
# Dinamički Sustav Pouzdanosti Pulse – AI‑pogonirano praćenje reputacije pružatelja usluga u realnom vremenu kroz višestruka cloud okruženja

Poduzeća danas istovremeno pokreću radna opterećenja na **AWS‑u, Azureu, Google Cloudu i on‑premises Kubernetes klasterima**. Svaki od tih cloud‑ova ima vlastitu sigurnosnu poziciju, zahtjeve za usklađenost i mehanizme izvještavanja o incidentima. Kada SaaS dobavljač isporuči komponentu koja se proteže kroz više cloud‑ova, tradicionalni **statični upitnici** brzo zastarijevaju, izlažući kupca skrivenim rizicima.

**Dynamic Trust Pulse (DTP)** je novi AI‑poticajni okvir koji neprekidno prima cloud telemetriju, feedove o ranjivostima i rezultate upitnika za usklađenost, a zatim ih pretvara u **jedinstveni, vremenski‑osjetljivi trust score** za svakog dobavljača. Motor radi na rubu (edge), skalira se s opterećenjem i izravno se uklapa u nabavne pipelines, sigurnosne nadzorne ploče i governance API‑e.

---

## Zašto je praćenje povjerenja u realnom vremenu prelomnica

| Problem | Tradicionalni pristup | DTP prednost |
|------------|----------------------|---------------|
| **Promjene politika** – sigurnosne politike mijenjaju se brže nego što se upitnici mogu ažurirati. | Ručne kvartalne revizije; visoka latencija. | Trenutačno otkrivanje promjena putem AI‑poticajnog semantičkog differenciranja. |
| **Kašnjenje incidenta** – otkrivanje proboja traje danima da se pojavi u javnim feedovima. | Email obavijesti; ručna korelacija. | Streaming ingest sigurnosnih biltena i automatsko ocjenjivanje utjecaja. |
| **Heterogenost višestrukih cloud‑ova** – svaki cloud objavljuje vlastite dokaze o usklađenosti. | Odvojene nadzorne ploče po pružatelju. | Jedinstveni graf znanja koji normalizira dokaze kroz sve cloud‑ove. |
| **Prioritizacija rizika dobavljača** – ograničen uvid u to koji dobavljači stvarno utječu na sigurnosni profil. | Ocjene rizika temeljene na zastarjelim upitnicima. | Trust pulse u realnom vremenu koji ponovno rangira dobavljače čim stignu novi podaci. |

Pretvaranjem ovih različitih tokova podataka u **jedinstveni, kontinuirano ažurirani trust metric**, organizacije postižu:

* **Proaktivno ublažavanje rizika** – alarmi se aktiviraju prije nego što se upitnik uopće otvori.  
* **Automatizirano obogaćivanje upitnika** – odgovori se popunjavaju najnovijim podacima iz trust pulsea.  
* **Strateško pregovaranje s dobavljačima** – trust score postaje kvantificirana levera za pregovore.

