
# Adaptivno Transferno Učenje za Automatizaciju Upitnika Preko Regulatornih Okvira

Danas poduzeća balansiraju **desetine sigurnosnih upitnika**—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, CCPA, FedRAMP i sve veću val industrijskih standarda. Svaki dokument traži praktički iste dokaze (kontrole pristupa, enkripcija podataka, odgovor na incidente), ali različitim riječima i s različitim zahtjevima za dokazivanje. Tradicionalne platforme za upitnike temeljene na AI‑ju treniraju **poseban model po okviru**. Kad se pojavi nova regulativa, timovi moraju prikupiti nove podatke za obuku, fino podesiti novi model i postaviti još jedan integracijski pipeline. Rezultat? **Ponavljajući napori**, **nedosljedni odgovori** i **dugi rokovi** koji usporavaju prodajne cikluse.

**Adaptivno Transferno Učenje** nudi pametniji pristup. Tretirajući svaki regulatorni okvir kao *domen* a zadatak upitnika kao *zajednički downstream cilj*, možemo **ponovno koristiti znanje** stečeno na jednom okviru kako bismo ubrzali performanse na drugom. U praksi, to jednoj AI‑enginu u Procurize omogućuje trenutni razumijevanje potpuno novog upitnika [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/) koristeći istu bazu težina koja pogoni odgovore za [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), značajno smanjujući ručni rad na označavanju podataka koji obično prethodi puštanju modela u produkciju.

U nastavku detaljno razlažemo koncept, prikazujemo cjelovitu arhitekturu i dajemo konkretne korake za ugradnju adaptivnog transfernog učenja u vaš stack za automatizaciju usklađenosti.

---

## 1. Zašto Transferno Učenje Ima Značaj za Automatizaciju Upitnika

| Bolna Točka | Konvencionalni Pristup | Prednost Transfernog Učenja |
|-------------|-----------------------|-----------------------------|
| **Nedostatak Podataka** | Svaki novi okvir zahtijeva stotine označenih parova pitanje‑odgovor. | Pre‑trenirani bazni model već poznaje opće sigurnosne koncepte; potrebno je samo nekoliko primjera specifičnih za okvir. |
| **Proliferacija Modela** | Timovi održavaju desetke zasebnih modela, svaki s vlastitim CI/CD pipeline‑om. | Jedan modularni model može se *fino podesiti* po okviru, smanjujući operativno opterećenje. |
| **Regulatorna Promjena** | Kada se standardi ažuriraju, stari modeli postaju zastarjeli i zahtijevaju potpuno ponovno treniranje. | Kontinuirano učenje na zajedničkoj bazi brzo se prilagođava manjim tekstualnim promjenama. |
| **Praznine u Objašnjivosti** | Odvojeni modeli otežavaju izradu jedinstvene audit‑trake. | Dijeljena reprezentacija omogućuje dosljedno praćenje podrijetla kroz sve okvire. |

Ukratko, transferno učenje **ujedinstvuja znanje**, **smanjuje krivulju podataka** i **pojednostavljuje upravljanje** – sve ključne stavke za skaliranje automatizacije usklađenosti na razini nabave.

---

## 2. Osnovni Pojmovi: Domeni, Zadaci i Dijeljene Reprezentacije

1. **Izvorni Domen** – Regulatorni skup u kojem postoji obilje označenih podataka (npr., [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)).  
2. **Ciljni Domen** – Nova ili manje zastupljena regulativa (npr., FedRAMP, nadolazeći ESG standardi).  
3. **Zadatak** – Generirati usklađen odgovor (tekst) i mapirati potporne dokaze (dokumente, politike).  
4. **Dijeljena Reprezentacija** – Veliki jezični model (LLM) fino podešen na sigurnosno‑usmjerenim korpusima, koji obuhvaća zajedničku terminologiju, mapiranje kontrola i strukture dokaza.  

**Pipeline transfernog učenja** najprije **pre‑trenirana** LLM na masivnoj sigurnosnoj bazi znanja (NIST SP 800‑53, ISO kontrole, javni dokumenti politika). Zatim se provodi **prilagodbeno fino podešavanje po domenu** uz **few‑shot** dataset iz ciljane regulative, uz vodstvo **discriminatora domena** koji pomaže modelu da zadrži znanje izvora dok usvaja nijanse cilja.

