
# Dinamičko Multi‑modalno Ekstrakcija Dokaza s Federiranim Učenjem za Real‑time Sigurnosna Pitanja

**Sažetak**  
Sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti postali su usko grlo za brzo rastuće SaaS tvrtke. Tradicionalni ručni procesi su skloni pogreškama, dugotrajni su i teško prate stalno mijenjajuće regulatorne standarde. Ovaj članak predstavlja revolucionarno rješenje — **Dinamičko Multi‑modalno Ekstrakcija Dokaza (DMEE) poduprto Federiranim Učenjem (FL)** — koje se čvrsto integrira s Procurize AI platformom za automatizaciju prikupljanja, verifikacije i prezentacije dokaznih artefakata kroz različite modalitete podataka (tekst, slike, isječke koda, tokove zapisa). Držeći učenje na lokaciji i dijeleći samo ažuriranja modela, organizacije dobivaju inteligenciju koja poštuje privatnost, dok globalni model kontinuirano napreduje, isporučujući real‑time, kontekstualno‑osjetljive odgovore na upitnike s većom točnošću i nižom latencijom.

---

## 1. Zašto je Multi‑modalna Ekstrakcija Dokaza Važna

Sigurnosni upitnici traže **konkretne dokaze** koji mogu biti pohranjeni u:

| Modalitet | Tipični Izvori | Primjer Pitanja |
|-----------|----------------|-----------------|
| **Tekst** | Politike, SOP‑i, izvještaji usklađenosti | “Navedite vašu politiku zadržavanja podataka.” |
| **Slike / Snimke zaslona** | UI‑ekrani, arhitekturni dijagrami | “Prikažite UI matricu kontrole pristupa.” |
| **Strukturirani Zapisi** | CloudTrail, SIEM‑feedovi | “Dostavite audit zapise za privilegirane pristupe u posljednjih 30 dana.” |
| **Kod / Konfiguracija** | IaC datoteke, Dockerfile‑ovi | “Podijelite Terraform konfiguraciju za enkripciju podataka u mirovanju.” |

Većina AI‑pomoćnika izvrsna je u **jednomodalnoj** generaciji teksta, ostavljajući praznine kad odgovor zahtijeva snimku zaslona ili isječak zapisa. Jedinstveni multi‑modalni cjevovod zatvara taj jaz, pretvarajući sirove artefakte u **strukture dokaza** koje se mogu izravno ugraditi u odgovore.

---

## 2. Federirano Učenje: Privatno‑prvi Temelj

### 2.1 Osnovna Načela

* **Podaci Nikada Ne Napuštaju Premisu** – Sirovi dokumenti, snimke zaslona i zapisi ostaju u sigurnom okruženju tvrtke. Na centralni orchestrator se prenose samo **deltu težina modela**.  
* **Sigurna Agregacija** – Ažuriranja težina šifrirana su i agregiraju se homomorfnim tehnikama, sprječavajući reverzni inženjering pojedinog klijenta.  
* **Kontinuirano Poboljšanje** – Svaki novi lokalno odgovoreni upitnik doprinosi globalnoj bazi znanja bez otkrivanja povjerljivih podataka.

