
# Dashboard pro sledování datové linie v reálném čase pro důkazy bezpečnostních otázek generované AI

## Úvod

Bezpečnostní dotazníky se staly kritickým úzkým hrdlem v B2B SaaS prodeji, due diligence a regulatorních auditech. Firmy stále častěji využívají generativní AI k tvorbě odpovědí, extrahování podpůrných důkazů a udržování politik v souladu s měnícími se standardy. Zatímco AI dramaticky zkracuje dobu odezvy, zavádí také problém neprůhlednosti: **Kdo vytvořil každý úryvek důkazu? Z jaké politiky, dokumentu nebo systému pochází?**  

Dashboard pro sledování datové linie tento problém řeší vizualizací kompletního řetězce provenance každého AI‑generovaného artefaktu důkazu v reálném čase. Poskytuje compliance officerům jediné rozhraní, kde mohou sledovat odpověď zpět k původnímu ustanovení, vidět transformační kroky a ověřit, že nedošlo k žádnému odchýlení politiky.

V tomto článku si ukážeme:

* Proč je sledování datové linie nezbytné pro soulad.
* Architekturu, která pohání dashboard v reálném čase.
* Jak spolupracují znalostní graf, streamování událostí a mermaid vizualizace.
* Krok‑za‑krokem průvodce implementací.
* Nejlepší praktiky a budoucí směřování.

## Proč je sledování datové linie důležité pro AI generované odpovědi

| Riziko | Jak sledování pomáhá |
|--------|----------------------|
| **Chybějící atribuce zdroje** | Každý uzel důkazu je označen ID původního dokumentu a časovým razítkem. |
| **Odchylka politiky** | Automatické detekování odchylek upozorňuje na jakýkoli rozpor mezi zdrojovou politikou a výstupem AI. |
| **Selhání auditu** | Auditoři mohou požadovat trasu provenance; dashboard poskytuje připravený export. |
| **Neúmyslné úniky dat** | Citlivá zdrojová data jsou automaticky označena a v pohledu linie redigována. |

Zveřejněním celé transformační pipeline – od surových politických dokumentů přes předzpracování, vektorové vložení, retrieval‑augmented generation (RAG) až po finální syntézu odpovědi – získávají týmy důvěru, že AI *posiluje* řízení, místo aby ho obcházel.

## Přehled architektury

Systém je postaven na čtyřech hlavních vrstvách:

1. **Ingestní vrstva** – Sleduje repozitáře politik (Git, S3, Confluence) a vysílá změnové události do sběrnice podobné Kafka.
2. **Zpracovatelská vrstva** – Spouští parsery dokumentů, extrahuje ustanovení, vytváří vložení a aktualizuje **Evidence Knowledge Graph (EKG)**.
3. **RAG vrstva** – Když přijde požadavek na dotazník, engine Retrieval‑Augmented Generation načte relevantní uzly grafu, sestaví prompt a vytvoří odpověď plus seznam ID důkazů.
4. **Vizualizační vrstva** – Konzumuje výstup RAG, sestaví graf linie v reálném čase a vykreslí jej ve webovém UI pomocí Mermaid.

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Change Event| B["Ingestion Service"]
    B -->|Parsed Clause| C["Evidence KG"]
    D["Questionnaire Request"] -->|Prompt| E["RAG Engine"]
    E -->|Answer + Evidence IDs| F["Lineage Service"]
    F -->|Mermaid JSON| G["Dashboard UI"]
    C -->|Provides Context| E
```

### Klíčové komponenty

| Komponenta | Role |
|------------|------|
| **Ingestion Service** | Detekuje přidání/aktualizaci souborů, extrahuje metadata, publikuje události `policy.updated`. |
| **Document Parser** | Normalizuje PDF, Word, markdown; extrahuje identifikátory ustanovení (např. `SOC2-CC5.2`). |
| **Embedding Store** | Ukládá vektorové reprezentace pro sémantické vyhledávání (FAISS nebo Milvus). |
| **Evidence KG** | Graf založený na Neo4j s uzly `Document`, `Clause`, `Evidence`, `Answer`. Vztahy zachycují „derived‑from“. |
| **RAG Engine** | Používá LLM (např. GPT‑4o) s retríválem z KG; vrací odpověď a provenance ID. |
| **Lineage Service** | Poslouchá události `rag.response`, vyhledává každé ID důkazu, vytváří Mermaid diagram JSON. |
| **Dashboard UI** | React + Mermaid; nabízí vyhledávání, filtry a export do PDF/JSON. |

## Pipeline ingestování v reálném čase

1. **Sledování repozitářů** – Lehký watcher souborového systému (nebo Git webhook) detekuje push.
2. **Extrahování metadat** – Typ souboru, hash verze, autor a časové razítko jsou zaznamenány.
3. **Parsování ustanovení** – Regulární výrazy a NLP modely identifikují čísla a názvy ustanovení.
4. **Vytvoření uzlů grafu** – Pro každé ustanovení se vytvoří uzel `Clause` s vlastnostmi `id`, `title`, `sourceDocId`, `version`.
5. **Publikování události** – Události `clause.created` jsou vyslány do streamovací sběrnice.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Watcher
        A[File Change] --> B[Metadata Extract]
    end
    B --> C[Clause Parser]
    C --> D[Neo4j Create Node]
    D --> E[Kafka clause.created]
```

## Integrace se znalostním grafem

**Evidence KG** uchovává tři hlavní typy uzlů:

* **Document** – Surový soubor politiky, verzovaný.
* **Clause** – Jednotlivý požadavek na soulad.
* **Evidence** – Extrahované důkazní položky (logy, screenshoty, certifikáty).

