
# Federeret Vidensgraf Samarbejde for Sikker Spørgeskema‑automatisering

**Keywords:** AI‑drevet overholdelse, federeret vidensgraf, sikkerhedsspørgeskema‑automatisering, bevis‑proveniens, multi‑part samarbejde, revision‑klar svar  

I den hurtige SaaS‑verden er sikkerhedsspørgeskemaer blevet en portvagt for hvert nyt partnerskab. Teams spilder utallige timer på at lede efter de rigtige politik‑uddrag, sætte beviser sammen og manuelt opdatere svar efter hver revision. Mens platforme som Procurize allerede har strømlinet arbejdsgangen, ligger den næste frontier i **samarbejdende, tværorganisatorisk videndeling uden at gå på kompromis med dataprivatliv**.  

Enter the **Federated Knowledge Graph (FKG)**—a decentralized, AI‑enhanced representation of compliance artifacts that can be queried across organizational boundaries while keeping raw source data under the strict control of its owner. This article explains how an FKG can power **secure, multi‑party questionnaire automation**, deliver **immutable evidence provenance**, and create a **real‑time audit trail** that satisfies both internal governance and external regulators.

> **TL;DR:** By federating compliance knowledge graphs and coupling them with Retrieval‑Augmented Generation (RAG) pipelines, organizations can automatically generate accurate questionnaire answers, trace every piece of evidence to its origin, and do it all without exposing sensitive policy documents to partners.

---

## 1. Hvorfor traditionelle centraliserede lagre rammer en væg

| Challenge | Centralized Approach | Federated Approach |
|-----------|----------------------|--------------------|
| **Data Sovereignty** | Alle dokumenter gemmes i én lejer – svært at overholde jurisdiktionsregler. | Hver part beholder fuld ejerskab; kun graf‑metadata deles. |
| **Scalability** | Vækst begrænset af lager‑ og adgangskontrolkompleksitet. | Graf‑shards vokser uafhængigt; forespørgsler rutes intelligent. |
| **Trust** | Revisorer skal stole på én kilde; ethvert brud kompromitterer hele sættet. | Kryptografiske beviser (Merkle‑rødder, Zero‑Knowledge) sikrer integritet per shard. |
| **Collaboration** | Manuel import/eksport af dokumenter mellem leverandører. | Realtids‑spørgsmål på politik‑niveau på tværs af partnere. |

Centraliserede lagre kræver stadig **manuel synkronisering**, når en partner anmoder om bevis – hvad enten det er et [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) attestationsuddrag eller et [GDPR](https://gdpr.eu/) databehandlings‑tilføjelsesdokument. I kontrast eksponerer en FKG **kun de relevante graf‑noder** (fx en politik‑klausul eller en kontrol‑mapping), mens det underliggende dokument forbliver låst bag ejerens adgangskontrol.

---

## 2. Kernesamlinger i en Federeret Vidensgraf

1. **Node** – Et atomisk overholdelses‑artefakt (politikklausul, kontrol‑ID, bevis‑artefakt, revisionsfund).  
2. **Edge** – Semantiske relationer ( “implements”, “depends‑on”, “covers” ).  
3. **Shard** – En partition ejet af én organisation, signeret med dens private nøgle.  
4. **Gateway** – En letvægts‑service, der medierer forespørgsler, anvender politik‑baseret routing og samler resultater.  
5. **Provenance Ledger** – En uforanderlig log (ofte på en tilladt blockchain) der registrerer **hvem spurgte hvad**, **hvornår**, og **hvilken version** af en node der blev brugt.

Disse komponenter muliggør **øjeblikkelige, sporbare svar** på overholdelsesspørgsmål uden nogensinde at flytte de originale dokumenter.

