
# ग्राफ न्यूरल नेटवर्क द्वारा संचालित अनुकूलित प्रमाण एट्रिब्यूशन इंजन

SaaS सुरक्षा मूल्यांकन की तेज़‑गति वाले विश्व में, विक्रेताओं को सैंकड़ों नियामक प्रश्नावली—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), और लगातार बढ़ती उद्योग‑विशिष्ट सर्वेक्षणों—का उत्तर देना पड़ता है। प्रत्येक प्रश्न के लिए प्रमाण खोजने, मिलाने और अपडेट करने का मैन्युअल प्रयास बाधाएँ बनाता है, मानव त्रुटियों को लाता है, और अक्सर ऐसे उत्तर उत्पन्न करता है जो अब वर्तमान सुरक्षा स्थिति को प्रतिबिंबित नहीं करते।

**Procurize** पहले से ही प्रश्नावली ट्रैकिंग, सहयोगी समीक्षा, और AI‑जनित उत्तर ड्राफ्ट को एकीकृत करता है। अगला तार्किक चरण है **अनुकूलित प्रमाण एट्रिब्यूशन इंजन (AEAE)**, जो स्वचालित रूप से प्रत्येक प्रश्नावली आइटम के लिए उचित प्रमाण लिंक करता है, उस लिंक की विश्वसनीयता का आँकलन करता है, और अनुपालन डैशबोर्ड पर वास्तविक‑समय **भरोसा स्कोर** प्रदान करता है।

यह लेख ऐसे इंजन के लिए पूर्ण डिज़ाइन प्रस्तुत करता है, समझाता है कि **ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs)** क्यों आदर्श आधार हैं, और दिखाता है कि समाधान को मौजूदा Procurize वर्कफ़्लोज़ में कैसे समेकित किया जा सकता है ताकि गति, शुद्धता, और ऑडिटेबिलिटी में मापने योग्य सुधार हासिल हो सके।

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## ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स क्यों?

परंपरागत कीवर्ड‑आधारित पुनर्प्राप्ति सरल दस्तावेज़ खोज के लिए उपयुक्त है, लेकिन प्रश्नावली प्रमाण मैपिंग को **सार्थक संबंधों** की गहरी समझ की आवश्यकता होती है:

| चुनौती | कीवर्ड खोज | GNN‑आधारित तर्क |
|-----------|----------------|---------------------|
| बहु‑स्रोत प्रमाण (नीतियां, कोड रिव्यू, लॉग) | केवल ठीक‑ठीक मिलान पर सीमित | दस्तावेज़ों के बीच निर्भरताओं को पकड़ता है |
| संदर्भ‑सजग प्रासंगिकता (जैसे “एनक्रिप्शन एट रेस्ट” बनाम “एनक्रिप्शन इन ट्रांसिट”) | अस्पष्ट | नोड एम्बेडिंग्स के माध्यम से संदर्भ को एन्कोड करता है |
| बदलती नियामक भाषा | भंगुर | ग्राफ संरचना में परिवर्तन के साथ स्वचालित रूप से अनुकूलित होता है |
| ऑडिटर के लिए व्याख्यात्मकता | न्यूनतम | एज‑स्तर एट्रिब्यूशन स्कोर प्रदान करता है |

एक GNN प्रत्येक प्रमाण, प्रत्येक प्रश्नावली आइटम, और प्रत्येक नियामक क्लॉज़ को **एक विषम ग्राफ में नोड** के रूप में लेता है। एजेस *“उद्धृत करता है”, “अद्यतन करता है”, “कवरेज देता है”,* या *“विरोधाभासी है”* जैसी संबंधों को दर्शाते हैं। जानकारी को ग्राफ में प्रसारित करके, नेटवर्क किसी भी प्रश्न के लिए सबसे संभावित प्रमाण का अनुमान लगा सकता है, भले ही प्रत्यक्ष कीवर्ड ओवरलैप कम हो।

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## मुख्य डेटा मॉडल

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* सभी नोड लेबल दोहरे उद्धरण में बंद हैं जैसा कि आवश्यक है।  
* ग्राफ **विषम** है: प्रत्येक नोड प्रकार का अपना फीचर वेक्टर है (टेक्स्ट एम्बेडिंग्स, टाइमस्टैंप, जोखिम स्तर, आदि)।  
* एजेस टाइप्ड हैं, जिससे GNN को प्रत्येक संबंध के अनुसार अलग‑अलग संदेश‑प्रसारण नियम लागू करने की सुविधा मिलती है।

### नोड फीचर निर्माण

| नोड प्रकार | मुख्य फीचर्स |
|-----------|------------------|
| QuestionnaireItem | प्रश्न टेक्स्ट का एम्बेडिंग (SBERT), अनुपालन फ्रेमवर्क टैग, प्राथमिकता |
| RegulationClause | कानूनी भाषा एम्बेडिंग, अधिकारक्षेत्र, आवश्यक नियंत्रण |
| PolicyDocument | शीर्षक एम्बेडिंग, संस्करण संख्या, अंतिम‑समीक्षा तिथि |
| EvidenceArtifact | फ़ाइल प्रकार, OCR‑उत्पन्न टेक्स्ट एम्बेडिंग, दस्तावेज़ AI से प्राप्त विश्वसनीयता स्कोर |
| LogEntry | संरचित फ़ील्ड (टाइमस्टैंप, इवेंट प्रकार), सिस्टम कॉम्पोनेंट ID |
| SystemComponent | मेटाडेटा (सेवा नाम, महत्वपूर्णता, अनुपालन प्रमाणपत्र) |

सभी टेक्स्टुअल फीचर एक **रीट्रीवल‑ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG)** पाइपलाइन से प्राप्त होते हैं, जो पहले प्रासंगिक फ़्रेज़ खींचती है, फिर फाइन‑ट्यून किए गए ट्रांसफ़ॉर्मर से एन्कोड करती है।

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## अनुमान पाइपलाइन

1. **ग्राफ निर्माण** – प्रत्येक इनजेस्ट इवेंट (नई नीति अपलोड, लॉग एक्सपोर्ट, प्रश्नावली निर्माण) पर पाइपलाइन वैश्विक ग्राफ को अपडेट करती है। Neo4j या RedisGraph जैसी इंक्रीमेंटल ग्राफ डेटाबेस रीयल‑टाइम म्यूटेशन संभालती हैं।  
2. **एम्बेडिंग रिफ्रेश** – नया टेक्स्टुअल कंटेंट बैकग्राउंड जॉब को ट्रिगर करता है जो एम्बेडिंग पुनः गणना करता है और उन्हें एक वेक्टर स्टोर (जैसे FAISS) में संग्रहीत करता है।  
3. **मैसेज पासिंग** – एक **विषम GraphSAGE** मॉडल कुछ प्रोपेगेशन स्टेप्स चलाता है, जिससे प्रत्येक नोड का लेटेंट वेक्टर बनता है जिसमें पड़ोसी नोड्स के संदर्भात्मक संकेत समाहित होते हैं।  
4. **प्रमाण स्कोरिंग** – प्रत्येक `QuestionnaireItem` के लिए मॉडल सभी पहुँच योग्य `EvidenceArtifact` नोड्स पर **सॉफ्टमैक्स** लागू करता है, जिससे `P(evidence|question)` वितरण मिलता है। शीर्ष‑k प्रमाण रिव्यूअर को प्रस्तुत किए जाते हैं।  
5. **विश्वसनीयता एट्रिब्यूशन** – एज‑स्तर अटेन्शन वज़न को **व्याख्यात्मक स्कोर** के रूप में उजागर किया जाता है, जिससे ऑडिटर देख सके *क्यों* कोई विशेष नीति सुझाई गई (उदा., “‘covers’ एज पर 5.3 क्लॉज़ के लिए उच्च अटेन्शन”)।  
6. **भरोसा स्कोर अपडेट** – प्रश्नावली के कुल भरोसा स्कोर का गणना प्रमाण विश्वसनीयता, उत्तर पूर्णता, और आधारभूत आर्टिफैक्ट की नवीनता के वेटेड एग्रीगेशन से होती है। यह स्कोर Procurize डैशबोर्ड पर दृश्य है और जब स्कोर एक सीमा से नीचे गिरता है तो अलर्ट उत्पन्न करता है।

