Generativna AI vođena ontologijom za generiranje kontekstualnih dokaza u višeregulacijskim upitnicima za sigurnost

Uvod

Sigurnosni upitnici su ključni kontroleri B2B SaaS poslova. Kupci zahtijevaju dokaz da kontrola dobavljača zadovoljava okvire koji se kreću od SOC 2 do ISO 27001, GDPR, CCPA i industrijskih standarda. Ručni napor za pronalaženje, prilagođavanje i citiranje pravih dijelova politike, revizijskih izvješća ili zapisa o incidentima eksponencijalno raste kako se broj okvira povećava.

Ulazi generativna AI: veliki jezični modeli mogu sintetizirati odgovore u prirodnom jeziku u velikim količinama, ali bez preciznog vodstva riskiraju halucinacije, regulatorne nepodudarnosti i neuspjehe revizija. Prolaz je ukotviti LLM u graf znanja vođen ontologijom koji bilježi semantiku kontrola, tipova dokaza i regulatornih mapiranja. Rezultat je sustav koji proizvodi kontekstualne, usklađene i pratljive dokaze u sekundi.

Izazov višeregulacijskih dokaza

Osnove grafa znanja vođenog ontologijom

Ontologija definira formalni vokabular i odnose između pojmova poput Kontrola, Tip dokaza, Regulatorni zahtjev i Scenarij rizika. Izgradnja grafa znanja na temelju ove ontologije obuhvaća tri koraka:

1. Ingestija – Parsiranje PDF‑ova politika, revizijskih izvješća, zapisa iz ticketinga i konfiguracijskih datoteka.
2. Ekstrakcija entiteta – Korištenje Document AI za označavanje entiteta (npr. “Šifriranje podataka u mirovanju”, “Incident 2024‑03‑12”).
3. Obogaćivanje grafa – Povezivanje entiteta s klasama ontologije i stvaranje veza poput FULFILLS, EVIDENCE_FOR, IMPACTS.

Rezultirajući graf pohranjuje provenance (izvorna datoteka, verzija, vremenska oznaka) i semantički kontekst (familija kontrole, jurisdikcija). Primjer isječka u Mermaidu:

  graph LR
    "Control: Access Management" -->|"FULFILLS"| "Regulation: ISO 27001 A.9"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"EVIDENCE_FOR"| "Control: Access Management"
    "Evidence: IAM Policy v3.2" -->|"HAS_VERSION"| "Hash: a1b2c3d4"
    "Regulation: GDPR Art. 32" -->|"MAPS_TO"| "Control: Access Management"

Prompt inženjering s kontekstom ontologije

Ključ pouzdane generacije je augmentacija prompta. Prije slanja pitanja LLM‑u sustav izvršava:

1. Pretraga regulative – Identifikacija ciljnog okvira (SOC 2, ISO, GDPR).
2. Dohvat kontrole – Povlačenje relevantnih čvorova kontrola iz grafa.
3. Pre‑selekcija dokaza – Prikupljanje top‑k čvorova dokaza povezanih s tim kontrolama, rangiranih po svježini i revizijskoj ocjeni.
4. Sastavljanje predloška – Izgradnja strukturiranog prompta koji ugradi definicije kontrola, isječke dokaza i zahtjev za odgovor s citatima.

Primjer prompta (JSON‑stil radi čitljivosti):

{
  "question": "Opišite kako provodite višefaktorsku autentifikaciju za privilegirane račune.",
  "framework": "SOC 2",
  "control": "CC6.1",
  "evidence": [
    "Policy: MFA Enforcement v5.0 (section 3.2)",
    "Audit Log: MFA Events 2024‑01‑01 to 2024‑01‑31"
  ],
  "instruction": "Generirajte sažet odgovor od 150 riječi. Citirajte svaki dokazni element njegovim ID‑jem čvora u grafu."
}

LLM prima prompt, generira odgovor, a sustav automatski dodaje veze provenance poput [Policy: MFA Enforcement v5.0](node://e12345).

