
# सिंथेटिक डेटा द्वारा संचालित एआई for Security Questionnaire Automation

*जेनरेटिव एआई के युग में, प्रश्नावली ऑटोमेशन को स्केल करने में सबसे बड़ी बाधा **डेटा** है—कम्प्यूट नहीं। वास्तविक सुरक्षा नीतियां संरक्षित, समृद्ध स्वरूपित और मशीन लर्निंग के लिये शायद ही लेबल्ड होती हैं। सिंथेटिक डेटा एक प्राइवेसी‑संरक्षित शॉर्टकट प्रदान करता है, जिससे संगठन एआई को प्रशिक्षित, मान्य, और निरंतर सुधार सकते हैं, जिससे सटीक, ऑडिट योग्य उत्तर मांग पर तैयार हो सकें।*

---

## क्यों सिंथेटिक डेटा गुमशुदा कड़ी है

| चुनौती | पारम्परिक तरीका | सिंथेटिक विकल्प |
|--------|----------------|-----------------|
| **डेटा की कमी** – सार्वजनिक सुरक्षा‑प्रश्नावली डेटासेट बहुत कम | मैन्युअल संग्रह, भारी रेडैक्शन, कानूनी समीक्षा | प्रोग्रामेटिक रूप से लाखों वास्तविक उत्तर‑जोड़ों की उत्पत्ति |
| **प्राइवेसी जोखिम** – वास्तविक नीति टेक्स्ट में रहस्य होते हैं | जटिल अनामिकरण पाइपलाइन | कोई वास्तविक डेटा उजागर नहीं; सिंथेटिक टेक्स्ट शैली & संरचना को नकल करता है |
| **डोमेन ड्रिफ्ट** – नियमन मॉडल अपडेट की तुलना में तेज़ी से बदलते हैं | ताज़ा मैन्युअल डेटा पर आवधिक री‑ट्रेनिंग | नए मानकों के साथ निरंतर सिंथेटिक रिफ्रेश |
| **मूल्यांकन पक्षपात** – टेस्ट सेट प्रशिक्षण पक्षपात को दोहराते हैं | अत्यधिक आशावादी मीट्रिक | नियंत्रित सिंथेटिक टेस्ट सूट जो एज केस को कवर करता है |

कच्ची नीतियों को प्रशिक्षण लूप में फीड करने की आवश्यकता को समाप्त करके, सिंथेटिक डेटा न केवल गोपनीयता का सम्मान करता है बल्कि अनुपालन टीमों को मॉडल व्यवहार के *क्या* और *कैसे* पर पूरी नियंत्रण देता है।

---

## सिंथेटिक प्रश्नावली डेटा के पीछे मुख्य अवधारणाएँ

### 1. प्रॉम्प्ट‑आधारित जेनरेशन

LLM को **नीति लेखक** के रूप में निर्देशित किया जा सकता है और दिए गए प्रश्न टेम्पलेट के लिये उत्तर ड्राफ्ट उत्पन्न कर सकता है। उदाहरण प्रॉम्प्ट:

```
You are a compliance officer for a SaaS platform. Write a concise answer (≤150 words) to the following ISO 27001 control:
"Describe how encryption keys are protected at rest and in transit."
```

इस प्रॉम्प्ट को विभिन्न नियंत्रणों के कैटलॉग में चलाकर **कच्चा सिंथेटिक कॉर्पस** प्राप्त होता है।

### 2. नियंत्रित शब्दावली एवं ओन्टोलॉजी संरेखण

उत्पन्न टेक्स्ट को सुसंगत रखने के लिये हम एक **सिक्योरिटी ओन्टोलॉजी** (जैसे, [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) इंजेक्ट करते हैं, जिसमें परिभाषित है:

- **इंटिटी प्रकार**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`  
- **एट्रिब्यूट**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`  
- **रिलेशनशिप**: `protects`, `monitoredBy`

ओन्टोलॉजी LLM को **संरचित प्रॉम्प्ट** व **पोस्ट‑प्रोसेसिंग** के माध्यम से मार्गदर्शन करती है, जिससे मुक्त‑रूप वर्णन को ओन्टोलॉजी‑बाउंड टोकन में बदल दिया जाता है, और बाद में वैधता जांच आसान हो जाती है।

### 3. शोर इंजेक्शन व एज‑केस मॉडलिंग

अनुपालन उत्तर अक्सर पूरी तरह सही नहीं होते। सिंथेटिक पाइपलाइन इरादतन जोड़ती है:

