
# Federovaný graf znalostí s nulovou důvěrou pro automatizaci dotazníků pro více nájemců

## Úvod

Bezpečnostní a souladové dotazníky představují trvalou úzkou laťku pro SaaS poskytovatele. Každý poskytovatel musí odpovědět na stovky otázek pokrývajících různé rámce – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) a odvětvové standardy. Manuální úsilí potřebné k vyhledání důkazů, ověření jejich relevance a přizpůsobení odpovědí pro každého zákazníka se rychle mění v nákladové centrum.

**Federovaný graf znalostí (FKG)** – distribuovaná, schématem bohatá reprezentace důkazů, politik a kontrol – nabízí způsob, jak tuto úzkou laťku prolomit. V kombinaci s **nulovou důvěrou** může FKG bezpečně obsluhovat mnoho nájemců (různé obchodní jednotky, dceřiné společnosti nebo partnerské organizace) aniž by kdykoli odhalil data patřící jinému nájemci. Výsledkem je **více‑nájemnický, AI‑poháněný engine pro automatizaci dotazníků**, který:

* **Agreguje** důkazy z různých repozitářů (Git, cloudové úložiště, CMDB).  
* **Vynucuje** přísné zásady přístupu na úrovni uzlů i hran (nulová důvěra).  
* **Orchestruje** AI‑generované odpovědi pomocí Retrieval‑Augmented Generation (RAG), které čerpají jen z povolených znalostí nájemce.  
* **Sleduje** původ a auditovatelnost pomocí neměnného ledgeru.

V tomto článku se podrobně podíváme na architekturu, tok dat a kroky implementace takového systému na platformě **Procurize AI**.

---

## 1. Základní pojmy

| Pojetí | Co to znamená pro automatizaci dotazníků |
|---|---|
| **Zero Trust** | „Nikdy nedůvěřovat, vždy ověřovat.“ Každý požadavek na graf je autentizován, autorizován a neustále vyhodnocován vůči zásadám. |
| **Federated Knowledge Graph** | Síť nezávislých uzlů grafu (každý vlastněný nájemcem), které sdílejí společné schéma, ale uchovávají svá data fyzicky izolovaně. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | Generování odpovědí řízených LLM, které před vytvořením odpovědi získá relevantní důkazy z grafu. |
| **Immutable Ledger** | Úložiště jen pro přidání (např. blockchain‑stylový Merkle strom), zaznamenávající každou změnu důkazů a zajišťující nefalšovatelnost. |

---

## 2. Přehled architektury

Níže je vysokourovňový Mermaid diagram, který ilustruje hlavní součásti a jejich vzájemné interakce.

```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
```

**Klíčové poznatky z diagramu**

1. **Izolace nájemců** – Každý nájemce provozuje vlastní úložiště politik a uzly důkazů, ale engine pro kontrolu přístupu mediátuje jakýkoli mezi‑nájemnický požadavek.  
2. **Federovaný graf** – Uzly `FK` agregují metadata schématu, zatímco surové důkazy zůstávají šifrované a oddělené.  
3. **Kontroly nulové důvěry** – Každý přístupový požadavek prochází engine pro kontrolu přístupu, který vyhodnocuje kontext (role, stav zařízení, účel požadavku).  
4. **AI integrace** – Komponenta RAG načte jen ty uzly důkazů, ke kterým má nájemce oprávnění, a předá je LLM pro syntézu odpovědi.  
5. **Auditovatelnost** – Všechna načtení a generované odpovědi jsou zaznamenány v neměnném ledgeru pro revize auditorů.

---

## 3. Datový model

### 3.1 Jednotné schéma

| Entita | Atributy | Příklad |
|---|---|---|
| **Policy** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **Evidence** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **Relationship** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id` (evidence_of) |
| **AccessRule** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trust_score > 0.8` |

Všechny entity jsou uloženy jako **property graphs** (např. Neo4j nebo JanusGraph) a vystaveny přes GraphQL‑kompatibilní API.

