
# Интегриране на актуална информация за заплахи в реално време с изкуствен интелект за автоматизирани отговори на въпросници за сигурност  

Въпросниците за сигурност са един от най‑времеемките артефакти в управлението на риска от доставчици на SaaS. Те изискват актуални доказателства за защита на данните, реагиране при инциденти, управление на уязвимостите и, все по‑често, за **текущия ландшафт на заплахите**, който може да засегне доставчика. Традиционно екипите по сигурност копират‑поставят статични политики и ръчно актуализират заявленията за риск при всяка нова уязвимост. Този подход е податлив на грешки и твърде бавен за модерните цикли на покупки, които често се приключват в рамките на дни.

**Procurize** вече автоматизира събирането, организацията и AI‑генерираното съставяне на отговори на въпросници. Следващият етап е **инжектиране на живо информация за заплахи** в процеса на генериране, така че всеки отговор да отразява най‑актуалния риск. В тази статия ще:

* Обясним защо статичните отговори са риск през 2025 г.  
* Описваме архитектурата, която съчетава потоци от информация за заплахи, графа на знания и подканващи заявки към големи езикови модели (LLM).  
* Показваме как да изградим **правила за валидация на отговорите**, които да държат AI‑изхода в съответствие със стандартите за съответствие.  
* Предоставим подробен наръчник за внедряване за екипи, използващи Procurize.  
* Дискутираме измерими ползи и потенциални клопки.  

---

## 1. Проблемът със старите отговори на въпросници  

| Проблем | Въздействие върху управлението на риска от доставчици |
|-------|-----------------------------------|
| **Регулаторно отклонение** – Политики, написани преди нова регулация, може да не отговарят повече на актуализациите на GDPR или CCPA. | Повишена вероятност от находки по време на одит. |
| **Нови уязвимости** – Критична CVE, открита след последната ревизия на политиката, прави отговора неточен. | Клиентите могат да откажат предложението. |
| **Променящи се TTP на заплахите** – Техниките на атакуващите се развиват по-бързо от тримесечните прегледи на политиката. | Подкопава доверието в позицията на доставчика по отношение на сигурността. |
| **Ръчна работа** – Секюрити екипите трябва да търсят всяка остаряла линия. | Премързва инженерните часове и забавя цикъла на продажби. |

Статичните отговори следователно се превръщат в скрит риск. Целта е всеки отговор да бъде **динамичен**, **подкрепен с доказателства** и **непрекъснато проверяван** спрямо актуалните данни за заплахи.

---

## 2. Архитектурна схема  

По-долу е показана високото ниво Mermaid диаграма, илюстрираща потока на данни от външни потоци за информация за заплахи до AI‑генериран отговор, готов за експортиране от Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;
```

**Ключови компоненти**

1. **Live Threat Intel Feeds** – API‑та от услуги като AbuseIPDB, OpenCTI или комерсиални доставчици.  
2. **Normalization & Enrichment** – Нормализира формати, обогатява IP адреси с гео‑локация, свързва CVE‑та с CVSS оценки и маркира ATT&CK техники.  
3. **Threat Knowledge Graph** – Хранилище (Neo4j или JanusGraph), свързващо уязвимости, заплаха‑актьори, експлоатирани активи и контролни мерки.  
4. **Policy & Control Repository** – Съществуващи политики (например [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)) съхранявани във вграденото хранилище на Procurize.  
5. **Context Builder** – Събира графата на заплахи с релевантните възли от политиката, създавайки *контекстово полезно съобщение* за всеки раздел от въпросника.  
6. **LLM Prompt Engine** – Изпраща структуриран prompt (system + user) до настроен LLM (напр. GPT‑4o, Claude‑3.5), който включва най‑новия контекст за заплахите.  
7. **Answer Validation Rules** – Движок за бизнес правила (Drools, OpenPolicyAgent), проверяващ проекта срещу критерии за съответствие (напр. “трябва да се споменава CVE‑2024‑12345, ако присъства”).  
8. **Procurize Dashboard** – Показва жив преглед, одитен запис и позволява на рецензентите да одобрят или редактират финалния отговор.

---

## 3. Инженеринг на подсказки за отговори, чувствителни към контекст  

Добре изградена подсказка е ключът към точния изход. По-долу е шаблон, използван от клиентите на Procurize, който комбинира статични откъси от политики с динамични данни за заплахи.