### 2.2 Federirano Učenje u Procurizeu

```mermaid
graph LR
    A["Tvrtka A\nLokalni Skladište Dokaza"] --> B["Lokalni Ekstraktor\n(LLM + Vision Model)"]
    C["Tvrtka B\nLokalni Skladište Dokaza"] --> B
    B --> D["Deltu Težina"]
    D --> E["Sigurni Agregator"]
    E --> F["Globalni Model"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Lokalna Ekstrakcija** – Svaki najmoprimac pokreće **multi‑modalni ekstraktor** koji kombinira veliki jezični model (LLM) s vizualnim transformerom (ViT) za označavanje i indeksiranje dokaza.  
2. **Generiranje Delt** – Ažuriranja modela (gradijenti) izračunavaju se na lokalnim podacima i šifriraju.  
3. **Sigurna Agregacija** – Šifrirane delte od svih sudionika agregiraju se, stvarajući **globalni model** koji utjelovljuje zajedničko učenje.  
4. **Osvježavanje Modela** – Osvježeni globalni model se vraća svakom najmoprimcu, odmah poboljšavajući točnost ekstrakcije kroz sve modalitete.

---

## 3. Arhitektura DMEE Motora

### 3.1 Pregled Komponenti

| Komponenta | Uloga |
|-----------|------|
| **Sloj Ingestije** | Poveznice za pohrane dokumenata (SharePoint, Confluence), oblak, SIEM/API‑je. |
| **Centar Pre‑obrade** | OCR za slike, parsiranje zapisa, tokenizacija kôda. |
| **Multi‑modalni Encoder** | Zajednički prostor ugniježđenja (tekst ↔ slika ↔ kod) pomoću **Cross‑Modal Transformera**. |
| **Klasifikator Dokaza** | Određuje povezanost s taksonomijom upitnika (npr. *Enkripcija*, *Kontrola Pristupa*). |
| **Motor Pretrage** | Vektorska pretraga (FAISS/HNSW) vraća top‑k dokaza po upitu. |
| **Generator Narativa** | LLM sastavlja odgovor, ubacujući rezervne prostore za objekte dokaza. |
| **Validator Usklađenosti** | Pravilima‑bazirane provjere (datumi isteka, potpisane potvrde) primjenjuju se kako bi se osigurala politika. |
| **Zapisnik Revizije** | Nepromjenjivi log (append‑only, kriptografski hash) za svako dohvaćanje dokaza. |

### 3.2 Dijagram Tokova Podataka

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestija
        D1[Dokumenti] --> P1[Pre‑obrada]
        D2[Slike] --> P1
        D3[Zapisi] --> P1
    end
    P1 --> E1[Multi‑modalni Encoder]
    E1 --> C1[Klasifikator Dokaza]
    C1 --> R1[Vektorska Baza]
    Q[Pitanje] --> G1[Generator Narativa]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validator]
    V --> A[Zapisnik Revizije]
    style Ingestija fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Od Upita do Odgovora: Real‑time Procesna Demonstracija

1. **Primanje Pitanja** – Analitičar sigurnosti otvori upitnik u Procurizeu. Pitanje *“Pružite dokaz o MFA za privilegirane račune”* šalje se DMEE motoru.  
2. **Ekstrakcija Intencije** – LLM izdvaja ključne pojmove: *MFA*, *privilegirani računi*.  
3. **Cross‑modalno Dohvaćanje** – Vektorski upit podudara se s globalnom vektorskom bazom. Motor pronalazi:  
   * Snimku zaslona konfiguracije MFA (slika).  
   * Isječak zapisa koji pokazuje uspješne MFA događaje (log).  
   * Internu politiku MFA (tekst).  
4. **Validacija Dokaza** – Svaki objekt provjerava se za svježinu (< 30 dana) i potrebna potpisivanja.  
5. **Sinteza Narativa** – LLM sastavlja odgovor, umetajući dokaze kao **sigurne reference** koje se prikazuju inline u UI‑u upitnika.  
6. **Trenutna Dostava** – Gotovi odgovor pojavljuje se u sučelju za **2–3 sekunde**, spreman za odobrenje revizora.

---

## 5. Prednosti za Timove Usklađenosti

| Prednost | Utjecaj |
|----------|---------|
| **Brzina** – Prosječno vrijeme odgovora pada s 24 h na < 5 sekundi po pitanju. |
| **Točnost** – Pogrešno podudareni dokazi smanjeni su za 87 % zahvaljujući cross‑modalnoj sličnosti. |
| **Privatnost** – Nema sirovih podataka koji napuštaju organizaciju; dijele se samo ažuriranja modela. |
