
# AI‑поддържано съгласуване на доказателства в реално време за многорегулаторни въпросници  

## Въведение  

Въпросниците за сигурност се превърнаха в тесна пръчка във всяка B2B SaaS сделка.  
Един потенциален клиент може да изиска **10‑15 различни регулаторни рамки**, като всяка от тях иска припокриващи се, но леко различни доказателства. Ръчният кръстосан референтен процес води до:

* **Дублиране на усилията** – инженери по сигурността преписват едно и също откъс от политика за всеки въпросник.  
* **Несъответстващи отговори** – малка промяна в формулировката може неволно да създаде пропуск в съответствието.  
* **Риск от одит** – без единичен източник на истина е трудно да се докаже произхода на доказателствата.  

**AI‑поддържаният Engine за съгласуване на доказателства в реално време (ER‑Engine) на Procurize** премахва тези проблеми. Като поглъща всички артефакти за съответствие в единен Knowledge Graph и прилага Retrieval‑Augmented Generation (RAG) с динамично конструиране на подканите, ER‑Engine може:

1. **Идентифицира еквивалентни доказателства** между рамките за милисекунди.  
2. **Валидира произхода** с помощта на криптографско хеширане и неизменяеми одитни следи.  
3. **Предлага най‑актуалния артефакт** въз основа на откриване на отклонения в политиката.  

Резултатът е единен, AI‑воден отговор, който удовлетворява всяка рамка едновременно.  

---  

## Основните предизвикателства, които решава  

| Предизвикателство | Традиционен подход | AI‑поддържано съгласуване |
|--------------------|--------------------|----------------------------|
| **Дублиране на доказателства** | Копиране‑поставяне в документи, ръчно форматиране | Свързване на обекти в графа премахва излишъците |
| **Отклонение на версиите** | Логове в електронни таблици, ръчно сравнение | Радар за промени в политиката в реално време автоматично обновява референциите |
| **Регулаторно картографиране** | Ръчна матрица, податлива на грешки | Автоматизирано онтологично картографиране с LLM‑подпомогнато разсъждаване |
| **Одитен след** | PDF архиви, без проверка на хеш | Неизменяемо регистърно писмо с Merkle доказателства за всеки отговор |
| **Мащабируемост** | Линейни усилия на въпросник | Квадратурно намаляване: *n* въпросника ↔ *≈ √n* уникални възли за доказателства |  

---  

## Преглед на архитектурата  

ER‑Engine се намира в сърцето на платформата на Procurize и се състои от четири тясно свързани слоя:

1. **Слой за поглъщане** – извлича политики, контроли, файлове с доказателства от Git хранилища, облачно съхранение или SaaS хранилища за политики.  
2. **Слой за Knowledge Graph** – съхранява единици (контроли, артефакти, регулации) като възли, а ребрата кодират отношения „удовлетворява“, „произтича от“ и „в конфликти с“.  
3. **Слой за AI разсъждение** – комбинира двигател за извличане (векторна схождност върху ембединг) със генеративен двигател (инструктивно настроен LLM) за създаване на чернови отговори.  
4. **Слой за съответстващ регистър** – записва всеки генериран отговор в регистър, достъпен само за добавяне (подобен на блокчейн), с хеш на изходните доказателства, времеви печат и подпис на автора.  

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid.*  

---  

## Работен процес стъпка‑по‑стъпка  

### 1. Поглъщане и нормализация на доказателства  

* **Типове файлове:** PDFs, DOCX, Markdown, OpenAPI specs, Terraform modules.  
* **Обработка:** OCR за сканирани PDFs, NLP извличане на единици (IDs на контроли, дати, собственици).  
* **Нормализация:** Превръща всеки артефакт в каноничен JSON‑LD запис, напр.:

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. Популиране на Knowledge Graph  

* Възли се създават за **Регулации**, **Контроли**, **Артефакти** и **Роли**.  
* Примери за ребра:  
  * `Control "A.10.1"` **удовлетворява** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **прилага** `Control "A.10.1"`  

Графът се съхранява в инстанция на **Neo4j** с **Apache Lucene** пълнотекстови индекси за бързо обхождане.  

### 3. Извличане в реално време  

Когато въпросник пита, *„Опишете механизма си за криптиране на данни в покой.“* платформата:

1. Преобразува въпроса в **семантична заявка**.  
2. Търси релевантни **IDs на контроли** (напр. ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).  
3. Извлича топ‑k възли с доказателства, използвайки косинусова схождност върху **SBERT** ембединг.  

### 4. Конструиране на подканата и генериране  

```text
Вие сте аналитик по съответствието. Използвайки следните елементи с доказателства (посочете цитати с ID), отговорете на въпроса кратко и в тон, подходящ за преглед от служители по сигурността в предприятие.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}
```  

Инструктивно настроеният LLM (напр. Claude‑3.5) връща чернова, която се **пре‑ранжи** въз основа на обхвата на цитати и ограничения на дължината.  

