
# Stroj za prioritizaciju dokaza u stvarnom vremenu

**Sažetak** – Sigurnosni upitnici i revizije usklađenosti poznati su po zahtjevu za preciznim, ažurnim dokazima kroz razgranatu zbirku politika, ugovora i sustavnih zapisa. Tradicionalni statični repozitoriji primoravaju sigurnosne timove da ručno traže, što dovodi do kašnjenja, propuštenih dokaza i ljudskih pogrešaka. Ovaj članak predstavlja **Stroj za prioritizaciju dokaza u stvarnom vremenu (RAEPE)** koji spaja generativnu AI, dinamičko ocjenjivanje rizika i kontinuirano osvježavan graf znanja kako bi odmah prikazao najrelevantnije dokaze. Učeći iz prošlih odgovora, signala interakcije u stvarnom vremenu i regulatorkih promjena, RAEPE pretvara isporuku dokaza iz ručnog lova u inteligentnu, samopoboljšavajuću uslugu.

---

## 1. Glavni izazov

| Simptom | Poslovni utjecaj |
|---|---|
| **Lov na dokaze** – analitičari provode 30‑45 % vremena upitnika tražeći pravi artefakt. | Sporiji ciklusi prodaje, viši trošak zatvaranja. |
| **Zastarjela dokumentacija** – verzije politika zaostaju za regulatorkim ažuriranjima. | Neusklađeni odgovori, nalazi revizija. |
| **Nedosljedna pokrivenost** – različiti članovi tima biraju različite dokaze za istu kontrolu. | Erozija povjerenja kod kupaca i revizora. |
| **Pritisak skaliranja** – SaaS tvrtke koje obrađuju desetke istovremenih procjena dobavljača. | Izgaranje, propušteni SLA‑ovi, izgubljeni prihodi. |

Korijen problema je **statičko spremište dokaza** kojem nedostaje kontekstualna svjesnost. Spremište ne zna *koji* dokument najvjerojatnije zadovoljava određeno pitanje *sada*.

---

## 2. Što znači adaptivna prioritizacija dokaza

Adaptivna prioritizacija dokaza je **zatvoreni AI radni tok** koji:

1. **Učita** signale u stvarnom vremenu (tekst pitanja, povijesni odgovori, regulatorna upozorenja, podaci o interakciji korisnika).  
2. **Rangira** svaki kandidat artefakt pomoću **kontekstualnog, rizikom prilagođenog rezultata**.  
3. **Odabire** top‑N stavki i **prikazuje** ih autoru upitnika ili pregledniku.  
4. **Uči** iz povratnih informacija o prihvaćanju/odbijanju kako bi kontinuirano poboljšavao model rangiranja.

Rezultat je **dinamični sloj “dokaz‑kao‑servis”** koji se postavlja iznad bilo kojeg postojećeg sustava za pohranu dokumenata ili upravljanje politikama.

---

## 3. Arhitektonski plan

Dolje je prikazana visoko‑razina arhitekture RAEPE‑a, izražena Mermaid dijagramom. Svi nazivi čvorova su u dvostrukim navodnicima po specifikaciji.

```mermaid
graph LR
    A["Signal Ingestion Service"] --> B["Contextual Embedding Engine"]
    B --> C["Dynamic Scoring Engine"]
    C --> D["Knowledge‑Graph Enrichment Layer"]
    D --> E["Evidence Prioritization API"]
    E --> F["User Interface (Questionnaire Editor)"]
    C --> G["Feedback Collector"]
    G --> B
    D --> H["Regulatory Change Miner"]
    H --> B
```

* **Signal Ingestion Service** – povlači sadržaj pitanja, zapise interakcija i vanjske regulatorne feedove.  
* **Contextual Embedding Engine** – pretvara tekstualne signale u guste vektore putem fino podešenog LLM‑a.  
* **Dynamic Scoring Engine** – primjenjuje funkciju ocjenjivanja prilagođenu riziku (vidi odjeljak 4).  
* **Knowledge‑Graph Enrichment Layer** – povezuje artefakte s obiteljima kontrola, standardima i metapodacima o podrijetlu.  
* **Evidence Prioritization API** – poslužuje rangirane popise dokaza UI‑ju ili potprogramskim automatizacijskim cjevovodima.  
* **Feedback Collector** – bilježi prihvaćanje, odbijanje i komentare korisnika radi stalnog rafiniranja modela.  
* **Regulatory Change Miner** – prati službene feedove (npr. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), GDPR) i ubacuje upozorenja o driftu u pipeline ocjenjivanja.

---

## 4. Detalji modela ocjenjivanja

Rang‑rezultat *S* za artefakt *e* u kontekstu pitanja *q* izračunava se kao ponderirani zbroj:

\[
S(e,q) = \alpha \cdot \text{SemanticSim}(e,q) \;+\; \beta \cdot \text{RiskFit}(e) \;+\; \gamma \cdot \text{Freshness}(e) \;+\; \delta \cdot \text{FeedbackBoost}(e)
\]

| Komponenta | Svrha | Izračun |
|---|---|---|
| **SemanticSim** | Koliko se sadržaj artefakta podudara sa semantikom pitanja. | Kosinusna sličnost između LLM‑izvedenih embeddinga *e* i *q*. |
| **RiskFit** | Usklađenost s ocjenom rizika kontrole (visok, srednji, nizak). | Mapiranje oznaka artefakta na taksonomiju rizika; veća težina za visoko‑rizične kontrole. |
| **Freshness** | Aktualnost artefakta u odnosu na najnoviju regulatornu promjenu. | Eksponencijalna funkcija propadanja temeljena na *dobu* = `now – last_update`. |
| **FeedbackBoost** | Povećava stavke koje su prethodno prihvaćene od strane preglednika. | Inkremetni broj pozitivnih povratnih informacija, normaliziran prema ukupnom broju povratnih informacija. |

Hiperparametri (α,β,γ,δ) se kontinuirano podešavaju **Bayesovom optimizacijom** na validacijskom skupu sastavljenom od povijesnih ishoda upitnika.

---

## 5. Osnova graf‑znanja

**Grafska svojstva** pohranjuju odnose između:

* **Kontrola** (npr. ISO 27001 A.12.1)  
* **Artefakti** (PDF‑politike, snimke konfiguracija, zapisi revizija)  
* **Regulatorni izvori** (NIST 800‑53, GDPR, CMMC)  
* **Profili rizika** (ocjene rizika po dobavljaču, industrijski nivoi)

Uobičajena shema čvora:

```json
{
  "id": "artifact-1234",
  "type": "Artifact",
  "tags": ["encryption", "access‑control"],
  "last_updated": "2025-10-28T14:32:00Z",
  "source_system": "SharePoint"
}
```

Veze omogućuju **upite traversala** poput: „daj mi sve artefakte povezane s kontrolom A.12.1 koji su ažurirani nakon posljednje NIST izmjene“.

Graf se **inkrementalno ažurira** putem streaming ETL cjevovoda, jamčeći **eventualnu konzistentnost** bez zastoja.

---

## 6. Povratna sprega u stvarnom vremenu

Svaki puta kada autor upitnika odabere artefakt, UI pošalje **Feedback Event**:

```json
{
  "question_id": "q-784",
  "artifact_id": "artifact-1234",
  "action": "accept",
  "timestamp": "2025-11-01T09:15:42Z"
}
```

**Feedback Collector** agregira ove događaje u **prozor‑tematsko pohranjenu značajku**, koja se vraća u **Dynamic Scoring Engine**. Uz **Online Gradient Boosting**, model ažurira svoje parametre unutar minuta, osiguravajući da se sustav brzo prilagođava preferencijama korisnika.

---

## 7. Sigurnost, revizija i usklađenost

RAEPE je izgrađen prema principima **Zero‑Trust**:

* **Autentikacija i autorizacija** – OAuth 2.0 + finu‑granularnu RBAC po artefaktu.  
* **Enkripcija podataka** – At‑rest AES‑256, in‑flight TLS 1.3.  
* **Revizijski trag** – Nemodifikabilni write‑once zapisi pohranjeni na **ledgeru poduprtom blockchainom** radi dokazivanja nepromjenjivosti.  
* **Diferencijalna privatnost** – Statističke povratne informacije podložne su dodavanju šuma radi zaštite ponašanja analitičara.

