
# ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करके डायनामिक साक्ष्य एट्रिब्यूशन इंजन

*ऐसे युग में जहाँ सुरक्षा प्रश्नावली विकास स्प्रिंट की गति से भी तेज़ी से ढेर होती हैं, संगठनों को सही साक्ष्य को सही समय पर खोजने का smarter तरीका चाहिए। ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) यही प्रदान करते हैं – आपके अनुपालन ज्ञान ग्राफ के भीतर छिपे संबंधों को समझकर तुरंत सबसे प्रासंगिक वस्तुओं को उजागर करने का तरीका।*

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## 1. दर्द बिंदु: मैन्युअल साक्ष्य शिकार  

SOC 2, ISO 27001, और GDPR जैसी सुरक्षा प्रश्नावली सैकड़ों नियंत्रणों के लिए साक्ष्य की माँग करती हैं। पारंपरिक दृष्टिकोण पर निर्भर करते हैं:

* दस्तावेज़ रिपॉज़िटरी में कीवर्ड खोज  
* नियंत्रण और साक्ष्य के बीच मानव‑निर्मित मैपिंग  
* स्थैतिक नियम‑आधारित टैगिंग  

ये तरीके **धीमे**, **त्रुटिप्रवण**, और **नीतियों या नियमों में बदलाव होने पर अनुकूलित करना कठिन** होते हैं। एक भी चूके हुए साक्ष्य आइटम से डील में देरी, अनुपालन उल्लंघन, या ग्राहक विश्वास में गिरावट हो सकती है।

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## 2. ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स क्यों?  

अनुपालन ज्ञान आधार स्वाभाविक रूप से एक **ग्राफ** है:

* **नोड्स** – नीतियां, नियंत्रण, साक्ष्य दस्तावेज़, नियामक क्लॉज़, विक्रेता संपत्तियां।  
* **एजेज** – “कवर करता है”, “से व्युत्पन्न”, “अपडेट करता है”, “संबंधित‑है”।  

GNNs नोड **एंबेडिंग्स** सीखने में निपुण हैं जो दोनों गुण (जैसे दस्तावेज़ पाठ) और **संरचनात्मक संदर्भ** (नोड ग्राफ में कैसे जुड़ा है) को पकड़ते हैं। जब आप किसी नियंत्रण के लिए क्वेरी करते हैं, तो GNN साक्ष्य नोड्स को इस प्रकार रैंक कर सकता है कि वे *समानार्थक और टोपोलॉजिकली* सबसे अधिक मेल खाते हों, भले ही सटीक कीवर्ड अलग हों।

मुख्य लाभ:

| लाभ | GNNs क्या लाते हैं |
|-----|--------------------|
| संदर्भात्मक प्रासंगिकता | एंबेडिंग्स पूरे ग्राफ को प्रतिबिंबित करती हैं, केवल अलग‑अलग पाठ नहीं |
| बदलाव के अनुकूल | नई एजेज़ पर पुनः‑ट्रेनिंग स्वचालित रूप से रैंकिंग अपडेट करती है |
| व्याख्यात्मकता | अटेंशन स्कोर दिखाते हैं कि कौन‑से रिश्ते ने सुझाव को प्रभावित किया |

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## 3. उच्च‑स्तरीय वास्तुशिल्प  

