  

# Fuzija međuregulatornog grafova znanja za automatizaciju upitnika vođenih AI‑jem  

*Objavljeno 2025‑11‑01 – Ažurirano 2025‑11‑01*  

Svijet sigurnosnih upitnika i revizija usklađenosti fragmentiran je. Svako regulatorno tijelo objavljuje svoj skup kontrola, definicija i zahtjeva za dokazivanjem. Dobavljači često moraju istovremeno upravljati [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html) i industrijskim standardima. Rezultat je raširena kolekcija „silosa znanja“ koja ometaju automatizaciju, produljuju vrijeme odgovora i povećavaju rizik od pogrešaka.

U ovom članku predstavljamo **Cross Regulative Knowledge Graph Fusion (CRKGF)** – sustavni pristup koji spaja više regulatornih grafova znanja u jedinstvenu, AI‑prijateljsku reprezentaciju. Spajanjem ovih grafova stvaramo **Regulatory Fusion Layer (RFL)** koji opskrbljuje generativne AI modele, omogućavajući odgovore u stvarnom vremenu, kontekstualno svjesne svakom sigurnosnom upitniku, neovisno o podlogama.

---

## 1. Zašto je spajanje grafova znanja važno  

### 1.1 Problem silosa  

| Silos | Simptomi | Poslovni utjecaj |
|-------|----------|-----------------|
| Odvojeni repozitoriji politika | Timovi moraju ručno pronalaziti odgovarajuću klauzulu | Propušteni SLA‑ovi |
| Duplicate proof assets | Redundantna pohrana i problemi s verzioniranjem | Povećani troškovi revizije |
| Neskladna terminologija | AI‑upiti postaju dvosmisleni | Niža kvaliteta odgovora |

Svaki silos predstavlja zasebnu **ontologiju** – skup pojmova, odnosa i ograničenja. Tradicionalni LLM‑temeljeni automatizacijski pipeline‑i unose ove ontologije neovisno, što dovodi do **semantičkog drift‑a** kada model pokušava pomiriti kontradiktorne definicije.

### 1.2 Prednosti spajanja  

- **Semantička konzistencija** – Jedinstveni graf jamči da se pojam „enkripcija u mirovanju“ mapira na isti koncept u [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) i [GDPR](https://gdpr.eu/).  
- **Točnost odgovora** – AI može izravno dohvatiti najrelevantniji dokaz iz spojenog grafa, smanjujući halucinacije.  
- **Revizijska mogućnost** – Svaki generirani odgovor može se pratiti do specifičnog čvora i ruba u grafu, što zadovoljava revizore usklađenosti.  
- **Skalabilnost** – Dodavanje novog regulatornog okvira ograničeno je na uvoz njegovog grafa i pokretanje algoritma spajanja, a ne na ponovnu izgradnju AI‑pipeline‑a.

---

## 2. Pregled arhitekture  

Arhitektura se sastoji od četiri logička sloja:

1. **Sloj unosa izvora** – Uvozi regulatorne standarde iz PDF‑ova, XML‑ova ili API‑ja dobavljača.  
2. **Sloj normalizacije i mapiranja** – Svaki izvor pretvara u **Regulatory Knowledge Graph (RKG)** koristeći kontrolirane vokabulare.  
3. **Motor spajanja** – Otkriva preklapajuće pojmove, spaja čvorove i rješava konflikte putem **Mehanizma konsenzus‑ocjenjivanja**.  
4. **Sloj AI generacije** – Dostavlja spojeni graf kao kontekst LLM‑u (ili hibridnom Retrieval‑Augmented Generation modelu) koji kreira odgovore na upitnike.

