
# Непрекъсната диф‑базирана проверка на доказателства със Self Healing AI за сигурна автоматизация на въпросници

Предприятия, които се занимават с въпросници за сигурност, регулаторни одити и оценки на трети страни, постоянно се борят със **деградацията на доказателства** — разликата, която се образува между документите в хранилището за съответствие и реалното състояние на живата система. Традиционните процеси разчитат на периодични ръкописни прегледи, които са времеемки, податливи на грешки и често пропускат фини промени, които могат да анулират предишно одобрени отговори.

В тази статия представяме **Self‑Healing AI архитектура**, която непрекъснато следи артефактите за съответствие, изчислява **дифове** спрямо каноничен базов модел и автоматично задейства корекции. Системата свързва всяка промяна с **одитируем регистър** и актуализира **семантична графа на знания**, захранваща отговорите на въпросниците в реално време. До края на това ръководство ще разберете:

* Защо непрекъснатата диф‑базирана одит е от съществено значение за надеждна автоматизация на въпросници.  
* Как Self‑Healing AI цикълът открива, класифицира и разрешава пропуски в доказателствата.  
* Какъв модел на данни е необходим за съхранение на дифове, произход и коригиращи действия.  
* Как да интегрирате двигателя с инструменти като Procurize, ServiceNow и GitOps конвейери.  
* Най‑добри практики за мащабиране на решението в мулти‑облачни среди.

---

## 1. Проблемът с деградацията на доказателства

| Симптом | Коренова причина | Въздействие върху бизнеса |
|---------|------------------|---------------------------|
| Остарели политики [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) се появяват в отговорите на въпросници | Политиките се редактират в отделно хранилище без известие до хъба за съответствие | Пропуснати въпроси в одита → глоби за несъответствие |
| Несъгласувани инвентаризации на криптиращи ключове между облачни акаунти | Услугите за управление на ключове в облака се актуализират чрез API, но вътрешният регистър остава статичен | Фалшиво отрицателни оценки на риска, загуба на доверие от клиентите |
| Неконсистентни изявления за съхранение на данни | Юридическият екип преразглежда статии от [GDPR](https://gdpr.eu/), но публичната страница за доверие не се обновява | Регулаторни глоби, увреждане на бранда |

Тези сценарии имат обща нишка: **ръчното синхронизиране** не може да поскори темпото на оперативните промени. Решението трябва да бъде **непрекъснато**, **автоматизирано** и **обяснимо**.

---

## 2. Обобщение на основната архитектура

```mermaid
graph TD
    A["Източници (Repositories)"] -->|Изтегля промени| B["Диф Engine"]
    B --> C["Класификатор на промени"]
    C --> D["Self Healing AI"]
    D --> E["Оркестратор за корекции"]
    E --> F["Графа на знания"]
    F --> G["Генератор на въпросници"]
    D --> H["Одитен регистър"]
    H --> I["Табло за съответствие"]
```

* **Източници (Repositories)** – Git, облачни конфигурационни хранилища, системи за управление на документи.  
* **Диф Engine** – Изчислява ред‑по‑ред или семантични дифове върху файлове с правила, конфигурации и PDF‑доказателства.  
* **Класификатор на промени** – Лека LLM, фино настроена да маркира дифовете като *критични*, *информационни* или *шум*.  
* **Self Healing AI** – Генерира предложения за корекции (напр. “Обнови обхвата на криптиране в Политика X”) чрез Retrieval‑Augmented Generation (RAG).  
* **Оркестратор за корекции** – Изпълнява одобрени поправки чрез IaC конвейери, работни потоци за одобрение или директни API повиквания.  
* **Графа на знания** – Съхранява нормализирани обекти на доказателства с версиирани ребра; захранвана от графа базирана БД (Neo4j, JanusGraph).  
* **Генератор на въпросници** – Извлича най‑новите извадки от графата за всяка рамка ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/)).  
* **Одитен регистър** – Неизменим дневник (блокчейн или append‑only лог) който записва кой е одобрил какво и кога.  