---

## Pregled arhitekture

DTP motor slijedi **mikro‑servisno‑orijentirani, edge‑nativni** dizajn. Podaci teku iz **source konektora** u **stream processing sloj**, zatim kroz **AI inference motor**, i naposljetku završavaju u **trust storeu** i **dashboardu za observabilnost**.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph EdgeNodes["Edge Nodes (K8s)"]
        A["Source Connectors"] --> B["Stream Processor (Kafka / Pulsar)"]
        B --> C["AI Inference Service"]
        C --> D["Trust Store (Time‑Series DB)"]
        D --> E["Mermaid Dashboard"]
    end
    subgraph CloudProviders["Cloud Providers"]
        F["AWS Security Hub"] --> A
        G["Azure Sentinel"] --> A
        H["Google Chronicle"] --> A
        I["On‑Prem Syslog"] --> A
    end
    subgraph ExternalFeeds["External Feeds"]
        J["CVEs & NVD"] --> A
        K["Bug Bounty Platforms"] --> A
        L["Regulatory Change Radar"] --> A
    end
    subgraph Procurement["Procurement Systems"]
        M["Questionnaire Engine"] --> C
        N["Policy‑as‑Code Repo"] --> C
    end
    style EdgeNodes fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style CloudProviders fill:#e8f4ff,stroke:#333,stroke-width:1px
    style ExternalFeeds fill:#e8ffe8,stroke:#333,stroke-width:1px
    style Procurement fill:#fff4e6,stroke:#333,stroke-width:1px
```

### Glavne komponente

1. **Source Connectors** – lagani agenti raspoređeni po regijama cloud‑a, prikupljaju sigurnosne događaje, dokaze o usklađenosti i razlike politika‑as‑code.  
2. **Stream Processor** – visokopropusni event bus (Kafka ili Pulsar) koji normalizira payload‑e, obogaćuje ih metapodacima i usmjerava prema downstream servisima.  
3. **AI Inference Service** – hibridni model stack:
   * **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** za ekstrakciju kontekstualnih dokaza.  
   * **Graph Neural Networks (GNN)** koji rade na evoluirajućem grafu znanja o dobavljačima.  
   * **Temporal Fusion Transformers** za prognozu trendova povjerenja.  
4. **Trust Store** – vremenska serija baze podataka (npr. TimescaleDB) koja bilježi **trust pulse** svakog dobavljača s granularnošću do minute.  
5. **Observability Dashboard** – UI omogućen Mermaid‑om koji vizualizira trust putanje, heatmape promjena politika i krugove utjecaja incidenata.  
6. **Policy‑Sync Adapter** – šalje promjene trust score‑a natrag u **questionnaire orchestration engine**, automatski ažurira polja odgovora i označava potrebne ručne preglede.

---

## Detalji AI motora

### Retrieval‑Augmented Generation

RAG cijev održava **semantičku predmemoriju** svih artefakata usklađenosti (npr. [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) kontrole, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) kriteriji, interne politike). Kada stigne novi incidentni feed, model izvrši pretragu sličnosti kako bi iznio najrelevantnije kontrole, a zatim generira sažetak utjecaja koji graf znanja konzumira.

### Scoring putem Graph Neural Network

Svaki dobavljač je predstavljen čvorom s bridovima prema:

* **Cloud uslugama** (npr. “radi na AWS EC2”, “pohranjuje podatke u Azure Blob”)  
* **Artefaktima usklađenosti** (npr. “SOC‑2 Type II”, “GDPR Data Processing Addendum”)  
* **Povijesti incidenata** (npr. “CVE‑2025‑12345”, “2024‑09‑15 data breach”)

**GNN** agregira signale susjednih čvorova, proizvodi **trust embedding** koji finalni scoring sloj mapira na vrijednost trust pulsea od 0‑100.

### Temporal Fusion

Za predviđanje budućeg rizika **Temporal Fusion Transformer** analizira vremensku seriju trust embedding‑a, prognozirajući **trust delta** za sljedećih 24‑48 sata. Ova prognoza napaja proaktivne alarme i pre‑popunjavanje upitnika.

---

## Integracija s nabavnim upitnicima

Većina platformi za nabavu (npr. Procurize, Bonfire) očekuje statične odgovore. DTP uvodi **sloj dinamičkog ubacivanja odgovora**:

1. **Okidač** – zahtjev za upitnik pogodi nabavni API.  
2. **Pretraga** – motor dohvaća najnoviji trust pulse i pripadajuće dokaze.  