- **छोटी‑छोटी तथ्यात्मक अशुद्धियां** (जैसे, थोड़ा पुराना की‑रोटेशन अंतराल) ताकि मॉडल को त्रुटि पहचान सिखाई जा सके।  
- **अस्पष्ट वाक्यांश** ताकि मॉडल स्पष्टीकरण मांगने की क्षमता विकसित करे।  
- **भाषायी विविधताएँ** (ब्रिटिश बनाम अमेरिकन अंग्रेज़ी, औपचारिक बनाम अनौपचारिक) बहुभाषी तत्परता के लिये।

---

## एंड‑टु‑एंड सिंथेटिक डेटा पाइपलाइन

नीचे एक **Mermaid** फ्लो डायग्राम है जो नियंत्रण कैटलॉग इनजैस्ट से लेकर Procurize में मॉडल डिप्लॉयमेंट तक की पूरी प्रक्रिया को दर्शाता है।

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### पाइपलाइन चरण‑दर‑चरण

1. **Control Catalog** – नवीनतम मानक रिपोज़िटरी से प्रश्नावली आइटम निकालें।  
2. **Prompt Template Library** – प्रत्येक नियंत्रण वर्ग के लिये पुन: उपयोगी प्रॉम्प्ट पैटर्न संग्रहित करें।  
3. **LLM Synthetic Generator** – बेस LLM (जैसे GPT‑4o) से कच्चे उत्तर ड्राफ्ट उत्पन्न करें।  
4. **Ontology Mapper** – मुक्त‑रूप टेक्स्ट को सुरक्षा ओन्टोलॉजी के साथ संरेखित करें, प्रमुख वाक्यांशों को कैनॉनिकल टोकन में बदलें।  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – नियंत्रित विचलन लागू करें।  
6. **Final Synthetic Dataset** – संस्करण‑नियंत्रित डेटा लेक (जैसे Snowflake + Delta Lake) में सहेजें।  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – LoRA या QLoRA जैसी तकनीकें इस्तेमाल कर छोटे कंप्यूट लागत में ट्यूनिंग करें।  
8. **Evaluation Suite** – सिंथेटिक टेस्ट केस को एक छोटे, क्यूरेटेड वास्तविक QA सेट के साथ मिलाकर मजबूती जांचें।  
9. **Model Registry** – मॉडल संस्करण को मेटाडाटा (ट्रेनिंग डेटा हैश, अनुपालन संस्करण) के साथ रजिस्टर करें।  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – API के माध्यम से प्रश्नावली डैशबोर्ड में इंटीग्रेट करें।  
11. **Live Automation** – टीमें एआई‑ड्राफ्टेड उत्तर प्राप्त करें, रियल‑टाइम में समीक्षा, संपादन व अनुमोदन कर सकें।

---

## तकनीकी गहन‑विश्लेषण: LoRA के साथ फाइन‑ट्यूनिंग

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** मेमोरी फ़ुटप्रिंट को काफी कम करता है जबकि मॉडल प्रदर्शन बनाए रखता है:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

LoRA तेज़ पुनरावृत्तियों को सक्षम करता है—नये सिंथेटिक बैच्स को साप्ताहिक उत्पन्न करके पूर्ण मॉडल को पुनः‑ट्रेन किए बिना जोड़ सकते हैं।

---

## Procurize के साथ इंटीग्रेशन: मॉडल से UI तक

1. **Model Endpoint Registration** – LoRA‑ट्यून किए गए मॉडल को एक सुरक्षित इन्फरेंस सर्विस (जैसे SageMaker, Vertex AI) में रखें।  
2. **API Bridge** – Procurize का बैकएंड `POST /v1/generate-answer` को निम्न पेलोड के साथ कॉल करता है:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Real‑Time Review Layer** – ड्राफ्ट प्रश्नावली UI में **संपादन योग्य रिच‑टेक्स्ट**, **हाइलाइटेड ओन्टोलॉजी टोकन**, और एक **विश्वास स्कोर** (0–100) के साथ प्रदर्शित होता है।  
4. **Audit Trail** – हर एआई‑जनरेटेड उत्तर को उसके सिंथेटिक‑डेटा मूल, मॉडल संस्करण, एवं समीक्षक कार्यों के साथ संग्रहीत किया जाता है, जिससे नियामक साक्ष्य आवश्यकताओं की पूर्ति होती है।