Radni tijek generiranja dokaza u stvarnom vremenu

Dolje je prikazan visokorazinski dijagram koji ilustrira cjelokupnu cjevovod od primitka upitnika do isporuke odgovora.

  flowchart TD
    A[Questionnaire Received] --> B[Parse Questions]
    B --> C[Identify Framework & Control]
    C --> D[Graph Query for Control & Evidence]
    D --> E[Assemble Prompt with Ontology Context]
    E --> F[LLM Generation]
    F --> G[Attach Provenance Links]
    G --> H[Answer Delivered to Vendor Portal]
    H --> I[Audit Log & Version Store]

Ključne karakteristike:

• Latencija: Svaki korak se paralelizira gdje je moguće; ukupno vrijeme odgovora je ispod 5 sekundi za većinu pitanja.
• Verzija: Svaki generirani odgovor pohranjuje se s SHA‑256 hash‑om prompta i LLM‑izlaza, jamčeći nepromjenjivost.
• Povratna sprega: Ako recenzent označi odgovor, sustav bilježi korekciju kao novi čvor dokaza, obogaćujući graf za buduće upite.

Razmatranja sigurnosti i povjerenja

1. Povjerljivost – Osjetljivi dokumenti politike nikada ne napuštaju organizaciju. LLM se izvršava u izoliranom kontejneru s zero‑trust mrežom.
2. Zaštita od halucinacija – Prompt zahtijeva da model citira bar jedan čvor iz grafa; post‑procesor odbacuje svaki odgovor bez citata.
3. Diferencijalna privatnost – Prilikom agregacije metrika korištenja dodaje se šum kako bi se spriječilo zaključivanje pojedinačnih dokaza.
4. Revizijska usklađenost – Nepromenljivi zapis audita zadovoljava SOC 2 CC6.1 i ISO 27001 A.12.1 zahtjeve za upravljanje promjenama.

Prednosti i ROI

• Smanjenje vremena obrade – Timovi izvješćuju o 70 % smanjenju prosječnog vremena odgovora, prelazeći s dana na sekunde.
• Stopa prolaza revizija – Citati su uvijek pratljivi, što dovodi do 25 % pada nalaza revizija povezanih s nedostatnim dokazima.
• Ušteda resursa – Jedan analitičar sigurnosti sada može podmiriti rad tri prije, oslobađajući senior osoblje za strateški rad na rizicima.
• Skalabilna pokrivenost – Dodavanje nove regulative je pitanje proširenja ontologije, a ne ponovnog treniranja modela.

Plan implementacije

Budući smjerovi

• Samopopravljajuća ontologija – Korištenje reinforcement learninga za automatsko predlaganje novih veza kada recenzent dosljedno mijenja odgovore.
• Dijeljenje znanja između stanara – Primjena federiranog učenja za razmjenu anonimiziranih ažuriranja grafa među partnerima, uz očuvanje privatnosti.
• Multimodalni dokazi – Proširenje cjevovoda za uključivanje screenshotova, konfiguracijskih snimaka i video zapisa pomoću vision‑omogućujućih LLM‑ova.
• Regulativni radar – Uparivanje grafa s real‑time feedom novih standarda (npr. ISO 27002 2025) kako bi se kontrolni čvorovi unaprijed popunili prije dolaska upitnika.

Zaključak

Uparivanjem grafa znanja vođenog ontologijom i generativne AI, organizacije mogu pretvoriti tradicionalno radno‑intenzivan proces sigurnosnih upitnika u uslugu u stvarnom vremenu, auditable i kontekstualno svjesnu. Pristup jamči da je svaki odgovor zasnovan na verificiranim dokazima, automatski citiran i potpuno pratljiv – ispunjavajući najstrože regulatorne zahtjeve uz mjerljive dobitke u učinkovitosti. Kako regulatorni pejzaž evoluira, arhitektura centrirana na graf osigurava da se novi standardi integriraju s minimalnim otporom, budući‑osiguravajući radni tijek sigurnosnih upitnika za sljedeću generaciju SaaS poslova.

Vidi također

• NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements