
# Dünaamiline poliitika süntees LLM-idega ja reaalajas riskikontekstiga

**Kokkuvõte** – Tarnijate turvaküsimustikud on SaaS‑ettevõtete tunnuslik kitsaskoh. Traditsioonilised staatilised hoidlad lukustavad poliitikad ajas, sundides meeskondi käsitsi vastuseid muutma iga kord, kui ilmneb uus riskisignaal. See artikkel tutvustab *Dünaamilist poliitika sünteesi* (DPS), sinistplaani, mis ühendab suurkeelseid mudeleid (LLM‑id), pidevat riskitelemete kogumist ja sündmustepõhist orkestreerimiskihte, et pakkuda ajakohaseid, kontekstiteadlikke vastuseid nõudmisel. Lugeja lõpus mõistate põhilisi komponente, andmevoogu ja praktilisi samme DPS‑i rakendamiseks Procurize platvormi peal.

---

## 1. Miks staatilised poliitikateekogud ei vasta tänapäeva auditidele

1. **Muudatuste latentsus** – Värskelt avastatud haavatavus kolmanda osapoole komponendis võib muuta kehtetuks klausli, mis heaks kiidi kuus kuud tagasi. Staatilised kogud nõuavad käsitsi redigeerimistsüklit, mis võib võtta päevi.  
2. **Kontekstuaalne mittevastavus** – Sama kontrolli tõlgendamine võib erineda sõltuvalt praegusest ohu­maastikust, lepingulistest ulatustest või geograafilistest regulatsioonidest.  
3. **Skaleerimisrõhk** – Kiiresti kasvavad SaaS‑ettevõtted saavad nädalas kümneid küsimustikke; iga vastus peab vastama viimasele riskiprofiilile, mis on käsitsi protsessidega võimatu tagada.

Need valupunktid tekitavad *kohanduva* süsteemi vajaduse, mis suudab **tõmmata** ja **süüdata** riskiteavet reaalajas ning tõlkida need automaatselt vastavaks poliitikatekstiks.

---

## 2. Dünaamilise poliitika sünteesi põhilised sambad

| Tugisammas | Funktsioon | Tüüpiline tehnoloogiline virn |
|------------|------------|------------------------------|
| **Riskitelemete sissetoomine** | Voogesitab haavatavuste toite, ohu‑intelligentsi hoiatused ja sisemised turmemõõdikud ühtsesse andmejärve. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **Kontekstimootor** | Normaliseerib telemetry, rikastab see varade inventuuriga ja arvutab *riskiskoori* iga kontrollidomeeni kohta. | Python, Pandas, Neo4j teadmusgraafik |
| **LLM-i päringu generaator** | Koostab domeenispetsiifilised päringud, mis sisaldavad viimast riskiskoori, regulatiivseid viiteid ja poliitika malle. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **Orkestreerimiskihk** | Koordineerib sündmuse käivitusi, töötab LLM-i, salvestab genereeritud teksti ja teavitab läbivaatajaid. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **Auditijälg & versioonihaldus** | Säilitab iga genereeritud vastuse krüptograafiliste räsi­dega auditeeritavuse tagamiseks. | Git, Immutable Object Store (nt S3 koos Object Lock‑iga) |

Koos moodustavad nad suletud tsükli, mis muudab toored riskisignaalid viimistletud, küsimustikukõlblikeks vastusteks.