---

## मात्रात्मक लाभ

| मीट्रिक | सिंथेटिक एआई से पहले | सिंथेटिक एआई के बाद |
|--------|---------------------|--------------------|
| **औसत उत्तर टर्नअराउंड** | 3.2 दिन | 5.4 घंटे |
| **मानवीय संपादन प्रयास** | उत्तर लंबाई का 45 % | उत्तर लंबाई का 12 % |
| **अनुपालन ऑडिट निष्कर्ष** | 8 मामूली असंगतियां/ऑडिट | 1 मामूली असंगति/ऑडिट |
| **नए मानकों का ऑन‑बोर्ड समय** | 6 हफ्ते (मैन्युअल मैपिंग) | 2 हफ्ते (सिंथेटिक रिफ्रेश) |

Acme Cloud में वास्तविक केस स्टडी ने दिखाया कि सिंथेटिक‑डेटा‑ट्रेंड LLM को Procurize के साथ डिप्लॉय करने के बाद **प्रश्नावली साइकिल टाइम में 71 % कमी** आई।

---

## सर्वश्रेष्ठ प्रैक्टिस एवं संभावित ग़लतियों से बचें

1. **ओन्टोलॉजी मैपिंग सत्यापित करें** – एक ऑटोमैटिक चेक लागू करें कि प्रत्येक उत्पन्न उत्तर में अनिवार्य टोकन (जैसे `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`) मौजूद हों।  
2. **Human‑in‑the‑Loop (HITL)** – उच्च‑जोखिम नियंत्रणों (जैसे डेटा‑ब्रिच नोटिफिकेशन) के लिये अनिवार्य समीक्षक चरण रखें।  
3. **सिंथेटिक डेटा का संस्करण‑नियंत्रण** – जेनरेशन स्क्रिप्ट, बीज प्रॉम्प्ट, व रैंडम सीड को सहेजें; इससे पुनरुत्पादकता व डेटा मूल की ऑडिटिंग संभव होती है।  
4. **ड्रिफ्ट मॉनिटर करें** – उत्पन्न विश्वास स्कोर के वितरण में अचानक बदलाव को ट्रैक करें; यह पुराने प्रॉम्प्ट या नियमन अपडेट का संकेत हो सकता है।  
5. **अति‑फ़िटिंग से बचें** – मॉडल को वास्तविक, गुमनाम उत्तरों के छोटे सेट के साथ मिश्रित रखें ताकि मॉडल ग्राउंडेड बना रहे।

---

## भविष्य की दिशाएँ

- **क्रॉस‑डोमेन ट्रांसफ़र** – SaaS, फिनटेक, हेल्थकेयर के सिंथेटिक डेटासेट को मिलाकर एक *यूनिवर्सल कम्प्लायंस LLM* बनाना, जिसे कुछ सौ उदाहरणों के साथ विशिष्ट डोमेन में फाइन‑ट्यून किया जा सके।  
- **प्राइवेसी‑प्रिवेंटिंग फेडरेटेड ट्यूनिंग** – कई टेनेंट्स से एन्क्रिप्टेड फ़ेडरेटेड अपडेट्स को सिंथेटिक डेटा के साथ मिलाकर एक साझा मॉडल बनाना, बिना किसी वास्तविक नीति को उजागर किए।  
- **एक्सप्लेनबले एविडेंस चेन** – सिंथेटिक जेनरेशन को एक कारण‑ग्राफ इंजन के साथ जोड़ना जो स्वचालित रूप से उत्तर टुकड़ों को स्रोत नीति सेक्शन से लिंक करे, जिससे ऑडिटर्स को मशीन‑वेरिफ़ाइड एविडेंस मैप मिल सके।

---

## निष्कर्ष

सिंथेटिक डेटा केवल एक चतुर हैक नहीं, बल्कि **रणनीतिक इनेबलर** है जो एआई‑ड्रिवन प्रश्नावली ऑटोमेशन को अनुपालन‑पहले परिदृश्य में लाता है। वास्तविक, ओन्टोलॉजी‑संरेखित उत्तर कॉर्पस उत्पन्न करके, संगठन संवेदनशील नीति एक्सपोज़र के जोखिम के बिना शक्तिशाली LLM को ट्रेन कर सकते हैं, प्रतिक्रिया समय को तेज़ कर सकते हैं, और कठोर ऑडिट ट्रेल बनाए रख सकते हैं—जैसे ही नियमन बदलते रहें। जब इसे Procurize जैसी लक्ष्य‑निर्मित प्लेटफ़ॉर्म के साथ जोड़ा जाता है, तो सिंथेटिक‑डेटा‑पावर्ड एआई एक मैनुअल बाधा को निरंतर, स्वयं‑उन्नत अनुपालन इंजन में बदल देता है।

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation