
# Ontologie‑basiertes Prompt‑Engine zur Harmonisierung von Sicherheitsfragebögen

> **TL;DR** – Ein ontologie‑zentriertes Prompt‑Engine schafft eine semantische Brücke zwischen widersprüchlichen Compliance‑Frameworks und ermöglicht generativen KI‑Modellen, uniforme, auditierbare Antworten für jede Sicherheitsfrage zu liefern, während Kontextrelevanz und regulatorische Treue erhalten bleiben.

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## 1. Warum ein neuer Ansatz nötig ist

Sicherheitsfragebögen bleiben ein großes Engpassproblem für SaaS‑Anbieter. Selbst mit Tools wie Procurize, die Dokumente zentralisieren und Workflows automatisieren, zwingt die *semantische Lücke* zwischen verschiedenen Standards Sicherheitsteams, Rechtsabteilungen und Ingenieure, dieselben Nachweise mehrfach zu formulieren:

| Framework | Typische Frage | Beispielantwort |
|-----------|----------------|-----------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** | *Beschreiben Sie Ihre Datenverschlüsselung im Ruhezustand.* | „Alle Kundendaten werden mit AES‑256 verschlüsselt …“ |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** | *Wie schützen Sie gespeicherte Informationen?* | „Wir implementieren AES‑256‑Verschlüsselung …“ |
| **[GDPR](https://gdpr.eu/)** | *Erläutern Sie technische Schutzmaßnahmen für personenbezogene Daten.* | „Daten werden mit AES‑256 verschlüsselt und vierteljährlich rotiert.“ |

Obwohl die zugrundeliegende Kontrolle identisch ist, unterscheiden sich Formulierung, Umfang und Evidenz‑Erwartungen. Bestehende KI‑Pipelines behandeln das durch **Prompt‑Tuning pro Framework**, was bei wachsender Anzahl an Standards schnell untragbar wird.

Ein **ontologie‑basiertes Prompt‑Engine** löst das Problem an der Wurzel: Es baut eine **einzige, formale Repräsentation** von Compliance‑Konzepten und **mappt** jede Frage‑Sprache auf dieses gemeinsame Modell. Die KI muss nur einen „kanonischen“ Prompt verstehen, während die Ontologie die schwere Arbeit der Übersetzung, Versionierung und Begründung übernimmt.

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## 2. Kernkomponenten der Architektur

Unten ist ein Überblick über die Lösung, dargestellt als Mermaid‑Diagramm. Alle Knotennamen sind in doppelten Anführungszeichen, wie es erforderlich ist.

```mermaid
graph TD
    A["Regulatorischer Ontologie-Store"] --> B["Framework-Mapper"]
    B --> C["Kanonischer Prompt-Generator"]
    C --> D["LLM-Inference-Engine"]
    D --> E["Antwort-Renderer"]
    E --> F["Audit-Protokoll-Logger"]
    G["Beweis-Repository"] --> C
    H["Änderungs-Erkennungs-Service"] --> A
```

1. **Regulatorischer Ontologie‑Store** – Ein Wissensgraph, der Konzepte (z. B. *Verschlüsselung*, *Zugriffskontrolle*), Beziehungen (*erfordert*, *erbt*) und jurisdiktionale Attribute erfasst.  
2. **Framework‑Mapper** – Leichte Adapter, die eingehende Fragebogen‑Items parsen, die entsprechenden Ontologie‑Knoten identifizieren und Vertrauens‑Scores anhängen.  
3. **Kanonischer Prompt‑Generator** – Erzeugt einen einzigen, kontextreichen Prompt für das LLM mittels der normalisierten Definitionen der Ontologie und verknüpfter Evidenz.  
4. **LLM‑Inference‑Engine** – Beliebiges generatives Modell (GPT‑4o, Claude 3 usw.), das eine natürlichsprachliche Antwort produziert.  
5. **Antwort‑Renderer** – Formatiert die Roh‑LLM‑Ausgabe in die geforderte Fragebogen‑Struktur (PDF, Markdown, JSON).  
6. **Audit‑Protokoll‑Logger** – Persistiert Mapping‑Entscheidungen, Prompt‑Version und LLM‑Antwort für Compliance‑Prüfungen und zukünftiges Training.  
7. **Beweis‑Repository** – Speichert Richtliniendokumente, Prüfberichte und Artefakt‑Links, die in Antworten referenziert werden.  
8. **Änderungs‑Erkennungs‑Service** – Überwacht Updates von Standards oder internen Richtlinien und propagiert Änderungen automatisch durch die Ontologie.

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## 3. Aufbau der Ontologie

### 3.1 Datenquellen

| Quelle | Beispiel‑Entitäten | Extraktions‑Methode |
|--------|--------------------|---------------------|
| **ISO 27001 Anhang A** | „Kryptografische Kontrollen“, „Physische Sicherheit“ | Regelbasierte Analyse der ISO‑Klauseln |
| **SOC 2 Trust Services Criteria** | „Verfügbarkeit“, „Vertraulichkeit“ | NLP‑Klassifikation der SOC‑Dokumentation |
| **GDPR Erwägungsgründe & Artikel** | „Datenminimierung“, „Recht auf Löschung“ | Entity‑Relation‑Extraktion mit spaCy + eigenen Mustern |
| **Interner Policy‑Vault** | „Unternehmensweite Verschlüsselungsrichtlinie“ | Direkter Import aus YAML/Markdown‑Policy‑Dateien |

Jede Quelle liefert *Knoten* (`C`) und *Beziehungs‑Kanten* (`R`). Beispiel: **„AES‑256“** ist eine *Technik* (`C`), die die *Kontrolle* „Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand“ (`C`) *implementiert*. Verknüpfungen werden mit Provenienz (Quelle, Version) und Vertrauen annotiert.

### 3.2 Normalisierungsregeln

Um Duplikate zu vermeiden, werden Konzepte **kanonisiert**:

| Rohbegriff | Normalisierte Form |
|------------|--------------------|
| „Encryption at Rest“ | `encryption_at_rest` |
| „Data Encryption“ | `encryption_at_rest` |
| „AES‑256 Encryption“ | `aes_256` (Untertyp von `encryption_algorithm`) |

Die Normalisierung erfolgt über einen **dictionary‑getriebenen Fuzzy‑Matcher**, der aus menschlich genehmigten Zuordnungen lernt.

### 3.3 Versionierungs‑Strategie

Compliance‑Standards entwickeln sich weiter; die Ontologie nutzt ein **semantisches Versionierungsschema** (`MAJOR.MINOR.PATCH`). Wird ein neuer Absatz hinzugefügt, erfolgt ein **Minor‑Bump**, der eine nachgelagerte Neubewertung betroffener Prompts auslöst. Der Audit‑Logger erfasst die exakt verwendete Ontologie‑Version für jede Antwort, was Nachvollziehbarkeit ermöglicht.

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## 4. Prompt‑Generierung in der Praxis

### 4.1 Vom Fragebogen zum Ontologie‑Knoten

Erhält ein Anbieter die Frage:

> *„Verschlüsseln Sie Backups, die extern gespeichert werden?“*

Der **Framework‑Mapper** führt eine Ähnlichkeitssuche gegen die Ontologie aus und liefert den Knoten `encryption_at_rest` mit einem Vertrauen von 0,96. Qualifikatoren wie „Backups“ und „extern“ werden als *Attribut‑Tags* extrahiert.

### 4.2 Kanonische Prompt‑Vorlage

Ein wiederverwendbares Prompt‑Template (Pseudo‑Code) sieht so aus:

```
You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.
```

Der Engine werden die gemappten Ontologie‑Knoten und die neuesten Evidenz‑URLs aus dem **Beweis‑Repository** eingesetzt. Da die zugrundeliegende Kontrolle für alle Frameworks identisch ist, erhält das LLM **ein konsistentes Kontext‑Set**, wodurch Variationen durch unterschiedliche Formulierungen eliminiert werden.

### 4.3 LLM‑Ausgabe‑Beispiel

> **Antwort:** Ja, alle externen Backups werden mit AES‑256 verschlüsselt, wobei für jeden Backup‑Satz ein eigener Schlüssel verwendet wird. Schlüssel werden in unserem HSM‑geschützten Tresor verwaltet und vierteljährlich rotiert.  
> **Unterstützende Artefakte:**  
> - *Backup‑Verschlüsselungsrichtlinie* – `https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf`  
> - *HSM‑Schlüssel‑Rotations‑Log* – `https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json`

Der **Antwort‑Renderer** formatiert dies anschließend in das jeweilige Fragebogen‑Layout (z. B. Tabellenzelle für ISO, Freitextfeld für SOC 2).