Ispod je Mermaid dijagram koji vizualizira protok podataka.

```mermaid
graph LR
    A["Source Ingestion"] --> B["Normalization & Mapping"]
    B --> C["Individual RKGs"]
    C --> D["Fusion Engine"]
    D --> E["Regulatory Fusion Layer"]
    E --> F["AI Generation Layer"]
    F --> G["Real‑Time Questionnaire Answers"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:1px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:1px
    style C fill:#cfc,stroke:#333,stroke-width:1px
    style D fill:#fc9,stroke:#333,stroke-width:1px
    style E fill:#9cf,stroke:#333,stroke-width:1px
    style F fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:1px
    style G fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### 2.1 Mehanizam konsenzus‑ocjenjivanja  

Svaki put kada se dva čvora iz različitih RKG‑ova podudaraju, motor spajanja izračunava **ocjenu konsenzusa** temeljenu na:

- **Leksičkoj sličnosti** (npr. Levenshtein udaljenost).  
- **Preklapanju metapodataka** (obitelj kontrola, smjernice implementacije).  
- **Težini autoriteta** (ISO može imati veću težinu za određene kontrole).  
- **Validaciji čovjek‑u‑petlji** (neobavezna oznaka revizora).

Ako ocjena premaši konfigurabilni prag (zadano 0,78), čvorovi se spajaju u **Unified Node**; u suprotnom ostaju paralelni s **cross‑link**‑om za kasniju razrješavanje.

---

## 3. Izgradnja sloja spajanja  

### 3.1 Proces korak po korak  

1. **Parsiranje standardnih dokumenata** – Upotrijebite OCR + NLP cjevovode za izdvajanje brojeva klauzula, naslova i definicija.  
2. **Kreiranje predložaka ontologije** – Predefinirajte tipove entiteta poput *Control*, *Evidence*, *Tool*, *Process*.  
3. **Popunjavanje grafova** – Mapirajte svaki izdvojeni element na čvor, povezujući kontrole s potrebnim dokazima putem usmjerenih bridova.  
4. **Primjena rješavanja entiteta** – Pokrenite algoritme fuzzy podudaranja (npr. SBERT embedding‐i) za pronalaženje kandidat‑podudaranja između grafova.  
5. **Ocjenjivanje i spajanje** – Izvršite mehanizam konsenzus‑ocjenjivanja; pohranite metapodatke provjere podrijetla (`source`, `version`, `confidence`).  
6. **Izvoz u Triple Store** – Spremite spojeni graf u skalabilni RDF triple store (npr. Blazegraph) radi niske latencije dohvaćanja.

### 3.2 Provjera podrijetla i verzioniranje  

Svaki Unified Node nosi **Provenance Record**:

```json
{
  "node_id": "urn:kgf:control:encryption-at-rest",
  "sources": [
    {"framework": "SOC2", "clause": "CC6.1"},
    {"framework": "ISO27001", "clause": "A.10.1"},
    {"framework": "GDPR", "article": "32"}
  ],
  "version": "2025.11",
  "confidence": 0.92,
  "last_updated": "2025-10-28"
}
```

Ovo omogućuje revizorima da prate svaki AI‑generirani odgovor natrag do originalnih regulatornih tekstova, zadovoljavajući zahtjeve **evidence provenance**.

---

## 4. Sloj AI generacije: od grafa do odgovora  

### 4.1 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) s kontekstom grafa  

1. **Parsiranje upita** – Pitanje iz upitnika se vektorizira pomoću Sentence‑Transformer modela.  
2. **Dohvat iz grafa** – Najbliži Unified Node‑i se dohvaćaju iz triple store‑a putem SPARQL upita.  
3. **Izgradnja prompta** – Dohvaćeni čvorovi se ubacuju u sistemski prompt koji instruira LLM da citira specifične ID‑ove kontrola.  
4. **Generiranje** – LLM proizvodi koncizan odgovor, po mogućnosti s inline citatima.  
5. **Post‑processing** – Servis za validaciju provjerava usklađenost s dužinom odgovora, potrebnim placeholder‑ima za dokaze i formatom citiranja.

### 4.2 Primjer prompta  

```
System: You are an AI compliance assistant. Use the following knowledge graph snippet to answer the question. Cite each control using its URN.

[Graph Snippet]
{
  "urn:kgf:control:encryption-at-rest": {
    "description": "Data must be encrypted while stored using approved algorithms.",
    "evidence": ["AES‑256 keys stored in HSM", "Key rotation policy (90 days)"]
  },
  "urn:kgf:control:access‑control‑policy": { … }
}

User: Does your platform encrypt customer data at rest?
```

Generirani odgovor može biti:

> Yes, all customer data is encrypted at rest using AES‑256 keys stored in a hardened HSM (urn:kgf:control:encryption-at-rest). Keys are rotated every 90 days in accordance with our key‑rotation policy (urn:kgf:control:access‑control-policy).

---

## 5. Mehanizam ažuriranja u stvarnom vremenu  

Regulatorni standardi evoluiraju; nove verzije se objavljuju mjesečno za [GDPR](https://gdpr.eu/), kvartalno za [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) i ad‑hoc za industrijske okvire. **Continuous Sync Service** prati službene repozitorije i automatski pokreće cjevovod unosa. Motor spajanja tada ponovno izračunava ocjene konsenzusa, ažurirajući samo pogođeno pod‑stablo dok čuva postojeće keševe odgovora.

Ključne tehnike:

- **Detekcija promjena** – Izračunajte diff izvora koristeći SHA‑256 hash usporedbu.  
- **Inkrementalno spajanje** – Ponovo pokrenite rješavanje entiteta samo na modificiranim sekcijama.  
- **Nevaljanost keša** – Nevaljaju se LLM prompt‑ovi koji referenciraju zastarjele čvorove; regeneriraju se pri sljedećem zahtjevu.  

Ovo osigurava da su odgovori uvijek usklađeni s najnovijim regulatornim jezikom bez ručne intervencije.

---

## 6. Sigurnosni i privatnosni aspekti  

| Briga | Ublažavanje |
|-------|-------------|
| Curanje osjetljivih dokaza | Pohranite dokazne artefakte u šifriranu blob pohranu; LLM‑u izložite samo metapodatke. |
| Trovanje modela | Izolirajte RAG sloj od LLM‑a; dopustite samo provjerene podatke grafa kao kontekst. |
| Neovlašten pristup grafu | Primijenite RBAC na API‑ju triple‑store‑a; auditirajte sve SPARQL upite. |
| Usklađenost s rezidencijom podataka | Postavite regionalne instance grafa i AI usluge kako biste zadovoljili zahtjeve [GDPR](https://gdpr.eu/) / [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa). |

Dodatno, arhitektura podržava integraciju **Zero‑Knowledge Proof (ZKP)**: kada upitnik traži dokaz kontrole, sustav može generirati ZKP koji potvrđuje usklađenost bez otkrivanja stvarnog dokaza.

---

## 7. Plan implementacije  

1. **Odabir tehnološkog sklada** –  
   - Unos: Apache Tika + spaCy  
   - Graph DB: Blazegraph ili Neo4j s RDF dodatkom  
   - Motor spajanja: Python micro‑service koristeći NetworkX za operacije na grafu  
   - RAG: LangChain + OpenAI GPT‑4o (ili on‑prem LLM)  
   - Orkestracija: Kubernetes + Argo Workflows  

2. **Definiranje ontologije** –  
   Koristite **Schema.org** `CreativeWork` proširenja i **ISO/IEC 11179** standarde metapodataka.  

3. **Pilot s dva okvira** –  
   Započnite s [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) i [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) kako biste validarali logiku spajanja.  

4. **Integracija s postojećim platformama za nabavu** –  
   Izložite REST endpoint `/generateAnswer` koji prima JSON upitnika i vraća strukturirane odgovore.  

5. **Kontinuirano vrednovanje** –  
   Kreirajte skriveni test‑set od 200 stvarnih pitanja upitnika; mjerenja **Precision@1**, **Recall** i **latencija odgovora**. Cilj: > 92 % preciznosti.

---

## 8. Poslovni učinak  

| Metrika | Prije spajanja | Nakon spajanja |
|---------|----------------|----------------|
| Prosječno vrijeme odgovora | 45 min (ručno) | 2 min (AI) |
| Stopa grešaka (netočni citati) | 12 % | 1,3 % |
| Inženjerski napor (sati/tjedno) | 30 h | 5 h |
| Stopa prolaza revizije (prvi pokušaj) | 68 % | 94 % |

Organizacije koje usvoje CRKGF mogu ubrzati brzinu sklapanja poslova, smanjiti operativne troškove usklađenosti i do 60 % te demonstrirati moderan, visokopouzdan sigurnosni profil potencijalnim kupcima.

---

## 9. Budući pravci  

- **Multimodalni dokazi** – Uključivanje dijagrama, arhitektonskih snimaka i video walkthrough‑ova povezanih s čvorovima grafa.  
- **Federativno učenje** – Dijeljenje anonimnih embedding‑a vlasničkih kontrola među poduzećima radi poboljšanja rješavanja entiteta, bez izlaganja povjerljivih podataka.  
- **Predviđanje regulatornih promjena** – Kombiniranje sloja spajanja s modelom analize trendova koji predviđa nadolazeće promjene kontrola, omogućavajući timovima proaktivno ažuriranje politika.  
- **Explainable AI (XAI) sloj** – Generiranje vizualnih objašnjenja koja mapiraju svaki odgovor na put kroz graf, jačajući povjerenje revizora i kupaca.

---

## 10. Zaključak  

Fuzija međuregulatornog grafova znanja pretvara kaotičan krajolik sigurnosnih upitnika u **koherentnu, AI‑pripremljenu bazu znanja**. Ujedinjenjem standarda, očuvanjem provjere podrijetla i opskrbljivanjem Retrieval‑Augmented Generation pipeline‑a, organizacije mogu odgovarati na bilo koji upitnik za sekunde, ostati revizijski spremne u svakom trenutku i vratiti dragocjene inženjerske resurse.

Pristup spajanja je proširiv, siguran i spreman za budućnost – temelj sljedeće generacije platformi za automatizaciju usklađenosti.

---

## <span class='highlight-content'>Vidi također</span>  

- [ISO/IEC 11179 Metadata Registries – Best Practices Guide](https://www.iso.org/standard/50823.html)