### 5. Произход и запис в регистъра  

* Отговорът се конкатенира с **хешовете** на всички реферирани елементи с доказателства.  
* Създава се **Merkle дърво**, коренът му се записва в **Ethereum‑compatible sidechain** за неизменяемост.  
* UI‑то показва **криптографски приет** (receipt), който одиторите могат да проверят независимо.  

### 6. Съвместен преглед и публикация  

* Екипите могат да **коментират в текста**, да поискат алтернативно доказателство или да задействат **повторно изпълнение** на RAG pipeline, ако се открият актуализации в политиката.  
* След одобрение, отговорът се **публикува** в модула за въпросници към доставчици и се записва в регистъра.  

---  

## Сигурност и поверителност  

| Проблем | Мярка |
|---------|-------|
| **Излагане на конфиденциални доказателства** | Всички доказателства са криптирани в покой с AES‑256‑GCM. Извличането се осъществява в доверена среда за изпълнение (TEE). |
| **Вмъкване на подканата (Prompt Injection)** | Санитизация на входа и пясъчник (sandbox) за LLM контейнера, ограничаващи системни команди. |
| **Манипулация на регистъра** | Merkle доказателства и периодично анкориране в публичен блокчейн правят всяка промяна статистически невъзможна. |
| **Прехвърляне между наематели (Cross‑Tenant Leakage)** | **Федеративни Knowledge Graphs** изолират подграфите на наемателите; споделени са само общи регулаторни онтологии. |
| **Резидентност на данните според регулациите** | Платформата може да се внедри във всяка облачна зона; графът и регистърът спазват регионалната политика за резидентност. |

---  

## Препоръки за внедряване в предприятия  

1. **Проведете пилот с една рамка** – Започнете с **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** за валидиране на pipeline‑овете за поглъщане.  
2. **Картографирайте съществуващите артефакти** – Използвайте съветника за масов импорт на Procurize, за да етикетирате всеки документ с IDs на рамките (напр. ISO 27001, GDPR).  
3. **Определете правила за управление** – Настройте контрол на достъпа по роли (напр. Инженер по сигурността може да одобрява, Правен отдел – одит).  
4. **Интегрирайте CI/CD** – Прикачете ER‑Engine към вашия **GitOps** pipeline; всяка промяна в политика автоматично задейства повторно индексиране.  
5. **Тренирайте LLM върху домейнов корпус** – Файн‑тунинг с няколко десетки исторически отговори за по‑висока точност.  
6. **Наблюдавайте отклонения** – Активирайте **Policy Change Radar**; когато се промени формулировката на контрол, системата маркира засегнатите отговори.  

---  

## Измерими бизнес ползи  

| Показател | Преди ER‑Engine | След ER‑Engine |
|-----------|-----------------|----------------|
| **Средно време за отговор** | 45 мин / въпрос | 12 мин / въпрос |
| **Процент на дублиране на доказателства** | 30 % от артефактите | < 5 % |
| **Процент на открити дефекти при одит** | 2,4 % на одит | 0,6 % |
| **Ниво на задоволство на екипа (NPS)** | 32 | 74 |
| **Време за приключване на доставчически договор** | 6 седмици | 2,5 седмици |

**Пример от 2024 година** в един финтех еднорог показва **намаляване с 70 %** на времето за обработка на въпросници и **съкращение с 30 %** на разходите за персонал по съответствие след внедряване на ER‑Engine.  

---  

## Пътна карта за бъдещето  

* **Мултимодална екстракция на доказателства** – Включване на екранни снимки, видео обиколки и snapshot‑ове от инфраструктура‑като‑код.  
* **Интеграция с Zero‑Knowledge Proofs** – Позволяване на доставчиците да верифицират отговори, без да виждат суровите доказателства, запазвайки конкурентните тайни.  
* **Прогноза за регулаторни изменения** – AI‑поддържана информационна нишка, която предвижда предстоящи регулаторни промени и проактивно предлага актуализации на политиката.  
* **Само‑лекуващи шаблони** – Графови невронни мрежи, които автоматично пренаписват шаблони на въпросници, когато даден контрол бъде изтриван.  

---  

## Заключение  

AI‑поддържаният Engine за съгласуване на доказателства в реално време трансформира хаотичния пейзаж на многорегулаторните въпросници в дисциплиниран, проследим и бърз процес. Обединявайки доказателствата в Knowledge Graph, използвайки RAG за мигновено генериране на отговори и записвайки всеки отговор в неизменяем регистър, Procurize дава възможност на екипите за сигурност и съответствие да се фокусират върху управлението на риска, а не върху повторната ръчна работа. С ускоряването на въвеждането на нови регулации и увеличаването на обема на доставчическите оценки, такова AI‑първо съгласуване скоро ще стане де-факто стандарт за надеждна и одитируема автоматизация на въпросници.