
# Семантичен Middleware Engine за Нормализиране на Въпросници от Различни Рамки

> **TL;DR**: Семантичен слой за middleware преобразува хетерогенните въпросници за сигурност в унифицирано, готово за AI представяне, позволявайки еднократно, точно отговаряне във всички рамки за съответствие.

---  

## 1. Защо Нормализацията Е Важна През 2025 г.

Въпросниците за сигурност са се превърнали в **мултимилионен тесен участък** за бързоразвиващите се SaaS компании:

| Статистика (2024) | Въздействие |
|-------------------|------------|
| Средно време за отговор на въпросник от доставчик | **12‑18 дни** |
| Ръчен труд за въпросник (часове) | **8‑14 ч** |
| Дублиран труд между рамки | **≈ 45 %** |
| Риск от несъответстващи отговори | **Висока изложеност на съответствие** |

Всяка рамка – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), FedRAMP или персонализиран формуляр за доставчик – използва своя собствена терминология, йерархия и изисквания за доказателства. Отговорът им поотделно създава **семантично изместване** и увеличава оперативните разходи.

**Семантичен middleware** решава това, като:

* Съпоставя всеки входящ въпрос към **канонична онтология за съответствие**.  
* Обогатява каноничния възел с **регулаторен контекст в реално време**.  
* Насочва нормализираното намерение към **LLM двигател за отговори**, който генерира повествования, специфични за рамка.  
* Поддържа **одитен регистър**, който свързва всеки генериран отговор със съответния оригинален въпрос.

Резултатът е **една истинска източник на истина** за логиката на въпросниците, което драстично намалява времето за реакция и премахва несъответствията в отговорите.

---  

## 2. Основни Архитектурни Стълбове

По-долу е представен високократък поглед върху middleware‑стека.  

```mermaid
graph LR
  A[Входящ Въпросник] --> B[Пред‑процесор]
  B --> C[Откривател на Намерения (LLM)]
  C --> D[Каноничен Онтологичен Съпоставител]
  D --> E[Обогатяване с Регулаторна Графа на Познанията]
  E --> F[AI Генератор на Отговори]
  F --> G[Форматиране Специфично за Рамка]
  G --> H[Портал за Доставяне на Отговори]
  subgraph Audit
    D --> I[Регистър за Трасируемост]
    F --> I
    G --> I
  end
```

### 2.1 Пред‑процесор

* **Извличане на структура** – PDF, Word, XML или чист текст се анализират с OCR и разпознаване на оформление.  
* **Нормализиране на обекти** – Разпознава общи обекти (напр. “криптиране в покой”, “управление на достъпа”) чрез модели за Named Entity Recognition (NER), донастроени върху корпус от съответствия.

### 2.2 Откривател на Намерения (LLM)

* Стратегия за **few‑shot prompting** с лек LLM (например Llama‑3‑8B) класифицира всеки въпрос в **високо‑ниво намерение**: *Политическа препратка*, *Процесно доказателство*, *Технически контрол*, *Организационна мярка*.  
* Оценките на увереност > 0.85 се приемат автоматично; по‑ниските задействат **човешка проверка** (Human‑in‑the‑Loop).

### 2.3 Каноничен Онтологичен Съпоставител

* Онтологията е **графа от над 1 500 възела**, представляващи универсални понятия за съответствие (напр. “Запазване на данни”, “Отговор на инциденти”, “Управление на криптографски ключове”).  
* Съпоставянето използва **семантично сходство** (sentence‑BERT вектори) и **механизъм за меки ограничения**, за да разреши двусмислени съвпадения.

### 2.4 Обогатяване с Регулаторна Графа на Познанията

* Извлича актуализации в реално време от **RegTech потоци** (напр. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), Европейска комисия, ISO обновления) чрез GraphQL.  
* Добавя **версийни метаданни** към всеки възел: юрисдикция, дата на влизане в сила, изискван тип доказателство.  
* Позволява **автоматично откриване на изместване**, когато регулацията се промени.