| **Skalabilnost** – Federirane sinkronizacije zahtijevaju minimalnu propusnost; 10 k zaposlenika troši < 200 MB/mjesečno. |
| **Kontinuirano Učenje** – Novi tipovi dokaza (npr. video walkthrough‑i) uče se centralno i odmah se distribuiraju. |

---

## 6. Popis Implementacijskih Koraka za Poduzeća

1. **Postavite Lokalni Ekstraktor** – Instalirajte Docker‑bazirani ekstraktor u sigurnom subnetu. Povežite ga na izvore dokumenata i zapisa.  
2. **Konfigurirajte Federiranu Sinhronizaciju** – Unesite endpoint centralnog agregatora i TLS certifikate.  
3. **Definirajte Taksonomiju** – Mapirajte vaš regulatorni okvir ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) ) na kategorije platforme.  
4. **Postavite Pravila Validacije** – Odredite prozore isteka, potrebna potpisivanja, i zastavice enkripcije.  
5. **Fazni Pilot** – Pokrenite motor na podskupini upitnika; pratite metrike preciznosti/odziva.  
6. **Proširenje** – Skalirajte na sve vendor evaluacije; omogućite način automatiziranih prijedloga za analitičare.

---

## 7. Studija Slučaja iz Prakse: FinTech Corp Smanjuje Vrijeme Odgovora za 75 %

**Pozadina** – FinTech Corp obrađivao je ~150 vendor upitnika po kvartalu, od čega je svako zahtijevalo više dokaznih artefakata. Ručno prikupljanje prosječno je trajalo 4 sata po upitniku.

**Rješenje** – Implementiran je Procurize DMEE s federiranim učenjem kroz tri regionalna podatkovna centra.

| Metrička | Prije | Nakon |
|----------|-------|-------|
| Prosječno vrijeme odgovora | 4 h | 6 min |
| Stopa nepodudarnih dokaza | 12 % | 1,5 % |
| Propusnost za FL ažuriranja | — | 120 MB/mjesečno |
| Zadovoljstvo analitičara (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Ključni Uvjeti**  
* Pristup federacije zadovoljavao je stroge zahtjeve rezidencije podataka.  
* Multi‑modalno dohvaćanje otkrilo je prethodno neiskorištene dokaze (npr. UI snimke) koji su skratili cikluse revizija.  

---

## 8. Izazovi i Ublažavanje

| Izazov | Rješenje |
|--------|----------|
| **Drift Modela** – Lokalna distribucija podataka se mijenja. | Planirajte mjesečnu globalnu agregaciju; koristite **kontinuirano učenje** povratnih poziva. |
| **Opterećenje Slika** – Visoka rezolucija snimaka povećava računske zahtjeve. | Primijenite **adaptivnu rezoluciju** u pre‑obradi; enkodirajte samo ključna UI područja. |
| **Regulatorne Promjene** – Novi okviri uvode nove vrste dokaza. | Dinamički proširite taksonomiju; federirana ažuriranja automatski distribuiraju nove klase. |
| **Veličina Zapisnika Revizije** – Nepromjenjivi logovi mogu narasti. | Implementirajte **lančane Merkle‑stabla** s periodičnim čišćenjem starijih unosa, zadržavajući dokaze. |

---

## 9. Budući Planovi

1. **Zero‑Shot Generacija Dokaza** – Upotreba difuzijskih modela za sintetsko stvaranje maskiranih snimaka kada izvorni artefakti nisu dostupni.  
2. **Objašnjive AI Ocjene Povjerenja** – Prikazivanje pouzdanosti po dokumentu uz bar grafove i kontrafaktička objašnjenja.  
3. **Edge‑Federeirani Čvorovi** – Implementacija laganih ekstraktora na laptopima developera za trenutno dohvaćanje dokaza tijekom kod‑reviewa.  

---

## 10. Zaključak

Dinamičko Multi‑modalno Ekstrakcija Dokaza poduprto Federiranim Učenjem predstavlja pomak paradigme u automatizaciji sigurnosnih upitnika. Ujedinjujući tekst, vizualne podatke i zapise, a pritom čuvajući privatnost, organizacije mogu odgovarati brže, točnije i uz potpunu revizijsku trasabilnost. Modularna arhitektura Procurizea čini usvajanje jednostavnim, omogućavajući timovima za usklađenost da se fokusiraju na strateški upravljanje rizicima umjesto na ponavljajuće skupljanje podataka.