
# Dynaaminen politiikkasynteesi LLM:ien ja reaaliaikaisen riskikontekstin avulla

**Tiivistelmä** – Toimittajien turvallisuuskyselyt ovat tunnettu pullonkaula SaaS-yrityksille. Perinteiset staattiset varastot pitävät politiikat aikasidottuina, mikä pakottaa tiimit muokkaamaan vastauksia manuaalisesti aina, kun uusi riskisignaali ilmenee. Tämä artikkeli esittelee *Dynaamisen politiikkasynteesin* (DPS), mallin, joka yhdistää suurikielimallit (LLM:t), jatkuvan riskitelemetrian ja tapahtumapohjaisen orkestrointikerroksen tuottaakseen ajantasaisia, kontekstitietoisia vastauksia tarpeen mukaan. Luvun lopussa ymmärrät keskeiset komponentit, tiedonkulun ja käytännön askeleet DPS:n toteuttamiseen Procurize-alustan päällä.

---

## 1. Miksi staattiset politiikkakirjastot epäonnistuvat nykyaikaisissa tarkastuksissa

1. **Muutosviive** – Äskettäin löydetty haavoittuvuus kolmannen osapuolen komponentissa voi tehdä kuudessa kuukaudessa hyväksytyn kohdan vanhentuneeksi. Staattiset kirjastot vaativat manuaalisen muokkausjakson, joka voi kestää päiviä.  
2. **Kontekstuaalinen epäyhtenevyys** – Sama kontrolli voidaan tulkita eri tavoin riippuen nykyisestä uhkakuvasta, sopimuksellisesta laajuudesta tai alueellisista säännöksistä.  
3. **Skaalautumisen paine** – Nopea‑kasvavat SaaS‑yritykset saavat kymmeniä kyselyitä viikossa; jokaisen vastauksen täytyy olla yhdenmukainen viimeisimmän riskiaseman kanssa, mikä on mahdotonta taata manuaalisilla prosesseilla.

Nämä kipupisteet luovat tarpeen *adaptiiviselle* järjestelmälle, joka pystyy **hakemaan** ja **työntämään** riskitietoa reaaliajassa ja kääntämään sen automaattisesti vaatimustenmukaiseksi politiikkakieleksi.

---

## 2. Dynaamisen politiikkasynteesin keskeiset pilarit

| Pilari | Toiminto | Tyypillinen teknologia |
|--------|----------|------------------------|
| **Riskitelemetrian sisääntulo** | Suoratoistaa haavoittuvuusvirrat, uhan‑tiedusteluilmoitukset ja sisäiset turvallisuusmittarit yhtenäiseen data‑järveen. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **Konteksti‑moottori** | Normalisoi telemetrian, rikastaa se omaisuusrekisterillä ja laskee *riskipisteet* jokaiselle kontrollialueelle. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **LLM‑promptigeneraattori** | Laatii toimialakohtaisia promptteja, jotka sisältävät viimeisimmän riskipisteen, sääntelyviitteet ja politiikkamallit. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **Orkestrointikerros** | Koordinoi tapahtumatriggerit, ajaa LLM:n, tallentaa luodun tekstin ja ilmoittaa tarkistajille. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **Audit‑rauta & versionointi** | Säilyttää jokaisen luodun vastauksen kryptografisilla tiivisteillä auditointia varten. | Git, Immutable Object Store (esim. S3 Object Lock) |

Yhdessä ne muodostavat suljetun silmukan, joka muuntaa raakariski‑signaalit kiillotetuiksi, kyselyihin valmiiksi vastauksiksi.

---

## 3. Tiedonkulku kuvattuna

```mermaid
flowchart TD
    A["Riskin syötelähteet"] -->|Kafka Stream| B["Raaka‑telemetrian järvi"]
    B --> C["Normalisointi & rikastus"]
    C --> D["Riskipisteen laskenta"]
    D --> E["Kontekstipaketti"]
    E --> F["Prompt‑rakentaja"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Luonnos politiikkakohta"]
    H --> I["Ihmistarkistus‑keskus"]
    I --> J["Hyväksytty vastausvarasto"]
    J --> K["Procurize‑kyselykäyttöliittymä"]
    K --> L["Toimittajan lähetys"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Jokainen solmun teksti on suljettu kaksoislainausmerkkeihin, kuten vaadittua.*

---

## 4. Promptigeneraattorin rakentaminen

Korkealaatuinen promptti on salainen mauste. Alla on Python‑pätkä, joka näyttää, miten koota prompti, joka yhdistää riskikontekstin uudelleenkäytettävään malliin.

```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"))
```

Luotu prompti syötetään LLM‑rajapinnan kautta, ja palautettu teksti tallennetaan *luonnoksena*, joka odottaa nopeaa ihmisen hyväksyntää.

---

## 5. Reaaliaikainen orkestrointi Temporal.io:n kanssa

Temporal tarjoaa “workflow‑as‑code” -mallin, jonka avulla voidaan määritellä luotettava, uudelleenyrittävyys‑kestävä putki.

