
# Самовъзстановяваща се База Знания за Съответствие с Генеративен ИИ

Предприятия, които доставят софтуер към големи организации, се сблъскват с безкраен поток от въпросници за сигурност, одити за съответствие и оценки на доставчици. Традиционният подход – ръчно копиране‑и‑поставяне от политики, следене в електронни таблици и ад‑хок имейл нишки – създава три критични проблема:

| Проблем | Въздействие |
|---|---|
| **Остарели доказателства** | Отговорите стават неточни, докато контролите се променят. |
| **Силози на знания** | Екипите дублират работа и пропускат взаимни прозрения. |
| **Риск от одит** | Несъответстващи или остарели отговори създават пропуски в съответствието. |

Новата **Самовъзстановяваща се База Знания за Съответствие (SH‑CKB)** на Procurize решава тези проблеми, превръщайки хранилището за съответствие в жив организъм. Заедно с **генеративен ИИ**, **двигател за валидиране в реално време** и **динамичен граф на знанията**, системата автоматично открива отклонения, регенерира доказателства и разпространява актуализации във всички въпросници.

---

## 1. Основни Концепции

### 1.1 Генеративен ИИ като Съставящ Доказателства  

Големи езикови модели (LLM), обучени върху вашите организационни документи за политики, одитни журнали и технически артефакти, могат **да съставят пълни отговори** при поискване. Като се подготви моделът с структуриран промпт, включващ:

* Препратка към контрол (например [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4.1)  
* Текущи артефакти за доказателство (например Terraform state, CloudTrail журнали)  
* Желан тон (кратко, ниво за изпълнителен екип)  

моделът генерира чернова, готова за преглед.

### 1.2 Слой за Валидиране в Реално Време  

Набор от правилно‑базирани и ML‑подпомагани валидатори непрекъснато проверява:

* **Свежест на артефактите** – времеви маркери, версии, хеш суми.  
* **Регулаторна уместност** – съпоставяне на нови версии на нормативи с съществуващи контроли.  
* **Семантична съгласуваност** – измерване на сходство между генерирания текст и изходните документи.

Когато валидатор открие несъответствие, графът за знания маркира възела като **„остарял“** и задейства регенерация.

### 1.3 Динамичен Граф на Знанията  

Всички политики, контролни точки, файлове с доказателства и елементи от въпросници се превръщат в **възли** в ориентиран граф. Ребрата улавят отношения като *„доказателство за“*, *„извлечено от“* или *„изисква актуализация при“*. Графът осигурява:

* **Анализ на въздействието** – идентифицира кои отговори зависят от променена политика.  
* **История на версии** – всеки възел съдържа темпорална линия, правейки одити проследими.  
* **Федерация на заявки** – ниско‑ниво инструменти (CI/CD, тикетинг системи) могат да извличат последната картина на съответствието чрез GraphQL.

---

## 2. Архитектурна Схема

По-долу е високо‑ниво Mermaid диаграма, визуализираща потока на данни в SH‑CKB.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Входен Слой"
        A["Хранилище на Политики"]
        B["Хранилище за Доказателства"]
        C["Регулаторен Поток"]
    end

    subgraph "Обработващ Ядро"
        D["Енджин за Граф на Знанията"]
        E["Услуга за Генеративен ИИ"]
        F["Енджин за Валидиране"]
    end

    subgraph "Изходен Слой"
        G["Конструктор на Въпросници"]
        H["Експорт на Одитен Трайл"]
        I["Табло и Аларми"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> G
    G --> I
    G --> H
```

*Възлите са оградени в двойни кавички, както е изисквано; не е необходимо екраниране.*

### 2.1 Приемане на Данни  

1. **Хранилище на Политики** може да бъде Git, Confluence или специализирано хранилище за политика‑като‑код.  
2. **Хранилище за Доказателства** консумира артефакти от CI/CD, SIEM или облачни одитни журнали.  
3. **Регулаторен Поток** доставя актуализации от доставчици като [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO и [GDPR](https://gdpr.eu/) наблюдателни листи.

### 2.2 Енджин за Граф на Знанията  

- **Извличане на ентитети** превръща неструктурирани PDF‑ове в възли чрез Document AI.  
- **Алгоритми за свързване** (семантично сходство + правилни филтри) създават отношения.  
- **Темпорални печатчета** се съхраняват като атрибути на възлите.

### 2.3 Услуга за Генеративен ИИ  

- Работи в сигурен енклав (например Azure Confidential Compute).  
- Използва **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: графът предоставя контекстов блок, LLM‑ът генерира отговора.  
- Изходът включва **ID‑та на цитатите**, които се съпоставят с източникови възли.

### 2.4 Енджин за Валидиране  

- **Правилник** проверява свежест (`now - artifact.timestamp < TTL`).  
- **ML класификатор** открива семантично отминаване (разстояние в ембединг > прагово).  
- **Обратна връзка**: неверни отговори се захранват в процеса на обучение с подсилване за LLM‑а.

### 2.5 Изходен Слой  

- **Конструктор на Въпросници** рендерира отговори във формати специфични за доставчици (PDF, JSON, Google Forms).  
- **Експорт на Одитен Трайл** създава неизменима книга (напр. хеш в блокчейн) за одиторите.  
- **Табло и Аларми** представят метрики за здраве: % остарели възли, латентност на регенерация, рискови оценки.

---

## 3. Цикъл на Само‑Лекуване в Действие

### Стъпков Процес

| Фаза | Тригер | Действие | Резултат |
|---|---|---|---|
| **Откриване** | Публикувана нова версия на [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) | Регулаторният поток изпраща актуализация → Валидаторът маркира засегнатите контроли като „извън дата“. | Възли маркирани като остарели. |
| **Анализ** | Остарял възел открит | Графът за знания изчислява транситивните зависимости (отговори на въпросници, артефакти). | Списък с въздействие генериран. |
| **Регенериране** | Списъкът с зависимости готов | Услугата за Генеративен ИИ получава обновен контекст, създава нови чернови с актуални цитати. | Актуализиран отговор готов за преглед. |
| **Валидация** | Чернова произведена | Валидаторът проверява свежест и съгласуваност на регенерирания отговор. | При успех – възелът се маркира като „здрав“. |
| **Публикуване** | Валидация премина | Конструкторът на Въпросници изпраща отговора към портала на доставчика; Таблото записва латентност. | Одитен, актуален отговор доставен. |

Този цикъл се повтаря автоматично, превръщайки хранилището за съответствие в **самовъзстановяваща се система**, която никога не позволява остарели доказателства да се отразят в клиентски одит.

---

## 4. Ползи за Екипите по Сигурност и Право

1. **Намалено време за отговор** – средното време за генериране на отговор пада от дни на минути.  
2. **По‑висока точност** – валидирането в реално време премахва човешки грешки.  
3. **Одитираем трак** – всяко събитие по регенерация се записва с криптографски хешове, удовлетворяващи изискванията на [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) и ISO 27001.  
4. **Мащабируема колаборация** – различни продуктови екипи могат да добавят доказателства без да се изтърват; графът автоматично разрешава конфликти.  
5. **Бъдеща готовност** – непрекъснатият регулаторен поток гарантира съответствие с нови стандарти (например [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai), изисквания за privacy‑by‑design).

---

## 5. План за Прилагане в Предприятия

### 5.1 Предварителни Изисквания  

| Изискване | Препоръчителен Инструмент |
|---|---|
| Хранилище за политика‑като‑код | GitHub Enterprise, Azure DevOps |
| Сигурно хранилище за артефакти | HashiCorp Vault, AWS S3 с SSE |
| Регулиран LLM | Azure OpenAI “GPT‑4o” с Confidential Compute |
| Графова база данни | Neo4j Enterprise, Amazon Neptune |
| CI/CD интеграция | GitHub Actions, GitLab CI |
| Наблюдение | Prometheus + Grafana, Elastic APM |

### 5.2 Поетапно Пускане  

| Фаза | Цел | Ключови Действия |
|---|---|---|
| **Пилот** | Валидирате основния граф + AI пайплайн | Зареждане на един набор контрол (напр. SOC 2 CC3.1). Генериране на отговори за два въпросника. |
| **Разширяване** | Обхващате всички рамки | Добавяне на ISO 27001, [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa). Интеграция с облачни артефакти (Terraform, CloudTrail). |
| **Автоматизация** | Пълно самовъзстановяване | Включване на регулаторен поток, планиране на нощни валидиращи задачи. |
| **Управление** | Заключване за одит и сигурност | Прилагане на RBAC, криптиране‑в‑покой, неизменливи одитни логове. |

### 5.3 Метрики за Успех  

- **Средно Време за Отговор (MTTA)** – цел < 5 минути.  
- **Съотношение Остарели Възли** – цел < 2 % след всяко нощно изпълнение.  
- **Покритие на Регулации** – % активни рамки с актуални доказателства > 95 %.  
- **Открития при Одит** – намаляване на доказателствени проблеми с ≥ 80 %.  

---

## 6. Реален Пример (Procurize Бета)

**Компания:** FinTech SaaS, обслужваща корпоративни банки  
**Проблем:** 150+ въпросника за сигурност на тримесечие, 30 % пропуснати SLA‑ти поради остарели препратки към политики.  
**Решение:** Деплой на SH‑CKB в Azure Confidential Compute, интеграция с Terraform state store и Azure Policy.  
**Резултати:**  

* MTTA падна от **3 дни → 4 минути**.  
* Остарелите доказателства спаднаха от **12 % → 0,5 %** след един месец.  
* Одитните екипи докладваха **нула** случаи на проблеми с доказателства при следващия SOC 2 одит.  

Този случай показва, че самовъзстановяващата се база знания не е футуристичен концепт – това е конкурентно предимство още днес.

---

## 7. Рискове и Стратегии за Омекчаване

| Риск | Омекчаване |
|---|---|
| **Халюцинация на модела** – ИИ може да създаде фалшиви доказателства. | Налагане на *само‑цитиране*; всяка цитата се проверява срещу графовия хеш. |
| **Изтичане на данни** – Чувствителни артефакти могат да бъдат изложени пред ИИ. | Изпълнение на ИИ в Confidential Compute; използване на нулеви доказателства за проверка на артефактите. |
| **Несъответствие в графа** – Грешни връзки разпространяват грешки. | Периодични здравни проверки на графа, автоматични открития на аномалии при създаване на ребра. |
| **Закъснение в регулаторния поток** – Късно получени актуализации водят до пропуски. | Абониране за множество доставчици; ръчен override с известяване. |

---

## 8. Насоки за Бъдещето

1. **Федеративно Обучение между Организации** – множество компании могат да споделят анонимизирани модели за отклонения без разкриване на собствена информация.  
2. **Обясним ИИ (XAI) Анотации** – прикачане на уровня на увереност и мотивировка към всеки генериран израз, подпомагащо одиторите.  
3. **Интеграция с Zero‑Knowledge Доказателства** – предоставяне на криптографско доказателство, че отговор произтича от проверено доказателство без разкриване на самото доказателство.  
4. **ChatOps Интеграция** – позволява на екипите по сигурност да задават въпроси директно от Slack/Teams и да получават незабавни, валидирани отговори.

---

## 9. Първи Стъпки

1. **Клонирайте референтната имплементация** – `git clone https://github.com/procurize/sh-ckb-demo`.  
2. **Конфигурирайте вашето хранилище за политики** – добавете папка `.policy` с YAML или Markdown файлове.  
3. **Настройте Azure OpenAI** – създайте ресурс с флаг *confidential compute*.  
4. **Деплойте Neo4j** – използвайте Docker compose файла в репото.  
5. **Пуснете pipeline‑а за приемане** – `./ingest.sh`.  
6. **Стартирайте планировчика за валидация** – `crontab -e` → `0 * * * * /usr/local/bin/validate.sh`.  
7. **Отворете таблото** – `http://localhost:8080` и наблюдавайте процеса на самовъзстановяване в действие.

---

## Вижте Също

- ISO 27001:2022 Стандарт – Обзор и Актуализации (https://www.iso.org/standard/75281.html)  
- Graph Neural Networks за Разсъждение върху Графове на Знания (2023) (https://arxiv.org/abs/2302.12345)