
# Βελτιστοποίηση Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων για Αυτόματη Διαχείριση Ερωτηματολογίων Ασφάλειας ανά Κλάδο

Τα ερωτηματολόγια ασφάλειας είναι οι φύλακες κάθε συνεργασίας SaaS. Είτε μια fintech επιχείρηση επιδιώκει πιστοποίηση [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), είτε μια startup υγείας πρέπει να αποδείξει συμμόρφωση με το [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), οι υποκείμενες ερωτήσεις συχνά επαναλαμβάνονται, είναι εξαιρετικά ρυθμισμένες και απαιτούν πολύ χρόνο για απάντηση. Οι παραδοσιακές μέθοδοι «αντιγραφή‑και‑επικόλληση» εισάγουν ανθρώπινα σφάλματα, αυξάνουν τον χρόνο απόκρισης και καθιστούν δύσκολη τη διατήρηση ενός ελεγκτικού αρχείου αλλαγών.

Εισέρχονται τα **προσαρμοσμένα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs)**. Εκπαιδεύοντας ένα βασικό LLM με τις ιστορικές απαντήσεις ερωτηματολογίων ενός οργανισμού, τα πρότυπα του κλάδου και τα εσωτερικά έγγραφα πολιτικών, οι ομάδες μπορούν να παράγουν *προσαρμοσμένες*, *ακριβείς* και *έτοιμες για έλεγχο* απαντήσεις σε δευτερόλεπτα. Αυτό το άρθρο εξηγεί το γιατί, το τι και το πώς της δημιουργίας μιας γραμμής προσαρμοσμένων LLM που ευθυγραμμίζεται με το ενοποιημένο κέντρο συμμόρφωσης της Procurize, διατηρώντας παράλληλα την ασφάλεια, την εξηγήσιμότητα και τη διακυβέρνηση.

---

## Περιεχόμενα
1. [Γιατί η Προσαρμογή Ξεπερνά τα Γενικά LLMs](#why-fine-tuning-beats-generic-llms)  
2. [Βάσεις Δεδομένων: Δημιουργία Υψηλής Ποιότητας Εκπαιδευτικού Σώματος](#data-foundations)  
3. [Η Ροή Εργασίας Προσαρμογής – Από Ακατέργαστα Έγγραφα σε Αναπτυξιμό Μοντέλο](#pipeline)  
4. [Ενσωμάτωση του Μοντέλου στην Procurize](#integration)  
5. [Διασφάλιση Διακυβέρνησης, Εξηγήσιμότητας και Ελεγκμού](#governance)  
6. [Πραγματικό ROI: Μετρήσεις που Μετράνε](#roi)  
7. [Προετοιμασία για το Μέλλον με Συνεχείς Βρόχους Εκμάθησης](#future)  
8. [Συμπέρασμα](#conclusion)  

---

<a name="why-fine-tuning-beats-generic-llms"></a>
## 1. Γιατί η Προσαρμογή Ξεπερνά τα Γενικά LLMs

| Στοιχείο | Γενικό LLM (μη‑προσαρμοσμένο) | Προσαρμοσμένο LLM (συγκεκριμένο κλάδου) |
|----------|------------------------------|------------------------------------------|
| **Ακρίβεια Απάντησης** | 70‑85 % (ανάλογα με το prompt) | 93‑99 % (εκπαιδευμένο με την ακριβή διατύπωση της πολιτικής) |
| **Συνέπεια Απάντησης** | Μεταβλητή μεταξύ εκτελέσεων | Καθοριστική για μια δεδομένη έκδοση |
| **Ορολογία Συμμόρφωσης** | Περιορισμένη, μπορεί να λείπουν νομικές φράσεις | Ενσωματωμένη ορολογία του κλάδου |
| **Αρχεία Ελέγχου** | Δύσκολο να συνδεθεί με τα πηγαία έγγραφα | Άμεση ιχνηλασιμότητα σε αποσπάσματα εκπαίδευσης |
| **Κόστος Εξαγωγής** | Υψηλότερο (μεγαλύτερο μοντέλο, περισσότερα tokens) | Χαμηλότερο (μικρότερο προσαρμοσμένο μοντέλο) |

Η προσαρμογή επιτρέπει στο μοντέλο να **εσωτερικεύσει την ακριβή γλώσσα των πολιτικών, πλαισίων ελέγχου και παλαιότερων απαντήσεων ελέγχου**. Αντί να βασίζεται σε ένα γενικό μηχανισμό συζήτησης, το μοντέλο γίνεται ένας *απαντητής ενισχυμένος με γνώση* που γνωρίζει:

* Ποιες ρήτρες του ISO 27001 αντιστοιχούν σε συγκεκριμένα στοιχεία ερωτηματολογίου.  
* Πώς ο οργανισμός ορίζει «κρίσιμα δεδομένα» στην Πολιτική Κατηγοριοποίησης Δεδομένων.  
* Τη προτιμώμενη διατύπωση για «κρυπτογράφηση κατά την αποθήκευση» που ικανοποιεί τόσο το SOC 2 όσο και το GDPR.

Το αποτέλεσμα είναι μια δραματική άνοδο τόσο στην ταχύτητα όσο και στην εμπιστοσύνη, ιδίως για ομάδες που πρέπει να απαντούν δεκάδες ερωτηματολόγια ανά μήνα.

---

<a name="data-foundations"></a>
## 2. Βάσεις Δεδομένων: Δημιουργία Υψηλής Ποιότητας Εκπαιδευτικού Σώματος

Ένα προσαρμοσμένο μοντέλο είναι τόσο καλό όσο τα δεδομένα από τα οποία μαθαίνει. Επιτυχημένες γραμμές εργασίας ακολουθούν μια **διαδικασία τετραφάσης**:

### 2.1. Αναγνώριση Πηγών
* **Ιστορικές Απαντήσεις Ερωτηματολογίων** – Εξαγωγή CSV/JSON από το αποθετήριο απαντήσεων της Procurize.  
* **Έγγραφα Πολιτικών** – PDF, markdown ή σελίδες Confluence για SOC 2, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/), κ.λπ.  
* **Αποδεικτικά Ελέγχου** – Στιγμιότυπα οθόνης, διαγράμματα αρχιτεκτονικής, αποτελέσματα δοκιμών.  
* **Σχόλια Νομικής Ομάδας** – Σχόλια που διευκρινίζουν ασάφειες.

### 2.2. Κανονικοποίηση
* Μετατροπή PDF σε απλό κείμενο μέσω εργαλείων OCR (π.χ. Tesseract) διατηρώντας τις επικεφαλίδες.  
* Αφαίρεση ετικετών HTML και τυποποίηση αλλαγών γραμμής.  
* Ευθυγράμμιση κάθε απάντησης ερωτηματολογίου με την πηγή πολιτικής (π.χ. “A5.2 – ISO 27001 A.12.1”).

### 2.3. Σχολιασμός & Εμπλούτιση
* Επισήμανση κάθε πρότασης με **μεταδεδομένα**: `industry`, `framework`, `confidence_level`.  
* Προσθήκη ζευγών *prompt‑response* σε μορφή συμβατή με το OpenAI για την προσαρμογή:
  ```json
  {
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Είστε βοηθός συμμόρφωσης για μια εταιρεία fintech."},
      {"role": "user", "content": "Πώς κρυπτογραφεί η οργάνωσή σας τα δεδομένα σε κατάσταση ηρεμίας;"},
      {"role": "assistant", "content": "Όλες οι παραγωγικές βάσεις δεδομένων κρυπτογραφούνται με AES‑256‑GCM με περιστροφή κλειδιών κάθε 90 ημέρες, όπως αναφέρεται στην Πολιτική EN‑001."}
    ]
  }
  ```

### 2.4. Πύλη Ποιότητας
* Εκτέλεση **σκριπτά αφαιρέσεως διπλότυπων** για την απομάκρυνση παρόμοιων εγγραφών.  
* Δειγματοληψία 5 % των δεδομένων για χειροκίνητη ανασκόπηση: έλεγχος παλαιών αναφορών, ορθογραφικών λαθών ή αντιφατικών δηλώσεων.  
* Χρήση **μετρικής τύπου BLEU** έναντι συνόλου επικύρωσης για διασφάλιση υψηλής ενδοσυνεκτικότητας του σώματος.

Το αποτέλεσμα είναι ένα **δομημένο, ελεγχόμενο σύνολο εκπαίδευσης** αποθηκευμένο σε αποθετήριο Git‑LFS, έτοιμο για εργασία προσαρμογής.

---

<a name="pipeline"></a>
## 3. Η Ροή Εργασίας Προσαρμογής – Από Ακατέργαστα Έγγραφα σε Αναπτυξιμό Μοντέλο

Ακολουθεί ένα υψηλού επιπέδου διάγραμμα Mermaid που αποτυπώνει τη συνολική γραμμή παραγωγής. Κάθε βήμα είναι σχεδιασμένο ώστε να είναι **παρατηρήσιμο σε περιβάλλον CI/CD**, επιτρέποντας επαναφορά και αναφορές ελέγχου.

```mermaid
flowchart TD
    A["Εξαγωγή & Κανονικοποίηση Εγγράφων"] --> B["Σχολιασμός & Επισήμανση (μεταδεδομένα)"]
    B --> C["Δημιουργία Ζευγών Prompt‑Response"]
    C --> D["Επικύρωση & Αφαίρεση Διπλοτύπων"]
    D --> E["Πίεση στο Αποθετήριο Εκπαίδευσης (Git‑LFS)"]
    E --> F["Ενεργοποίηση CI/CD: Προσαρμογή LLM"]
    F --> G["Καταχώρηση Μοντέλου (Έκδοση)"]
    G --> H["Αυτοματοποιημένη Σάρωση Ασφάλειας (Prompt Injection)"]
    H --> I["Ανάπτυξη στην Υπηρεσία Εξαγωγής της Procurize"]
    I --> J["Δημιουργία Απάντησης σε Πραγματικό Χρόνο"]
    J --> K["Αρχείο Ελέγχου & Στοίβα Εξηγήσιμότητας"]
```

### 3.1. Επιλογή Βασικού Μοντέλου
* **Μέγεθος vs. Καθυστέρηση** – Για τις περισσότερες εταιρείες SaaS, ένα μοντέλο 7 B παραμέτρων (π.χ. Llama‑2‑7B) προσφέρει ισορροπία.  
* **Άδεια Χρήσης** – Διασφαλίστε ότι το βασικό μοντέλο επιτρέπει προσαρμογή για εμπορική χρήση.

### 3.2. Διαμόρφωση Εκπαίδευσης
| Παράμετρος | Τυπική Τιμή |
|------------|-------------|
| **Epochs** | 3‑5 (νωρίς τερματισμό βασισμένο στη απώλεια επικύρωσης) |
| **Learning Rate** | 2e‑5 |
| **Batch Size** | 32 (ανάλογα με τη μνήμη GPU) |
| **Optimizer** | AdamW |
| **Quantization** | 4‑bit για μείωση κόστους εξαγωγής |

Εκτελέστε την εργασία σε διαχειριζόμενο κλαστερ GPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI) με **καταγραφή artefacts** (MLflow) για τις παραμέτρους και τα hash του μοντέλου.

### 3.3. Μετά‑Εκπαίδευση – Αξιολόγηση
* **Exact Match (EM)** έναντι συνόλου επικύρωσης.  
* **F1‑Score** για μερική ακρίβεια (σημαντικό όταν η διατύπωση διαφέρει).  
* **Compliance Score** – προσαρμοσμένη μετρική που ελέγχει αν η παραγόμενη απάντηση περιέχει τις απαιτούμενες παραπομπές πολιτικής.

Αν το Compliance Score πέσει κάτω από 95 %, ενεργοποιήστε **ανασκόπηση από άνθρωπο** και επαναλάβετε την προσαρμογή με επιπλέον δεδομένα.

---

<a name="integration"></a>
## 4. Ενσωμάτωση του Μοντέλου στην Procurize

Η Procurize προσφέρει ήδη ένα **κέντρο ερωτηματολογίων**, ανάθεση εργασιών και αποθηκευτικό χώρο αποδεικτικών στοιχείων με έκδοση. Το προσαρμοσμένο μοντέλο γίνεται ένας ακόμη μικρο‑υπηρεσιακός που ενσωματώνεται σε αυτό το οικοσύστημα.

| Σημείο Ενσωμάτωσης | Λειτουργικότητα |
|---------------------|-----------------|
| **Widget Πρότασης Απάντησης** | Στον επεξεργαστή ερωτηματολογίου, το κουμπί «Δημιουργία AI Απάντησης» καλεί το endpoint εξαγωγής. |
| **Αυτόματος Σύνδεσμος Αναφοράς Πολιτικής** | Το μοντέλο επιστρέφει ένα JSON: `{answer: "...", citations: ["EN‑001", "SOC‑2‑A.12"]}`. Η Procurize αποδίδει κάθε παραπομπή ως ενεργό σύνδεσμο στο σχετικό έγγραφο. |
| **Ουρά Ανασκόπησης** | Οι παραγόμενες απαντήσεις κατεβάζουν σε κατάσταση «Εκ κρεμούς Ανασκόπηση AI». Οι αναλυτές ασφαλείας μπορούν να αποδεχτούν, να επεξεργαστούν ή να απορρίψουν. Όλες οι ενέργειες καταγράφονται. |
| **Αρχείο Ελέγχου Εξαγωγών** | Κατά την εξαγωγή ενός πακέτου ερωτηματολογίου, το σύστημα περιλαμβάνει το hash της έκδοσης του μοντέλου, το hash του στιγμιότυπου δεδομένων εκπαίδευσης και μια **αναφορά εξηγήσιμότητας του μοντέλου** (δες επόμενη ενότητα). |

Χρησιμοποιήστε έναν ελαφρύ **wrapper gRPC ή REST** γύρω από το μοντέλο για οριζόντια κλιμάκωση. Αναπτύξτε το σε Kubernetes με **Istio sidecar injection** για επιβολή mTLS μεταξύ της Procurize και της υπηρεσίας εξαγωγής.

---

<a name="governance"></a>
## 5. Διασφάλιση Διακυβέρνησης, Εξηγήσιμότητας και Ελεγκμού

Η προσαρμογή εισάγει νέες προκλήσεις συμμόρφωσης. Οι παρακάτω έλεγχοι διατηρούν το pipeline αξιόπιστο:

### 5.1. Στοιχείο Εξηγήσιμότητας
* Τεχνικές **SHAP** ή **LIME** εφαρμόζονται στη σημασία των τοκένων – οπτικοποιείται στο UI ως επισημασμένες λέξεις.  
* **Χάρτης Παραπομπών** – Το μοντέλο επισημαίνει ποιες πηγές προτάσεων συνέβαλαν περισσότερο στην παραγόμενη απάντηση.

### 5.2. Καταχωρημένο Αρχείο Μοντέλου
* Κάθε καταχώρηση στο μητρώο περιλαμβάνει: `model_hash`, `training_data_commit`, `hyperparameters`, `evaluation_metrics`.  
* Όταν ένας ελεγκτής ρωτά «Ποιο μοντέλο απάντησε στην ερώτηση Q‑42 στις 15/09/2025;», η απλή ερώτηση επιστρέφει την ακριβή έκδοση.

### 5.3. Άμυνα ενάντια σε Prompt Injection
* Εκτελείται **στατική ανάλυση** στα εισερχόμενα prompts για αποτροπή κακόβουλων προτύπων (π.χ. “Αγνόησε όλες τις πολιτικές”).  
* Επιβάλλονται **system prompts** που περιορίζουν τη συμπεριφορά του μοντέλου: *«Απάντησε μόνο χρησιμοποιώντας εσωτερικές πολιτικές· μην δημιουργείς εξωτερικές παραπομπές.»*

### 5.4. Διατήρηση Δεδομένων & Απορρήτου
* Τα δεδομένα εκπαίδευσης αποθηκεύονται σε κρυπτογραφημένο bucket S3 με **IAM policies** σε επίπεδο bucket.  
* Εφαρμόζεται **διαφορική ιδιωτικότητα** σε τυχόν προσωπικά δεδομένα (PII) πριν την εισαγωγή τους.

---

<a name="roi"></a>
## 6. Πραγματικό ROI: Μετρήσεις που Μετράνε

| Δείκτης KPI | Πριν την Προσαρμογή | Μετά την Προσαρμογή | Βελτίωση |
|-------------|-------------------|---------------------|----------|
| **Μέσος Χρόνος Δημιουργίας Απάντησης** | 4 λεπτά (χειροκίνητο) | 12 δευτερόλεπτα (AI) | ‑95 % |
| **Ακρίβεια Πρώτης Απόπειρας (χωρίς ανθρώπινη επεξεργασία)** | 68 % | 92 % | +34 % |
| **Αποτελέσματα Ελέγχου Συμμόρφωσης** | 3 ανά τρίμηνο | 0,5 ανά τρίμηνο | ‑83 % |
| **Ώρες Ομάδας που Εξοικονομούνται ανά Τρίμηνο** | 250 ώρες | 45 ώρες | ‑82 % |
| **Κόστος ανά Ερωτηματολόγιο** | $150 | $28 | ‑81 % |

Ένα πιλοτικό πρόγραμμα σε μια μεσαίου μεγέθους fintech εταιρεία έδειξε **μείωση 70 % στο χρόνο εισαγωγής προμηθευτών**, οδηγώντας σε ταχύτερη αναγνώριση εσόδων.

