
# Реално‑времеви адаптивен двигател за приоритетизиране на доказателства

**Abstract** – Въпросниците за сигурност и одитите за съответствие са известни с изискването за точни, актуални доказателства от огромно портфолио от политики, договори и системни логове. Традиционните статични репозитории принуждават екипите по сигурност да търсят ръчно, което води до закъснения, пропуснати доказателства и човешки грешки. Тази статия представя **Реално‑времевият адаптивен двигател за приоритетизиране на доказателства (RAEPE)**, който обединява генеративен AI, динамично оценяване на риска и непрекъснато обновяван граф на знания, за да изведе най‑релевантните доказателства мигновено. Като се учи от предишни отговори, сигнали от взаимодействие в реално време и регулаторни промени, RAEPE трансформира доставката на доказателства от ръчно търсене в интелигентна, самоукрепваща се услуга.

---

## 1. Основното предизвикателство

| Симптом | Бизнес въздействие |
|---|---|
| **Търсене на доказателства** – анализаторите прекарват 30‑45 % от времето за попълване на въпросника, за да намерят правилния артефакт. | По‑бавни бизнес сделки, по‑високи разходи за затваряне. |
| **Остаряла документация** – версиите на политиките изостават от регулаторните актуализации. | Несъответстващи отговори, констатации от одит. |
| **Несъответстващо покритие** – различни членове на екипа избират различни доказателства за един и същи контрол. | Разрушаване на доверието у клиентите и одиторите. |
| **Налягане от скалата** – SaaS фирми, обработващи десетки едновременно оценки на доставчици. | Изгаряне, пропуснати SLA‑та, загубени приходи. |

Коренната причина е **статично хранилище за доказателства**, което липсва контекстуална осведоменост. Хранилището не знае *което* доказателство е най‑вероятно да задоволи конкретен въпрос *сега*.

---

## 2. Какво означава адаптивно приоритетизиране на доказателства

Адаптивното приоритетизиране на доказателства е **затворен‑циклов AI‑workflow**, който:

1. **Приема** сигнали в реално време (текст на въпроса, исторически отговори, регулаторни известия, данни за взаимодействие).  
2. **Ранжи** всеки кандидат‑артефакт чрез **контекстуален риск‑коригиран резултат**.  
3. **Избира** топ‑N елементите и **ги представя** на автора или ревюъра на въпросника.  
4. **Учее** от обратната информация (приемане/отхвърляне), за да подобри постоянно модела за ранжиране.

Резултатът е **динамичен слой доказателство‑като‑услуга**, който се поставя върху всяко съществуващо хранилище за документи или система за управление на политики.

---

## 3. Архитектурен план

```mermaid
graph LR
    A["Услуга за приемане на сигнали"] --> B["Контекстуален енджийн за вграждане"]
    B --> C["Динамичен двигател за оценяване"]
    C --> D["Слой за обогатяване с граф на знания"]
    D --> E["API за приоритетизиране на доказателства"]
    E --> F["Потребителски интерфейс (Редактор на въпросници)"]
    C --> G["Събирач на обратна връзка"]
    G --> B
    D --> H["Минер за регулаторски промени"]
    H --> B
```

* **Услуга за приемане на сигнали** – извлича съдържание на въпросите, логове за взаимодействие и външни регулаторни потоци.  
* **Контекстуален енджийн за вграждане** – трансформира текстовите сигнали в плътни вектори чрез фино настроен LLM.  
* **Динамичен двигател за оценяване** – прилага риск‑коригиран скори‑функция (вж. Раздел 4).  
* **Слой за обогатяване с граф на знания** – свързва артефактите със семейства контрол, стандарти и метаданни за произход.  
* **API за приоритетизиране на доказателства** – обслужва ранжирани списъци с доказателства към UI‑то или към автоматизирани конвейери.  
* **Събирач на обратна връзка** – записва приемане, отхвърляне и коментари за постоянно усъвършенстване на модела.  
* **Минер за регулаторски промени** – следи официални източници (примерно [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), GDPR) и вкарва предупреждения за дрейф в оценъчната тръба.