3. **Popunjavanje** – polja odgovora se automatski popunjavaju AI‑generiranim tekstom (“Naša najnovija analiza pokazuje trust pulse od 78 / 100, što odražava odsutnost kritičnih incidenata u posljednjih 30 dana.”).  
4. **Oznaka** – ako trust delta premaši konfigurirani prag, sustav podiže **human‑in‑the‑loop** ticket za reviziju.

Ovaj tok smanjuje latenciju odgovora s **sati** na **sekunde**, uz očuvanje audita — svaki automatski generirani odgovor povezan je s osnovnim trust event logom.

---

## Kvantificirane prednosti

| Metrička | Prije DTP | Nakon DTP | Poboljšanje |
|----------|-----------|-----------|-------------|
| Prosječno vrijeme obrade upitnika | 4,2 dana | 2,1 sata | 96 % smanjenje |
| Ručne istrage promjena politika | 12 / tjedno | 1 / tjedno | 92 % smanjenje |
| Lažno‑pozitivni rizik alarmi | 18 / mjesec | 3 / mjesec | 83 % smanjenje |
| Uspjeh pregovora s dobavljačima | 32 % | 58 % | +26 postotnih bodova |

Brojke potječu iz **pilot projekta s trima Fortune‑500 SaaS pružateljima** koji su DTP integrirali u svoje nabavne pipelines šest mjeseci.

---

## Plan implementacije

1. **Postaviti Edge Connectors** – kontejnerizirati agente, konfigurirati IAM uloge po cloud‑u i pokrenuti ih putem GitOps‑a.  
2. **Provisionirati Event Bus** – postaviti otporan Kafka klaster s zadržavanjem tema postavljenim na **30 dana** sirovih događaja.  
3. **Trenirati AI modele** – koristiti **domen‑specifične korpuse** (SOC‑2, ISO 27001, NIST) za fino podešavanje RAG retrievera; pred‑trenirati GNN na javnom grafu dobavljača.  
4. **Konfigurirati pravila trust score‑a** – definirati težine za ozbiljnost incidenata, praznine u usklađenosti i opseg promjena politika.  
5. **Povezati nabavni API** – izložiti REST endpoint koji vraća `trustPulse` JSON payload; omogućiti upitničkom motoru da ga pozove po potrebi.  
6. **Rasporediti dashboard** – ugraditi Mermaid dijagram u postojeće sigurnosne portale; postaviti role‑based pristup.  
7. **Monitorirati i iterirati** – postaviti Prometheus alarme na skokove trust‑pulsea, zakazati mjesečno retreniranje modela i prikupljati povratne informacije korisnika za kontinuirano poboljšanje.

---

## Najbolje prakse i upravljanje

* **Podrijetlo podataka** – svaki događaj pohranjen je s kriptografskim hash‑om; nepromjenjivi logovi sprječavaju manipulacije.  
* **Privatnost‑prvo** – nijedan PII ne napušta izvorni cloud; prenose se samo agregirani signali rizika.  
* **Objašnjiva AI** – nadzorna ploča prikazuje top‑k čvorova dokaza koji su doprinijeli trust score‑u, zadovoljavajući audit zahtjeve.  
* **Zero‑Trust povezanost** – edge čvorovi autentificiraju se pomoću **SPIFFE ID‑ova** i komuniciraju preko mTLS‑a.  
* **Verzijski graf znanja** – svaka promjena sheme kreira novi snapshot grafa, omogućujući rollback i povijesnu analizu.

---

## Buduća proširenja

* **Federirano učenje među tenantima** – dijeljenje poboljšanja modela bez razotkrivanja sirove telemetrije, jačanje otkrivanja za nišne cloud usluge.  
* **Generiranje sintetičkih incidenata** – augmentacija oskudnih podataka o probojima radi robusnosti modela.  
* **Glasovni sučelje** – omogućiti analitičarima da pitaju “Koji je trenutni trust pulse za dobavljača X na Azureu?” i dobiju glasovni sažetak.  
* **Digitalni twin regulative** – spajanje trust pulsea s simulacijom utjecaja nadolazećih regulativa, omogućujući pro‑aktivno prilagođavanje upitnika.

---

## Zaključak

**Dinamički Sustav Pouzdanosti Pulse** pretvara fragmentirani, spor svijet sigurnosnih upitnika u **živo, AI‑obogaćeno promatračko okruženje povjerenja**. Ujedinjenjem višestruke cloud telemetrije, AI‑poticajnog sinteziranja dokaza i real‑time ocjenjivanja, motor omogućuje timovima za nabavu, sigurnost i proizvode da djeluju prema najnovijem riziku — danas, a ne sljedećeg kvartala. Rani korisnici bilježe dramatično smanjenje vremena odgovora, veći pregovarački kapital i jače audit trailove usklađenosti. Kako cloud ekosustavi i dalje divergiraju, dinamički, AI‑pogonjeni sloj povjerenja postat će **nepregledni temelj** za svaku organizaciju koja želi ostati korak ispred krivulje usklađenosti.