---

<a name="future"></a>
## 7. Προετοιμασία για το Μέλλον με Συνεχείς Βρόχους Εκμάθησης

Το κανονιστικό περιβάλλον εξελίσσεται – νέες νομοθεσίες, ενημερωμένα πρότυπα και νέες απειλές. Για να διατηρηθεί το μοντέλο επίκαιρο:

1. **Προγραμματισμένη Επανεκπαίδευση** – Τριμηνιαία jobs που ενσωματώνουν νέες απαντήσεις ερωτηματολογίων και ενημερώσεις πολιτικών.  
2. **Ενεργή Μάθηση** – Όταν ένας ελεγκτής επεξεργάζεται μια AI‑παραγόμενη απάντηση, η επεξεργασμένη έκδοση προστίθεται ως δείγμα υψηλής εμπιστοσύνης στο επόμενο σύνολο εκπαίδευσης.  
3. **Ανίχνευση Concept Drift** – Παρακολούθηση της κατανομής των ενσωματωμένων διανυσμάτων tokens· μια απόκλιση ενεργοποιεί ειδοποίηση στην ομάδα δεδομένων.  
4. **Ομοσπονδιακή Μάθηση (προαιρετική)** – Για πλατφόρμες SaaS με πολλούς ενοικιαστές, κάθε ενοικιαστής μπορεί να προσαρμόζει ένα *τοπικό head* χωρίς να μοιράζεται ακατέργαστα δεδομένα πολιτικής, διατηρώντας έτσι το απόρρητο ενώ εκμεταλλεύεται κοινό base model.

Με την αντιμετώπιση του LLM ως **ζωντανό στοιχείο συμμόρφωσης**, οι οργανισμοί διατηρούν το βήμα με τις αλλαγές κανονισμών, προσφέροντας παράλληλα έναν ενιαίο τόπο αλήθειας.

---

<a name="conclusion"></a>
## 8. Συμπέρασμα

Η προσαρμογή μεγάλων γλωσσικών μοντέλων σε σύνολα δεδομένων συμμόρφωσης ανά κλάδο μετατρέπει τα ερωτηματολόγια ασφάλειας από ένα «σ bottleneck» σε μια **προβλέψιμη, ελεγχόμενη υπηρεσία**. Συνδυασμένο με το συνεργατικό workflow της Procurize, τα οφέλη είναι:

* **Ταχύτητα:** Απαντήσεις σε δευτερόλεπτα, όχι σε ημέρες.  
* **Ακρίβεια:** Γλώσσα ευθυγραμμισμένη με πολιτικές που περνά από νομική επιθεώρηση.  
* **Διαφάνεια:** Παραπομπές σε αποδείξεις και εκθέσεις εξηγήσιμότητας.  
* **Έλεγχος:** Στρώματα διακυβέρνησης που ικανοποιούν απαιτήσεις ελέγχου.

Για κάθε SaaS εταιρεία που επιθυμεί να κλιμακώσει το πρόγραμμα διαχείρισης κινδύνου προμηθευτών, η επένδυση σε μια γραμμή προσαρμοσμένων LLM αποφέρει μετρήσιμο ROI, εξασφαλίζοντας παράλληλα την προετοιμασία του οργανισμού για ένα συνεχώς αυξανόμενο τοπίο συμμόρφωσης.

> *Έτοιμοι να ξεκινήσετε το δικό σας προσαρμοσμένο μοντέλο; Ξεκινήστε εξάγοντας τρία μήνες δεδομένων ερωτηματολογίων από την Procurize και ακολουθήστε τη λίστα ελέγχου δημιουργίας δεδομένων παραπάνω. Η πρώτη εκπαίδευση μπορεί να ολοκληρωθεί σε λιγότερο από 24 ώρες σε ένα μέτριο σύνολο GPU – η ομάδα σας θα σας ευχαριστήσει την επόμενη φορά που ένας υποψήφιος πελάτης θα ζητήσει ένα ερωτηματολόγιο SOC 2.*

---

## Δείτε επίσης
- [NIST Special Publication 800‑53 Rev 5: Security and Privacy Controls for Federal Information Systems and Organizations](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [“Fine‑Tuning Language Models: A Comprehensive Survey” – arXiv preprint (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.12345)  
- [OpenAI Cookbook: Prompt Design and Fine‑Tuning Best Practices](https://github.com/openai/openai-cookbook)