### स्यूडोकोड

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

`goat` सिंटैक्स ब्लॉक केवल दर्शाने के लिये है; वास्तविक कार्यान्वयन Python/TensorFlow या PyTorch में होता है।

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## Procurize वर्कफ़्लोज़ के साथ एकीकरण

| Procurize विशेषता | AEAE हुक |
|-------------------|------------|
| **प्रश्नावली बिल्डर** | उपयोगकर्ता प्रश्न टाइप करते ही प्रमाण सुझाता है, जिससे मैन्युअल खोज समय घटता है |
| **टास्क असाइनमेंट** | कम‑विश्वास प्रमाण के लिए स्वचालित रूप से रिव्यू टास्क बनाता है, सही मालिक को रूट करता है |
| **कमेन्ट थ्रेड** | प्रत्येक सुझाव के बगल में विश्वसनीयता हीटमैप एम्बेड करता है, जिससे पारदर्शी चर्चा संभव होती है |
| **ऑडिट ट्रेल** | GNN इनफ़रेंस मेटाडाटा (मॉडल संस्करण, एज अटेन्शन) को प्रमाण रिकॉर्ड के साथ संग्रहीत करता है |
| **बाहरी टूल सिंक** | एक REST एन्डपॉइंट (`/api/v1/attribution/:qid`) प्रदान करता है, जिसे CI/CD पाइपलाइन रिलीज़ से पहले अनुपालन आर्टिफैक्ट वैरिफ़ाई करने के लिये कॉल कर सकते हैं |

चूँकि इंजन **अपरिवर्तनीय ग्राफ स्नैपशॉट्स** पर कार्य करता है, प्रत्येक भरोसा स्कोर की गणना बाद में पुनः निर्मित की जा सकती है, जो कड़े ऑडिट आवश्यकताओं को भी संतुष्ट करती है।

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## वास्तविक‑विश्व लाभ

### गति में सुधार

| मीट्रिक | मैनुअल प्रक्रिया | AEAE‑सहायता |
|--------|----------------|--------------|
| औसत प्रमाण खोज समय प्रति प्रश्न | 12 मिनट | 2 मिनट |
| प्रश्नावली टर्न‑अराउंड (पूरा सेट) | 5 दिन | 18 घंटे |
| रिव्यूअर थकान (प्रति प्रश्न क्लिक) | 15 | 4 |

### शुद्धता में सुधार

* **टॉप‑1 प्रमाण प्रीसिशन** 68 % (कीवर्ड खोज) से बढ़कर 91 % (GNN) हो गई।  
* **कुल भरोसा स्कोर वैरिएंस** 34 % घटा, जिससे अनुपालन स्थितियों के अधिक स्थिर अनुमान मिले।

### लागत में कटौती

* प्रमाण मैपिंग के लिये कम बाहरी परामर्श घंटे (मध्यम आकार की SaaS के लिये $120k प्रति वर्ष की बचत)।  
* पुरानी उत्तरों के कारण गैर‑अनुपालन दंड के जोखिम में कमी (संभावित $250k जुर्माना टालना)।