```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)
    }
}
```

Työnkulku takaa täsmällisen kerran suorituksen, automaattiset uudelleenyrittämiset tilapäisten virheiden varalta ja läpinäkyvän näkyvyyden Temporal‑käyttöliittymän kautta – kriittinen ominaisuus vaatimustenmukaisuustarkastajille.

---

## 6. Ihminen‑silmukassa (HITL) -hallinto

Jopa paras LLM saattaa “halki­kuvailla”. DPS sisältää kevyen HITL‑vaiheen:

1. **Tarkistaja saa Slack‑/Teams‑ilmoituksen**, jossa on vierekkäin näkymä luonnoksesta ja sen taustalla olevasta riskikontekstista.  
2. **Yhden‑klikkauksen hyväksyntä** kirjoittaa lopullisen vastauksen muuttumattomaan varastoon ja päivittää kysely‑käyttöliittymän.  
3. **Hylkäys** käynnistää palautesilmukan, joka merkitsee promptin, parantaen näin tulevia generointeja.

Audit‑lokit kirjaavat tarkistajan ID:n, aikaleiman ja hyväksytyn tekstin kryptografisen tiivisteen, täyttäen suurimman osan [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)‑ ja [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)‑todistevaatimuksista.

---

## 7. Versionointi ja auditointikelpoiset todisteet

Jokainen luotu kohta kommitoidaan Git‑yhteensopivaan varastoon seuraavien metatietojen kera:

```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"
}
```

Muuttumaton tallennus (S3 Object Lock) varmistaa, ettei todisteita voida muuttaa jälkikäteen, tarjoten vahvan todistusketjun tarkastuksia varten.

---

## 8. Hyödyt kvantifioituna

| Mitta | Ennen DPS:ää | DPS:n jälkeen (12 kk) |
|-------|--------------|-----------------------|
| Keskimääräinen vastausnopeus | 3,2 päivää | 3,5 tuntia |
| Ihmisten muokkausvaiva | 25 h/vko | 6 h/vko |
| Auditointitodisteiden aukot | 12 % | <1 % |
| Vaativuuden kattavuus (kontrollit) | 78 % | 96 % |

Nämä numerot perustuvat pilottikäyttöön, jossa kolme keskikokoista SaaS‑yritystä integroi DPS:n Procurize‑ympäristöönsä.

---

## 9. Toteutuksen tarkistuslista

- **[ ]** Käynnistä riskisyötteiden striimausalusta (Kafka).  
- **[ ]** Rakenna Neo4j‑tietämyskartta, joka linkittää omaisuudet, kontrollit ja uhan tiedot.  
- **[ ]** Luo uudelleenkäytettävät politiikkamallit Markdown‑muodossa.  
- **[ ]** Toteuta prompti‑rakentajapalvelu (Python/Node).  
- **[ ]** Hanki LLM‑pääsy (OpenAI, Azure OpenAI, ym.).  
- **[ ]** Konfiguroi Temporal‑työnkulku tai Airflow‑DAG.  
- **[ ]** Integroi Procurize‑vastauksen tarkistus‑UI:hun.  
- **[ ]** Ota käyttöön muuttumattomat lokit (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** Suorita orkestrointikoodin omassa turvallisuustarkastuksessa.

Noudattamalla näitä askeleita organisaatiosi saa tuotantovalmiin DPS‑putken 6–8 viikon sisällä.

---

## 10. Tulevaisuuden suuntaviivat

1. **Federatiivinen oppiminen** – Kouluta toimialakohtaisia LLM‑adaptereita ilman, että raakariski‑data poistuu yrityksen palomuurin takaa.  
2. **Differentiaalinen yksityisyys** – Lisää melua riskipisteisiin ennen niiden päätymistä promptiin, säilyttäen salassapidon ilman, että hyödyllisyyttä menettää.  
3. **Nollatodiste‑todistukset** – Mahdollista toimittajien varmistaa, että vastaus vastaa riskimallia paljastamatta itse dataa.

Nämä tutkimuslinjat tekevät Dynaamisesta politiikkasynteesistä entistä turvallisemman, läpinäkyvämmän ja sääntelyystävällisemmän.

---

## 11. Johtopäätös

Dynaaminen politiikkasynteesi muuntaa tylsän, virhealttiin tehtävän, jossa vastataan turvallisuuskyselyihin, **reaaliaikaiseksi, todisteelliseksi palveluksi**. Yhdistämällä live‑riskitelemetria, konteksti‑moottori ja tehokkaat LLM:t orkestroituun työnkulkuun, organisaatiot voivat dramaattisesti lyhentää vasteaikoja, ylläpitää jatkuvaa vaatimustenmukaisuutta ja tarjota tarkastajille muuttumattoman todistusaineiston tarkkuudesta. Integroituina Procurize‑alustaan DPS toimii kilpailuetuna – se muuntaa riskidatan strategiseksi omaisuudeksi, joka nopeuttaa kauppoja ja rakentaa luottamusta.