---

## 3. Дизайн на непрекъснатия диф‑движок

### 3.1 Нива на дифове

| Тип артефакт | Метод за диф | Пример |
|---------------|--------------|--------|
| Текстови политики (Markdown, YAML) | Диф на редове + сравнение на AST | Открива добавената клауза “Криптиране на данните в покой”. |
| JSON конфигурация | JSON‑Patch (RFC 6902) | Открива нова IAM роля. |
| PDF / сканирани документи | OCR → извличане на текст → приближен диф | Засича променен период за съхранение. |
| Състояние на облачни ресурси | CloudTrail логове → диф на състоянието | Създаден нов S3 bucket без криптиране. |

### 3.2 Съвети за имплементация

* Използвайте **Git hooks** за документи, контролирани от код; използвайте **AWS Config Rules** или **Azure Policy** за облачни дифове.  
* Съхранявайте всеки диф като **JSON обект**: `{id, artifact, timestamp, diff, author}`.  
* Индексирайте дифовете в **времева серия** (напр. TimescaleDB) за бързо извличане на последните промени.

---

## 4. Цикъл на Self‑Healing AI

AI‑компонентът работи като **затворена обратна връзка**:

1. **Откриване** – Диф Engine излъчва събитие за промяна.  
2. **Класификация** – LLM определя нивото на въздействие.  
3. **Генериране** – RAG модел извлича свързани доказателства (предишни одобрения, външни стандарти) и предлага план за корекция.  
4. **Потвърждение** – Човек или политически двигател преглежда предложението.  
5. **Изпълнение** – Оркестраторът прилага промяната.  
6. **Запис** – Одитният регистър документира целия жизнен цикъл.

### 4.1 Шаблон за Prompt (RAG)

```
You are an AI compliance assistant.
Given the following change diff:
{{diff_content}}
And the target regulatory framework {{framework}},
produce:
1. A concise impact statement.
2. A remediation action (code snippet, policy edit, or API call).
3. A justification referencing the relevant control ID.
```

Шаблонът се съхранява като **артефакт за prompt** в графата на знания, позволявайки версииране без промяна на кода.

---

## 5. Одитен регистър и произход

Неизменимият регистър осигурява **доверие** пред одиторите:

* **Полета на записа**  
  - `entry_id`  
  - `diff_id`  
  - `remediation_id`  
  - `approver`  
  - `timestamp`  
  - `digital_signature`

* **Технологични опции**  
  - **Hyperledger Fabric** за разрешени мрежи.  
  - **Amazon QLDB** за сървър‑лесни неизменими дневници.  
  - **Git commit signatures** за леки сценарии.

Всички записи са свързани обратно към графата на знания, позволявайки заявка като “покажи всички промени в доказателства, които са повлияли на SOC 2 CC5.2 през последните 30 дни”.

---

## 6. Интеграция с Procurize

Procurize вече предлага **център за въпросници** с задачи и коментари. Точките на интеграция са:

| Точка на интеграция | Метод |
|---------------------|-------|
| Приемане на доказателства | Публикувайте нормализирани възли на графата чрез REST API на Procurize (`/v1/evidence/batch`). |
| Актуализации в реално време | Абонирайте се за Procurize webhook (`questionnaire.updated`) и подхранвайте събития към Диф Engine. |
| Автоматизация на задачи | Използвайте endpoint за създаване на задачи в Procurize, за да автоматично присвоявате отговорници за корекции. |
| Вграждане на табло | Вградете UI‑то на одитния регистър като iframe в администраторския контролен панел на Procurize. |

**Примерен webhook обработчик** (Node.js) :

```javascript
// webhook-handler.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const {processDiff} = require('./diffEngine');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/webhook/procurize', async (req, res) => {
  const {questionnaireId, updatedFields} = req.body;
  const diffs = await processDiff(questionnaireId, updatedFields);
  // Тригер към AI цикъла
  await triggerSelfHealingAI(diffs);
  res.status(200).send('Received');
});

app.listen(8080, () => console.log('Webhook listening on :8080'));
```

