
# Графовите невронни мрежи ускоряват контекстуалната приоритизация на риска във въпросниците за доставчици

Въпросници за сигурност, оценки на риска на доставчици и одити за съответствие са жизненоважни за операциите на доверителните центрове в бързоразвиващи се SaaS компании. Въпреки това ръчната работа, необходима за прочитане на десетки въпроси, съпоставяне с вътрешни политики и намиране на подходящите доказателства, натоварва екипите, забавя сделките и поражда скъпи грешки.

Ако платформата можеше **да разбира скритите връзки** между въпросите, политиките, миналите отговори и променящия се пейзаж на заплахи, и автоматично да изтъква *най‑критичните* елементи за преглед?  

Запознайте се с **графовите невронни мрежи (GNN)** – клас дълбоки обучителни модели, създадени за работа с графово‑структурирани данни. Като представи цялата екосистема на въпросника като граф на знания, GNN‑‑те могат да изчисляват контекстуални оценки на риска, да предвиждат качеството на отговорите и да приоритизират работа за екипите по съответствие. Тази статия разглежда техническите основи, процеса на интеграция и измеримите ползи от приоритизацията, управлявана от GNN, в платформата Procurize AI.

---

## Защо традиционната автоматизация, базирана на правила, не е достатъчна

Повечето съществуващи инструменти за автоматизация на въпросници се опират върху детерминирани набори от правила:

* **Съвпадение на ключови думи** – свързва въпрос с документ по политика въз основа на статични низове.  
* **Запълване на шаблони** – извлича предварително написани отговори от хранилище без контекст.  
* **Проста оценка** – присвоява статично ниво на тежест въз основа на наличието на определени термини.

Тези подходи работят за тривиални, добре структуриран въпросници, но се провалят, когато:

1. **Формулировката на въпросите варира** между различни одитори.  
2. **Политиките взаимодействат** (например „съхранение на данни“ се свързва както с [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.8, така и с [GDPR](https://gdpr.eu/) Art. 5).  
3. **Историческите доказателства се променят** в следствие на продуктови актуализации или нови регулаторни насоки.  
4. **Профилите на доставчиците се различават** (доставчик с висок риск трябва да предизвика по‑дълбока проверка).

Графово‑центриран модел улавя тези нюанси, защото третира всяка единица – въпроси, политики, артефакти, атрибути на доставчици, заплахи – като **възел**, а всяка връзка – „обхваща“, „зависи от“, „актуализирано от“, „наблюдава се в“ – като **ребро**. GNN‑‑тата могат след това да разпространяват информация из мрежата, като се учат как промяна в един възел влияе върху другите.

---

## Създаване на графа на знания за съответствие

### 1. Видове възли

| Вид възел | Примерни атрибути |
|-----------|-------------------|
| **Въпрос** | `text`, `source (SOC2, ISO27001)`, `frequency` |
| **Клауза от политика** | `framework`, `clause_id`, `version`, `effective_date` |
| **Артефакт за доказателство** | `type (report, config, screenshot)`, `location`, `last_verified` |
| **Профил на доставчик** | `industry`, `risk_score`, `past_incidents` |
| **Индикатор за заплаха** | `cve_id`, `severity`, `affected_components` |

### 2. Видове ребра

| Вид ребро | Значение |
|-----------|----------|
| **covers** | Въпрос → Клауза от политика |
| **requires** | Клауза от политика → Артефакт за доказателство |
| **linked_to** | Въпрос ↔ Индикатор за заплаха |
| **belongs_to** | Артефакт за доказателство → Профил на доставчик |
| **updates** | Индикатор за заплаха → Клауза от политика (когато нова регулация замества клауза) |

### 3. Пайплайн за изграждане на графа

```mermaid
graph TD
    A[Внасяне на PDF‑файлове с въпросници] --> B[Парсинг с NLP]
    B --> C[Извличане на единици]
    C --> D[Съпоставяне с налична таксономия]
    D --> E[Създаване на възли и ребра]
    E --> F[Съхранение в Neo4j / TigerGraph]
    F --> G[Обучение на модел GNN]
```