नीचे एक Mermaid आरेख है जो दर्शाता है कि डायनामिक साक्ष्य एट्रिब्यूशन इंजन मौजूदा Procurize कार्यप्रवाह में कैसे फिट होता है।

```mermaid
graph LR
    A["नीति रिपॉज़िटरी"] -->|पार्स & इंडेक्स| B["ज्ञान‑ग्राफ बिल्डर"]
    B --> C["ग्राफ डेटाबेस (Neo4j)"]
    C --> D["GNN प्रशिक्षण सेवा"]
    D --> E["नोड एंबेडिंग स्टोर"]
    subgraph Procurize Core
        F["प्रश्नावली प्रबंधक"]
        G["कार्य आवंटन इंजन"]
        H["AI उत्तर जनरेटर"]
    end
    I["उपयोगकर्ता क्वेरी: नियंत्रण ID"] --> H
    H --> J["एंबेडिंग लुकअप (E)"]
    J --> K["समानता खोज (FAISS)"]
    K --> L["शीर्ष‑N साक्ष्य उम्मीदवार"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*सभी नोड लेबल Mermaid सिंटैक्स की आवश्यकताओं के अनुसार डबल कोट्स में बंद हैं।*

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## 4. विवरण में डेटा प्रवाह  

1. **इनजेशन**  
   - नीतियां, नियंत्रण लाइब्रेरी, और साक्ष्य PDFs को Procurize के कनेक्टर फ़्रेमवर्क के माध्यम से ingest किया जाता है।  
   - प्रत्येक वस्तु को **डॉक्यूमेंट बकेट** में संग्रहीत किया जाता है और उसके मेटाडाटा (शीर्षक, संस्करण, टैग) निकाले जाते हैं।  

2. **ग्राफ निर्माण**  
   - एक **ज्ञान‑ग्राफ बिल्डर** प्रत्येक वस्तु के लिए नोड बनाता है और एजेज़ स्थापित करता है, जैसे:  
     - नियंत्रण ↔️ नियमन मैपिंग (जैसे ISO 27001 A.12.1 → GDPR धारा 32)  
     - साक्ष्य ↔️ नियंत्रण उद्धरण (PDFs से Document AI द्वारा पार्स)  
     - संस्करण‑इतिहास एजेज़ (साक्ष्य v2 “अपडेट” साक्ष्य v1)  

3. **फ़ीचर जनरेशन**  
   - प्रत्येक नोड की पाठ्य सामग्री को पूर्व‑प्रशिक्षित LLM (जैसे **mistral‑7B‑instruct**) से एन्कोड करके 768‑डाइमेंशनल वेक्टर बनाया जाता है।  
   - संरचनात्मक फ़ीचर जैसे **डिग्री सेंट्रालिटी**, **बेेटवीननेस**, और **एज टाइप्स** को भी संयोजित किया जाता है।  

4. **GNN प्रशिक्षण**  
   - **GraphSAGE** एल्गोरिथ्म 3‑हॉप पड़ोसियों की जानकारी प्रसारित करता है, जिससे नोड एंबेडिंग्स दोनों सेमांटिक्स और टोपोलॉजी को सम्मानित करती हैं।  
   - सुपरविजन **इतिहासिक एट्रिब्यूशन लॉग** से आती है: जब सुरक्षा विश्लेषक ने मैन्युअली साक्ष्य को नियंत्रण से जोड़ा, वह युग्म सकारात्मक प्रशिक्षण नमूना बन जाता है।  

5. **रियल‑टाइम स्कोरिंग**  
   - जब प्रश्नावली आइटम खोला जाता है, **AI उत्तर जनरेटर** GNN सेवा से लक्ष्य नियंत्रण का **एंबेडिंग** मांगता है।  
   - **FAISS** समानता खोज निकटतम साक्ष्य एंबेडिंग्स को पुनः प्राप्त करती है और क्रमबद्ध सूची देती है।  

6. **मानव‑इन‑द‑लूप**  
   - विश्लेषक **स्वीकार**, **अस्वीकार**, या **पुनः‑रैंक** सुझावों को कर सकते हैं। उनके कार्य को प्रशिक्षण पाइपलाइन में वापस फीड किया जाता है, जिससे सतत लर्निंग लूप बनता है।  

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## 5. Procurize के साथ एकीकरण संपर्क बिंदु  

| Procurize घटक | इंटरैक्शन |
|----------------|-----------|
| **Document AI Connector** | PDFs से संरचित पाठ निकालता है और ग्राफ बिल्डर को फीड करता है। |
| **Task Assignment Engine** | शीर्ष‑N साक्ष्य उम्मीदवारों के लिए स्वचालित रिव्यू कार्य बनाता है। |
| **Commenting & Versioning** | विश्लेषक प्रतिक्रिया को एज एट्रिब्यूट “review‑score” के रूप में संग्रहीत करता है। |
| **API Layer** | UI उपभोग के लिए `/evidence/attribution?control_id=XYZ` एन्डपॉइंट उजागर करता है। |
| **Audit Log Service** | प्रत्येक एट्रिब्यूशन निर्णय को अनुपालन साक्ष्य ट्रेल्स के लिए कैप्चर करता है। |

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## 6. सुरक्षा, गोपनीयता, और शासन  

* **ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़ (ZKP) साक्ष्य पुनः‑प्राप्ति के लिए** – संवेदनशील साक्ष्य कभी एन्क्रिप्टेड स्टोरेज से बाहर नहीं जाता; GNN को केवल हैश्ड एंबेडिंग्स ही मिलते हैं।  
* **डिफरेंशियल प्राइवेसी** – मॉडल प्रशिक्षण के दौरान ग्रेडिएंट अपडेट्स में शोर जोड़ा जाता है, ताकि व्यक्तिगत साक्ष्य योगदान को रिवर्स‑इंजीनियर नहीं किया जा सके।  
* **रोल‑बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC)** – केवल **साक्ष्य विश्लेषक** भूमिका वाले उपयोगकर्ता ही मूल दस्तावेज़ देख सकते हैं; UI में केवल GNN‑चुने गए स्निपेट दिखते हैं।  
* **व्याख्यात्मकता डैशबोर्ड** – एक हिट‑मैप दिखाता है कि कौन‑से एजेज़ (जैसे “कवर करता है”, “अपडेट करता है”) ने सिफारिश में सबसे अधिक योगदान दिया, जिससे ऑडिट आवश्यकताएँ पूरी होती हैं।  

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## 7. चरण‑बद्ध कार्यान्वयन गाइड  

1. **ग्राफ डेटाबेस सेट‑अप**  
   ```bash
   docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     --name neo4j \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/securepwd \
     neo4j:5.15
   ```  

2. **ज्ञान‑ग्राफ बिल्डर इंस्टॉल करें** (Python पैकेज `procurize-kg`)  
   ```bash
   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   ```  

3. **इनजेशन पाइपलाइन चलाएँ**  
   ```bash
   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7474 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   ```  

4. **GNN प्रशिक्षण सेवा लॉन्च करें** (Docker‑compose)  
   ```yaml
   version: "3.8"
   services:
     gnn-trainer:
       image: procurize/gnn-trainer:latest
       environment:
         - NE04J_URI=bolt://neo4j:7687
         - NE04J_AUTH=neo4j/securepwd
         - TRAIN_EPOCHS=30
       ports:
         - "5000:5000"
   ```  

5. **एट्रिब्यूशन API उजागर करें**  
   ```python
   from fastapi import FastAPI, Query
   from gnns import EmbeddingService, SimilaritySearch

   app = FastAPI()
   emb_service = EmbeddingService()
   sim_search = SimilaritySearch()

   @app.get("/evidence/attribution")
   async def attribute(control_id: str = Query(...)):
       control_emb = await emb_service.get_embedding(control_id)
       candidates = await sim_search.top_k(control_emb, k=5)
       return {"candidates": candidates}
   ```  

6. **Procurize UI से कनेक्ट करें**  
   - एक नया पैनल विजेट जोड़ें जो प्रत्येक नियंत्रण कार्ड खुलने पर `/evidence/attribution` को कॉल करता है।  
   - परिणाम को स्वीकृति बटन के साथ प्रदर्शित करें जो चयनित साक्ष्य के लिए `POST /tasks/create` ट्रिगर करता है।  

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## 8. मापने योग्य लाभ  

| मीट्रिक | GNN‑पूर्व | GNN‑पायलट (30‑दिन) |
|---------|-----------|--------------------|
| औसत साक्ष्य खोज समय | 4.2 मिनट | 18 सेकंड |
| मैन्युअल एट्रिब्यूशन प्रयास (व्यक्ति‑घंटे) | 120 घंटे/माह | 32 घंटे/माह |
| सुझाए गए साक्ष्य की शुद्धता (विश्लेषकों द्वारा मूल्यांकन) | 68 % | 92 % |
| डील गति सुधार | – | औसतन +14 दिन |

पायलट डेटा दर्शाता है कि **>75 %** मैन्युअल प्रयास में कटौती और अनुपालन समीक्षकों के भरोसे में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।

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## 9. भविष्य रोडमैप  

1. **क्रॉस‑टेनेंट ज्ञान ग्राफ** – कई संगठनों में फेडरेटेड लर्निंग, जबकि डेटा प्राइवेसी सुरक्षित रहे।  
2. **मल्टी‑मॉडल साक्ष्य** – टेक्स्ट PDFs को कोड‑स्निपेट्स और कॉन्फ़िग फ़ाइलों के साथ **मल्टी‑मोडल ट्रांसफ़ॉर्मर** द्वारा संयोजित करना।  
3. **एडाप्टिव प्रॉम्प्ट मार्केटप्लेस** – GNN‑उत्पन्न साक्ष्य के आधार पर LLM प्रॉम्प्ट स्वचालित रूप से बनाना, जिससे बंद‑लूप उत्तर जनरेशन पाइपलाइन तैयार हो।  
4. **सेल्फ‑हीलिंग ग्राफ** – अनाथ साक्ष्य नोड्स का पता लगाना और स्वचालित रूप से आर्काइव या री‑लिंक सुझाव देना।  

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## 10. निष्कर्ष  

**डायनामिक साक्ष्य एट्रिब्यूशन इंजन** थकाऊ “खोज‑और‑पेस्ट” रिवाज़ को डेटा‑ड्रिवन, AI‑सहायित अनुभव में बदल देता है। ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स को अपनाकर, संगठन:

* प्रश्नावली पूर्णता को **मिनटों से सेकंडों** में तेज़ कर सकते हैं।  
* साक्ष्य सिफारिशों की **सटीकता** बढ़ा सकते हैं, जिससे ऑडिट Findings कम होते हैं।  
* पूर्ण ऑडिटेबिलिटी और व्याख्यात्मकता बनाए रख सकते हैं, जिससे नियामक माँगें पूरी होती हैं।  

यह इंजन Procurize के मौजूदा सहयोग और वर्कफ़्लो टूल्स के साथ एकीकृत होकर **अनुपालन साक्ष्य का एकल सत्य स्रोत** प्रदान करता है, जिससे सुरक्षा, कानूनी, और उत्पाद टीमों को कागज़ कार्रवाई की बजाय रणनीति पर ध्यान केंद्रित करने की शक्ति मिलती है।

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## देखें भी  

- [ISO 27001:2022 – नियंत्रण और साक्ष्य प्रबंधन के सर्वोत्तम अभ्यास](https://www.iso.org/standard/73906.html)