
# Dynamisk Multi‑Modal Evidensudtræk med Federeret Læring for Real‑tid Sikkerhedsspørgeskemaer

**Abstract**  
Sikkerhedsspørgeskemaer og compliance‑revisioner er blevet en flaskehals for hurtigt voksende SaaS‑virksomheder. Traditionelle manuelle processer er fejl‑udsatte, tidskrævende og har svært ved at følge med de evigt skiftende regulatoriske standarder. Denne artikel introducerer en banebrydende løsning—**Dynamisk Multi‑Modal Evidensudtræk (DMEE) drevet af Federeret Læring (FL)**—der integreres tæt med Procurize AI‑platformen for at automatisere indsamling, verifikation og præsentation af bevismateriale på tværs af forskellige datamodaliteter (tekst, billeder, kode‑snippets, log‑streams). Ved at holde læringen lokalt og kun dele model‑opdateringer opnår organisationer privatlivs‑bevarende intelligens, mens den globale model løbende forbedres og leverer real‑tid, kontekst‑bevidste svar på spørgsmål med højere præcision og lavere latenstid.

---

## 1. Hvorfor Multi‑Modal Evidensudtræk Er Vigtigt

Sikkerhedsspørgeskemaer efterspørger **konkret evidens**, som kan findes i:

| Modalitet | Typiske Kilder | Eksempelspørgsmål |
|----------|----------------|-------------------|
| **Tekst** | Politik‑dokumenter, SOP’er, compliance‑rapporter | “Angiv din datapolitik for datalagring.” |
| **Billeder / Skærmbilleder** | UI‑skærme, arkitektur‑diagrammer | “Vis UI‑elementet for adgangskontrolmatricen.” |
| **Strukturerede Log‑filer** | CloudTrail, SIEM‑feeds | “Fremskaff audit‑logfiler for privilegeret adgang de sidste 30 dage.” |
| **Kode / Konfiguration** | IaC‑filer, Dockerfiles | “Del Terraform‑konfigurationen for kryptering ved hvile.” |

De fleste AI‑drevne assistenter excellerer i **enkelt‑modal** tekstgenerering, hvilket efterlader huller når svaret kræver et skærmbillede eller et log‑udsnit. En samlet multi‑modal pipeline lukker dette hul og omdanner rå artefakter til **struktur­erede evidens‑objekter**, som kan plugges direkte ind i svarene.

---

## 2. Federeret Læring: Den Privatlivs‑Første Rygsøjle

### 2.1 Grundprincipper

* **Data Forlader Aldrig Lokalerne** – Rå dokumenter, skærmbilleder og log‑filer forbliver i virksomhedens sikre miljø. Kun **model‑vægt‑deltaer** overføres til en central orchestrator.  
* **Sikker Aggregering** – Vægt‑opdateringer krypteres og aggregeres ved hjælp af homomorfe teknikker, så ingen enkelt‑klient kan reverse‑engineeres.  
* **Kontinuerlig Forbedring** – Hvert nyt spørgsmål der besvares lokalt bidrager til en global vidensbase uden at afsløre fortrolige data.

### 2.2 Federeret Lærings‑Workflow i Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Virksomhed A\nLokal Evidens Vault"] --> B["Lokal Uddragning\n(LLM + Vision Model)"]
    C["Virksomhed B\nLokal Evidens Vault"] --> B
    B --> D["Vægt Delta"]
    D --> E["Sikker Aggregator"]
    E --> F["Global 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. **Lokal Udtrækning** – Hver lejer kører en **multi‑modal udtrækker**, der kombinerer en stor sprogmodel (LLM) med en vision‑transformer (ViT) for at tagge og indeksere evidens.  
2. **Delta‑Generering** – Model‑opdateringer (gradienter) beregnes på de lokale data og krypteres.  
3. **Sikker Aggregering** – Krypterede deltaer fra alle deltagere aggregeres og producerer en **global model**, der indeholder samlet læring.  
4. **Model‑Opdatering** – Den opdaterede globale model skubbes tilbage til hver lejer og forbedrer straks udtræknings‑præcisionen på tværs af alle modaliteter.

---

## 3. Arkitektur af DMEE‑Motoren

### 3.1 Komponent‑Oversigt

| Komponent | Rolle |
|-----------|------|
| **Indtags‑Lag** | Connectors til dokumentlagre (SharePoint, Confluence), cloud‑storage, SIEM/API’er. |
| **Pre‑Processing Hub** | OCR for billeder, parsing for logs, tokenisering for kode. |
| **Multi‑Modal Encoder** | Sammenknyttet indlejringsrum (tekst ↔ billede ↔ kode) ved brug af en **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Evidens‑Klassifikator** | Bestemmer relevans til spørgeskema‑taksonomi (fx *Kryptering*, *Adgangskontrol*). |
| **Retrieval Engine** | Vektor‑søgning (FAISS/HNSW) returnerer top‑k evidens‑objekter per forespørgsel. |
| **Narrativ Generator** | LLM udarbejder svar, indsætter pladsholdere for evidens‑objekter. |
| **Compliance Validator** | Regel‑baserede tjek (udløbs‑datoer, signerede attesteringer) håndhæver politik‑krav. |
| **Audit Trail Recorder** | Uforanderlig log (append‑only, kryptografisk hash) for hver evidens‑hentning. |

### 3.2 Data‑Flow‑Diagram

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Indtag
        D1[Dokumenter] --> P1[Pre‑Process]
        D2[Billeder] --> P1
        D3[Log‑filer] --> P1
    end
    P1 --> E1[Multi‑Modal Encoder]
    E1 --> C1[Evidens‑Klassifikator]
    C1 --> R1[Vektor‑Store]
    Q[Spørgsmål] --> G1[Narrativ Generator]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validator]
    V --> A[Audit Recorder]
    style Indtag fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Fra Forespørgsel til Svar: Real‑Tid Proces‑Gennemgang

1. **Modtagelse af Spørgsmål** – En sikkerhedsananalytiker åbner et spørgeskema i Procurize. Spørgsmålet *“Fremskaff bevis på MFA for privilegerede konti”* sendes til DMEE‑motoren.  
2. **Intent‑Ekstraktion** – LLM’en udtrækker nøgle‑intentioner: *MFA*, *privilegerede konti*.  
3. **Cross‑Modal Retrieval** – Forespørgsels‑vektoren matches mod den globale vektor‑store. Motoren henter:  
   * Et skærmbillede af MFA‑konfigurations‑siden (billede).  
   * Et audit‑log‑udsnit, der viser vellykkede MFA‑hændelser (log).  
   * Den interne MFA‑politik (tekst).  
4. **Evidens‑Validering** – Hvert objekt tjekkes for friskhed (< 30 dage) og nødvendige signaturer.  
5. **Narrativ Syntese** – LLM’en komponerer et svar og indlejrer evidens‑objekterne som **sikre referencer**, der renderes inline i UI’en.  
6. **Øjeblikkelig Levering** – Det færdige svar vises i UI’en inden **2–3 sekunder**, klar til godkendelse.

---

## 5. Fordele for Compliance‑Teams

| Fordel | Påvirkning |
|--------|------------|
| **Hastighed** – Gennemsnitlig svartid falder fra 24 t til < 5 sekunder pr. spørgsmål. |
| **Præcision** – Fejlagtig evidens reduceres med 87 % takket være cross‑modal lighed. |
| **Privatliv** – Ingen rådata forlader organisationen; kun model‑opdateringer deles. |
| **Skalerbarhed** – Federerede opdateringer kræver minimal båndbredde; en 10 k‑ansat organisation bruger < 200 MB/måned. |
| **Kontinuerlig Læring** – Nye evidens‑typer (fx video‑walkthroughs) læres centralt og rulles straks ud. |