---

## 3. Andmevoog illustreeritud

```mermaid
flowchart TD
    A["Riski andmete allikad"] -->|Kafka Stream| B["Toortelemeetri andmejärv"]
    B --> C["Normaliseerimine ja rikastamine"]
    C --> D["Riskiskoori mootor"]
    D --> E["Konteksti pakett"]
    E --> F["Käsu koostaja"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Poliitika mustandklausel"]
    H --> I["Inimese ülevaatamise keskus"]
    I --> J["Kinnitatud vastuse hoidla"]
    J --> K["Procurize küsimustiku kasutajaliides"]
    K --> L["Tarnija esitus"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Iga sõlme tekst on nõuetekohaselt ümbritsetud topeltjutumärkidega.*

---

## 4. Päringu generaatori loomine

Kvaliteetne päring on peamine maitseaine. Alljärgnev Python‑fragment demonstreerib, kuidas koostada päring, mis ühendab riskikonteksti taaskasutatavasse mallisse.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # Load a stored clause template
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # Insert risk variables
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# Example usage
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

Tekitatud päring saadetakse LLM‑i API‑päringuga ning saadud tekst salvestatakse *mustandina*, mis ootab kiiret inimsekkumist.

---

## 5. Reaalajas orkestreerimine Temporal.io‑ga

Temporal võimaldab töövoogu kirjeldada koodina, tagades kindla kordamise, taaskäivitamise ning nägemise Temporal UI‑s – oluline auditörgodele.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // Step 1: Build context package
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // Step 2: Generate LLM prompt
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // Step 3: Call LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // Step 4: Store draft and notify reviewer
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // Optional: Auto‑approval if risk score < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

Töövoog garanteerib täpselt ühe korduse täitmise, automaatse taaskäivituse ajutiste veateadetega ning läbipaistva jälgitavuse – omadused, mis on compliance‑auditi jaoks kriitilised.

---

## 6. Inimese‑kaasamine (HITL) valitsusmehhanism

Isegi parim LLM võib hallutsineerida. DPS‑s on kergemehhanism HITL‑iga:

1. **Läbivaataja saab Slack/Teams‑teavituse**, milles on kõrvalekaldega vaade mustandi ja alusriskikonteksti vahel.  
2. **Üheklõpsusega heakskiit** kirjutab lõpliku vastuse muutumatult salvestatud hoiukogusse ja värskendab küsimustiku UI‑d.  
3. **Tagasilükkamine** käivitab tagasiside silmuse, mis märgistab päringu, parandades tulevasi generatsioone.

Auditilogid salvestavad läbivaataja ID, ajatempli ja kinnitatud teksti krüptorahvi, rahuldades enamikku [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) ja [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) tõendinõudeid.

---

## 7. Versioonihaldus ja auditeeritav tõendusmaterjal

Iga genereeritud klausel on commititud Git‑kompatssiiblisse hoidlasse järgmiste metaandmetega:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

Muutumatuks muudetud salvestus (S3 Object Lock) tagab, et tõendusmaterjal ei saa pärast faktikatet muutuda, pakkudes kindlat ahelakindlust auditite jaoks.

---

## 8. Kvantifitseeritud eelised

| Mõõdik | Enne DPS | Pärast DPS (12 k) |
|--------|----------|-------------------|
| Keskmine vastuse reageerimisaeg | 3,2 päeva | 3,5 tundi |
| Inimse redigeerimise koormus | 25 tundi nädalas | 6 tundi nädalas |
| Auditi tõendivahede protsent | 12 % | <1 % |
| Vastavuse katvus (kontrollid) | 78 % | 96 % |

Numbrid pärinevad kolmest keskmise suurusega SaaS‑ettevõttest, kes integreerisid DPS‑i oma Procurize keskkonda.

---

## 9. Rakendamise kontrollnimekiri

- **[ ]** Seadistada riskiandmete streaming–platvorm (Kafka).  
- **[ ]** Luua Neo4j‑teadmusgraafik, mis seob varad, kontrollid ja ohu‑intelli.  
- **[ ]** Kirjutada taaskasutatavad klauselimallid Markdown‑formaadis.  
- **[ ]** Paigaldada päringu koostaja mikro‑teenus (Python/Node).  
- **[ ]** Hallata LLM‑juurdepääs (OpenAI, Azure OpenAI jne.).  
- **[ ]** Konfigureerida Temporal‑töövoog või Airflow‑DAG.  
- **[ ]** Integreerida Procurize’i vastuse ülevaatamise UI‑ga.  
- **[ ]** Aktiveerida muutumatuid logisid (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** Läbiviia orkestreerimiskoodi turvakontroll.

Nende sammude täitmise järel saate oma organisatsioonis toimiva DPS‑torustiku valmis 6–8 nädala jooksul.

---

## 10. Tuleviku suunad

1. **Föderatiivne õppimine** – Treenida domeenispetsiifilisi LLM‑adaptereid, liigutades toortelemeetrit organisatsiooni tulemüüri seest välja.  
2. **Differentsiaalne privaatsus** – Lisada müra riskiskooridele enne, kui need jõuavad päringu koostajale, säilitades konfidentsiaalsuse, kuid säilitades kasulikkuse.  
3. **Zero‑Knowledge tõendid** – Lubada tarnijatel kontrollida, et vastus vastab riskimudelile, näidates seda ilma põhjalikke andmeid avaldamata.  

Need uurimisvaldkonnad lubavad muuta Dünaamilise poliitika sünteesi veelgi turvalisemaks, läbipaistvamaks ja regulatiivsemalt sõbralikumaks.

---

## 11. Kokkuvõte

Dünaamiline poliitika süntees muudab tülikas ja veaprobleeme tekitava turvaküsimustike täitmise **reaalajas, tõenditega toetatud teenuseks**. Elavates riskitelemetes, kontekstimootoris ja võimsates LLM‑ides põhinev, orkestreeritav töövoog võimaldab organisatsioonidel drastiliselt vähendada reageerimisaja, hoida pidevat vastavust ning pakkuda auditööridele muutumatuid täpsuse tõendeid. Integreerides DPS‑i Procurize’iga, muutub see konkurentsieeliseks – muutudes riskidandmed strateegiliseks varaks, mis kiirendab lepingute sõlmimist ja kasvatab usaldust.