Zajedno, ove zaštite zadovoljavaju SOC 2 CC 6.9, ISO 27001 A.12.4 i nadolazeće regulative o privatnosti.

---

## 8. Implementacijski plan za praktičare

| Korak | Aktivnost | Preporučeni alati |
|---|---|---|
| **1. Prikupljanje podataka** | Povežite postojeće spremište politika (SharePoint, Confluence) s cjevovodom unosa. | Apache NiFi + prilagođeni konektori. |
| **2. Servis za embedding** | Pokrenite fino podešeni LLM (npr. Llama‑2‑70B) kao REST endpoint. | HuggingFace Transformers s NVIDIA TensorRT. |
| **3. Izgradnja grafa** | Popunite graf znanja odnosima kontrola‑artefakt. | Neo4j Aura ili TigerGraph Cloud. |
| **4. Motor ocjenjivanja** | Implementirajte ponderiranu formulu u streaming okruženju. | Apache Flink + PyTorch Lightning. |
| **5. API sloj** | Izložite endpoint `/evidence/prioritized` s paginacijom i filtrima. | FastAPI + OpenAPI specifikacija. |
| **6. UI integracija** | Ugradite API u editor upitnika (React, Vue). | Biblioteka komponenti s automatskim prijedlozima. |
| **7. Zapis povratnih informacija** | Povežite UI akcije s Feedback Collector‑om. | Kafka topic `feedback-events`. |
| **8. Kontinuirano praćenje** | Postavite detekciju drift‑a regulatornih feedova i performansi modela. | Prometheus + Grafana dashboardi. |

Slijedeći ove osam koraka, SaaS pružatelj može implementirati proizvodno spreman adaptivni sustav dokaza u **6‑8 tjedana**.

---

## 9. Mjerljivi benefiti

| Metrička | Prije RAEPE | Nakon RAEPE | Poboljšanje |
|---|---|---|---|
| **Prosječno vrijeme odabira dokaza** | 12 min/upitnik | 2 min/upitnik | 83 % smanjenje |
| **Vremenski rok upitnika** | 10 dana | 3 dana | 70 % brže |
| **Stopa ponovne upotrebe dokaza** | 38 % | 72 % | +34 pp |
| **Stupanj nalaza revizija** | 5 % odgovora | 1 % odgovora | 80 % pad |
| **Zadovoljstvo korisnika (NPS)** | 42 | 68 | +26 bodova |

Podaci potječu od ranih usvojitelja motora u sektoru FinTech i HealthTech.

---

## 10. Budući plan razvoja

1. **Multimodalni dokazi** – Uključivanje snimaka ekrana, arhitekturalnih dijagrama i video walkthrougha uz CLIP‑baziranu sličnost.  
2. **Federirano učenje** – Omogućavanje više organizacija da zajednički treniraju model rangiranja bez razmjene sirovih artefakata.  
3. **Proaktivno generiranje upita** – Automatsko sastavljanje odgovora na temelju top‑rangiranih dokaza, pod ljudskim nadzorom.  
4. **Objašnjiva AI** – Vizualizacija zašto je određen artefakt dobio svoj rezultat (toplinski prikaz doprinosa značajki).  

Ove nadogradnje pomaknut će platformu s „pomoćnog“ na „autonomni“ orkestračijski sloj usklađenosti.

---

## 11. Zaključak

**Stroj za prioritizaciju dokaza u stvarnom vremenu** preoblikuje upravljanje dokazima u **kontekstualnu, kontinuirano učeću uslugu**. Ujedinjenjem unosa signala, semantičkih embeddinga, ocjenjivanja prilagođenog riziku i grafa znanja, organizacije dobivaju trenutačan pristup najrelevantnijim elementima usklađenosti, dramatično smanjujući vrijeme reakcije i podižući kvalitetu revizija. Kako regulatorna dinamika ubrzava, a ekosustavi dobavljača rastu, adaptivna prioritizacija dokaza postat će temelj svakog modernog sustava za sigurnosne upitnike.

---

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

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Automatizirane smjernice za procjenu](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenAI Cookbook: Uzimanje podataka po embeddingu za poduzeća](https://github.com/openai/openai-cookbook#embedding‑based-retrieval)