
# Μηχανή Προτροπών Βασισμένη σε Οντολογία για τη Συμφωνία Ασφαλιστικών Ερωτηματολογίων

> **TL;DR** – Μια μηχανή προτροπών κεντρικής οντολογίας δημιουργεί έναν σημασιολογικό σύνδεσμο μεταξύ αντικρουόμενων πλαισίων συμμόρφωσης, επιτρέποντας στη γενετική AI να παράγει ομοιόμορφες, ελεγχόμενες απαντήσεις σε οποιοδήποτε ερωτηματολόγιο ασφαλείας, διατηρώντας ταυτόχρονα τη συμφραζόμενη συνάφεια και τη ρυθμιστική πιστότητα.

---

## 1. Γιατί Χρειάζεται Νέα Προσέγγιση

Τα ερωτηματολόγια ασφαλείας αποτελούν ακόμα σημαντικό εμπόδιο για τους παρόχους SaaS. Ακόμη και με εργαλεία όπως το Procurize που κεντράρουν τα έγγραφα και αυτοματοποιούν τις ροές εργασίας, το *σημασιολογικό χάσμα* μεταξύ διαφορετικών προτύπων εξακολουθεί να απαιτεί από τις ομάδες ασφαλείας, νομικής και μηχανικής να επαναγράφουν τα ίδια αποδεικτικά στοιχεία πολλές φορές:

| Πλαίσιο | Τυπική Ερώτηση | Παράδειγμα Απάντησης |
|---------|----------------|----------------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** | *Περιγράψτε την κρυπτογράφηση των δεδομένων σας σε ανάπαυση.* | “Όλα τα δεδομένα πελατών κρυπτογραφούνται με AES‑256…” |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** | *Πώς προστατεύετε τις αποθηκευμένες πληροφορίες;* | “Εφαρμόζουμε κρυπτογράφηση AES‑256…” |
| **[GDPR](https://gdpr.eu/)** | *Εξηγήστε τα τεχνικά μέτρα για τα προσωπικά δεδομένα.* | “Τα δεδομένα κρυπτογραφούνται με AES‑256 και ανανεώνονται κάθε τρίμηνο.” |

Παρόλο που το υποκείμενο μέτρο είναι ταυτόσημο, η διατύπωση, η εμβέλεια και οι απαιτήσεις αποδεικτικών στοιχείων διαφέρουν. Οι υπάρχουσες pipelines AI το αντιμετωπίζουν με **ρύθμιση προτροπής ανά πλαίσιο**, κάτι που γίνεται γρήγορα μη βιώσιμο καθώς αυξάνεται ο αριθμός των προτύπων.

Μια **μηχανή προτροπών βασισμένη σε οντολογία** λύνει το πρόβλημα στη ρίζα του: δημιουργεί μια **ενιαία, τυπική αναπαράσταση** των εννοιών συμμόρφωσης και **χαρτογραφεί** κάθε γλώσσα ερωτηματολογίου σε αυτό το κοινό μοντέλο. Η AI χρειάζεται να κατανοήσει μόνο μία «κανονική» προτροπή, ενώ η οντολογία εκτελεί το βαρέως βάρους της μετάφρασης, της διαχείρισης εκδόσεων και της τεκμηρίωσης.

---

## 2. Βασικά Στοιχεία της Αρχιτεκτονικής

Παρακάτω φαίνεται μια υψηλού επιπέδου άποψη της λύσης, εκφρασμένη ως διάγραμμα Mermaid. Όλες οι ετικέτες κόμβων είναι ενωμένες σε διπλά εισαγωγικά, όπως απαιτείται.

```mermaid
graph TD
    A["Κατάστημα Οντολογίας Κανονισμών"] --> B["Μεταφορτιστές Πλαισίων"]
    B --> C["Γεννήτρια Κανονικής Προτροπής"]
    C --> D["Μηχανή Συμπέρανσης LLM"]
    D --> E["Απόδοσης Απάντησης"]
    E --> F["Καταγραφέας Ιχνηλασιών Ελέγχου"]
    G["Απόθεμα Αποδεικτικών"] --> C
    H["Υπηρεσία Ανίχνευσης Αλλαγών"] --> A
```

1. **Κατάστημα Οντολογίας Κανονισμών** – Γράφημα γνώσης που συλλαμβάνει έννοιες (π.χ. *κρυπτογράφηση*, *έλεγχος πρόσβασης*), σχέσεις (*απαιτεί*, *κληρονομεί*) και χαρακτηριστικά δικαιοδοσίας.  
2. **Μεταφορτιστές Πλαισίων** – Ελαφριές προσαρμογές που αναλύουν εισερχόμενα στοιχεία ερωτηματολογίων, εντοπίζουν τις αντίστοιχες κόμβους οντολογίας και προσθέτουν βαθμούς εμπιστοσύνης.  
3. **Γεννήτρια Κανονικής Προτροπής** – Κατασκευάζει μια ενιαία, πλούσια σε συμφραζόμενα προτροπή για το LLM, χρησιμοποιώντας τις κανονικοποιημένες ορισμούς οντολογίας και συνδεδεμένα αποδεικτικά.  
4. **Μηχανή Συμπέρανσης LLM** – Οποιοδήποτε γενετικό μοντέλο (GPT‑4o, Claude 3, κ.λπ.) που παράγει φυσική γλώσσα.  
5. **Απόδοσης Απάντησης** – Διαμορφώνει την ακατέργαστη έξοδο του LLM στη ζητούμενη δομή ερωτηματολογίου (PDF, markdown, JSON).  
6. **Καταγραφέας Ιχνηλασιών Ελέγχου** – Καταγράφει τις αποφάσεις χαρτογράφησης, την έκδοση προτροπής και την απόκριση LLM για ελέγχους συμμόρφωσης και μελλοντική εκπαίδευση.  
7. **Απόθεμα Αποδεικτικών** – Αποθηκεύει πολιτικές, εκθέσεις ελέγχου και συνδέσμους αντικειμένων που αναφέρονται στις απαντήσεις.  
8. **Υπηρεσία Ανίχνευσης Αλλαγών** – Παρακολουθεί ενημερώσεις στα πρότυπα ή τις εσωτερικές πολιτικές και διαδίδει αυτόματα τις αλλαγές στην οντολογία.

---

## 3. Δόμηση της Οντολογίας

### 3.1 Πηγές Δεδομένων

| Πηγή | Παραδείγματα Οντοτήτων | Μέθοδος Εξαγωγής |
|------|------------------------|-------------------|
| **ISO 27001 Παράρτημα A** | “Κρυπτογραφικά Μέτρα”, “Φυσική Ασφάλεια” | Κανόνι ανάλυσης των ρητρών ISO |
| **Κριτήρια Υπηρεσιών Εμπιστοσύνης SOC 2** | “Διαθεσιμότητα”, “Εμπιστευτικότητα” | Κατάταξη NLP στην τεκμηρίωση SOC |
| **Κανονισμοί GDPR (Αναφορές & Άρθρα)** | “Ελαχιστοποίηση Δεδομένων”, “Δικαίωμα στη Διαγραφή” | Εξαγωγή οντοτήτων‑σχέσεων με spaCy + προσαρμοσμένα μοτίβα |
| **Εσωτερικό Αποθετήριο Πολιτικών** | “Εταιρική Πολιτική Κρυπτογράφησης” | Άμεση εισαγωγή από αρχεία YAML/Markdown |

Κάθε πηγή συνεισφέρει *κόμβους οντοτήτων* (`C`) και *ακμές σχέσεων* (`R`). Π.χ., το **“AES‑256”** είναι *τεχνική* (`C`) η οποία *εφαρμόζει* τον *έλεγχο* “Κρυπτογράφηση Δεδομένων σε Ανάπαυση” (`C`). Οι σχέσεις σημειώνονται με προέλευση (πηγή, έκδοση) και βαθμό εμπιστοσύνης.

### 3.2 Κανόνες Κανονικοποίησης

Για αποφυγή διπλοεγγραφών, οι έννοιες *κανονικοποιούνται*:

| Ακατέργαστος Όρος | Κανονικοποιημένη Μορφή |
|-------------------|------------------------|
| “Encryption at Rest” | `encryption_at_rest` |
| “Data Encryption” | `encryption_at_rest` |
| “AES‑256 Encryption” | `aes_256` (υποτύπος του `encryption_algorithm`) |

Η κανονικοποίηση γίνεται με *αφελή ταίριασμα* που βασίζεται σε λεξικό και μαθαίνει από ανθρώπινες εγκρίσεις.

### 3.3 Στρατηγική Διαχείρισης Εκδόσεων

Τα πρότυπα εξελίσσονται· η οντολογία υιοθετεί *σχήμα σημασιολογικής διαχείρισης εκδόσεων* (`MAJOR.MINOR.PATCH`). Μια νέα ρήτρα προκαλεί *ελαφρύ* bump, ενεργοποιώντας επανεξέταση των εaffected prompts. Ο καταγραφέας αποθηκεύει την ακριβή έκδοση οντολογίας που χρησιμοποιήθηκε για κάθε απάντηση, εξασφαλίζοντας διαφάνεια.

---

## 4. Δημιουργία Προτροπής στην Πρακτική

### 4.1 Από Ερωτηματολόγιο σε Κόμβο Οντολογίας

Όταν ένας προμηθευτής λαμβάνει την ερώτηση:

> *«Κρυπτογραφείτε τα αντίγραφα ασφαλείας που αποθηκεύονται εκτός τόπου;»*

Ο **Μεταφορτιστής Πλαισίων** εκτελεί αναζήτηση ομοιότητας στην οντολογία και επιστρέφει τον κόμβο `encryption_at_rest` με βαθμό εμπιστοσύνης 0.96. Επιπλέον, εξάγει τα χαρακτηριστικά “αντίγραφα ασφαλείας” και “εκτός τόπου” ως *ετικέτες*.

### 4.2 Πρότυπο Κανονικής Προτροπής

```text
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.
```

*Μετάφραση στα ελληνικά:*

```text
Είστε ένας έμπειρος υπάλληλος συμμόρφωσης. Απαντήστε στην παρακάτω ερώτηση χρησιμοποιώντας τα τεκμηριωμένα μέτρα της εταιρείας.

Ερώτηση: {{question_text}}
Σχετικούς Έλεγχο(ους): {{ontology_node_names}}
Σύνδεσμοι Αποδείξεων: {{evidence_urls}}
Μορφοποίηση: Παρέχετε μια σαφή απάντηση (μέγιστο 150 λέξεις) και επισυνάψτε μια λίστα με κουκίδες των υποστηρικτικών εγγράφων.
```

Η μηχανή υποκαθιστά τις χάρτες κόμβων, αντλεί τις πιο πρόσφατες URL αποδεικτικών από το **Απόθεμα Αποδεικτικών**. Επειδή το υποκείμενο μέτρο είναι το ίδιο για όλα τα πλαίσια, η LLM λαμβάνει **συνεπές πλαίσιο**, εξαλείφοντας τις παραλλαγές που προκαλούν διαφορετική διατύπωση.

### 4.3 Παράδειγμα Εξόδου LLM

> **Απάντηση:** Ναι, όλα τα αντίγραφα ασφαλείας εκτός τόπου κρυπτογραφούνται με AES‑256, με μοναδικό κλειδί ανά σύνολο αντιγράφων. Τα κλειδιά κρυπτογράφησης διαχειρίζονται σε θυρίδα HSM και ανανεώνονται κάθε τριμηνία.  
> **Συμπληρωματικά Έγγραφα:**  
> - *Πολιτική Κρυπτογράφησης Αντιγράφων* – `https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf`  
> - *Αρχείο Καταγραφής Επαναφοράς Κλειδιών HSM* – `https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json`

Ο **Απόδοσης Απάντησης** διαμορφώνει αυτό το κείμενο στη συγκεκριμένη δομή του ερωτηματολογίου (π.χ., κελί πίνακα για ISO, πεδίο ελεύθερου κειμένου για SOC 2).

---

## 5. Οφέλη έναντι της Παραδοσιακής Ρύθμισης Προτροπής

| Μετρική | Παραδοσιακή Ρύθμιση Προτροπής | Μηχανή Προτροπών Βασισμένη σε Οντολογία |
|---------|------------------------------|------------------------------------------|
| **Κλιμακωσιμότητα** | Μία προτροπή ανά πλαίσιο → γραμμική αύξηση | Μία κανονική προτροπή → σταθερή |
| **Συνεπής** | Διαφορετική διατύπωση ανά πλαίσιο | Μοναδική πηγή αλήθειας |
| **Διαφάνεια** | Χειροκίνητη καταγραφή εκδόσεων προτροπής | Αυτόματη παρακολούθηση έκδοσης οντολογίας + ημερολόγιο |
| **Προσαρμοστικότητα** | Επανα‑εκπαίδευση για κάθε αλλαγή προτύπου | Ανίχνευση αλλαγών αυτόματα μέσω οντολογίας |
| **Φόρτος Συντήρησης** | Υψηλός – δεκάδες αρχεία προτροπής | Χαμηλός – μόνο το επίπεδο χαρτογράφησης & το γράφημα γνώσης |

Σε δοκιμές σε παραγωγικό περιβάλλον στην Procurize, η μηχανή οντολογίας μείωσε το **μέσο χρόνο δημιουργίας απάντησης** από 7 δευτερόλεπτα (ρυθμιζόμενη) σε 2 δευτερόλεπτα, ενώ **βελτίωσε τη δια-πλατφόρμα ομοιότητα** (αύξηση BLEU κατά 18 %).

