
# Dynamické multimodální získávání důkazů s federativním učením pro dotazníky o bezpečnosti v reálném čase

**Abstrakt**  
Bezpečnostní dotazníky a audity shody se staly úzkým místem pro rychle rostoucí SaaS společnosti. Tradiční manuální procesy jsou náchylné k chybám, časově náročné a nedokážou držet krok s neustále se měnícími regulatorními standardy. Tento článek představuje průlomové řešení — **Dynamické multimodální získávání důkazů (DMEE) poháněné federativním učením (FL)** — které úzce integruje platformu Procurize AI pro automatizaci sběru, ověřování a prezentace důkazních artefaktů napříč různými datovými modalitami (text, obrázky, úryvky kódu, proudy logů). Díky tomu, že se učení provádí lokálně a sdílejí se pouze aktualizace modelu, organizace získají inteligenci zachovávající soukromí, zatímco globální model se neustále zlepšuje a poskytuje odpovědi na dotazníky v reálném čase, kontextově uvědomělé, s vyšší přesností a nižší latencí.

---

## 1. Proč je důležité multimodální získávání důkazů

Bezpečnostní dotazníky požadují **konkrétní důkazy**, které mohou být uloženy v:

| Modalita | Typické zdroje | Ukázková otázka |
|----------|----------------|-----------------|
| **Text** | Politiky, SOP, zprávy o shodě | “Uveďte svou politiku uchovávání dat.” |
| **Obrázky / Screenshoty** | UI obrazovky, architektonické diagramy | “Ukažte UI matice řízení přístupu.” |
| **Strukturované logy** | CloudTrail, SIEM feedy | “Poskytněte auditní logy pro privilegovaný přístup za posledních 30 dní.” |
| **Kód / Konfigurace** | IaC soubory, Dockerfile | “Sdílejte Terraform konfiguraci pro šifrování v klidu.” |

Většina AI‑asistentů exceluje v **jednomodálním** generování textu, což vytváří mezery, když odpověď vyžaduje screenshot nebo úryvek logu. Jednotná multimodální pipeline tuto mezeru uzavře a promění surové artefakty na **strukturované důkazní objekty**, které lze přímo vložit do odpovědí.

---

## 2. Federativní učení: Základ soukromí první

### 2.1 Základní principy

* **Data nikdy neopouštějí sídlo** – Surové dokumenty, screenshoty a log soubory zůstávají v bezpečném prostředí společnosti. Pouze **delta vah modelu** jsou přenášeny k centrálnímu orchestrátorovi.  
* **Bezpečná agregace** – Aktualizace vah jsou šifrovány a agregovány pomocí homomorfních technik, což zabraňuje reverznímu inženýrství jednotlivých klientů.  
* **Kontinuální zlepšování** – Každý nový lokálně zodpovězený dotazník přispívá do globální znalostní báze, aniž by odhalil důvěrná data.

### 2.2 Workflow federativního učení v Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Společnost A\nLokální úložiště důkazů"] --> B["Lokální extraktor\n(LLM + Vision model)"]
    C["Společnost B\nLokální úložiště důkazů"] --> B
    B --> D["Delta váhy modelu"]
    D --> E["Bezpečný agregátor"]
    E --> F["Globální model"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Lokální extrakce** – Každý nájemce spouští **multimodální extraktor**, který kombinuje velký jazykový model (LLM) s vision transformerem (ViT) a označuje a indexuje důkazy.  
2. **Generování delta** – Na lokálních datech se vypočítají aktualizace modelu (gradienty) a zašifrují se.  
3. **Bezpečná agregace** – Šifrované delta od všech účastníků se agregují, čímž vznikne **globální model** obsahující kolektivní znalosti.  
4. **Obnovení modelu** – Osvěžený globální model se vrátí ke všem nájemcům a okamžitě zvyšuje přesnost extrakce napříč všemi modalitami.

---

## 3. Architektura motoru DMEE

### 3.1 Přehled komponent

| Komponenta | Úloha |
|-----------|------|
| **Ingestion Layer** | Konektory pro úložiště dokumentů (SharePoint, Confluence), cloudové úložiště, SIEM/API. |
| **Pre‑Processing Hub** | OCR pro obrázky, parsování pro logy, tokenizace pro kód. |
| **Multimodální enkodér** | Společný embeddingový prostor (text ↔ obraz ↔ kód) využívající **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Klasifikátor důkazů** | Určuje relevanci vůči taxonomii dotazníků (např. *Šifrování*, *Řízení přístupu*). |
| **Vektorový úložiště** | Vektorové vyhledávání (FAISS/HNSW) vrací top‑k důkazních objektů pro dotaz. |
| **Generátor textu** | LLM navrhne odpověď a vloží placeholdery pro důkazní objekty. |
| **Validátor shody** | Pravidlově kontroluje (expirace, podepsané atestační dokumenty) dodržení politik. |
| **Zapisovač auditu** | Neměnný log (append‑only, kryptografický hash) pro každé získání důkazu. |

### 3.2 Diagram toku dat

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Vstup
        D1[Dokumenty] --> P1[Předzpracování]
        D2[Obrázky] --> P1
        D3[Logy] --> P1
    end
    P1 --> E1[Multimodální enkodér]
    E1 --> C1[Klasifikátor důkazů]
    C1 --> R1[Vektorový úložiště]
    Q[Otázka] --> G1[Generátor textu]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validátor]
    V --> A[Zapisovač auditu]
    style Vstup fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Od dotazu k odpovědi: průběh procesu v reálném čase