* **Внасяне**: Всички пристигащи въпросници (PDF, Word, JSON) се подават на OCR/NLP пайплайн.  
* **Парсинг**: С помощта на разпознаване на именовани единици се извличат текстът на въпроса, референтни кодове и вградени идентификатори за съответствие.  
* **Съпоставяне**: Единиците се съпоставят с главната таксономия ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)) за поддържане на консистентност.  
* **Графово хранилище**: Натурален графов бази данни (Neo4j, TigerGraph или Amazon Neptune) съхранява еволюиращия граф на знания.  
* **Обучение**: GNN се преобучава периодично, използвайки исторически данни за попълване, резултати от одити и последващи инциденти.

---

## Как GNN генерира контекстуални оценки на риска

**Графов конволюционен мрежов (GCN)** или **графов мрежов механизъм за внимание (GAT)** агрегира информация от съседите за всеки възел. За даден въпрос‑възел моделът събира:

* **Релевантност към политика** – тежест според броя зависими артефакти за доказателство.  
* **Точност на историческите отговори** – изведена от предишни резултати „преминато/непреминато“ от одити.  
* **Контекст на риска на доставчика** – по‑висок за доставчици с последни инциденти.  
* **Близост до заплаха** – увеличава оценка, ако свързаният CVE има CVSS ≥ 7.0.

Крайната **рискова оценка** (0‑100) е съставна от тези сигнали. Платформата след това:

1. **Сортира** всички чакащи въпроси по намаляващ риск.  
2. **Осветява** високорисковите елементи в UI, им давайки по‑висок приоритет в опашките за задачи.  
3. **Препоръчва** най‑подходящите артефакти за доказателство автоматично.  
4. **Показва** интервали на доверие, за да могат преглеждащите се да се фокусират върху отговори с ниска увереност.

### Примерна формула за оценка (опростена)

```
risk = α * policy_impact
     + β * answer_accuracy
     + γ * vendor_risk
     + δ * threat_severity
```

*α, β, γ, δ* са научени внимателни тежести, адаптиращи се по време на обучението.

---

## Реален ефект: Казус

**Компания:** DataFlux, средноголяма SaaS фирма, обработваща здравни данни.  
**База:** Ръчно попълване на въпросници – около 12 дни, процент на грешка ≈ 8 % (преработка след одити).  

**Стъпки на внедряване**

| Фаза | Действие | Резултат |
|------|----------|----------|
| **Стартиране на графа** | Внесени 3 года логове от въпросници (≈ 4 k въпроса). | Създадени 12 k възела, 28 k ребра. |
| **Обучение на модел** | Обучен 3‑слоен GAT върху 2 k етикетирани отговори (преминато/непреминато). | Валидационна точност 92 %. |
| **Внедряване на приоритизация** | Интегрирани оценки в UI на Procurize. | 70 % от високорисковите елементи обработени в рамките на 24 ч. |
| **Продължаващо обучение** | Добавен обратен канал, където преглеждащите потвърждават препоръчаните доказателства. | Прецизност на модела се повишава до 96 % след 1 месец. |

**Резултати**

| Метрика | Преди | След |
|---------|-------|------|
| Средно време за отговор | 12 дни | 4.8 дни |
| Преработки (инциденти) | 8 % | 2.3 % |
| Работен натиск (часове/седмица) | 28 ч | 12 ч |
| Скорост на сключване (спечелени сделки) | 15 мес | 22 мес |

GNN‑‑тата съкратяват времето за реакция с **60 %** и намаляват грешките с **70 %**, което се превръща в измеримо увеличение на скоростта на продажбите.

