
# Табло за линия на данните в реално време за доказателства от AI‑генерирани въпросници за сигурност

## Въведение

Въпросниците за сигурност се превърнаха в критичен стеснителен пункт при B2B SaaS продажбите, проверката на добросъвестност и регулаторните одити. Компаниите все по-често прибягват към генеративен AI, за да изготвят отговори, извличат подкрепящи доказателства и поддържат политики в синхрон с еволюиращите стандарти. Докато AI значително съкратява времето за отговор, той въвежда и проблем с непрозрачността: **Кой е създал всеки отрязък от доказателство? От коя политика, документ или система произхожда?**  

Табло за линия на данните решава този проблем, визуализирайки пълната верига на произход за всеки AI‑генериран артефакт в реално време. То предоставя на специалистите по съответствие единен прозорец, където могат да проследят отговор обратно до оригиналната клауза, да видят стъпките на трансформация и да проверят, че няма девиация в политиките.

В тази статия ще:

* Обясним защо линия на данните е необходимост за съответствие.
* Описваме архитектурата, която захранва табло за линия в реално време.
* Показваме как графа на знанията, стриймингът на събития и визуализациите с Mermaid работят заедно.
* Предоставим стъпка‑по‑стъпка ръководство за имплементация.
* Подчертаме най‑добри практики и бъдещи направления.

## Защо линия на данните е важна за AI‑генерирани отговори

| Риск | Как линия го смекча |
|------|----------------------|
| **Липса на атрибуция на източника** | Всеки артефакт се маркира с ID‑то и времевия печат на изходния документ. |
| **Девиация в политиката** | Автоматично откриване на девиации сигнализира при всяко отклонение между изходната политика и AI‑отговора. |
| **Неуспешни одити** | Одиторите могат да поискат следа на произход; таблото предоставя готов за експортиране отчет. |
| **Непреднамерено изтичане на данни** | Чувствителните изходни данни се маркират и автоматично редактират в изгледа на линията. |

Излагайки пълната трансформационна тръбопровод – от сурови документи на политики, през предварителна обработка, векторно вграждане, Retrieval‑Augmented Generation (RAG) и окончателно синтезиране на отговор – екипите получават увереност, че AI *усилва* управлението, а не го заобобля.

## Преглед на архитектурата

Системата е построена около четири основни слоя:

1. **Слой за приемане** – Наблюдава хранилища на политики (Git, S3, Confluence) и изпраща събития за промяна към шина тип Kafka.  
2. **Слой за обработка** – Изпълнява парсери на документи, извлича клаузи, създава векторни вграждания и актуализира **Evidence Knowledge Graph (EKG)**.  
3. **RAG слой** – При заявка за въпросник, двигателят за Retrieval‑Augmented Generation извлича релевантни възли от графата, съставя промпт и генерира отговор плюс списък с ID‑та на доказателствата.  
4. **Слой за визуализация** – Приема стрийма от RAG, изгражда графа на линия в реално време и го рендерира в уеб UI с Mermaid.

```mermaid
graph TD
    A["Хранилище за политики"] -->|Събитие за промяна| B["Услуга за приемане"]
    B -->|Разпарсено изречение| C["Граф на доказателствата (EKG)"]
    D["Заявка за въпросник"] -->|Подканваща заявка| E["RAG двигател"]
    E -->|Отговор + ID‑та на доказателства| F["Услуга за линия"]
    F -->|Mermaid JSON| G["Потребителски интерфейс на таблото"]
    C -->|Предоставя контекст| E
```

### Ключови компоненти

| Компонент | Роля |
|-----------|------|
| **Услуга за приемане** | Открива добавяне/актуализиране на файлове, извлича метаданни и публикува събития `policy.updated`. |
| **Парсер на документи** | Нормализира PDF, Word и markdown; извлича идентификатори на клаузи (напр. `SOC2-CC5.2`). |
| **Хранилище за вграждания** | Съхранява векторни представяния за семантично търсене (FAISS или Milvus). |
| **Граф на доказателствата (Evidence KG)** | Neo4j‑базирана графа с възли `Document`, `Clause`, `Evidence`, `Answer`. Връзките улавят „derived‑from“. |
| **RAG двигател** | Използва LLM (например GPT‑4o) с извличане от графата; връща отговор и ID‑та на произход. |
| **Услуга за линия** | Слуша събития `rag.response`, търси всяко ID на доказателство, изгражда JSON за Mermaid диаграма. |
| **Потребителски интерфейс на таблото** | React + Mermaid; предлага търсене, филтри и експортиране към PDF/JSON. |

## Реално‑времеви процес за приемане

1. **Наблюдение на хранилищата** – Лек наблюдател на файловата система (или Git webhook) открива натискания.  
2. **Извличане на метаданни** – Тип файл, хеш на версия, автор и времеви печат се записват.  
3. **Парсинг на клаузи** – Регулярни изрази и NLP модели идентифицират номера и заглавия на клаузи.  
4. **Създаване на възли в графата** – За всяка клауза се създава възел `Clause` със свойства `id`, `title`, `sourceDocId`, `version`.  
5. **Публикуване на събитие** – Събития `clause.created` се изпращат към стрийминг шината.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Наблюдател
        A[Промяна на файл] --> B[Извличане на метаданни]
    end
    B --> C[Парсер за клаузи]
    C --> D[Neo4j създаване на възел]
    D --> E[Kafka clause.created]
```

## Интеграция с графа на знанията

**Графът на доказателствата (Evidence KG)** съхранява три основни типа възли:

* **Document** – Суров файл с политика, версиониран.  
* **Clause** – Индивидуално изискване за съответствие.  
* **Evidence** – Екстрактнати доказателствени елементи (логове, скрийншоти, сертификати).

Връзки:

* `Document` **HAS_CLAUSE** `Clause`  
* `Clause` **GENERATES** `Evidence`  
* `Evidence` **USED_BY** `Answer`

Когато RAG генерира отговор, той прикрепя ID‑тата на всички `Evidence` възли, които са допринесли. Това създава детерминистичен път, който може да се визуализира мигновено.

## Mermaid диаграма на линия

По‑долу е примерна диаграма за измислен отговор на въпроса от [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) *„Как криптирате данните в покой?“*.