---

## 6. Implementerings‑Tjekliste for Virksomheder

1. **Deploy Lokal Udtrækker** – Installér den Docker‑baserede udtrækker på et sikkert subnet. Tilslut til dine dokument‑ og log‑kilder.  
2. **Konfigurér Federeret Sync** – Angiv central aggregator‑endpoint og TLS‑certifikater.  
3. **Definér Taksonomi** – Kortlæg dit regulatoriske rammeværk ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) til platformens evidens‑kategorier.  
4. **Opsæt Validerings‑Regler** – Angiv udløbs‑vinduer, påkrævede attest‑signaturer og krypterings‑flag.  
5. **Pilot‑Fase** – Kør motoren på et subset af spørgeskemaer; monitorér præcision/recall‑metrikker.  
6. **Udrulning** – Udvid til alle leverandør‑vurderinger; aktivér automatiseret forslag‑tilstand for analytikere.

---

## 7. Virkeligt Case‑Study: FinTech Corp Reducerer Gennemløbstid med 75 %

**Baggrund** – FinTech Corp håndterede ~150 leverandør‑spørgeskemaer pr. kvartal, hver krævende flere evidens‑artefakter. Manuel indsamling gennemsnitligt 4 timer pr. spørgeskema.

**Løsning** – Implementerede Procurize‑DMEE med federeret læring på tværs af tre regionale datacentre.

| Metrik | Før | Efter |
|--------|-----|-------|
| Gennemsnitlig svartid | 4 t | 6 min |
| Evidens‑mismatch‑rate | 12 % | 1,5 % |
| Båndbredde for FL‑opdateringer | — | 120 MB/måned |
| Analyst‑tilfredshed (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Vigtige Læringer**  
* Den federerede tilgang opfyldte strenge data‑residens‑krav.  
* Multi‑modal retrieval opdagede hidtil skjult evidens (fx UI‑skærmbilleder) og forkortede revisions‑cyklussen.  

---

## 8. Udfordringer & Afhjælpning

| Udfordring | Afhjælpning |
|------------|-------------|
| **Model‑Drift** – Lokale datasæt ændrer sig over tid. | Planlæg månedlige globale aggregationer; brug **kontinuerlig læring**‑callbacks. |
| **Tungt Billed‑Load** – Høj‑opløsnings‑skærmbilleder øger beregning. | Anvend **adaptiv opløsning**‑pre‑processing; indlejr kun nøgle‑UI‑regioner. |
| **Regulatorisk Ændring** – Nye rammer introducerer nye evidens‑typer. | Udvid taksonomi dynamisk; federerede opdateringer propagere nye klasser automatisk. |
| **Audit‑Trail‑Størrelse** – Uforanderlige logs kan vokse hurtigt. | Implementér **kædede Merkle‑træer** med periodisk udskæring af ældre poster, mens beviser bevares. |

---

## 9. Fremtidig Vejkort

1. **Zero‑Shot Evidens‑Generering** – Brug generative diffusions‑modeller til at syntetisere maskerede skærmbilleder, når originale artefakter ikke er tilgængelige.  
2. **Forklarbar AI‑Tillids‑Score** – Vis per‑evidens tillids‑søjler med kontrafaktuelle forklaringer.  
3. **Edge‑Federated Nodes** – Deploy letvægts‑udtrækkere på udvikler‑laptops for øjeblikkelig on‑the‑fly evidens under kode‑reviews.  

---

## 10. Konklusion

Dynamisk Multi‑Modal Evidensudtræk drevet af Federeret Læring repræsenterer et paradigmeskifte inden for automatisering af sikkerhedsspørgeskemaer. Ved at forene tekst, visuelle og log‑data samtidig med at privatliv bevares, kan organisationer svare hurtigere, mere præcist og med fuld auditabilitet. Procurizes modulære arkitektur gør adoption ligetil, så compliance‑teams kan fokusere på strategisk risikostyring i stedet for gentagen data‑indsamling.