---

## Интеграция на GNN‑приоритизация в Procurize

### Архитектурен преглед

```mermaid
sequenceDiagram
    participant UI as Front‑End UI
    participant API as REST / GraphQL API
    participant GDB as Graph DB
    participant GNN as GNN Service
    participant EQ as Evidence Store

    UI->>API: Запитване за списък с непопълнени въпросници
    API->>GDB: Извличане на възли и ребра от въпросника
    GDB->>GNN: Изпращане на подграф за оценка
    GNN-->>GDB: Връщане на рискови оценки
    GDB->>API: Обогатяване на въпросите с оценки
    API->>UI: Рендиране на приоритизиран списък
    UI->>API: Приемане на обратна връзка от преглеждащия
    API->>EQ: Изтегляне на предложени доказателства
    API->>GDB: Актуализиране на тежестите на ребрата (обратен цикъл)
```

* **Модулна услуга**: GNN се изпълнява като безсъстоящ микросервис (Docker/Kubernetes) и излага endpoint `/score`.  
* **Оценка в реално време**: Оценките се изчисляват при поискване, осигурявайки актуалност при нова заплаха.  
* **Обратен цикъл**: Действията на преглеждащите (приемане/отхвърляне на предложения) се записват и се използват за постоянно подобряване на модела.

### Сигурност и съответствие

* **Изолация на данните**: Графовите части се разделят по клиент, за да се предотврати крос‑тенантно изтичане.  
* **Одитен журнал**: Всяко генериране на оценка се записва с ID на потребител, времева отметка и версия на модела.  
* **Управление на модели**: Версионираните артефакти на модела се съхраняват в защитен регистър за ML модели; промени изискват одобрение чрез CI/CD pipeline.

---

## Най‑добри практики за екипи, въвеждащи GNN‑приоритизация

1. **Започнете с най‑ценните политики** – фокусирайте се върху ISO 27001 A.8, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) CC6 и [GDPR](https://gdpr.eu/) Art. 32, тъй като те имат най‑богат набор от доказателства.  
2. **Поддържайте чиста таксономия** – неконсистентните идентификатори на клаузи водят до фрагментация на графа.  
3. **Събирайте качествени етикети за обучение** – използвайте резултати от одити (преминато/непреминато), а не субективни оценки.  
4. **Следете за изместване на модела** – периодично оценявайте разпределението на рисковите оценки; резки скокове могат да сигнализират за нови заплахи.  
5. **Комбинирайте човешка експертиза** – разглеждайте оценките като препоръки, а не като абсолюти; предоставяйте опция за „пренебрегване“.

---

## Бъдещи насоки: Плюс функциите след оценката

Графовата основа отваря пътя към по‑напреднали възможности:

* **Прогнозиране на бъдещи регулации** – свързване на предстоящи стандарти (например проект ISO 27701) със съществуващи клаузи, за да се предвидят вероятни промени във въпросниците.  
* **Автоматизирано генериране на доказателства** – комбиниране на инсайти от GNN с LLM‑‑и за създаване на чернови отговори, които вече спазват контекстуалните ограничения.  
* **Корелация на риска между доставчици** – откриване на модели, където множество доставчици ползват една и съща уязвима компонент, което ангажира колективни мерки.  
* **Обяснима AI** – използване на топлинни карти за внимание върху графа, за да се покаже на одиторите *защо* даден въпрос получи определена оценка.

---

## Заключение

Графовите невронни мрежи трансформират процеса на обработка на въпросници за сигурност от линейен, базиран на правила чек‑лист в **динамичен, контекстуално съзнателен двигател за вземане на решения**. Кодирането на богатите взаимоотношения между въпроси, политики, доказателства, доставчици и нови заплахи позволява задаване на фина, нюансирана оценка на риска, приоритизиране на усилията на екипа и непрекъснато подобряване чрез обратна връзка.

За SaaS компаниите, които искат да ускорят цикъла на сключване на сделки, да намалят грешките при одити и да бъдат стъпка преди регулаторните промени, интегрирането на приоритизация, управлявана от GNN, в платформа като Procurize вече не е футуристичен експеримент – това е практично, измеримо предимство.