
# AI‑potpomognuto ocjenjivanje svježine dokaza u stvarnom vremenu za sigurnosne upitnike

## Uvod

Sigurnosni upitnici su prva linija povjerenja između SaaS pružatelja usluga i njihovih kupaca. Prodavači moraju priložiti odlomke politika, izvještaje revizija, snimke konfiguracija ili zapise testiranja kao **dokaze** kako bi dokazali usklađenost. Iako je generiranje tih dokaza u mnogim organizacijama već automatizirano, ostaje kritična sljepa točka: **koliko su ti dokazi svježi**?

PDF dokument posljednje ažuriran prije šest mjeseci još uvijek može biti priložen uz upitnik na koji se odgovara danas, izlažući prodavača otkrivanju revizijskih nedostataka i narušavajući povjerenje kupca. Ručne provjere svježine su radno intenzivne i sklonе su greškama. Rješenje je omogućiti **generativnoj AI** i **generiranju uz pomoć preuzimanja (RAG)** da kontinuirano procjenjuju, ocjenjuju i upozoravaju na nedavnost dokaza.

Ovaj članak detaljno opisuje kompletan, proizvodno spreman dizajn **AI‑pogonanog sustava za ocjenjivanje svježine dokaza u stvarnom vremenu (EFSE)** koji:

1. **Učita** svaki dokaz čim se pojavi u spremištu.  
2. **Izračuna** ocjenu svježine koristeći vremenske oznake, semantičko otkrivanje promjena i LLM‑baziranu procjenu relevantnosti.  
3. **Pokrene** upozorenja kada ocjene padnu ispod pragova definiranih politikom.  
4. **Vizualizira** trendove na nadzornoj ploči koja se integrira s postojećim alatima za usklađenost (npr. Procurize, ServiceNow, JIRA).

Na kraju ovog vodiča imat ćete jasan plan za implementaciju EFSE‑a, poboljšanje vremena odgovora na upitnike i demonstraciju kontinuirane usklađenosti revizorima.

---

## Zašto je svježina dokaza važna

| Utjecaj | Opis |
|---------|------|
| **Regulatorni rizik** | Mnogi standardi ([ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [GDPR](https://gdpr.eu/)) zahtijevaju „trenutne“ dokaze. Zastarjeli dokumenti mogu dovesti do nalaza o neusklađenosti. |
| **Povjerenje kupaca** | Potencijalni kupci pitaju „Kada je ovaj dokaz zadnji put verificiran?“ Niska ocjena svježine postaje prepreka u pregovorima. |
| **Operativna učinkovitost** | Timovi troše 10‑30 % svog tjedna tražeći i ažurirajući zastarjele dokaze. Automatizacija oslobađa taj kapacitet. |
| **Spremnost za reviziju** | Vidljivost u stvarnom vremenu omogućuje revizorima da vide „živi“ snimak, a ne statičan, potencijalno zastarjeli paket. |

Tradicionalne nadzorne ploče pokazuju **što** dokaz postoji, a ne **koliko je nedavan**. EFSE premošćuje tu prazninu.

---

## Pregled arhitekture

U nastavku je prikazana visoko‑razina Mermaid dijagrama ekosustava EFSE‑a. Prikazuje tok podataka od izvora spremišta, preko motora ocjenjivanja, usluge upozorenja i sloja korisničkog sučelja.

```mermaid
graph LR
    subgraph Ingestion Layer
        A["Document Store<br/>(S3, Git, SharePoint)"] --> B[Metadata Extractor]
        B --> C[Event Bus<br/>(Kafka)]
    end

    subgraph Scoring Engine
        C --> D[Freshness Scorer]
        D --> E[Score Store<br/>(PostgreSQL)]
    end

    subgraph Alerting Service
        D --> F[Threshold Evaluator]
        F --> G[Notification Hub<br/>(Slack, Email, PagerDuty)]
    end

    subgraph Dashboard
        E --> H[Visualization UI<br/(React, Grafana)]
        G --> H
    end

    style Ingestion Layer fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Scoring Engine fill:#e8f5e9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Alerting Service fill:#fff3e0,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Dashboard fill:#e3f2fd,stroke:#333,stroke-width:1px
```

*Sve oznake čvorova su zatvorene u dvostruke navodnike kako bi se zadovoljio zahtjev za sintaksu Mermaida.*

### Ključne komponente

1. **Document Store** – Centralno spremište za sve datoteke dokaza (PDF, DOCX, YAML, snimke zaslona).  
2. **Metadata Extractor** – Analizira vremenske oznake datoteka, ugrađene oznake verzija i OCR‑om otkriva tekstualne promjene.  
3. **Event Bus** – Objavljuje događaje *EvidenceAdded* i *EvidenceUpdated* za downstream potrošače.  
4. **Freshness Scorer** – Hibridni model koji kombinira determinističke heuristike (dob, razlika verzija) i LLM‑baziranu detekciju semantičkog drift-a.  
5. **Score Store** – Pohranjuje ocjene po artefaktu uz povijesne trendove.  
6. **Threshold Evaluator** – Primjenjuje minimalne ocjene definirane politikom (npr. ≥ 0.8) i generira upozorenja.  
7. **Notification Hub** – Šalje poruke u Slack kanale, email grupe ili alate za incident‑response.  
8. **Visualization UI** – Interaktivne toplinske karte, vremenske serije i detaljne tablice za revizore i voditelje usklađenosti.

---

## Detalji algoritma ocjenjivanja

Ocjena svježine *S* ∈ [0, 1] izračunava se kao ponderirani zbroj:

```
S = w1·Tnorm + w2·Vnorm + w3·Snorm
```

| Simbol | Značenje | Izračun |
|--------|----------|---------|
| **Tnorm** | Normalizirani faktor dobi | `Tnorm = 1 - min(age_days / max_age, 1)` |
| **Vnorm** | Sličnost verzija | Levenshteinova udaljenost između trenutnog i prethodnog niza verzija, skalirano na [0, 1] |
| **Snorm** | Semantički drift | LLM‑generirana sličnost između najnovijeg tekstualnog snimka i najnovijeg *odobrenog* snimka |

Uobičajena konfiguracija težina: `w1=0.4, w2=0.2, w3=0.4`.

### Semantički drift pomoću LLM‑a
1. Ekstrahirajte čist tekst putem OCR‑a (za slike) ili nativnih parsera.  
2. Promptajte LLM (npr. Claude‑3.5, GPT‑4o) s:

   ```
   Usporedite dva odlomka politike ispod. Dajte sličnost između 0 i 1 gdje 1 znači identično značenje.
   ---
   Odlomak A: <prethodna odobrena verzija>
   Odlomak B: <trenutna verzija>
   ```

3. LLM vraća numeričku vrijednost koja postaje *Snorm*.

### Pragovi
- **Kritično**: S < 0.5 → Neposredna remediacija potrebna.  
- **Upozorenje**: 0.5 ≤ S < 0.75 → Planirajte ažuriranje u roku od 30 dana.  
- **Zdravo**: S ≥ 0.75 → Nema akcije potrebne.

---

## Integracija s postojećim platformama za usklađenost

| Platforma | Točka integracije | Dobrobiti |
|-----------|--------------------|-----------|
| **Procurize** | Webhook iz EFSE‑a koji ažurira metapodatke dokaza u UI upitnika. | Automatska oznaka svježine pored svakog priloga. |
| **ServiceNow** | Otvaranje incident tiketa kad ocjene padnu ispod praga upozorenja. | Besprijekoran ticketing za timove za remediaciju. |
| **JIRA** | Automatsko stvaranje priča „Ažuriraj dokaz“ povezanih s pogođenim upitnikom. | Transparentan radni tok za vlasnike proizvoda. |
| **Confluence** | Ugradnja živuće toplinske karte makroa koji čita iz Score Store‑a. | Centralna baza znanja odražava stvarno stanje usklađenosti. |

Sve integracije koriste **RESTful** krajnje točke izložene od strane EFSE API‑ja (`/evidence/{id}/score`, `/alerts`, `/metrics`). API slijedi OpenAPI 3.1 za automatsko generiranje SDK‑ova u Pythonu, Go‑u i TypeScriptu.

---

## Plan implementacije

| Faza | Milestones | Procijenjeni napor |
|------|------------|--------------------|
| **1. Osnove** | Postavljanje Document Store‑a, Event Bus‑a i Metadata Extractor‑a. | 2 tjedna |
| **2. Prototip ocenitelja** | Izgradnja determinističke logike za Tnorm/Vnorm; integracija LLM‑a kroz Azure OpenAI. | 3 tjedna |
| **3. Upozorenja i nadzorna ploča** | Implementacija Threshold Evaluator‑a, Notification Hub‑a i Grafana toplinske karte. | 2 tjedna |
| **4. Hookovi integracije** | Razvoj webhook‑ova za Procurize, ServiceNow, JIRA. | 1 tjedan |
| **5. Testiranje i podešavanje** | Load‑test s 10 k dokaza, kalibracija težina, CI/CD integracija. | 2 tjedna |
| **6. Lansiranje** | Pilot s jednim proizvodnim linijom, prikupljanje povratnih informacija, širenje na cijelu organizaciju. | 1 tjedan |

**Razmatranja CI/CD**  
- Koristite **GitOps** (ArgoCD) za verzioniranje modela ocjenjivanja i politika pragova.  
- Tajne za LLM API ključeve upravlja **HashiCorp Vault**.  
- Automatizirani regresijski testovi provjeravaju da poznati “dobri” dokument nikada ne padne ispod zdravog praga nakon promjena koda.

---

## Najbolje prakse

1. **Označite dokaze verzijskim metapodacima** – Potaknite autore da u svaki dokument ubace zaglavlje `Version: X.Y.Z`.  
2. **Definirajte maksimalnu dozvoljenu dob po politici** – ISO 27001 može dozvoliti 12 mj., SOC 2 6 mj.; pohranite te limite u konfiguracijsku tablicu.  
3. **Periodična retrening LLM‑a** – Fino podučite LLM na vlastitom jezičnom materijalu politika kako biste smanjili rizik od halucinacija.  
4. **Auditorski trag** – Zabilježite svaki događaj ocjenjivanja; zadržite zapise najmanje 2 godine za potrebe revizija.  
5. **Čovjek u petlji** – Kada ocjene dođu u kritični raspon, zahtijevajte potvrdu compliance officera prije automatskog zatvaranja.

---

## Moguća poboljšanja u budućnosti

- **Višejezični semantički drift** – Proširite OCR i LLM pipeline kako biste podržali ne‑engleske dokaze (npr. njemačke GDPR anekse).  
- **Grafni neuronski mrežni (GNN) kontekstualizator** – Modelirajte odnose između artefakata dokaza (npr. PDF koji referira na log testiranja) kako biste izračunali **klastersku ocjenu svježine**.  
- **Prediktivno forecastiranje svježine** – Primijenite modele vremenskih serija (Prophet, ARIMA) kako biste predvidjeli kada će dokaz postati zastario i proaktivno zakazali ažuriranja.  
- **Zero‑knowledge proof verifikacija** – Za visoko povjerljive dokaze generirajte zk‑SNARK dokaze da je ocjena svježine izračunata ispravno, a da se sam sadržaj ne otkriva.

---

## Zaključak

Zastarjeli dokazi su tihi ubica usklađenosti koji narušava povjerenje i povećava troškove audita. Implementacijom **AI‑pogonanog sustava za ocjenjivanje svježine dokaza u stvarnom vremenu** organizacije dobivaju:

- **Vidljivost** – Trenutne toplinske karte koje pokazuju koji prilozi trebaju ažuriranje.  
- **Automatizaciju** – Automatska upozorenja, kreiranje tiketa i UI oznake uklanjaju ručno traženje.  
- **Garanciju** – Revizori vide živi, verificirani prikaz usklađenosti umjesto statičnog paketa.

Implementacija EFSE‑a slijedi predvidljivi, modularni plan koji se jednostavno integrira s alatomima poput Procurize, ServiceNow i JIRA. Kombinacijom determinističkih heuristika i LLM‑bazirane semantičke analize, sustav pruža pouzdane ocjene i omogućuje sigurnosnim timovima da ostanu korak ispred promjena politika.

Počnite mjeriti svježinu danas i pretvorite svoju biblioteku dokaza iz slabosti u strateški kapital.