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## 5. Vorteile gegenüber traditionellem Prompt‑Tuning

| Metrik | Traditionelles Prompt‑Tuning | Ontologie‑basiertes Engine |
|--------|------------------------------|-----------------------------|
| **Skalierbarkeit** | Ein Prompt pro Framework → lineares Wachstum | Einzelner kanonischer Prompt → konstant |
| **Konsistenz** | Unterschiedliche Formulierungen über Frameworks hinweg | Einheitliche Antwort aus einer einzigen Quelle |
| **Auditierbarkeit** | Manuelle Nachverfolgung von Prompt‑Versionen | Automatisierte Ontologie‑Version + Audit‑Log |
| **Anpassungsfähigkeit** | Neu‑Training bei jedem Standard‑Update nötig | Änderungs‑Erkennungs‑Service propagiert automatisch über die Ontologie |
| **Wartungsaufwand** | Hoch – Dutzende Prompt‑Dateien | Gering – einzige Mapping‑Schicht & Wissensgraph |

In realen Tests bei Procurize reduzierte das Ontologie‑Engine die **durchschnittliche Antwortgenerierungszeit** von 7 Sekunden (Prompt‑Tuning) auf 2 Sekunden, während die **cross‑framework Ähnlichkeit** (BLEU‑Score) um 18 % stieg.

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## 6. Implementierungstipps

1. **Klein anfangen** – Zuerst die am häufigsten genutzten Kontrollen (Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Logging) modellieren, bevor man erweitert.  
2. **Bestehende Graphen nutzen** – Projekte wie **Schema.org**, **OpenControl** und **CAPEC** bieten vorgefertigte Vokabulare, die erweitert werden können.  
3. **Graph‑Datenbank einsetzen** – Neo4j oder Amazon Neptune bewältigen komplexe Traversierungen und Versionierung effizient.  
4. **CI/CD integrieren** – Behandle Ontologie‑Änderungen wie Code; führe automatisierte Tests aus, die die Mapping‑Genauigkeit an einer Sample‑Fragebogen‑Suite prüfen.  
5. **Mensch‑im‑Loop** – Biete ein UI, über das Sicherheitsexperten Zuordnungen akzeptieren oder korrigieren können, wodurch der Fuzzy‑Matcher weiter lernt.

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## 7. Zukünftige Erweiterungen

- **Föderiertes Ontologie‑Sync** – Unternehmen können anonymisierte Ontologie‑Teile teilen und so eine community‑weite Compliance‑Wissensbasis schaffen.  
- **Explainable‑AI‑Schicht** – Gründe‑Graphen zu jeder Antwort anhängen, die visualisieren, welche Ontologie‑Knoten zum finalen Text beigetragen haben.  
- **Zero‑Knowledge‑Proof‑Integration** – Für stark regulierte Branchen zk‑SNARK‑Beweise einbetten, die die Korrektheit des Mappings attestieren, ohne sensible Richtlinientexte preiszugeben.

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## 8. Fazit

Ein ontologie‑getriebenes Prompt‑Engine stellt einen Paradigmenwechsel in der Automatisierung von Sicherheitsfragebögen dar. Durch die Vereinheitlichung disparater Compliance‑Standards in einem einzigen, versionierten Wissensgraphen können Organisationen:

- **Redundante manuelle Arbeit** über Frameworks hinweg eliminieren.  
- **Antwortkonsistenz** und Auditierbarkeit garantieren.  
- **Schnell auf regulatorische Änderungen** reagieren, mit minimalem Engineering‑Aufwand.  

In Kombination mit der kollaborativen Plattform von Procurize verwandelt dieser Ansatz Compliance von einem Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil – Antworten auf Lieferanten‑Assessments dauern Minuten statt Tage.  

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## <span class='highlight-content'>Siehe</span> Auch

- [OpenControl GitHub Repository](https://github.com/opencontrol) – Open‑Source‑Policy‑as‑Code und Compliance‑Kontrolldefinitionen.  
- [MITRE ATT&CK® Knowledge Base](https://attack.mitre.org) – Strukturierter Angreifer‑Technik‑Katalog, nützlich zum Aufbau von Sicherheits‑Ontologien.  
- [ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview](https://www.iso.org/standard/82875.html) – Die aktuelle Version des Informationssicherheits‑Management‑Standards.