Vztahy:

* `Document` **HAS_CLAUSE** `Clause`
* `Clause` **GENERATES** `Evidence`
* `Evidence` **USED_BY** `Answer`

Když RAG vytvoří odpověď, připojí ID všech uzlů `Evidence`, které přispěly. To vytvoří deterministickou cestu, kterou lze okamžitě vizualizovat.

## Mermaid diagram linie

Níže je ukázkový diagram linie pro smyšlenou odpověď na otázku SOC 2 *„Jak šifrujete data v klidu?“*.

```mermaid
graph LR
    A["Answer: Data is encrypted using AES‑256 GCM"] --> B["Evidence: Encryption Policy (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Clause: Encryption at Rest"]
    C --> D["Document: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Evidence: KMS Key Rotation Log"]
    E --> F["Document: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Evidence: Cloud Provider Encryption Settings"]
    G --> H["Document: CloudConfig_2026-01.yaml"]
```

Dashboard tento diagram renderuje dynamicky, uživatelé mohou kliknout na libovolný uzel a zobrazit podkladový dokument, verzi i surová data.

## Přínosy pro týmy compliance

* **Okamžitá auditovatelná stopa** – Export celé linie jako JSON‑LD soubor pro regulátory.
* **Analýza dopadu** – Při změně politiky systém dokáže přepočítat všechny podřadné odpovědi a zvýraznit ovlivněné položky dotazníku.
* **Redukce manuální práce** – Už není nutné ručně kopírovat odkazy na ustanovení; graf to dělá automaticky.
* **Transparentnost rizik** – Vizualizace toku dat pomáhá bezpečnostním inženýrům odhalit slabá místa (např. chybějící logy).

## Kroky implementace

1. **Nasazení ingestní vrstvy**  
   * Deploy Git webhook nebo CloudWatch event rule.  
   * Instalace mikroservisu `policy‑parser` (Docker image `procurize/policy‑parser:latest`).  

2. **Provisioning Neo4j**  
   * Použijte Neo4j Aura nebo vlastní cluster.  
   * Vytvořte omezení na `Clause.id` a `Document.id`.  

3. **Konfigurace streamovací sběrnice**  
   * Deploy Apache Kafka nebo Redpanda.  
   * Definujte témata: `policy.updated`, `clause.created`, `rag.response`.  

4. **Nasazení RAG služby**  
   * Vyberte poskytovatele LLM (OpenAI, Anthropic).  
   * Implementujte Retrieval API, které dotazuje Neo4j pomocí Cypher.  

5. **Vybudování Lineage Service**  
   * Subscribujte se na `rag.response`.  
   * Pro každé evidence ID dotazujte Neo4j na celou cestu.  
   * Generujte Mermaid JSON a publikujte do `lineage.render`.  

6. **Vývoj Dashboard UI**  
   * Použijte React, `react-mermaid2` a lehkou auth vrstvu (OAuth2).  
   * Přidejte filtry: časové období, zdroj dokumentu, úroveň rizika.  

7. **Testování a validace**  
   * Vytvořte unit testy pro každý mikroservis.  
   * Proveďte end‑to‑end simulace s syntetickými daty dotazníků.  

8. **Rollout**  
   * Začněte pilotním týmem (např. SOC 2 compliance).  
   * Sbírejte zpětnou vazbu, iterujte UI/UX a rozšiřte na moduly [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) a [GDPR](https://gdpr.eu/).  

## Nejlepší praktiky

| Praktika | Odůvodnění |
|----------|------------|
| **Neměnitelné ID dokumentů** | Zaručuje, že linie nikdy neukazuje na nahrazený soubor. |
| **Verzované uzly** | Umožňuje historické dotazy (např. „Jaké důkazy byly použity před šesti měsíci?“). |
| **Kontrola přístupu na úrovni grafu** | Citlivé důkazy mohou být skryty před neprivilegovanými uživateli. |
| **Automatické upozornění na drift** | Spouští se, když se ustanovení změní, ale existující odpovědi nejsou přegenerovány. |
| **Pravidelné zálohy** | Exportujte Neo4j snapshoty každou noc, aby nedošlo ke ztrátě dat. |
| **Monitorování výkonu** | Sledujte latenci od požadavku dotazníku po vykreslení dashboardu; cíl < 2 s. |

## Budoucí směřování

1. **Federované znalostní grafy** – Kombinace více tenantových grafů při zachování izolace dat pomocí Zero‑Knowledge Proofs.  
2. **Explainable AI vrstvy** – Připojení skóre důvěry a trasování reasoning LLM ke každé hraně.  
3. **Proaktivní návrhy politik** – Při detekci driftu systém může doporučit aktualizace ustanovení na základě průmyslových benchmarků.  
4. **Interakce hlasovým asistentem** – Integrace s hlasovým asistentem, který čte kroky linie nahlas pro zajištění přístupnosti.  

## Závěr

Dashboard pro sledování datové linie v reálném čase přetváří AI‑generované důkazy bezpečnostních dotazníků z černé skříňky na transparentní, auditovatelný a akční aktivum. Spojením ingestní vrstvy řízené událostmi, sémantického znalostního grafu a dynamických Mermaid vizualizací získávají compliance týmy viditelnost, kterou potřebují k důvěře v AI, k úspěšnému průchodu audity a k urychlení obchodu. Implementací výše popsaných kroků se každá SaaS organizace umisťuje do čela odpovědné AI‑řízené compliance.