### 3.2 Jazyk zásad nulové důvěry

Jednoduchý DSL (specifický jazyk) pro vyjádření jemnozrných pravidel:

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

Tyto zásady jsou kompilovány do reálných politik vykonávaných engine pro kontrolu přístupu.

---

## 4. Pracovní tok: Od otázky k odpovědi

1. **Příjem otázky** – Bezpečnostní auditor nahraje dotazník (PDF, CSV nebo API JSON). Procurize jej rozparsuje na jednotlivé otázky a namapuje každou na jeden nebo více kontrol rámce.  
2. **Mapování kontrol‑důkazů** – Systém dotazuje FKG na hrany, které spojují cílovou kontrolu s uzly důkazů patřícími požadujícímu nájemci.  
3. **Autorizace nulové důvěry** – Před načtením jakýchkoli důkazů engine pro kontrolu přístupu ověří kontext požadavku (uživatel, zařízení, lokace, čas).  
4. **Načtení důkazů** – Oprávněné důkazy jsou streamovány do modulu RAG. RAG jeřadí důkazy podle relevance pomocí hybridního TF‑IDF + embedding similarity modelu.  
5. **Generování LLM** – LLM obdrží otázku, načtené důkazy a šablonu promptu, která vynucuje tón a soulad s regulacemi. Příklad promptu:  

   ```
   Jsi odborník na soulad pro {tenant_name}. Odpověz na následující položku dotazníku VÝHRADNĚ s využitím DÁNKÝCH DŮKAZŮ. Nevymýšlej žádné detaily.
   Otázka: {question_text}
   Důkazy: {evidence_snippet}
   ```

6. **Revize a spolupráce** – Vygenerovaná odpověď se zobrazí v reálném čase v kolaborativním UI Procurize, kde odborníci mohou komentovat, upravovat nebo schvalovat.  
7. **Auditní záznam** – Každá událost načtení, generování a úpravy je připojena k neměnnému ledgeru s kryptografickým hash‑em odkazujícím na konkrétní verzi důkazu.

---

## 5. Bezpečnostní záruky

| Hrozba | Zmírnění |
|---|---|
| **Únik dat mezi nájemci** | Přístupová kontrola nulové důvěry vynucuje shodu `tenant_id`; veškeré přenosy jsou end‑to‑end šifrovány (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Komprosiment pověření** | Krátkodobé JWT, attestační zařízení a kontinuální skórování rizika (behavioural analytics) neplatí tokeny při detekci anomálií. |
| **Změna důkazů** | Neměnný ledger používá Merkle proofy; jakákoliv úprava vyvolá nesoulad a upozornění viditelné auditorům. |
| **Halucinace modelu** | RAG omezuje LLM na načtené důkazy; následný verifier kontroluje, že odpověď neobsahuje nepodložená tvrzení. |
| **Útok na dodavatelský řetězec** | Všechny rozšíření grafu (pluginy, konektory) jsou podepsány a ověřeny prostřednictvím CI/CD brány, která spouští statickou analýzu a SBOM kontroly. |

---

## 6. Kroky implementace na platformě Procurize

1. **Nasazení grafových uzlů nájemců**  
   - Deployujte samostatnou instanci Neo4j pro každý nájemce (nebo použijte multi‑tenantní databázi s řádkovou bezpečností).  
   - Načtěte existující politiky a důkazy pomocí importních pipeline Procurize.  

2. **Definování zásad nulové důvěry**  
   - Pomocí editoru politik Procurize vytvořte DSL pravidla.  
   - Aktivujte integraci *device posture* (MDM, endpoint detection) pro dynamické skórování rizika.  

3. **Konfigurace federované synchronizace**  
   - Nainstalujte micro‑service `procurize-fkg-sync`.  
   - Nakonfigurujte jej tak, aby publikoval aktualizace schématu do sdíleného *schema registry* při zachování šifrovaných dat v klidu.  

