
# AI vođen adaptivni graf znanja za evoluciju sigurnosnih upitnika u stvarnom vremenu

Sigurnosni upitnici postali su de‑facto ulazna točka za B2B SaaS tvrtke koje žele osvojiti ili zadržati enterprise klijente. Ogromna količina regulatornih okvira — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), CCPA, [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (koji predstavlja NIST 800‑53) i nadolazeći zakoni o suverenitetu podataka — stvara pomični cilj koji brzo preopterećuje ručne procese odgovaranja. Iako mnogi dobavljači već koriste **generativnu AI** za sastavljanje odgovora, većina rješenja tretira dokaze kao statične cjepke i zanemaruje **dinamičke međusobne odnose** između politika, kontrola i artefakata dobavljača.

Upoznajte **Adaptivni graf znanja (AKG)**: AI‑pokretanu, samopopravljajuću graf‑bazu podataka koja neprekidno prima dokumente politika, audit‑logove i dokaze dobavljača, a zatim ih mapira u jedinstveni, semantički bogat model. Korištenjem **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**, **reinforcement learning (RL)** i **federated learning (FL)** preko više stanara, AKG isporučuje **odgovore u stvarnom vremenu, svjesne konteksta** na sigurnosne upitnike koji se razvijaju kako se regulative mijenjaju i novi dokazi pojavljuju.

U nastavku istražujemo arhitekturu, temeljne algoritme, operativni tijek rada i praktične prednosti implementacije Adaptivnog grafa znanja za automatizaciju sigurnosnih upitnika.

---

## 1. Zašto je graf znanja važan

Tradicionalni motori temeljeni na pravilima pohranjuju kontrole usklađenosti u relacijskim tablicama ili ravnim JSON shemama. Ovaj pristup pati od:

| Ograničenje | Utjecaj |
|-------------|---------|
| **Silos podataka** | Nema vidljivosti kako jedna kontrola zadovoljava više okvira. |
| **Statičke mapiranja** | Potrebna je ručna ažuriranja kad god se regulative promijene. |
| **Slaba trasabilnost** | Revizori ne mogu lako pratiti podrijetlo generiranih odgovora. |
| **Ograničeno kontekstualno rezoniranje** | AI modeli nedostaju strukturni kontekst potreban za točan odabir dokaza. |

Graf znanja rješava ove probleme predstavljanjem **entiteta** (npr. politika, kontrola, dokazni artefakti) kao **čvorova** i njihovih **odnosâ** (npr. “implementira”, “pokriva”, “izvedeno‑iz”) kao bridova. Algoritmi traversiranja grafa tada mogu iznijeti najrelevantniji dokaz za bilo koju stavku upitnika, automatski uzimajući u obzir ekvivalenciju između okvira i pomak politika.

---

## 2. Visokorazinska arhitektura

Platforma Adaptivnog grafa znanja sastoji se od četiri logička sloja:

1. **Ingestion & Normalization** – Parsira politike, ugovore, audit‑izvješća i dobavljačke predaje koristeći Document AI, izvlačeći strukturirane trojke (subject‑predicate‑object).
2. **Graph Core** – Pohranjuje trojke u **property graph** (Neo4j, TigerGraph ili open‑source alternativu) i održava verzionirane snimke.
3. **AI Reasoning Engine** – Kombinira **RAG** za generiranje jezika s **graph neural networks (GNNs)** za ocjenjivanje relevantnosti i **RL** za kontinuirano poboljšanje.
4. **Federated Collaboration Hub** – Omogućuje sigurno multi‑tenant učenje putem **federated learning**, osiguravajući da povjerljivi podaci svake organizacije nikada ne napuste svoj perimetar.

Dijagram ispod prikazuje interakciju komponenti koristeći Mermaid sintaksu.

```mermaid
graph LR
    A["Ingestion & Normalization"] --> B["Property Graph Store"]
    B --> C["GNN Relevance Scorer"]
    C --> D["RAG Generation Service"]
    D --> E["Questionnaire Response Engine"]
    E --> F["Audit Trail & Provenance Logger"]
    subgraph Federated Learning Loop
        G["Tenant Model Update"] --> H["Secure Aggregation"]
        H --> C
    end
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#cff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#c9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9cf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

---

## 3. Objašnjeni temeljni algoritmi

### 3.1 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

RAG spaja **vektorsko pretraživanje** s **generiranjem putem LLM‑a**. Tijek rada je:

1. **Ugrađivanje upita** – Transformirajte pitanje upitnika u gustu vektorsku reprezentaciju pomoću sentence transformer‑a dodatno finog podešavanja na jezik usklađenosti.
2. **Graf‑temeljeno pretraživanje** – Izvedite **hibridno pretraživanje** koje kombinira vektorsku sličnost s **graf‑bliskosti** (npr. čvorovi unutar 2 skoka od čvora upita). Vraća rangiranu listu čvorova dokaza.
3. **Izgradnja prompta** – Sastavite prompt koji uključuje izvorno pitanje, **top‑k** isječke dokaza i metapodatke (izvor, verzija, povjerenje).
4. **Generiranje LLM‑om** – Prompt proslijedite kontroliranom LLM‑u (npr. GPT‑4‑Turbo) s **policy‑level** pravilima kako bi se osigurao ton i fraziranje u skladu s usklađenosti.
5. **Post‑obrada** – Pokrenite **policy‑as‑code validator** koji primjenjuje obavezne klauzule (npr. periodi zadržavanja podataka, standardi enkripcije).

### 3.2 Graph Neural Network (GNN) ocjenjivanje relevantnosti

Model **GraphSAGE** trenira se na povijesnim ishodima upitnika (odgovori prihvaćeni vs. odbijeni). Značajke uključuju:

- Atribute čvora (zrelost kontrole, starost dokaza)
- Težine bridova (jačina odnosa “pokriva”)
- Vremenske faktore propadanja za pomak politika

GNN predviđa **ocjenu relevantnosti** za svaki kandidat‑čvor dokaza, izravno ga ubacujući u RAG korak pretraživanja. S vremenom model uči koji su dokazi najuvjerljiviji za određene revizore.

### 3.3 Reinforcement Learning (RL) petlja povratne informacije

Nakon svakog ciklusa upitnika sustav prima **povratnu informaciju** (npr. “prihvaćeno”, “zatraženo pojašnjenje”). RL agent smatra **generiranje odgovora** radnjom, **povratnu informaciju** nagradom i ažurira **policy network** koji utječe na inženjering prompta i rangiranje čvorova. Ovo stvara **samopoboljšavajuću petlju** gdje AKG kontinuirano unapređuje kvalitetu odgovora bez ručnog označavanja.

### 3.4 Federated Learning za multi‑tenant privatnost

Poduzeća često ne žele dijeliti sirove dokaze s drugima. Federativno učenje to rješava:

- Svaki stanar trenira **lokalni GNN** na svom privatnom dijelu grafa.
- Ažuriranja modela (gradijenti) enkriptiraju se **homomorfnom enkripcijom** i šalju centralnom agregatoru.
- Agregator izračunava **globalni model** koji hvata obrasce preko stanara (npr. zajednički dokazi za “enkripcija u mirovanju”) zadržavajući sirove podatke privatnim.
- Globalni model se redistribuira, pojačavajući ocjenjivanje relevantnosti za sve sudionike.

---

## 4. Operativni tijek rada

1. **Ingestija politika i artefakata** – Dnevni cron poslovi povlače nove PDF‑ove politika, Git‑praćene politike i dokaze dobavljača iz S3 bucket‑a.
2. **Semantičko izdvajanje trojki** – Document AI pipeline generira subject‑predicate‑object trojke (npr. “[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001):A.10.1” — “zahtijeva” — “enkripcija‑u‑prijenosu”).
3. **Ažuriranje grafa & verzioniranje** – Svaka ingestija stvara **snimku** (nepromjenjivu) koja može biti referirana u revizijskim svrhama.
4. **Dolazak pitanja** – Stavka sigurnosnog upitnika ulazi u sustav putem API‑ja ili UI‑ja.
5. **Hibridno pretraživanje** – RAG pipeline dohvaća top‑k čvorove dokaza koristeći kombiniranu vektorsku‑graf‑sličnost.
6. **Sinteza odgovora** – LLM generira sažet, revizoru prijateljski odgovor.
7. **Logiranje provenance** – Svaki korišten čvor zapisuje se u **nepromjenjivi ledger** (npr. blockchain ili append‑only log) s vremenskim oznakama i hash ID‑ovima.
8. **Hvatanje povratne informacije** – Komentari revizora pohranjuju se, aktivirajući RL izračun nagrade.
9. **Osvježavanje modela** – Noćni federativni poslovi agregiraju ažuriranja, ponovo treniraju GNN i distribuiraju nove težine.

---

## 5. Prednosti za sigurnosne timove

| Prednost | Kako AKG isporučuje |
|----------|---------------------|
| **Brzina** | Prosječno generiranje odgovora pada s 12 min na < 30 sek. |
| **Točnost** | Ocjenjivanje relevantnosti poboljšava stope prihvaćanja za 28 %. |
| **Trasabilnost** | Neponovljiva provenance zadovoljava **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**‑CC6 i **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**‑A.12.1. |
| **Skalabilnost** | Federativno učenje skalira na stotine stanara bez curenja podataka. |
| **Future‑Proofing** | Automatsko otkrivanje pomaka politika osvježava čvorove grafa u roku od sati nakon objave regulatornih promjena. |
| **Smanjenje troškova** | Smanjuje potrebu za analitičarima koji ručno skupljaju dokaze za do 70 %. |

---

## 6. Primjer iz prakse: FinTech program upravljanja rizikom dobavljača

*Pozadina*: Srednje velika FinTech platforma trebala je odgovoriti na tromjesečne **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II upitnike od tri velike banke. Postojeći proces trajao je 2‑3 tjedna po ciklusu, a revizori su često tražili dodatne dokaze.

*Implementacija*:

- **Ingestija**: Integrirani su portali banaka i interni repozitorij politika putem webhook‑ova.
- **Izgradnja grafa**: Mapirano je 1 200 kontrola preko **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** i **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)** u jedinstveni graf.
- **Trening modela**: Iskoristili su 6 mjeseci povijesnih povratnih informacija upitnika za RL.
- **Federativno učenje**: Suradnja s dva partnera FinTech firme poboljšala je GNN relevantnost bez dijeljenja sirovih podataka.

*Rezultati*:

| Metrička | Prije AKG-a | Nakon AKG-a |
|-----------|--------------|--------------|
| Prosječno vrijeme odgovora | 2,8 tjedna | 1,2 dana |
| Stopa prihvaćanja revizora | 62 % | 89 % |
| Broj ručnih dohvaćanja dokaza | 340 po kvartalu | 45 po kvartalu |
| Trošak revizije usklađenosti | $150 k | $45 k |

Sposobnost AKG‑a da se **automatski oporavi** kada regulator uveo novo “enkripcija podataka u prijenosu” zahtjev, spasila je tim od skupog ponovnog audita.

---

## 7. Lista provjere implementacije

- **Priprema podataka**: Osigurajte da su svi dokumenti politika mašinski čitljivi (PDF → tekst, markdown ili strukturirani JSON). Jasno označite verzije.
- **Odabir graf‑enginea**: Odaberite graf‑DB koji podržava **property verzioniranje** i **native GNN integraciju**.
- **Zaštita LLM‑a**: Postavite LLM iza **policy‑as‑code** motora (npr. OPA) kako biste forsirali pravila usklađenosti.
- **Sigurnosne kontrole**: Enkriptirajte graf podatke u mirovanju (AES‑256) i u prijenosu (TLS 1.3). Koristite **Zero‑Knowledge Proofs** za verifikaciju bez otkrivanja sirovih dokaza.
- **Promatranje**: Instrumentirajte mutacije grafa, RAG latenciju i RL nagrade s Prometheus‑om i Grafana‑dashboard‑ima.
- **Upravljanje**: Uspostavite **human‑in‑the‑loop** reviziju za visokorizična pitanja (npr. ona koja utječu na rezidenciju podataka).

---

## 8. Smjerovi budućnosti

1. **Multimodalni dokazi** – Uključivanje skeniranih dijagrama, video walkthrough‑ova i konfiguracijskih snapshot‑ova pomoću **Vision‑LLM** pipeline‑a.
2. **Dinamičko generiranje politika‑ka‑kod** – Automatsko stvaranje Pulumi/Terraform modula koji provode iste kontrole uhvaćene u grafu.
3. **Explainable AI (XAI) slojevi** – Vizualizacija zašto je određeni čvor dokaza odabran putem **attention heatmaps** na grafu.
4. **Edge‑native implementacija** – Pokretanje laganih graf‑agenta u on‑prem data centrima za ultra‑nisku latenciju provjera usklađenosti.

---

## 9. Zaključak

Adaptivni graf znanja transformira automatizaciju sigurnosnih upitnika iz **statičkog, krhkog procesa** u **živu, samopoboljšavajuću ekosustav**. Intertwining **graf‑centrirane semantike**, **generativnu AI** i **privatnost‑očuvajuće federativno učenje**, organizacije dobivaju trenutne, točne i revizijski dokazive odgovore koji evoluiraju zajedno s regulatornim krajolikom. Kako zahtjevi usklađenosti postaju sve složeniji, a ciklusi revizija sve kraći, AKG će postati temeljna tehnologija koja sigurnosnim timovima omogućuje fokusiranje na strateški upravljanje rizikom, umjesto na beskrajno pretraživanje dokumenata.