---

## 4. Подробен модел за оценяване

Ранжи‑тният резултат *S* за артефакт *e* при въпрос *q* се изчислява като претеглена сума:

\[
S(e,q) = \alpha \cdot \text{SemanticSim}(e,q) \;+\; \beta \cdot \text{RiskFit}(e) \;+\; \gamma \cdot \text{Freshness}(e) \;+\; \delta \cdot \text{FeedbackBoost}(e)
\]

| Компонент | Цел | Изчисление |
|---|---|---|
| **SemanticSim** | Степента, до която съдържанието на артефакта съвпада със семантиката на въпроса. | Косинусово сходство между вградени от LLM вектори на *e* и *q*. |
| **RiskFit** | Съответствие с риска, присвоен на контрола (висок, среден, нисък). | Съпоставяне на тагове на артефакта с риск‑таксономия; по‑голямо тегло за високорискови контроли. |
| **Freshness** | Актуалност спрямо последната регулаторна промяна. | Експоненциална функция на изтичане, базирана на *възраст* = `now – last_update`. |
| **FeedbackBoost** | Подсилва елементите, приети преди това от рецензентите. | Инкрементален брой положителна обратна връзка, нормализиран спрямо общата. |

Хиперпараметрите (α,β,γ,δ) се настройват непрекъснато чрез **Байесова оптимизация** върху валидиращ набор, съставен от исторически резултати от въпросници.

---

## 5. Гръбнак на графа на знания

**Свойственият граф** съхранява връзки между:

* **Контроли** (напр. ISO 27001 A.12.1)  
* **Артефакти** (полиси PDF, конфигурационни снапшоти, одитни логове)  
* **Регулаторни източници** (NIST 800‑53, GDPR, CMMC)  
* **Профили на риск** (риск‑оценки на доставчици, отраслови нива)

Типична схема на връх:

```json
{
  "id": "artifact-1234",
  "type": "Artifact",
  "tags": ["encryption", "access‑control"],
  "last_updated": "2025-10-28T14:32:00Z",
  "source_system": "SharePoint"
}
```

Ръбовете позволяват **траверсиращи заявки** като: “Дайте ми всички артефакти, свързани с Контрол A.12.1, които бяха обновени след последната поправка на NIST”.

Графът се **инкрементално актуализира** чрез поточна ETL‑трубопровод, което гарантира **събитийна консистентност** без прекъсвания.

---

## 6. Реално‑времев цикъл за обратна връзка

Всеки път, когато авторът на въпросник избира артефакт, UI‑то изпраща **събитие за обратна връзка**:

```json
{
  "question_id": "q-784",
  "artifact_id": "artifact-1234",
  "action": "accept",
  "timestamp": "2025-11-01T09:15:42Z"
}
```

Събирачът агрегира тези събития в **временен прозорец** и ги подава към **Динамичния двигател за оценяване**. Чрез **Онлайн градиентно усилване**, моделът актуализира параметрите си в рамките на минути, осигурявайки бързо адаптиране към предпочитанията на потребителите.

---

## 7. Сигурност, одит и съответствие

RAEPE е изграден върху принципите на **Zero‑Trust**:

* **Удостоверяване & Авторизация** – OAuth 2.0 + фино‑ granular RBAC за всеки артефакт.  
* **Криптиране на данни** – На‑диск AES‑256, в‑трансит TLS 1.3.  
* **Одитен журнал** – Непроменливи, записвани в **ledger**, подсилен с блокчейн, за доказателство за неизменност.  
* **Диференциална поверителност** – Статистиките от обратната връзка се замъгляват, за да се защити поведението на анализаторите.  

Тези мерки отговарят на SOC 2 CC 6.9, ISO 27001 A.12.4 и новите правила за поверителност.

