
# AI pogonjen adaptivni sažetak dokaza za upite o sigurnosti u stvarnom vremenu

Upitnici o sigurnosti su ključni za zatvaranje SaaS poslova. Kupci traže detaljne dokaze — isječke politika, revizijske izvještaje, snimke konfiguracija — kako bi dokazali da kontrola prodavatelja zadovoljava regulatorne standarde poput [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR‑a i industrijskih okvira. Tradicionalno, timovi za usklađenost provode **sate** pretražujući repozitorije dokumenata, sastavljajući isječke i ručno ih prepisujući za svaki upitnik. Rezultat je spor, sklon pogreškama proces koji odgađa prodajne cikluse i povećava operativne troškove.

Upoznajte **AI pogonjeni adaptivni motor za sažetak dokaza (AAE‑SE)** — komponentu sljedeće generacije koja sirove artefakte usklađenosti pretvara u sažete, regulator‑specifične odgovore **u sekunde**. Izgrađen na hibridnoj arhitekturi koja kombinira Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) i dinamičko inženjerstvo prompta, AAE‑SE ne samo da izdvaja najrelevantnije dokaze, već ih i preoblikuje u točan jezik i ton koji zahtijeva svaki pojedini upit.

U ovom članku ćemo:

1. Objasniti temeljne izazove koji čine sažimanje dokaza teškim.  
2. Razložiti tehnički stack iza AAE‑SE‑a.  
3. Proći kroz stvarni radni tok pomoću Mermaid dijagrama.  
4. Raspraviti upravljanje, revizijsku provjeru i zaštitu privatnosti.  
5. Ponuditi praktične smjernice za integraciju AAE‑SE‑a u postojeći sustav usklađenosti.

---

## 1. Zašto je sažimanje težak zadatak

### 1.1 Heterogeni izvori dokaza  
Dokazi o usklađenosti postoje u mnogim formatima: PDF revizijski izvještaji, Markdown datoteke politika, JSON konfiguracije, sigurnosne kontrole na razini koda, pa čak i video demonstracije. Svaki izvor sadrži **različitu granularnost** informacija — od visokorazinskih izjava politika do niskorazinskih isječaka konfiguracije.

### 1.2 Kontekstualno mapiranje  
Jedan dokaz može zadovoljiti više stavki upitnika, ali svaka stavka obično zahtijeva **drugačiji okvir**. Na primjer, isječak politike “Šifriranje podataka u mirovanju” iz [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) možda treba preformulirati kako bi odgovorio na pitanje [GDPR](https://gdpr.eu/) “Minimizacija podataka”, naglašavajući aspekt *ograničenja svrhe*.

### 1.3 Regulatorni drift  
Propisi se kontinuirano mijenjaju. Odgovor koji je bio valjan prije šest mjeseci sada može biti zastario. Motor za sažimanje mora biti svjestan **drifta politika** i automatski prilagoditi svoj izlaz. Naša rutina detekcije drifta prati izvore poput [NIST Cybersecurity Framework (CSF)](https://www.nist.gov/cyberframework) i ISO ažuriranja.

### 1.4 Zahtjevi za audit trailom  
Revizori usklađenosti traže provenance: koji dokument, koji odlomak i koja verzija su doprinijeli određenom odgovoru. Sažeti tekst mora zadržati **trazljivost** natrag do originalnog artefakta.

Ova ograničenja čine naivezno sažimanje teksta (npr. generički LLM‑sažimatelji) neupotrebljivim. Potrebni su sustavi koji **razumiju strukturu**, **usmjeravaju semantiku** i **čuvaju podrijetlo**.

---

## 2. Arhitektura AAE‑SE‑a

Dolje je prikazan visok nivo komponenti koje čine Adaptivni motor za sažetak dokaza.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Uzimanje znanja"
        D1["Pohrana dokumenata"]
        D2["Registri konfiguracija"]
        D3["Baza politika koda"]
        D4["Video indeks"]
    end

    subgraph "Semantički sloj"
        KG["Dinamički graf znanja"]
        GNN["Graf‑neuronski enkoder"]
    end

    subgraph "Pretraga"
        R1["Hibridna vektorska + leksikalna pretraga"]
        R2["Usporednik klauzula politika"]
    end

    subgraph "Generiranje"
        LLM["LLM s adaptivnim motorom prompta"]
        Summ["Sažimatelj dokaza"]
        Ref["Praćenje referenci"]
    end

    D1 --> KG
    D2 --> KG
    D3 --> KG
    D4 --> KG
    KG --> GNN
    GNN --> R1
    KG --> R2
    R1 --> LLM
    R2 --> LLM
    LLM --> Summ
    Summ --> Ref
    Ref --> Output["Sažeti odgovor + provenance"]
```

### 2.1 Uzimanje znanja  
Svi artefakti usklađenosti učitavaju se u **centraliziranu Pohranu dokumenata**. PDF‑ove obrađuje OCR, Markdown datoteke parsiraju se, a JSON/YAML konfiguracije normaliziraju. Svakom artefaktu pridružuju se **metapodaci**: izvorni sustav, verzija, razina povjerljivosti i regulatorne oznake.

### 2.2 Dinamički graf znanja (KG)  
KG modelira odnose između **regulativa**, **familija kontrola**, **klauzula politika** i **artefakata dokaza**. Čvorovi predstavljaju pojmove poput “Šifriranje u mirovanju”, “Učestalost pregleda pristupa” ili “Politika zadržavanja podataka”. Veze opisivanja *zadovoljava*, *referencira* i *verzija‑od* odnosa. Graf je **samopopravljajući**: kada se učita nova verzija politike, KG automatski preusmjerava veze pomoću GNN‑enkodera treniranog na semantičkoj sličnosti.

### 2.3 Hibridna pretraga  
Kad pristigne stavka upitnika, motor stvara **semantički upit** koji kombinira leksikalne ključne riječi s ugrađenim vektorima iz LLM‑a. Pokreću se dva paralelna puta pretrage:

* **Vektorska pretraga** – brza najbliža susjedstva u visoko‑dimenzionalnom prostoru ugrađenosti.  
* **Usporednik klauzula politika** – pravila koja usklađuju regulatorne citate (npr. “ISO 27001 A.10.1”) s KG čvorovima.

Rezultati oba puta se **spajaju rang‑spajanjem** koristeći naučenu funkciju ocjenjivanja koja balansira relevantnost, aktualnost i povjerljivost.

### 2.4 Adaptivni motor prompta  
Odabrani fragmenti dokaza se ubacuju u **predložak prompta** koji se dinamički prilagođava na temelju:

* Ciljne regulative (SOC 2 naspram GDPR‑a).  
* Željenog tona odgovora (formalno, koncizno ili narativno).  
* Ograničenja duljine (npr. “ispod 200 riječi”).

Prompt uključuje eksplicitne upute za LLM da **zadrži citate** koristeći standardni markup (`[source:doc_id#section]`).

### 2.5 Sažimatelj dokaza & Praćenje referenci  
LLM generira prvi odgovor. **Sažimatelj dokaza** post‑procesira taj draft kako bi:

1. **Komprimirao** ponavljajuće izjave uz zadržavanje ključnih kontrola.  
2. **Normalizirao** terminologiju prema rječniku terminologije prodavatelja.  
3. **Dodao** **bloku provenance** koja popisuje svaki izvorni artefakt i točan isječak korišten.

Sve radnje bilježe se u **nemodificirljivi audit log** (log na temelju append‑only), što timovima usklađenosti omogućuje dohvat potpune linije podrijetla za bilo koji odgovor.

---

## 3. Stvarni radni tok: Od pitanja do odgovora

Zamislite da kupac pita:  
> “Opišite kako primjenjujete šifriranje podataka u mirovanju za podatke kupaca pohranjenih u AWS S3.”

### Koraci po korak

| Korak | Radnja | Sustav |
|-------|--------|--------|
| 1 | Primanje stavke upitnika putem API‑ja | Front‑end upitnika |
| 2 | Parsiranje pitanja, ekstrahiranje regulatornih oznaka (npr. “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) CC6.1”) | NLP pre‑processor |
| 3 | Generiranje semantičkog upita i pokretanje hibridne pretrage | Servis za pretragu |
| 4 | Dohvaćanje top‑5 fragmenata dokaza (isječak politike, AWS konfiguracija, revizijski izvještaj) | KG + Vektorska pohrana |
| 5 | Izgradnja adaptivnog prompta s kontekstom (regulativa, duljina) | Motor prompta |
| 6 | Poziv LLM‑a (npr. GPT‑4o) za generiranje draft odgovora | LLM servis |
| 7 | Sažimatelj komprimira i standardizira jezik | Modul sažimatelja |
| 8 | Praćenje referenci dodaje metadata provenance | Servis za provenance |
| 9 | Vraćanje finalnog odgovora + provenance UI‑u radi odobrenja | API gateway |
|10| Preglednik odobri, odgovor pohrani u repozitorij odgovora prodavatelja | Compliance hub |

Cijeli pipeline obično traje **manje od 3 sekunde**, omogućujući timovima usklađenosti da reagiraju na velike volumene upitnika u stvarnom vremenu.

### Demonstracija (pseudo‑kod)

```goat
// pseudo‑code koji ilustrira tijek
question := fetchQuestionFromAPI()
tags := extractRegulatoryTags(question)
evidence := hybridRetrieve(question, tags, topK=5)
prompt := buildPrompt(question, evidence, tone="concise")
draft := callLLM(prompt)
summary := summarizeEvidence(draft)
answer := attachProvenance(summary, evidence)
storeAnswer(answer)
```

---

## 4. Upravljanje, revizija i privatnost

### 4.1 Nemodificirljivi ledger provenancea  
Svaki odgovor zapisuje se u **append‑only ledger** (npr. lagani blockchain ili cloud‑bazirano nepromjenjivo spremište). Ledger bilježi:

* ID upitnika  
* Hash odgovora  
* ID‑je i sekcije izvora dokaza  
* Vremensku oznaku i verziju LLM‑a  

Revizori mogu provjeriti bilo koji odgovor reproduciranjem unosa u sandbox okruženju.

### 4.2 Diferencijalna privatnost & minimizacija podataka  
Kada motor agregira dokaze kroz više klijenata, **diferencijalna privatnost** šum se ubacuje u vektorske ugrađene prikaze kako bi se spriječilo curenje vlasničkih detalja politika.

### 4.3 Kontrola pristupa temeljena na ulogama (RBAC)  
Samo korisnici s ulogom **Kurator dokaza** mogu mijenjati izvorne artefakte ili prilagođavati odnose u KG. Servis za sažimanje radi pod **najmanje privilegiranom** servisnom računom, osiguravajući da ne može zapisivati natrag u pohranu dokumenata.

### 4.4 Detekcija regulatornog drifta  
Pozadinski zadatak kontinuirano prati regulatorne izvore (npr. ažuriranja [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO). Kad se otkrije drift, zahvaćeni KG čvorovi se označavaju, a svi keširani odgovori koji ovise o njima se **automatski regeneriraju**, održavajući usklađenost ažurnom.

---

## 5. Kontrolna lista za timove

| ✅ Stavka | Zašto je važna |
|----------|----------------|
| **Centralizirajte sve artefakte usklađenosti** (PDF, Markdown, JSON) u pretraživu pohranu. | Osigurava da KG ima potpunu pokrivenost. |
| **Definirajte dosljednu taksonomiju** regulatornih pojmova (npr. Obitelj kontrola → Kontrola → Podkontrola). | Omogućuje precizno stvaranje veza u KG. |
| **Fine‑tuneajte LLM** na jeziku vaše organizacije (interne formulacije politika). | Poboljšava relevantnost odgovora i smanjuje naknadno uređivanje. |
| **Omogućite logging provenance** od prvog dana. | Štedi vrijeme tijekom revizija i zadovoljava regulatorne zahtjeve. |
| **Postavite alarme za regulatorni drift** koristeći RSS feedove tijela poput [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) i ISO. | Sprječava korištenje zastarjelih odgovora u ugovorima. |
| **Provedite procjenu utjecaja na privatnost** prije unosanja povjerljivih podataka klijenata. | Osigurava usklađenost s GDPR‑om, CCPA‑om itd. |
| **Pilotirajte na jednom upitniku** (npr. [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) prije šire implementacije. | Omogućuje mjerenje ROI i otklanjanje edge‑case‑ova. |

---

## 6. Budući smjerovi

Platforma AAE‑SE otvara obilje prostora za istraživanje i inovacije:

* **Multimodalni dokazi** – integracija snimaka zaslona, video transkripata i IaC (Infrastructure‑as‑Code) fragmenata u petlju sažimanja.  
* **Objašnjivo sažimanje** – vizualni slojevi koji ističu koje dijelove izvornog artefakta je svaka rečenica koristila.  
* **Samoučeći optimizator prompta** – agenti pojačanim učenjem koji automatski prilagođavaju promptove na temelju povratnih informacija preglednika.  
* **Federirani KG preko najamnika** – omogućavanje više SaaS prodavatelja da dijele anonimizirane poboljšanja KG‑a, uz poštivanje suvereniteta podataka.

Kontinuiranim razvojem ovih sposobnosti, organizacije mogu pretvoriti usklađenost iz uska grla u stratešku prednost — isporučujući brže, pouzdanije odgovore koji osvajaju poslove i zadovoljavaju revizore.