
# Федеративен граф на знания с нулево доверие за автоматизация на въпросници за множество наематели

## Въведение

Въпросниците за сигурност и съответствие са постоянен тесен пръстен за SaaS доставчиците. Всеки доставчик трябва да отговори на стотици въпроси, които обхващат множество рамки — [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 специфични за индустрията стандарти. Ръчният труд, необходим за намиране на доказателства, проверка на тяхната релевантност и адаптиране на отговорите за всеки клиент, бързо се превръща в разходен център.

**Федеративният граф на знания (FKG)** — распределено, схематично богато представяне на доказателства, политики и контрол — предлага начин за преодоляване на този тесен пръстен. Когато се комбинира с **нулево‑доверителна сигурност**, FKG може безопасно да обслужва множество наематели (различни бизнес единици, дочерени предприятия или партньорски организации), без никога да разкрива данни, принадлежащи на друг наемател. Резултатът е **многопотребителен, AI‑подкрепян двигател за автоматизиране на въпросници**, който:

* **Агрегира** доказателства от различни хранилища (Git, облачно съхранение, CMDB‑ове).  
* **Налага** строги политики за достъп на ниво възел и ребро (нулево доверие).  
* **Орchestrира** AI‑генерирани отговори чрез Retrieval‑Augmented Generation (RAG), които се базират единствено върху знания, разрешени за конкретния наемател.  
* **Следи** произхода и одитируемостта чрез непроменима книга.

В тази статия ще навлезем дълбоко в архитектурата, потока на данните и стъпките за внедряване на такава система върху **платформата Procurize AI**.

---

## 1. Основни концепции

| Концепция | Какво означава за автоматизацията на въпросници |
|---|---|
| **Нулево доверие** | „Никога не се доверявай, винаги проверявай“. Всяка заявка към графа се автентира, упълномощава и постоянно оценява спрямо политики. |
| **Федеративен граф на знания** | Мрежа от независими графови възли (всеки притежаван от наемател), които споделят обща схема, но държат данните си физически изолирани. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | Генериране на отговори от LLM, което преди съставянето на отговора извлича релевантни доказателства от графа. |
| **Непроменима книга** | Памет, достъпна само за добавяне (например блокчейн‑подобно Merkle дърво), която записва всяка промяна в доказателствата, осигурявайки защита от подправяне. |

---

## 2. Архитектурен преглед

По-долу е представена високонiveau Mermaid диаграма, илюстрираща основните компоненти и техните взаимодействия.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User
```

**Ключови изводи от диаграмата**

1. **Изолация на наемателите** – Всеки наемател управлява своя Хранилище с политики и възли с доказателства, но Двигателят за контрол на достъпа медиира всяко межденаемателско искане.  
2. **Федеративен граф** – Върхът `FK` обединява метаданните на схемата, докато суровите доказателства остават криптирани и отделени.  
3. **Проверки за нулево доверие** – Всеки достъп преминава през Двигателя за контрол на достъпа, който оценява контекст (роля, състояние на устройството, цел на заявката).  
4. **AI интеграция** – RAG изтегля само доказателства, към които наемателят има права, след което ги предава на LLM за синтезиране на отговор.  
5. **Одитируемост** – Всички извличания и генерирани отговори се записват в Непроменимата книга за нуждите на проверяващите органи.

---

## 3. Модел на данните

### 3.1 Унифицирана схема

| Същество | Атрибути | Пример |
|---|---|---|
| **Политика** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **Доказателство** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **Връзка** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id` (evidence_of) |
| **Правило за достъп** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trust_score > 0.8` |

Всички същества се съхраняват като **свойствен граф** (например Neo4j или JanusGraph) и се излагат чрез GraphQL‑съвместим API.

### 3.2 Език за политики за нулево доверие

Лек DSL (Domain Specific Language) изразява фини правила за достъп:

```
allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;
```

Тези правила се компилират в реално‑времеви политики, налагани от Двигателя за контрол на достъпа.

---

## 4. Работен поток: От въпрос до отговор

1. **Въвеждане на въпроса** – Служител по сигурността качва въпросник (PDF, CSV или чрез API JSON). Procurize го парсира в отделни въпроси и ги асоциира към една или повече контролни рамки.  
2. **Съпоставяне Контрол‑Доказателство** – Системата заявява към FKG за ребра, които свързват целевия контрол с доказателствени възли, принадлежащи на заявящия наемател.  
3. **Авторизация по нулево доверие** – Преди да се извлече каквото и да е доказателство, Двигателят за контрол на достъпа проверява контекста (потребител, устройство, местоположение, време).  
4. **Извличане на доказателства** – Одобрените доказателства се предават към RAG модула. RAG ранжира доказателствата по релевантност, използвайки хибриден TF‑IDF + модел на вглеждане.  
5. **Генериране от LLM** – LLM получава въпроса, извлечените доказателства и шаблон за подканване, който налага тон и език за съответствие. Примерен шаблон:

   ```
   Вие сте специалист по съответствие за {tenant_name}. Отговорете на следния елемент от въпросника, използвайки САМО предоставените доказателства. Не измисляйте детайли.
   Въпрос: {question_text}
   Доказателство: {evidence_snippet}
   ```

6. **Преглед и сътрудничество** – Генерираният отговор се показва в реално‑временния UI на Procurize, където експертите могат да коментират, редактират или одобрят.  
7. **Одитен запис** – Всяко извличане, генериране и редактиране се добавя към Непроменимата книга с криптографски хеш, който се свързва с версията на доказателството.

---

## 5. Гаранции за сигурност

| Заплаха | Мерки |
|---|---|
| **Изтичане на данни между наемателите** | Двигателят за нулево доверие налага съвпадение на `tenant_id`; всички трансфери са шифрирани от край до край (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Компрометиране на идентификационни данни** | Краткови JWT‑ове, атестация на устройства и непрекъснато оценяване на риск (поведенчески анализ) анулират токени при аномалии. |
| **Манипулиране на доказателства** | Непроменимата книга използва Merkle доказателства; всяка промяна предизвиква известие за несъответствие, видимо за проверяващите органи. |
| **Халюцинации от модела** | RAG ограничава LLM само до извлечените доказателства; пост‑генерационен верификатор проверява за неподкрепени твърдения. |
| **Атаки по веригата за доставка** | Всички графови разширения (плъгини, конектори) са подписани и проверени чрез CI/CD процес, който изпълнява статичен анализ и SBOM проверки. |

---

## 6. Стъпки за внедряване върху Procurize

1. **Създаване на графови възли за наемателите**  
   - Разгръщане на отделен Neo4j инстанс за всеки наемател (или използване на мулти‑наемателна база с ред‑нично сигурност).  
   - Зареждане на съществуващи документи с политики и доказателства чрез Import pipelines на Procurize.  

2. **Дефиниране на правила за нулево доверие**  
   - Използване на редактора за политики на Procurize за създаване на DSL правила.  
   - Активиране на интеграция за състояние на устройството (MDM, EDR) за динамични оценки на риск.  

3. **Конфигуриране на федеративна синхронизация**  
   - Инсталиране на микросервиза `procurize-fkg-sync`.  
   - Конфигуриране за публикуване на актуализации на схемата в споделен *schema registry*, като данните остават криптирани при съхранение.  

4. **Интеграция на RAG pipeline**  
   - Разгръщане на контейнера `procurize-rag` (включва векторно хранилище, Elasticsearch и фино настроен LLM).  
   - Свързване на RAG края към GraphQL API на FKG.  

5. **Активиране на Непроменима книга**  
   - Включване на модула `procurize-ledger` (използва Hyperledger Fabric или леко Append‑Only Log).  
   - Задаване на политики за задържане според изискванията за съответствие (например 7‑годишен одитен трак).  

6. **Активиране на сътрудническия UI**  
   - Включване на функцията *Real‑Time Collaboration*.  
   - Дефиниране на роли и разрешения за преглед (Прегледач, Одобряващ, Одитор).  

7. **Пилотно изпълнение**  
   - Избор на въпросник с голямо натоварване (например SOC 2 Type II) и измерване на:  
     - **Време за отговор** (базово срещу AI‑подкрепено).  
     - **Точност** (процент от отговори, преминаващи одит).  
     - **Намаляване на разходите за съответствие** (спестени FTE часове).  

---

## 7. Обобщени ползи

| Бизнес полза | Технически резултат |
|---|---|
| **Скорост** – Намаляване на времето за отговор от дни на минути. | RAG извлича релевантни доказателства < 250 мс; LLM генерира отговор < 1 сек. |
| **Намаляване на риска** – Премахване на човешки грешки и изтичане на данни. | Нулево‑доверителните проверки и неизменимият запис гарантират, че се използват само разрешени доказателства. |
| **Мащабируемост** – Поддръжка на стотици наематели без копиране на данни. | Федеративният граф изолира съхранението, докато споделената схема позволява крос‑наемателна аналитика. |
| **Готовност за одит** – Предоставяне на доказуеми следи за регулаторите. | Всеки отговор се свързва с криптографски хеш на конкретната версия на доказателството. |
| **Икономичност** – Намаляване на оперативните разходи за съответствие. | Автоматизацията спестява до 80 % от ръчния труд, освобождавайки екипите по сигурност за стратегически инициативи. |

---

## 8. Бъдещи подобрения

1. **Федеративно обучение за фино‑настройка на LLM** – Всеки наемател може да изпраща анонимизирани градиентни актуализации, за да подобри домейновия LLM без споделяне на сурови данни.  
2. **Генериране на инфраструктура като код за политики** – Автоматично създаване на Terraform или Pulumi модули, които налагат същите нулево‑доверителни правила в облачната инфраструктура.  
3. **Визуализация за обясним AI** – Вградено показване на пътя на разсъждение (доказателство → подканване → отговор) директно в UI с помощта на Mermaid секвениални диаграми.  
4. **Интеграция с нулево‑знание доказателства (ZKP)** – Доказване пред одитори, че определен контрол е изпълнен, без разкриване на самото доказателство.

---

## 9. Заключение

**Федеративният граф на знания с нулево доверие** трансформира тежката, сегментирана реалност на управлението на въпросници за сигурност във **сигурен, сътруднически и AI‑подкрепен работен поток**. Чрез комбиниране на изолирани графове за наемателите, фино зададени политики за достъп, Retrieval‑Augmented Generation и неизменим одитен запис, организациите могат да отговарят на въпросници за съответствие по‑бързо, по‑точно и с пълна регулаторна увереност.

Внедряването на тази архитектура върху **платформата Procurize AI** използва съществуващите ETL pipeline‑ове, инструменти за сътрудничество и сигурност, позволявайки на екипите да се съсредоточат върху стратегическо управление на риска вместо върху повтарящите се задачи за събиране на данни.

Бъдещето на съответствието е **федеративно, надеждно и интелигентно**. Прегърнете го днес, за да сте крачка пред регулаторите, партньорите и конкурентите.

---

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

* [Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)  
* [Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data](https://arxiv.org/abs/1902.01046)  
* [Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)