---

## 3. Arhitektonska Šema

Dolje je high‑level Mermaid dijagram koji prikazuje kako komponente međusobno djeluju u Procurize‑ovoj platformi za adaptivno transferno učenje.

```mermaid
graph LR
    subgraph Data Layer
        A["Raw Policy Repository"]
        B["Historical Q&A Corpus"]
        C["Target Regulation Samples"]
    end
    subgraph Model Layer
        D["Security‑Base LLM"]
        E["Domain Discriminator"]
        F["Task‑Specific Decoder"]
    end
    subgraph Orchestration
        G["Fine‑Tuning Service"]
        H["Inference Engine"]
        I["Explainability & Audit Module"]
    end
    subgraph Integrations
        J["Ticketing / Workflow System"]
        K["Document Management (SharePoint, Confluence)"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> G
    D --> G
    G --> E
    G --> F
    E --> H
    F --> H
    H --> I
    I --> J
    H --> K
```

**Ključne Točke**

* **Security‑Base LLM** trenira se jednom na kombiniranim podacima politika i povijesnim Q&A.  
* **Domain Discriminator** potiče reprezentaciju da bude *svjesna domene*, sprječavajući katastrofalno zaboravljanje.  
* **Fine‑Tuning Service** konzumira minimalni skup primjera ciljanog domena (često < 200) i proizvodi **Domain‑Adapted Model**.  
* **Inference Engine** obrađuje zahtjeve upitnika u stvarnom vremenu, pronalazi dokaze putem semantičke pretrage i generira strukturirane odgovore.  
* **Explainability & Audit Module** bilježi attention weight‑e, izvorne dokumente i verzije prompta kako bi zadovoljio revizore.  

---

## 4. Cjeloviti Tijek Rada

1. **Ingestija** – Novi upitnici (PDF, Word, CSV) parsira Procurize‑ov Document AI, izvlačeći tekst pitanja i metapodatke.  
2. **Semantičko Uparivanje** – Svako pitanje embedira se pomoću dijeljene LLM i uspoređuje s **knowledge graph‑om** kontrola i dokaza.  
3. **Detekcija Domenа** – Lagani klasifikator označava regulativu (npr., “FedRAMP”) i usmjerava zahtjev prema odgovarajućem modelu po domeni.  
4. **Generiranje Odgovora** – Dekoder proizvodi koncizan, usklađen odgovor, uvjetno ubacujući placeholder‑e za nedostajuće dokaze.  
5. **Human‑in‑the‑Loop Pregled** – Analitičari sigurnosti primaju nacrt odgovora s priloženim izvorima; uređuju ili odobravaju izravno u UI‑ju.  
6. **Stvaranje Audita** – Svaka iteracija zapisuje prompt, verziju modela, ID‑e dokaza i komentar revizora, gradeći nepromjenjivu povijest.

**Petlja povratnih informacija** ponovno hvata odobrene odgovore kao nove primjere za trening, kontinuirano oštrajući model ciljanog domena bez ručnog prikupljanja podataka.

---

## 5. Koraci Implementacije za Vašu Organizaciju

| Korak | Radnja | Alati & Savjeti |
|-------|--------|-----------------|
| **1. Izgradite Sigurnosnu Baznu** | Prikupite sve interne politike, javne standarde i prošle uspješne upitnike u korpus (≈ 10 M tokena). | Upotrijebite Procurize‑ov *Policy Ingestor*; očistite pomoću spaCy za normalizaciju entiteta. |
| **2. Pre‑trenirajte / Fino Podesite LLM** | Počnite s open‑source LLM‑om (npr., Llama‑2‑13B) i fino podesite pomoću LoRA adaptera na sigurnosnom korpusu. | LoRA smanjuje GPU memoriju; čuvajte adaptere po domeni radi jednostavnog zamjenjivanja. |
| **3. Kreirajte Uzorke Ciljnog Domenа** | Za novu regulativu prikupite ≤ 150 reprezentativnih Q&A parova (interni ili crowdsourced). | Iskoristite Procurize‑ov *Sample Builder* UI; označite svaki par ID‑jevima kontrola. |
| **4. Pokrenite Domain‑Adaptive Fine‑Tuning** | Trenirajte domen‑adapter s diskriminatorskim gubitkom kako biste očuvali bazno znanje. | Koristite PyTorch Lightning; pratite *domain alignment score* (> 0.85). |
| **5. Deploy Inference Service** | Kontejnerizirajte adapter + bazni model; izložite REST endpoint. | Kubernetes s GPU čvorovima; auto‑skaliranje po latenciji zahtjeva. |
| **6. Integrirajte u Workflow** | Spojite endpoint na Procurize‑ov ticketing sustav, omogućujući akciju “Submit Questionnaire”. | Webhook‑ovi ili ServiceNow connector. |
| **7. Omogućite Objašnjivost** | Pohranite attention mape i reference dokaza u PostgreSQL audit DB. | Vizualizirajte putem Procurize‑ovog *Compliance Dashboard*. |
| **8. Kontinuirano Učenje** | Periodično (kvartalno ili na zahtjev) retrenirajte adaptere s novim odobrenim odgovorima. | Automatizirajte pomoću Airflow DAG‑ova; verzionirajte modele u MLflow‑u. |

Po ovom planu, većina timova bilježi **60‑80 % smanjenje** vremena potrebnog za postavljanje modela novog regulatornog upitnika.

---

## 6. Najbolje Prakse & Česte Zamke

| Praksa | Razlog |
|--------|--------|
| **Prompt‑Templatei za Few‑Shot** – Držite prompt kratkim i uključite eksplicitne reference kontrola. | Sprječava halucinacije neodgovarajućih kontrola. |
| **Uravnoteženo Uzorkovanje** – Osigurajte da dataset za fino podešavanje pokriva i visoko‑ i nisko‑frekventne kontrole. | Izbjegava pristranost prema čestim pitanjima i omogućava odgovore na rijetke kontrole. |
| **Podešavanje Tokenizera po Domenу** – Dodajte nove regulatorne žargone (npr., “FedRAMP‑Ready”) u tokenizer. | Poboljšava token‑efikasnost i smanjuje greške razdvajanja riječi. |
| **Redoviti Auditi** – Planirajte kvartalne preglede generiranih odgovora uz vanjske revizore. | Održava povjerenje u usklađenost i rano otkriva drift. |
| **Privatnost Podataka** – Maskirajte PII unutar dokaza prije nego što ih pošaljete modelu. | Usklađeno s [GDPR‑om](https://gdpr.eu/) i internim politikama privatnosti. |
| **Fiksiranje Verzija** – Zaključajte specifične verzije adaptera po regulativi u pipeline‑u. | Garantira reproduktivnost za pravne potrebe. |

---

## 7. Smjerovi Budućnosti

1. **Zero‑Shot Uvođenje Regulativa** – Kombinirajte meta‑učenje s parserom opisom regulative kako biste generirali adapter bez ikakvih označenih primjera.  
2. **Multimodalna Sinteza Dokaza** – Spojite OCR za slike (npr., arhitekturalne dijagrame) s tekstom kako biste automatski odgovorili na pitanja o mrežnoj topologiji.  
3. **Federativno Transferno Učenje** – Dijelite nadogradnje adaptera među više poduzeća bez izlaganja sirovih podataka politika, čuvajući poslovnu povjerljivost.  
4. **Dinamičko Ocjenjivanje Rizika** – Spojite transferno naučene odgovore s real‑time heatmap‑om rizika koji se ažurira kako regulatori objavljuju nova smjernja.  

Ove inovacije pomiču granicu s *automatizacije* na *inteligentnu orkestraciju usklađenosti*, gdje sustav ne samo da odgovara na pitanja, već i predviđa regulatorne promjene i proaktivno prilagođava politike.

---

## 8. Zaključak

Adaptivno transferno učenje pretvara **skup i izoliran** svijet automatizacije sigurnosnih upitnika u **lean, ponovljiv** ekosustav. Ulaganjem u **zajednički sigurnosni LLM**, fino podešavanje laganih domen‑adaptera i integraciju čvrstog ljudskog feedbacka, organizacije mogu:

* **Skraćivati vrijeme odgovora** za nove regulative s tjedana na dane.  
* **Održavati dosljednu audit‑traku** kroz sve okvire.  
* **Skalirati operacije usklađenosti** bez multipliciranja modela.  

Procurize‑ova platforma već primjenjuje ove principe, pružajući jedinstvenu, objedinjenu platformu na kojoj **svaki** upitnik – sadašnji ili budući – može biti obrađen istim AI motorom. Sljedeća valna faza automatizacije usklađenosti neće se mjeriti koliko modela trenirate, već koliko **efikasno prenosite** ono što već znate.