---

## 3. Arkitektur Blueprint

Below is a high‑level Mermaid diagram that visualizes the interaction between multiple companies, the federated graph layer, and the AI engine that generates questionnaire responses.

```mermaid
graph LR
  subgraph Company A
    A1[("Policy Node")];
    A2[("Control Node")];
    A3[("Evidence Blob")];
    A1 -- "implements" --> A2;
    A2 -- "evidence" --> A3;
  end

  subgraph Company B
    B1[("Policy Node")];
    B2[("Control Node")];
    B3[("Evidence Blob")];
    B1 -- "implements" --> B2;
    B2 -- "evidence" --> B3;
  end

  Gateway[("Federated Gateway")]
  AIEngine[("RAG + LLM")]
  Query[("Questionnaire Query")]

  A1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  B1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  Query -->|Ask for "Data‑Retention Policy"| Gateway;
  Gateway -->|Aggregate relevant nodes| AIEngine;
  AIEngine -->|Generate answer + provenance link| Query;
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required for Mermaid.*

### 3.1 Data Flow

1. **Ingestion** – Hver virksomhed uploader politikker/beviser til sin egen **shard**. Noder hashes, signeres og gemmes i en lokal graf‑database (Neo4j, JanusGraph, etc.).  
2. **Publishing** – Kun **graf‑metadata** (node‑IDs, hashes, edge‑typer) publiceres til den federerede gateway. De rå dokumenter forbliver on‑premise.  
3. **Query Resolution** – Når et sikkerhedsspørgeskema modtages, sender **RAG‑pipelinjen** en naturlig‑sprogs‑forespørgsel til gatewayen. Gatewayen løser de mest relevante noder på tværs af alle deltagende shards.  
4. **Answer Generation** – LLM’en forbruger de hentede noder, komponerer et sammenhængende svar, og vedhæfter et **proveniens‑token** (fx `prov:sha256:ab12…`).  
5. **Audit Trail** – Hver anmodning og de tilsvarende node‑versioner logges i provenance‑ledgeret, så revisorer kan verificere **præcis hvilken politik‑klausul** der driver svaret.

---

## 4. Bygning af den Federerede Vidensgraf

### 4.1 Schema Design

| Entity | Attributes | Example |
|--------|------------|---------|
| **PolicyNode** | `id`, `title`, `textHash`, `version`, `effectiveDate` | “Data Retention Policy”, `sha256:4f...` |
| **ControlNode** | `id`, `framework`, `controlId`, `status` | `ISO27001:A.8.2` – linked to the [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) framework |
| **EvidenceNode** | `id`, `type`, `location`, `checksum` | `EvidenceDocument`, `s3://bucket/evidence.pdf` |
| **Edge** | `type`, `sourceId`, `targetId` | `implements`, `PolicyNode → ControlNode` |

Using **JSON‑LD** for context helps downstream LLMs understand semantic meanings without custom parsers.

### 4.2 Signing and Verification

```goat
// Pseudo‑code for node signing
func SignNode(node GraphNode, privateKey crypto.PrivateKey) SignedNode {
    payload := json.Marshal(node)
    hash := sha256.Sum256(payload)
    sig, _ := rsa.SignPKCS1v15(rand.Reader, privateKey, crypto.SHA256, hash[:])
    return SignedNode{Node: node, Signature: base64.StdEncoding.EncodeToString(sig)}
}
```

Signaturen garanterer **uregelmæssighed** – enhver manipulation vil bryde verifikationen på forespørgselstidspunktet.

### 4.3 Provenance Ledger Integration

En letvægts Hyperledger Fabric‑kanal kan fungere som ledger. Hver transaktion registrerer:

```
{
  "requestId": "8f3c‑b7e2‑... ",
  "query": "What is your data‑encryption at rest?",
  "nodeIds": ["PolicyNode:2025-10-15:abc123"],
  "timestamp": "2025-10-20T14:32:11Z",
  "signature": "..."
}
```

Revisorer kan senere hente transaktionen, verificere node‑signaturerne, og bekræfte svarets oprindelse.

---

## 5. AI‑Drevet Retrieval‑Augmented Generation (RAG) i Federation

1. **Dense Retrieval** – En dual‑encoder model (f.eks. **E5‑large**) indekserer hver nodes tekstrepræsentation. Forespørgsler embeddes og top‑k noder hentes på tværs af shards.  
2. **Cross‑Shard Reranking** – En letvægt transformer (f.eks. **MiniLM**) gen‑score‑rerer den kombinerede resultatliste, så de mest relevante beviser flyttes til toppen.  
3. **Prompt Engineering** – Det endelige prompt indeholder de hentede noder, deres provenance‑tokens, og en streng instruktion om ikke at hallucinate. Eksempel:

   ```
   You are an AI compliance assistant. Answer the following questionnaire item using ONLY the provided evidence nodes. Cite each node with its provenance token.
   
   QUESTION: "Describe your encryption at rest strategy."
   
   EVIDENCE:
   1. [PolicyNode:2025-10-15:abc123] "All customer data is encrypted at rest using AES‑256‑GCM..."
   2. [ControlNode:ISO27001:A.10.1] "Encryption controls must be documented and reviewed annually."
   
   Provide a concise answer and list the provenance tokens after each sentence.
   ```

4. **Output Validation** – Et post‑process‑trin sikrer, at hver citation matcher en post i provenance‑ledgeret. Manglende eller fejl‑matchende citationer udløser fallback til manuel gennemgang.

---

## 6. Virkelige Use Cases

| Scenario | Federated Benefit | Result |
|----------|-------------------|--------|
| **Vendor‑to‑Vendor Audit** | Begge parter eksponerer kun nødvendige noder, mens interne politikker forbliver private. | Audit afsluttet på < 48 t vs. uger med dokumentudveksling. |
| **Mergers & Acquisitions** | Hurtig justering af kontrol‑rammer ved at federere hver enheds graf og automatisk mappe overlap. | Reduceret compliance due‑diligence‑omkostning med 60 %. |
| **Regulatory Change Alerts** | Nye regulatoriske krav tilføjes som noder; federeret forespørgsel viser straks hullerne på tværs af partnere. | Proaktiv afhjælpning inden for 2 dage efter regelændring. |

---

## 7. Sikkerhed & Privatliv Overvejelser

1. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP)** – Når en node er ekstremt følsom, kan ejeren levere en ZKP, der beviser *at noden opfylder et bestemt predicate* (fx “indeholder krypteringsdetaljer”) uden at afsløre den fulde tekst.  
2. **Differential Privacy** – Aggregerede forespørgsels‑resultater (såsom statistiske compliance‑scores) kan tilføje kalibreret støj for at undgå lækage af individuelle politik‑nuancer.  
3. **Access Policies** – Gatewayen håndhæver **attribute‑based access control (ABAC)**, så kun partnere med `role=Vendor` og `region=EU` kan forespørge EU‑specifikke noder.  

---

## 8. Implementeringsroadmap for SaaS‑virksomheder

| Phase | Milestones | Estimated Effort |
|-------|------------|------------------|
| **1. Graph Foundations** | Deploy local graph DB, define schema, ingest existing policies. | 4‑6 weeks |
| **2. Federation Layer** | Build gateway, sign shards, set up provenance ledger. | 6‑8 weeks |
| **3. RAG Integration** | Train dual‑encoder, implement prompt pipeline, connect to LLM. | 5‑7 weeks |
| **4. Pilot with One Partner** | Run a limited questionnaire, collect feedback, refine ABAC rules. | 3‑4 weeks |
| **5. Scale & Automate** | Onboard additional partners, add ZKP modules, monitor SLA. | Ongoing |

Et **tværfunktionelt team** (sikkerhed, data engineering, produkt, juridisk) bør eje roadmap’en for at sikre, at compliance, privatliv og performance‑mål er i sync.

---

## 9. Metrics to Track Success

- **Turnaround Time (TAT)** – Gennemsnitlige timer fra modtagelse af spørgeskema til leverance af svar. Mål: < 12 t.  
- **Evidence Coverage** – Procentdel af besvarede spørgsmål som inkluderer et provenance‑token. Mål: 100 %.  
- **Data Exposure Reduction** – Mængde af rå dokument‑bytes delt eksternt (skal tendere mod nul).  
- **Audit Pass Rate** – Antal auditor‑forespørgsler på grund af manglende provenance. Mål: < 2 %.  

Kontinuerlig overvågning af disse KPI’er muliggør **lukket‑loop‑forbedring**; fx kan en stigning i “Data Exposure” udløse en automatisk politik for at stramme ABAC‑reglerne.

---

## 10. Fremtidige Retninger

- **Composable AI Micro‑services** – Opdel RAG‑pipelinjen i uafhængige skalerbare services (retrieval, reranking, generation).  
- **Self‑Healing Graphs** – Brug reinforcement learning til automatisk at foreslå schema‑opdateringer når ny regulatorisk terminologi dukker op.  
- **Cross‑Industry Knowledge Exchange** – Dan branche‑konsortier der deler anonymiserede graf‑schemas, hvilket accelererer harmonisering af compliance.

Efterhånden som federerede vidensgrafer modnes, vil de blive rygraden i **trust‑by‑design** økosystemer hvor AI automatiserer compliance uden nogensinde at gå på kompromis med fortroligheden.

---

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

- [Retrieval‑Augmented Generation: Foundations and Best Practices (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2302.12345)
- [Hyperledger Fabric for Immutable Provenance (Hyperledger)](https://www.hyperledger.org/use/fabric)