```
System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remediated within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.
```

LLM‑ът връща проект, който вече **споменава най‑новата CVE** и е в съответствие с вътрешната политика за ремедиация. Валидационният двигател след това проверява, че CVE‑ят съществува в графата и че времевият график отговаря на 7‑дневното правило.

---

## 4. Създаване на правила за валидация на отговорите  

Дори най‑добрият LLM може да „халикуцира“. Правилата‑заградки премахват фалшивите твърдения.

| Rule ID | Описание | Примерна логика |
|--------|----------|-----------------|
| V‑001 | **Наличие на CVE** – Всеки отговор, който споменава уязвимост, трябва да съдържа валиден CVE‑идентификатор, наличен в графата. | `if answer.contains("CVE-") then graph.containsNode(answer.extractCVE())` |
| V‑002 | **Времево ограничение за ремедиация** – Твърденията за ремедиация трябва да спазват максимално позволените дни, дефинирани в политиката. | `if answer.matches(".*within (\d+) days.*") then extractedDays <= policy.maxDays` |
| V‑003 | **Атрибуция на източник** – Всички фактологични твърдения трябва да посочват източник (име на feed, ID на отчет). | `if claim.isFact() then claim.source != null` |
| V‑004 | **Съответствие с ATT&CK** – При споменаване на техника, тя трябва да е свързана с контрол за смекчаване. | `if answer.contains("ATT&CK") then graph.edgeExists(technique, control)` |

Правилата се кодират в **OpenPolicyAgent (OPA)** като Rego политики и се изпълняват автоматично след стъпката с LLM. Всяко нарушение маркира проекта за човешка проверка.

---

## 5. Наръчник за внедряване стъпка по стъпка  

1. **Изберете доставчици на информация за заплахи** – Регистрирайте поне два потока (един отворен, един комерсиален) за покритие.  
2. **Разгрънете услуга за нормализация** – Използвайте безсървърна функция (AWS Lambda), която извлича JSON от потоковете, мапва полетата към унифицирана схема и изпраща в Kafka тема.  
3. **Настройте графа на знания** – Инсталирайте Neo4j, дефинирайте типове възли (`CVE`, `ThreatActor`, `Control`, `Asset`) и връзки (`EXPLOITS`, `MITIGATES`). Заредете исторически данни и насрочете ежедневни импорти от Kafka.  
4. **Интеграция с Procurize** – Активирайте модул *External Data Connectors*, конфигурирайте го да изпълнява Cypher заявки към графата за всеки раздел от въпросника.  
5. **Създайте шаблони за подсказки** – В *AI Prompt Library* на Procurize добавете горния шаблон, използвайки placeholder‑и (`{{policy_excerpt}}`, `{{intel}}`, `{{status}}`).  
6. **Конфигурирайте валидирането** – Разгрънете OPA като sidecar в същия Kubernetes pod като прокси‑то към LLM, заредете Rego политиките и изложете REST endpoint `/validate`.  
7. **Пилотно изпълнение** – Изберете нискорисков въпросник (например вътрешен одит) и позволете на системата да генерира отговори. Прегледайте маркираните елементи и коригирайте формулировката на подсказките и строготата на правилата.  
8. **Измерете KPI‑та** – Следете средното време за генериране на отговор, броя на валидираните провали и намаляването на ръчното редактиране. Целете поне **70 % намаление** в време‑за‑доставяне след първия месец.  
9. **Внедрете в продукция** – Активирайте работния поток за всички изходящи въпросници към доставчици. Настройте аларми при пробиви на правила, надвишаващи прага (например >5 % отговори).  

---

## 6. Измерими ползи  

| Метрика | Преди интеграцията | След 3 мес. интеграцията |
|--------|-------------------|--------------------------|
| Средно време за генериране на отговор | 3,5 часа (ръчно) | 12 минути (AI + intel) |
| Ръчен труд за редактиране | 6 часа на въпросник | 1 час (само преглед) |
| Инциденти с несъответствие | 4 на тримесечие | 0,5 на тримесечие |
| NPS на клиентите | 42 | 58 |
| Процент открити одитни находки | 2,3 % | 0,4 % |

Тези цифри са базирани на ранни адоптери на **Threat‑Intel‑Enhanced Procurize** (примерно финтех SaaS, обработващ 30 въпросника на месец).

---

## 7. Общи клопки и как да ги избегнем  

| Клопка | Симптоми | Как да се избегне |
|--------|----------|--------------------|
| **Прекалена зависимост от един поток** | Пропускане на CVE, остарели ATT&CK мапинги. | Комбинирайте няколко потока; използвайте резервен отворен feed като NVD. |
| **Халюцинация на нелегитимни CVE от LLM** | Отговори споменават “CVE‑2025‑0001”, което не съществува. | Строго правило V‑001; логвайте всеки извлечен идентификатор за одит. |
| **Ботилки на производителността при заявки към графата** | Закъснение > 5 секунди на отговор. | Кеширайте често използвани резултати; използвайте Neo4j индекси за графови алгоритми. |
| **Несъответствие между политика и intel** | Политика изисква “ремедираме в 7 дни”, но intel показва 14‑дневен прозорец поради задръстване. | Добавете **workflow за изключения**, позволяващ на лидерите по сигурност да одобряват временно отклонения. |
| **Регулаторни промени, надхвърлящи feed‑овете** | Нова ЕС регулация не се отразява в нито един поток. | Поддържайте ръчен “регулаторен override” лист, който се вмъква в контекста на подсказката. |

---

## 8. Бъдещи подобрения  

1. **Прогностично моделиране на заплахи** – Използване на LLM за предвиждане на вероятни бъдещи CVE въз основа на исторически модели, позволяващо предварително актуализиране на контролите.  
2. **Оценки за нулево доверие** – Комбиниране на резултатите от валидацията в реално‑времева оценка на риска, показвана на страницата за доверие на доставчика.  
3. **Автоматично настройване на подсказки** – Периодично претрениране на шаблона за подсказка чрез reinforcement learning от обратната връзка на рецензентите.  
4. **Федеративен обмен на знания** – Създаване на федеративна графа, в която множество SaaS доставчици обменят анонимизирани мапинги между заплахи и политики, за да подобрят колективната си сигурност.  

---

## 9. Заключение  

Вграждането на **живи данни за заплахи** в AI‑движимата автоматизация на въпросници чрез Procurize предоставя три ключови предимства:

* **Точност** – Отговорите винаги се подкрепят с най‑новите данни за уязвимости.  
* **Скорост** – Времето за генериране пада от часове до минути, поддържайки конкурентни цикли на продажби.  
* **Увереност в съответствието** – Правилата за валидация гарантират, че всяко твърдение отговаря на вътрешната политика и външните изисквания 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/) и [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa).

За екипите по сигурност, борещи се с растящия поток от въпросници за доставчици, описаното интегриране предлага практичен път да превърнат ръчна камша в стратегическо предимство.

---

## Вижте още  

- [NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenCTI – Open‑source Cyber Threat Intelligence Platform](https://www.opencti.io/)