4. **Integrace RAG pipeline**  
   - Deployujte kontejner `procurize-rag` (obsahuje vektorový store, Elasticsearch a jemně doladěný LLM).  
   - Propojte RAG endpoint s GraphQL API FKG.  

5. **Aktivace neměnného ledgeru**  
   - Zapněte modul `procurize-ledger` (používá Hyperledger Fabric nebo lehký Append‑Only Log).  
   - Nastavte retenční politiku podle požadavků na soulad (např. 7‑letý auditní záznam).  

6. **Povolení kolaborativního UI**  
   - Aktivujte funkci *Real‑Time Collaboration*.  
   - Definujte role‑založená zobrazení (Reviewer, Approver, Auditor).  

7. **Pilotní běh**  
   - Vyberte vysoce objemový dotazník (např. SOC 2 Type II) a změřte:  
     - **Doba zpracování** (baseline vs. AI‑augmentovaný).  
     - **Přesnost** (procento odpovědí, které projdou auditorovou validací).  
     - **Úspora nákladů** (ušetřené FTE hodiny).  

---

## 7. Přehled výhod

| Obchodní výhoda | Technický výsledek |
|---|---|
| **Rychlost** – Snížení doby odpovědi z dní na minuty. | RAG načte relevantní důkazy za < 250 ms; LLM vygeneruje odpověď za < 1 s. |
| **Snížení rizika** – Eliminace lidských chyb a úniků dat. | Kontroly nulové důvěry a neměnný ledger zaručují, že jsou použity jen oprávněné důkazy. |
| **Škálovatelnost** – Podpora stovek nájemců bez duplikace dat. | Federovaný graf izoluje úložiště, přičemž sdílené schéma umožňuje mezinakládové analýzy. |
| **Připravenost na audit** – Poskytnutí prokazatelné stopy pro regulátory. | Každá odpověď je propojena s kryptografickým hashem konkrétní verze důkazu. |
| **Úspora nákladů** – Snížení provozních výdajů na soulad. | Automatizace snižuje manuální úsilí až o 80 %, uvolňuje bezpečnostní týmy pro strategické úkoly. |

---

## 8. Budoucí vylepšení

1. **Federované učení pro doladění LLM** – Každý nájemce může přispívat anonymními gradientními aktualizacemi, čímž zlepší doménově specifický model bez odhalení surových dat.  
2. **Dynamické generování zásad jako kódu** – Automatické vytváření Terraform nebo Pulumi modulů, které aplikují stejné zásady nulové důvěry do cloudové infrastruktury.  
3. **Vysvětlení AI pomocí vizualizací** – Zobrazování cesty od důkazu k promptu a odpovědi přímo v UI pomocí Mermaid sekvenčních diagramů.  
4. **Integrace Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Důkazy o splnění kontroly auditorům bez odhalení samotných důkazů.

---

## 9. Závěr

**Federovaný graf znalostí s nulovou důvěrou** mění zdlouhavý, izolovaný svět správy bezpečnostních dotazníků na bezpečný, kolaborativní a AI‑podporovaný pracovní tok. Kombinací izolovaných grafů nájemců, jemnozrných zásad přístupu, Retrieval‑Augmented Generation a neměnného auditního záznamu mohou organizace odpovídat na otázky souhlasu rychleji, přesněji a s plnou regulatorní transparentností.

Implementace této architektury na platformě **Procurize AI** využívá existující pipeline pro ingestaci, kolaborační nástroje a bezpečnostní primitivy – takže týmy se mohou soustředit na strategické řízení rizik místo opakovaného shromažďování dat.

Budoucnost souladu je federovaná, důvěryhodná a inteligentní. Přijměte ji ještě dnes, abyste byli o krok napřed před auditory, partnery i regulátory.

---

## <span class='highlight-content'>Viz</span> také

* [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)