by*. | Neo4j, JanusGraph, RDF‑based vocabularies, GNN‑ready schemas |
| **RAG Retrieval Engine** | При заявка от въпросник, извлича top‑k контекстуални пасажи от графа и ги предава на LLM за генериране на отговор. | ColBERT, BM25, FAISS, OpenAI GPT‑4o |
| **Динамична оркестрация & произход** | Комбинира изхода на LLM с граф‑произхождени цитати, подписва резултата с zero‑knowledge proof ledger. | GNN inference, digital signatures, Immutable Ledger (e.g., Hyperledger Fabric) |

### Mermaid Overview

```mermaid
graph LR
  A[Document Ingestion] --> B[Semantic Normalization]
  B --> C[Federated Knowledge Graph]
  C --> D[Graph Neural Network Embeddings]
  D --> E[RAG Retrieval Service]
  E --> F[LLM Answer Generator]
  F --> G[Evidence Orchestration Engine]
  G --> H[Signed Audit Trail]
  style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
  style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Как работи Retrieval‑Augmented Generation в DEOE

1. **Разделяне на подзапитване** – Входният елемент от въпросника се анализира на *интент* (например “Опишете криптирането на данни в покой”) и *ограничение* (например “CIS 20‑2”).  
2. **Векторно търсене** – Интентният вектор се сравнява със FKG ембедингите чрез FAISS; извличат се top‑k пасажи (политически клауза, одитни находки).  
3. **Контекстуално сливане** – Извлечените пасажи се конкатенират с оригиналния подзапитване и се подават на LLM.  
4. **Генериране на отговор** – LLM създава кратък, съобразен с регулаторните изисквания отговор, спазвайки тон, дължина и необходимите цитати.  
5. **Картографиране на цитати** – Всяко генерирано изречение се свързва обратно към изходните node ID‑та чрез прага за сходство, гарантирайки **проследимост**.  

Процесът отнема **под 2 секунди** за повечето стандартни въпроси, което прави възможно сътрудничеството в реално време.

## Graph Neural Networks: Добавяне на семантична интелигентност

Стандартното търсене по ключови думи разглежда всеки документ като отделна торба с думи. GNN‑‑те позволяват на двигателя да разбира **структурния контекст**:

* **Възлови характеристики** – ембединг, извлечен от текста, обогатен с метаданни за тип контрол (например “криптиране”, “достъп‑контрол”).  
* **Тегла на ребрата** – улавят регулаторни отношения (например *“ISO 27001 A.10.1”* *implements* *“SOC 2 CC6”*).  
* **Message Passing** – пренася релевантност през графа, изтъквайки индиректни доказателства (например “политика за съхранение на данни”, която индиректно отговаря на въпрос за “записване”).  

Обучавайки **GraphSAGE** модел върху исторически двойки въпрос‑отговор, двигателят се учи да приоритизира възли, които исторически са допринесли за висококачествени отговори, което значително подобрява точността.

## Provenance Ledger: Неизменна следа за одит

Всеки генериран отговор се опакова с:

* **Node ID‑та** на изходните доказателства.  
* **Времева отметка** на извличането.  
* **Дигитален подпис** от частния ключ на DEOE.  
* **Zero‑Knowledge Proof (ZKP)**, доказващ, че отговорът е изведен от заявените източници без разкриване на суровите документи.  

Тези артефакти се съхраняват в **неизменен ledger** (Hyperledger Fabric) и могат да се експортират при поискване от одитори, премахвайки въпроса “Откъде идва този отговор?”.

## Интеграция със съществуващи процеси за придобиване

| Точка на интеграция | Как се вписва DEOE |
|---------------------|--------------------|
| **Ticketing системи (Jira, ServiceNow)** | Webhook задейства Retrieval Engine при създаване на нова задача от въпросник. |
| **CI/CD pipelines** | Хранилищата с политики‑като‑код изпращат актуализации към FKG чрез GitOps‑стил синхронизация. |
| **Vendor портали (SharePoint, OneTrust)** | Отговорите могат да се попълват автоматично чрез REST API, като метаданните за одитната следа се прикачват като атрибути. |
| **Платформи за сътрудничество (Slack, Teams)** | AI‑асистент отговаря на естествен език, задействайки DEOE зад кулисите. |

## Квантифицирани ползи

| Метрика | Традиционен процес | Процес с DEOE |
|--------|--------------------|----------------|
| **Средно време за отговор** | 5‑10 дни за въпросник | < 2 минути за елемент |
| **Човешки работни часове** | 30‑50 ч. на одитен цикъл | 2‑4 ч. (само преглед) |
| **Точност на доказателствата** | 85 % (човешка грешка) | 98 % (AI + проверка на цитати) |
| **Одитни находки, свързани с несъответствия** | 12 % от общите находки | < 1 % |

Пилотни проекти в три Fortune‑500 SaaS компании показаха **70 % съкращаване на срока за изпълнение** и **40 % намаляване на разходите за корекции след одит**.

## План за внедряване

1. **Събиране на данни (Седмици 1‑2)** – Свързване на Document AI към хранилищата с политики, експорт в JSON‑LD.  
2. **Дизайн на графова схема (Седмици 2‑3)** – Дефиниране на типове възли/ребра (Control, Asset, Regulation, Evidence).  
3. **Пълнене на графа (Седмици 3‑5)** – Зареждане на нормализирани данни в Neo4j, първоначално обучение на GNN.  
4. **Разполагане на RAG услуга (Седмици 5‑6)** – Създаване на FAISS индекс, интеграция с OpenAI API.  
5. **Оркестрационен слой (Седмици 6‑8)** – Имплементиране на синтез на отговор, картографиране на цитати и подписване в ledger.  
6. **Пилотна интеграция (Седмици 8‑10)** – Свързване към един работен поток за въпросник, събиране на обратна връзка.  
7. **Итеративно настройване (Седмици 10‑12)** – Фина настройка на GNN, адаптиране на шаблони за подканване, разширяване на ZKP обхвата.  

Docker Compose файл и Helm Chart са включени в отворения SDK на Procurize, позволявайки бързо създаване на среда върху Kubernetes.

## Бъдещи направления

* **Мултимедийни доказателства** – Включване на скрийншоти, архитектурни диаграми и видеа чрез CLIP‑базирани ембединги.  
* **Федеративно обучение между наематели** – Споделяне на анонимизирани GNN тежести с партньорски компании, запазвайки суверенитета на данните.  
* **Прогнозиране на регулации** – Комбиниране на темпоралния граф с LLM‑базираен анализ на тенденции за предвидяване на доказателства за предстоящи стандарти.  
* **Zero‑Trust контрол на достъпа** – Прилагане на политики за дешифриране на доказателствата при точката на използване, осигурявайки достъп само на упълномощени роли.  

## Чеклист за най‑добри практики

- [ ] **Поддържайте семантична консистентност** – Използвайте споделена таксономия (например [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO 27001) за всички изходни документи.  
- [ ] **Контролирайте версии на графовата схема** – Съхранявайте миграции в Git, прилагайте чрез CI/CD.  
- [ ] **Одитирайте произхода дневно** – Автоматизирани проверки, че всеки отговор се свързва с поне един подписан възел.  
- [ ] **Наблюдавайте латентността на извличане** – Сигнализиране, ако RAG заявка надвиши 3 секунди.  
- [ ] **Редовно обучавайте GNN** – Включвайте нови двойки въпрос‑отговор всяко тримесечие.  

## Заключение

**Dynamic Evidence Orchestration Engine** преопределя начина, по който се отговаря на въпросници за сигурност. Превръщайки статичните документи с политики в **жив, граф‑управляван знателен плат**, и използвайки генеративната сила на съвременните LLM‑и, организациите могат да:

* **Ускорят скоростта на сделките** – отговори готови за секунди.  
* **Повишат доверието при одит** – всяко твърдение е криптографски свързано с източника му.  
* **Бъдат готови за бъдещето** – системата се обучава и адаптира, докато регулациите се развиват.  

Внедряването на DEOE не е лукс; това е стратегическа необходимост за всяка SaaS компания, която цени бързината, сигурността и доверието в хипер‑конкурентен пазар.