---

## 6. Συμβουλές Εφαρμογής

1. **Ξεκινήστε Μικρά** – Καταχωρίστε πρώτα τις πιο κοινές ελέγχους (κρυπτογράφηση, έλεγχο πρόσβασης, καταγραφή).  
2. **Εκμεταλλευτείτε Υπάρχουσες Γραφές** – Έργα όπως **Schema.org**, **OpenControl**, και **CAPEC** προσφέρουν προ‑χτισμένες λεξιλογίες που μπορούν να επεκταθούν.  
3. **Χρησιμοποιήστε Γράφημα Βάσης** – Neo4j ή Amazon Neptune διαχειρίζονται αποδοτικά σύνθετες διαδρομές και εκδόσεις.  
4. **Ενσωματώστε CI/CD** – Θεωρήστε τις αλλαγές στην οντολογία ως κώδικα· τρέξτε αυτοματοποιημένες δοκιμές που επαληθεύουν την ακρίβεια χαρτογράφησης για ένα δείγμα ερωτηματολογίων.  
5. **Ανθρώπινος Δακτύλιος** – Παρέχετε UI για αναλυτές ασφαλείας ώστε να εγκρίνουν ή να διορθώνουν χαρτογραφήσεις, τροφοδοτώντας το σύστημα fuzzy matcher.

---

## 7. Μελλοντικές Επεκτάσεις

- **Συγχρονισμός Οντολογίας σε Federated Περιβάλλον** – Οι οργανισμοί μπορούν να μοιράζονται ανώνυμερα τμήματα των οντολογιών τους, δημιουργώντας μια κοινή βάση γνώσεων συμμόρφωσης.  
- **Στρώμα Επεξηγήσιμης AI** – Συνδέστε διαγράμματα αιτιολογίας σε κάθε απάντηση, οπτικοποιώντας πώς συγκεκριμένοι κόμβοι οντολογίας συντελούν στην τελική διατύπωση.  
- **Ενσωμάτωση Μηδενικής-Γνώσης (Zero‑Knowledge)** – Για βιομηχανίες με αυστηρούς κανονισμούς, ενσωματώστε αποδείξεις zk‑SNARK που πιστοποιούν τη σωστή μετάφραση χωρίς αποκάλυψη ευαίσθητης πολιτικής.

---

## 8. Συμπέρασμα

Μια μηχανή προτροπών που βασίζεται σε οντολογία αντιπροσωπεύει μια αλλαγή παραδείγματος στην αυτοματοποίηση ερωτηματολογίων ασφαλείας. Ενοποιώντας διαφορετικά πρότυπα συμμόρφωσης κάτω από ένα ενιαίο, διαχειριζόμενο γράφημα γνώσης, οι οργανισμοί μπορούν να:

- **Απαλλαγούν από επαναλαμβανόμενη χειροκίνητη εργασία** σε πολλαπλά πλαίσια.  
- **Εγγυηθούν τη συνέπεια και τη διαφάνεια** των απαντήσεων.  
- **Αντιδράσουν γρήγορα σε ρυθμιστικές αλλαγές** με ελάχιστη προσπάθεια ανάπτυξης.  

Σε συνδυασμό με την συνεργατική πλατφόρμα της Procurize, αυτή η προσέγγιση δίνει τη δυνατότητα στις ομάδες ασφαλείας, νομικής και προϊόντος να ανταποκρίνονται σε αξιολογήσεις προμηθευτών σε λεπτά αντί για ημέρες, μετατρέποντας τη συμμόρφωση από κέντρο κόστους σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

---

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

- [Αποθετήριο OpenControl στο GitHub](https://github.com/opencontrol) – Ανοιχτός κώδικας για πολιτικές‑ως‑κώδικα και ορισμούς ελέγχων συμμόρφωσης.  
- [Γνωσιακή Βάση MITRE ATT&CK®](https://attack.mitre.org) – Δομημένη ταξινόμηση τεχνικών επιτιθέμενων, χρήσιμη για την κατασκευή ασφαλιστικών οντολογιών.  
- [Επισκόπηση του Προτύπου ISO/IEC 27001:2025](https://www.iso.org/standard/82875.html) – Η πιο πρόσφατη έκδοση του διεθνούς προτύπου διαχείρισης ασφάλειας πληροφοριών.