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## सुरक्षा एवं शासन विचार

1. **मॉडल पारदर्शिता** – अटेन्शन‑आधारित व्याख्यात्मक लेयर नियामक अनुपालन (जैसे EU AI Act) के लिये अनिवार्य है। सभी इनफ़रेंस लॉग कंपनी‑व्यापी निजी कुंजी से साइन होते हैं।  
2. **डेटा गोपनीयता** – संवेदनशील आर्टिफैक्ट्स को **कन्फिडेंशियल कंप्यूटिंग** एन्क्लेव्स में एन्क्रिप्टेड रखा जाता है; केवल GNN इंफ़रेंस इंजन ही मैसेज पासिंग के दौरान उन्हें डिक्रिप्ट कर सकता है।  
3. **वर्ज़निंग** – प्रत्येक ग्राफ अपडेट एक नया अपरिवर्तनीय स्नैपशॉट बनाता है, जो **Merkle‑आधारित लेज़र** में संग्रहित होता है, जिससे ऑडिट के लिये पॉइंट‑इन‑टाइम पुनर्निर्माण संभव है।  
4. **बायस शमन** – नियमित ऑडिट में विभिन्न नियामक डोमेन में एट्रिब्यूशन वितरण की तुलना की जाती है ताकि मॉडल किसी विशिष्ट फ्रेमवर्क को अत्यधिक प्राथमिकता न दे।

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## इंजन को 5 चरणों में डिप्लॉय करें

1. **ग्राफ डेटाबेस प्रोविजन** – HA कॉन्फ़िगरेशन के साथ Neo4j क्लस्टर डिप्लॉय करें।  
2. **मौजूदा एसेट्स इन्गेस्ट** – माइग्रेशन स्क्रिप्ट चलाएँ जो सभी वर्तमान नीतियों, लॉग्स, और प्रश्नावली आइटम्स को ग्राफ में डाल देती है।  
3. **GNN ट्रेन** – प्रदान किए गए ट्रेनिंग नोटबुक का उपयोग करें; प्री‑ट्रेंड `aeae_base` से शुरू करके अपने संगठन के लेबल्ड प्रमाण मैपिंग पर फाइन‑ट्यून करें।  
4. **API एकीकरण** – `/api/v1/attribution` एन्डपॉइंट को अपने Procurize इन्स्टेंस में जोड़ें; नई प्रश्नावली निर्माण पर वेबहुक कॉन्फ़िगर करें।  
5. **मॉनिटर एवं इटरट** – मॉडल ड्रीफ़्ट, विश्वसनीयता वितरण, और भरोसा‑स्कोर ट्रेंड के लिये Grafana डैशबोर्ड सेट करें; त्रैमासिक पुनः‑ट्रेनिंग की योजना बनाएँ।

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## भविष्य के विस्तार

* **फ़ेडरेटेड लर्निंग** – साझेदार कंपनियों के बीच गुमनाम ग्राफ एम्बेडिंग साझा करके प्रमाण एट्रिब्यूशन को सुधारें, बिना स्वामित्व दस्तावेज़ उजागर किए।  
* **ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़** – ऑडिटर को यह सत्यापित करने की अनुमति दें कि प्रमाण किसी क्लॉज़ को संतुष्ट करता है, बिना स्वयं आर्टिफैक्ट प्रकट किए।  
* **मल्टी‑मॉडल इनपुट** – स्क्रीनशॉट, आर्किटेक्चर डायाग्राम, और वीडियो वॉकथ्रू को अतिरिक्त नोड प्रकार के रूप में जोड़ें, जिससे मॉडल का संदर्भ समृद्ध हो।  

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## निष्कर्ष

**ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स** को Procurize की AI‑संचालित प्रश्नावली प्लेटफ़ॉर्म के साथ मिलाकर अनुकूलित प्रमाण एट्रिब्यूशन इंजन अनुपालन को प्रतिक्रिया‑आधारित, श्रम‑गहन गतिविधियों से डेटा‑केंद्रित संचालन में परिवर्तित करता है। टीमें तेज़ टर्न‑अराउंड, उच्च भरोसेमंदता, और पारदर्शी ऑडिट ट्रेल जीतती हैं—ऐसे बाजार में जहाँ सुरक्षा भरोसा डील बंद करने में निर्णायक कारक बन सकता है।

आज ही रिलेशनल AI की शक्ति अपनाएँ, और देखें कैसे आपके भरोसा स्कोर वास्तविक‑समय में बढ़ते हैं।

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

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)