---

## 7. Мащабиране в мулти‑облачни среди

Когато работите едновременно в AWS, Azure и GCP, архитектурата трябва да бъде **облачно‑неутрална**:

1. **Колектори за дифове** – Разгръщайте леки агенти (напр. Lambda, Azure Function, Cloud Run) които изпращат JSON дифове към централен Pub/Sub канал (Kafka, Google Pub/Sub или AWS SNS).  
2. **Статични AI работници** – Контейнерирани услуги, които се абонират за канала, осигурявайки хоризонтално мащабиране.  
3. **Глобална графа на знания** – Хостинг на мулти‑регионален Neo4j Aura клъстер с гео‑репликация за намаляване на латентността.  
4. **Репликация на регистъра** – Използвайте глобално разпределен append‑only лог (напр. Apache BookKeeper) за гарантиране на консистентност.

---

## 8. Сигурност и защита на личните данни

| Предизвикателство | Митигиране |
|--------------------|------------|
| Показване на чувствителни доказателства в диф логовете | Криптирайте payload‑овете в покой с клиент‑управлявани KMS ключове. |
| Неоторизирано изпълнение на корекции | Прилагайте RBAC върху Оркестратора; изискайте многофакторно одобрение за критични промени. |
| Изтичане на данни от модела (LLM, обучен върху конфиденциални данни) | Фино настройвайте върху синтетични данни или използвайте **приватно‑запазващо федерално обучение**. |
| Манипулация на одитния дневник | Съхранявайте дневниците в **Merkle дърво** и периодично захващайте кореновия хеш в публичен блокчейн. |

---

## 9. Метрики за успех

| Метрика | Цел |
|---------|-----|
| Средно време за откриване (MTTD) на деградация | < 5 минути |
| Средно време за корекция (MTTR) на критични промени | < 30 минути |
| Точност на отговорите в въпросниците (успех при одит) | ≥ 99 % |
| Намаляване на ръчния преглед | ≥ 80 % спестяване на човекочасове |

Табло за визуализация може да се изгради с Grafana или PowerBI, като се извлича информация от одитния регистър и графата на знания.

---

## 10. Бъдещи разширения

* **Прогнозиращо предвиждане на промени** – Обучете времева серия върху исторически дифове, за да предвидите предстоящи изменения (напр. предстоящи прекратявания в AWS).  
* **Верификация с нулево‑знание** – Предлагайте криптографски атести, че дадено доказателство отговаря на контрол, без да разкривате самото доказателство.  
* **Изолация за много‑клиенти** – Разширете модела на графата, за да подкрепя отделни пространства от имена за бизнес единици, като същевременно споделя обща логика за корекции.

---

## Заключение

Непрекъснатата диф‑базирана проверка на доказателства, комбинирана със Self‑Healing AI цикъл, трансформира сферата на съответствието от **реактивна** в **проактивна**. Автоматизирайки откриване, класификация, корекция и одит, организациите могат да поддържат **винаги‑актуални** отговори на въпросници, да намалят ръчния труд и да демонстрират неизменна произходност на доказателствата пред регулаторите и клиентите.

Приемането на тази архитектура поставя вашия екип за сигурност в позиция да поскори темпа на еволюция на облачните услуги, нормативните актуализации и вътрешните политически промени — като гарантира, че всеки отговор на въпросник остава достоверен, одитируем и моментално достъпен.

---

## <span class='highlight-content'>Вижте</span> също
- https://s3.amazonaws.com/knowledge-graph-whitepapers/continuous-diff-auditing.pdf  
- https://www.iso.org/standard/72109.html  
- https://neptune.io/blog/self-healing-compliance-automation  
- https://www.turing.com/blog/ai-powered-evidence-management  

---