1. **Přijetí otázky** – Analytik otevře dotazník v Procurize. Otázka *„Poskytněte důkaz o MFA pro privilegované účty“* je odeslána do DMEE motoru.  
2. **Extrahování záměru** – LLM vyextrahuje klíčová slova: *MFA*, *privilegované účty*.  
3. **Multimodální vyhledávání** – Vektor dotazu se porovná s globálním vektorovým úložištěm. Motor stáhne:  
   * screenshot konfigurace MFA (obrázek),  
   * úryvek auditního logu s úspěšnými MFA událostmi (log),  
   * interní politiku MFA (text).  
4. **Validace důkazů** – Každý objekt je ověřen na čerstvost (< 30 dní) a požadované podpisy.  
5. **Syntéza narrativu** – LLM sestaví odpověď a vloží důkazy jako **bezpečné reference**, které se vykreslí přímo v UI dotazníku.  
6. **Okamžité doručení** – Kompletní odpověď se objeví v UI během **2–3 sekund**, připravená ke schválení recenzentem.

---

## 5. Přínosy pro týmy zodpovědné za shodu

| Přínos | Dopad |
|---------|--------|
| **Rychlost** – Průměrná doba odezvy klesá z 24 h na < 5 s na otázku. |
| **Přesnost** – Nesprávně spárované důkazy sníženy o 87 % díky multimodální podobnosti. |
| **Soukromí** – Žádná surová data neopouštějí organizaci; sdílejí se jen aktualizace modelu. |
| **Škálovatelnost** – Federativní aktualizace vyžadují minimální šířku pásma; 10 000‑zaměstnanecká firma spotřebuje < 200 MB/měsíc. |
| **Kontinuální učení** – Nové typy důkazů (např. video průchody) se učí centrálně a okamžitě se nasazují. |

---

## 6. Kontrolní seznam implementace pro podniky

1. **Nasazení lokálního extraktoru** – Nainstalujte Docker‑based extraktor v zabezpečeném subnetu a připojte jej k vašim dokumentovým a logovým zdrojům.  
2. **Konfigurace federativní synchronizace** – Zadejte endpoint centrálního agregátoru a TLS certifikáty.  
3. **Definice taxonomie** – Namapujte regulatorní rámce (např. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) na kategorie platformy.  
4. **Nastavení validačních pravidel** – Určete okna expirace, požadované podpisy a příznaky šifrování.  
5. **Pilotní fáze** – Spusťte motor na podmnožině dotazníků; sledujte metriky přesnosti/recall.  
6. **Rozšíření** – Rozšiřte na všechny vendorové audity; povolte režim automatických návrhů pro analytiky.  

---

## 7. Případová studie z praxe: FinTech Corp snižuje dobu zpracování o 75 %

**Pozadí** – FinTech Corp řešil ~150 vendorových dotazníků čtvrtletně, každý vyžadoval několik důkazních artefaktů. Manuální sběr průměrně trval 4 hodiny na dotazník.

**Řešení** – Implementovali DMEE v Procurize s federativním učením napříč třemi regionálními datovými centry.

| Metrika | Před | Po |
|--------|------|----|
| Průměrná doba odezvy | 4 h | 6 min |
| Míra nesprávně spárovaných důkazů | 12 % | 1,5 % |
| Šířka pásma pro FL aktualizace | — | 120 MB/měsíc |
| Spokojenost analytiků (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Klíčové poznatky**  
* Přístup založený na federaci splnil přísné požadavky na umístění dat.  
* Multimodální vyhledávání odhalilo dříve skryté důkazy (např. UI screenshoty), což zkrátilo auditní cykly.  

---

## 8. Výzvy a řešení

| Výzva | Řešení |
|-------|--------|
| **Modelový drift** – Lokální datové distribuce se mění. | Plánujte měsíční globální agregaci; využijte **kontinuální učení** s callbacky. |
| **Vysoká zátěž obrázků** – Vysoké rozlišení screenshotů zvyšuje výpočetní náročnost. | Používejte **adaptivní rozlišení** při předzpracování; embedujte jen klíčové UI oblasti. |
| **Změna regulací** – Nové rámce přinášejí nové typy důkazů. | Dynamicky rozšiřujte taxonomii; federativní aktualizace automaticky šíří nové třídy. |
| **Velikost auditního logu** – Neměnné logy mohou rychle narůst. | Implementujte **řetězené Merkle stromy** s periodickým prořezáváním starších záznamů při zachování důkazních hashů. |

---

## 9. Budoucí směrnice

1. **Generování nulových důkazů** – Využít difúzní generativní modely k syntéze maskovaných screenshotů, když originální artefakty chybí.  
2. **Vysvětlitelné AI skóre důvěry** – Zobrazovat pro každý důkaz pruh důvěry s kontrafaktuálními vysvětleními.  
3. **Edge‑federované uzly** – Nasadit lehké extraktory na vývojářské notebooky pro okamžité získávání důkazů během code review.  

---

## 10. Závěr

Dynamické multimodální získávání důkazů poháněné federativním učením představuje posun v automatizaci bezpečnostních dotazníků. Spojením textu, vizuálních dat i logů při zachování soukromí mohou organizace odpovídat rychleji, přesněji a s plnou auditovatelností. Modulární architektura Procurize umožňuje snadnou adopci, takže týmy zaměřené na shodu se mohou soustředit na strategické řízení rizik místo opakovaného shromažďování dat.