### 2.5 AI Генератор на Отговори

* **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** пайплайн извлича релевантни политически документи, одитни записи и метаданни за артефакти.  
* Подканите са **съзнателни за рамка**, гарантирайки че отговорът цитира правилния стандарт (напр. SOC 2 § CC6.1 срещу ISO 27001‑A.9.2).

### 2.6 Форматиране Специфично за Рамка

* Генерира **структурирани изходи**: Markdown за вътрешни документи, PDF за външни портали на доставчици и JSON за API консуматори.  
* Вмъква **trace ID‑та**, които сочат обратно към онтологичния възел и версията на графата на познанията.

### 2.7 Одитен Регистър & Трасируемост

* Неизменяеми журнали съхранявани в **Append‑Only Cloud‑SQL** (или, по избор, върху блокчейн слой за изключително висококритични среди).  
* Предоставя **еднократно проверка на доказателство** за одитори.

---  

## 3. Създаване на Каноничната Онтология

### 3.1 Избор на Източници

| Източник | Принос |
|----------|--------|
| [NIST SP 800‑53](https://www.nist.gov/cyberframework) | 420 контрола |
| [ISO 27001 Annex A](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) | 114 контрола |
| SOC 2 Trust Services | 120 критерия |
| GDPR Artikuli | 99 задължения |
| Персонализирани шаблони на доставчици | 60‑200 елемента на клиент |

Тези източници се обединяват чрез **алгоритми за подравняване на онтологии** (напр. *Prompt‑Based Equivalence Detection*). Дублиращите се понятия се слепват, запазвайки **множество идентификатори** (напр. “Logical Access Control” съответства на `NIST:AC-2` и `ISO:A.9.2`).

### 3.2 Атрибути на Възелите

| Атрибут | Описание |
|---------|----------|
| `node_id` | UUID |
| `label` | Човешко‑четимо име |
| `aliases` | Списък със синоними |
| `framework_refs` | Списък с идентификатори от източници |
| `evidence_type` | {policy, process, technical, architectural} |
| `jurisdiction` | {US, EU, Global} |
| `effective_date` | ISO‑8601 |
| `last_updated` | Timestamp |

### 3.3 Работен Процес за Поддръжка

1. **Поглъщане** на нов RegTech поток → стартира **diff алгоритъм**.  
2. **Човешки рецензент** одобрява добавки/модификации.  
3. **Повишение на версия** (`v1.14 → v1.15`) се записва автоматично в одитния регистър.

---  

## 4. Промпт Инженеринг за Откриване на Намерения с LLM

```goat
You are a compliance intent classifier. Classify the following questionnaire item into one of the intents:
- PolicyReference
- ProcessEvidence
- TechnicalControl
- OrganizationalMeasure

Return JSON:
{
  "intent": "<Intent>",
  "confidence": <0.0‑1.0>,
  "extracted_entities": ["<entity1>", "<entity2>", ...]
}
```

**Защо работи**:

* **Few‑shot примери** закотвят модела в езика на съответствията.  
* **JSON изход** премахва двусмислието при парсинг.  
* **Увереност** позволява автоматично триажиране.

---  

## 5. RAG (Retrieval‑Augmented Generation) Пайплайн

1. **Конструиране на Запитване** – Съчетава етикета на каноничния възел с метаданни за версията на регулацията.  
2. **Търсене във Векторен Склад** – Извлича топ‑k релевантни документи от **FAISS** индекс на политически PDF‑ове, билети и инвентари.  
3. **Обединяване на Контекст** – Конкатенира извлечените пасажи с оригиналния въпрос.  
4. **Генериране от LLM** – Подава обединеният подкан към **Claude‑3‑Opus** или **GPT‑4‑Turbo** с температура 0.2 за детерминистични отговори.  
5. **Пост‑Обработка** – Прилага **формат на цитация** според целевата рамка.

---  

## 6. Реално Въздействие: Кратка Студия

| Метрика | Преди Middleware | След Middleware |
|---------|------------------|-----------------|
| Средно време за отговор (на въпросник) | 13 дни | 2.3 дни |
| Ръчен труд (часове) | 10 ч | 1.4 ч |
| Съответствие на отговори (разминавания) | 12 % | 1.2 % |
| Охват на одитно‑готови доказателства | 68 % | 96 % |
| Годишна намаление на разходите | — | **≈ $420 k** |

> *Компания X* интегрира middleware‑а с **Procurize AI** и намали цикъла на включване на рискови доставчици от **30 дни до под седмица**, позволявайки по‑бързо сключване на сделки и по‑малко триене в продажбите.

---  

## 7. Чеклист за Внедряване

| Фаза | Задачи | Отговорник | Инструменти |
|------|--------|------------|-------------|
| **Откритие** | Инвентаризиране на всички източници на въпросници; определяне на цели за обхват | Ръководител на съответствието | AirTable, Confluence |
| **Създаване на онтология** | Обединяване на контролите; проектиране на графовата схема | Data Engineer | Neo4j, GraphQL |
| **Обучение на модел** | Фино‑настройка на откривател на намерения върху 5 k анотирани елемента | ML Engineer | HuggingFace, PyTorch |
| **Настройка на RAG** | Индексиране на политически документи; конфигуриране на векторен склад | Infra Engineer | FAISS, Milvus |
| **Интеграция** | Свързване на middleware с API‑то на Procurize; мапиране на trace ID‑та | Backend Dev | Go, gRPC |
| **Тестване** | Пускане на end‑to‑end тестове с 100 исторически въпросника | QA | Jest, Postman |
| **Пускане** | Поетапно активиране за избрани доставчици | Product Manager | Feature Flags |
| **Мониторинг** | Следене на оценки на увереност, латентност, одитни журнали | SRE | Grafana, Loki |

---  

## 8. Съображения за Сигурност & Поверителност

* **Данни в покой** – AES‑256 криптиране за всички съхранявани документи.  
* **В транзит** – Mutual TLS между компонентите на middleware‑а.  
* **Zero‑Trust** – Ролево‑базирано достъпване до всеки онтологичен възел; принцип на най‑малкото привилегийно ниво.  
* **Диференциална Поверителност** – При агрегиране на статистики за отговори за подобрения на продукта.  
* **Съответствие** – Обработка на искания за достъп до данни от субекти според GDPR чрез вградените механизми за анулиране.

---  

## 9. Бъдещи Подобрения

1. **Федерални Графи на Познания** – Споделяне на анонимизирани актуализации на онтологията между партньорски организации, запазвайки суверенитета на данните.  
2. **Мултимодално Извличане на Доказателства** – Комбиниране на OCR‑извлечени изображения (напр. схеми на архитектура) с текст за по‑богати отговори.  
3. **Прогноза за Регулаторни Промени** – Използване на модели за времеви редове за предвиждане на предстоящи изменения в регулациите и предварително обновяване на онтологията.  
4. **Само‑Лекарящи Шаблони** – LLM предлага ревизии на шаблони, когато увереността систематично спада за конкретен възел.

---  

## 10. Заключение

**Семантичен middleware‑двигател** е липсващото свързващо звено, което превръща хаотичния поток от въпросници за сигурност в оптимизиран, ИИ‑подплатен работен процес. Чрез нормализиране на намеренията, обогатяване с регулаторен контекст в реално време и използване на RAG‑задвижени генератори на отговори, организациите могат да:

* **Ускорят** цикъла за оценка на рискове от доставчици.  
* **Гарантират** последователни, подкрепени с доказателства отговори.  
* **Намалят** ръчния труд и оперативните разходи.  
* **Поддържат** доказуем одитен регистър за регулатори и клиенти.

Инвестицията в този слой днес обезпечава бъдещата готовност на програмите за съответствие срещу растящата сложност на глобалните стандарти – ключово конкурентно предимство за SaaS фирмите през 2025 г. и напред.