---

## 8. План за внедряване за практици

| Стъпка | Действие | Препоръка за инструменти |
|---|---|---|
| **1. Събиране на данни** | Свържете съществуващите хранилища за политики (SharePoint, Confluence) с приемната тръба. | Apache NiFi + потребителски конектори. |
| **2. Услуга за вграждане** | Разположете фино‑настроен LLM (напр. Llama‑2‑70B) като REST endpoint. | HuggingFace Transformers с NVIDIA TensorRT. |
| **3. Конструиране на граф** | Попълнете графа със свойства‑контрол‑артефакт отношения. | Neo4j Aura или TigerGraph Cloud. |
| **4. Двигател за оценяване** | Реализирайте формулата за оценка в среда за поточно обработване. | Apache Flink + PyTorch Lightning. |
| **5. API слой** | Експонирайте endpoint `/evidence/prioritized` със странициране и филтри. | FastAPI + OpenAPI спецификация. |
| **6. Интеграция UI** | Вградете API‑то в редактора на въпросници (React, Vue). | Компонентна библиотека с автоматичен списък с предложения. |
| **7. Събиране на обратна връзка** | Насочете действията от UI към Събирач на обратна връзка. | Kafka тема `feedback-events`. |
| **8. Непрекъснат мониторинг** | Настройте откриване на дрейф в регулаторни потоци и производителност на модела. | Prometheus + Grafana табла. |

Следвайки тези осем стъпки, доставчик на SaaS може да въведе продукционен адаптивен двигател за доказателства в **6‑8 седмици**.

---

## 9. Измерими ползи

| Метрика | Преди RAEPE | След RAEPE | Подобрение |
|---|---|---|---|
| **Средно време за избор на доказателство** | 12 мин/въпрос | 2 мин/въпрос | Намаляване с 83 % |
| **Време за обработка на въпросник** | 10 дни | 3 дни | 70 % по‑бързо |
| **Ставка на повторна употреба на доказателства** | 38 % | 72 % | +34 pp |
| **Ставка на одитни констатации** | 5 % от отговорите | 1 % от отговорите | Падане с 80 % |
| **Удовлетвореност на потребителите (NPS)** | 42 | 68 | +26 точки |

Тези данни са събрани от ранни приёмници в секторите FinTech и HealthTech.

---

## 10. План за бъдещето

1. **Мултимодални доказателства** – Включване на екранни снимки, архитектурни диаграми и видеа чрез CLIP‑базирано сходство.  
2. **Федеративно обучение** – Позволяване на множество организации да съвместно тренират модела без споделяне на сурови артефакти.  
3. **Проактивно генериране на подкани** – Автоматично изготвяне на отговори на въпросници, базирано на топ‑N доказателства, под контрол на човешки преглед.  
4. **Обяснима AI** – Визуализиране защо даден артефакт получи своя резултат (топлинни карти на приносящи характеристики).  

Тези разширения ще преместят платформата от помощно към *автономно* оркестриране на съответствието.

---

## 11. Заключение

**Реално‑времевият адаптивен двигател за приоритетизиране на доказателства** преоформя управлението на доказателства като **контекстуално‑осведомена, постоянно учеща се услуга**. Чрез обединяване на приемане на сигнали, семантично вграждане, риск‑коригиран рейтинг и граф на знания, организациите получават мигновен достъп до най‑релевантните документи за съответствие, драматично съкращавайки време за отговор и повишавайки качеството на одитните резултати. С ускоряването на регулаторната динамика и разрастването на екосистемите от доставчици, адаптивното приоритетизиране на доказателства ще се превърне в краен камък за всяка модерна платформа за въпросници за сигурност.

---

## <span class='highlight-content'>Виж</span> също

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Automated Assessment Guidance](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenAI Cookbook: Embedding‑Based Retrieval for Enterprise Docs](https://github.com/openai/openai-cookbook#embedding‑based-retrieval)