```mermaid
graph LR
    A["Отговор: Данните се криптират с AES‑256 GCM"] --> B["Доказателство: Политика за криптиране (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Клауза: Криптиране в покой"]
    C --> D["Документ: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Доказателство: Лог за ротация на KMS ключове"]
    E --> F["Документ: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Доказателство: Настройки за криптиране от облачния доставчик"]
    G --> H["Документ: CloudConfig_2026-01.yaml"]
```

Таблото рендерира тази диаграма динамично, позволявайки на потребителите да кликнат върху всеки възел, за да видят съответния документ, версия и сурови данни.

## Предимства за екипите по съответствие

* **Моментална проверяема следа** – Експортирайте цялата линия като JSON‑LD файл за нуждите на регулаторите.  
* **Анализ на въздействието** – При промяна в политика системата можем автоматично да преизчисли всички зависими отговори и да маркира засегнатите въпросници.  
* **Намаляване на ръчната работа** – Няма нужда да копирате ръчно референции към клаузи; графата го прави автоматично.  
* **Прозрачност на риска** – Визуализирането на поток от данни помага на инженерите по сигурност да открият слаби звена (напр. липсващи логове).  

## Стъпки за имплементация

1. **Настройте процеса за приемане**  
   * Деплойнете Git webhook или CloudWatch правило.  
   * Инсталирайте микросервиса `policy‑parser` (Docker образ `procurize/policy‑parser:latest`).  
2. **Осигурете Neo4j**  
   * Използвайте Neo4j Aura или собствен клъстер.  
   * Създайте ограничения върху `Clause.id` и `Document.id`.  
3. **Конфигурирайте шина за събития**  
   * Деплойте Apache Kafka или Redpanda.  
   * Дефинирайте теми: `policy.updated`, `clause.created`, `rag.response`.  
4. **Деплойнете RAG услугата**  
   * Изберете доставчик на LLM (OpenAI, Anthropic).  
   * Реализирайте Retrieval API, който прави Cypher заявки към Neo4j.  
5. **Изградете услугата за линия**  
   * Абонирайте се за `rag.response`.  
   * За всяко ID на доказателство, изпълнете заявка към Neo4j за пълния път.  
   * Генерирайте Mermaid JSON и публикувайте в `lineage.render`.  
6. **Разработете UI‑то на таблото**  
   * Използвайте React, `react‑mermaid2` и лек слой за автентикация (OAuth2).  
   * Добавете филтри: период, източник на документ, ниво на риск.  
7. **Тестване и валидация**  
   * Създайте unit тестове за всеки микросервис.  
   * Проведете end‑to‑end симулации със синтетични данни за въпросници.  
8. **Пускане в продукция**  
   * Започнете с пилотен екип (например SOC 2 съответствие).  
   * Събирайте обратна връзка, подобрявайте UX и разширете към модули за [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) и [GDPR](https://gdpr.eu/).  

## Най‑добри практики

| Практика | Обосновка |
|----------|------------|
| **Неизменими ID‑та на документи** | Гарантира, че линията никога не сочи към заменен файл. |
| **Версионирани възли** | Позволява исторически заявки (например „Какви доказателства се използваха преди 6 месеца?“). |
| **Контрол на достъпа на ниво графа** | Чувствителните доказателства могат да бъдат скрити от потребители без необходимите права. |
| **Автоматични известия за девиация** | Тригерва се, когато клауза се промени, но съществуващите отговори не са пре‑генерирани. |
| **Редовни архиви** | Експортирайте Neo4j snapshots всяка нощ за предотвратяване на загуба на данни. |
| **Мониторинг на производителността** | Следете латентността от заявка за въпросник до рендериране на таблото; цел – < 2 секунди. |

## Бъдещи направления

1. **Федеративни графи на знанията** – Обединяване на графи от множество клиенти при запазване на изолацията чрез Zero‑Knowledge доказателства.  
2. **Надстройки за обясним AI** – Прикрепване на оценки на увереност и следи от разсъждения към всяка връзка.  
3. **Проактивно предлагане на политики** – При откриване на девиация системата предлага актуализация на клаузи на базата на индустриални бенчмарки.  
4. **Гласово взаимодействие** – Интеграция с гласов асистент, който описва стъпките на линията на глас за достъпност.  

## Заключение

Табло за линия на данните в реално време превръща AI‑генерираните доказателства от въпросници за сигурност от черна кутия в прозрачен, проверяем и действителен ресурс. Съчетаването на приемане със събития, семантичен граф на знанията и динамични визуализации с Mermaid дава на екипите по съответствие видимостта, от която се нуждаят, за да се доверят на AI, да преминат одити и да ускорят скоростта на продажбите. Прилагането на описаните стъпки поставя всяка SaaS организация в предната линия на отговорното AI‑управление.