  

# Adaptív Kontextuális Kockázati Persona Motor Valós Idejű Kérdőív Prioritásra  

A vállalatok ma több száz biztonsági kérdőívvel birkóznak, amelyek mindegyike a saját szabályozási ízével, kockázati fókuszával és érintetti elvárásaival rendelkezik. A hagyományos útválasztási stratégiák – statikus hozzárendelési szabályok vagy egyszerű munkaterhelés‑kiegyensúlyozás – nem veszik figyelembe a *kockázati kontextust*, amely minden kérelem mögött rejtőzik. Ennek következménye a felesleges mérnöki erőfeszítés, a késedelmes válaszok és végső soron elveszett üzletek.  

Bemutatjuk az **Adaptív Kontextuális Kockázati Persona Motort (ACRPE)**, egy új generációs AI alrendszert, amely:

1. **Elemzi a szándékot és a kockázati profilt** minden beérkező kérdőív esetén nagyméretű nyelvi modellek (LLM‑ek) segítségével, amelyek megfelelőségi korpuszon finomhangoltak.  
2. **Létrehoz egy dinamikus „kockázati személyiséget”** – egy könnyű, JSON‑szerkezetű ábrázolást a kérdőív kockázati dimenzióiról, a szükséges bizonyítékokról és a szabályozási sürgősségről.  
3. **A személyiséget egyezteti egy federált tudásgráffal**, amely rögzíti a csapat szakértelmét, a bizonyítékok elérhetőségét és a jelenlegi munkaterhelést a földrajzi régiók szerint.  
4. **Prioritizál és útválaszt** a kérést a legalkalmasabb válaszadókhoz valós időben, miközben folyamatosan újraértékeli, ahogy új bizonyítékok kerülnek hozzáadásra.  

Az alábbiakban végigvezetjük a fő komponenseken, az adatáramlásokon és azon, hogyan valósíthatják meg a szervezetek az ACRPE‑t a Procurize vagy bármely hasonló megfelelőségi hub felett.  

---  

## 1. Szándék‑vezérelt Kockázati Persona Létrehozás  

### 1.1. Miért Persona?  

A kockázati persona a kérdőívet egy olyan *attribútumkészletbe* foglalja, amely a prioritizálást irányítja:

| Attribútum | Példaérték |
|------------|------------|
| Szabályozási kör | “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) – Security” |
| Bizonyíték típusa | “Encryption‑at‑rest proof, Pen‑test report” |
| Üzleti hatás | “High – affects enterprise contracts” |
| Határidő sürgőssége | “48 h” |
| Szállító érzékenysége | “Public‑facing API provider” |

Ezek az attribútumok **nem statikus címkék**. A kérdőív szerkesztése, megjegyzések hozzáadása vagy új bizonyítékok bevonása során alakulnak.  

### 1.2. LLM‑alapú Kivonási Csővezeték  

1. **Előfeldolgozás** – Normalizálja a kérdőívet egyszerű szöveggé, eltávolítva a HTML‑t és a táblázatokat.  
2. **Prompt Generálás** – Egy *prompt piactér* (pl. egy kurátoros, lekérdezés‑kiegészített promptkészlet) használatával kérje meg az LLM-et, hogy egy JSON‑personát adjon vissza.  
3. **Verifikáció** – Futtasson egy determinisztikus parsert, amely ellenőrzi a JSON‑sémát; ha az LLM válasza hibás, térjen vissza szabály‑alapú kivonáshoz.  
4. **Gazdagítás** – Külső jelekkel (pl. szabályozási változási radar) egészítse ki a személyiséget API‑hívásokon keresztül.  

```mermaid
graph TD
    A["Beérkező kérdőív"] --> B[Előfeldolgozás]
    B --> C[LLM szándék‑kivonás]
    C --> D[JSON persona]
    D --> E[Séma‑validáció]
    E --> F[Radaradatokkal gazdagítás]
    F --> G[Végső kockázati persona]
```  

*Megjegyzés: A csomópont szövegek dupla idézőjelben vannak, ahogy a szintaxis megköveteli.*  

---  

## 2. Federált Tudásgráf (FKG) Integráció  

### 2.1. Mi az a FKG?  

A **Federált Tudásgráf** összekapcsol több adat‑szigetet – csapat készségmátrixok, bizonyíték‑tárak és munkaterhelés‑irányítópultok – miközben megőrzi az adat­szuverenitást. Minden csomópont egy entitást jelöl (pl. biztonsági elemző, megfelelőségi dokumentum), az élek pedig kapcsolatokat, mint *„tulajdonos”* vagy *„szakértelme van”*.  

### 2.2. Gráf Séma Kiemelések  

- **Személy** csomópontok: `{id, név, domain_expertise[], availability_score}`  
- **Bizonyíték** csomópontok: `{id, típus, státusz, last_updated}`  
- **Kérdőív** csomópontok (persona‑származtatott): `{id, regulatory_scope, required_evidence[]}`  
- **Éltípusok**: `owns`, `expert_in`, `assigned_to`, `requires`  

A gráf *federált* GraphQL federációval vagy Apache Camel csatlakozókkal, biztosítva, hogy minden részleg a saját adatát helyben tarthassa, miközben részt vesz a globális lekérdezés‑megoldásban.  

### 2.3. Egyező Algoritmus  

1. **Persona‑Gráf Lekérdezés** – A persona attribútumait alakítsa Cypher (vagy Gremlin) lekérdezéssé, amely olyan jelölteket keres, akiknek a `domain_expertise` átfed a `regulatory_scope`‑dal, és az `availability_score` egy meghatározott küszöbérték felett van.  
2. **Bizonyíték‑Közelségi Pontszám** – Minden jelölt esetén számolja ki a legrövidebb út távolságát a szükséges bizonyíték‑csomópontokhoz; a kisebb távolság gyorsabb hozzáférést jelez.  
3. **Összetett Prioritási Pontszám** – Kombinálja a sürgősséget, a szakértelmi egyezést és a bizonyíték‑közelséget egy súlyozott összeggel.  
4. **Top‑K Kiválasztás** – Válassza ki a legmagasabb pontszámú személyeket a hozzárendeléshez.  

```mermaid
graph LR
    P[Kockázati persona] --> Q[Cypher lekérdezés építő]
    Q --> R[Gráf motor]
    R --> S[Kandátszett]
    S --> T[Scoring funkció]
    T --> U[Top‑K hozzárendelés]
```  

---  

## 3. Valós‑Idő Prioritási Hurok  

A motor **folyamatos visszacsatolási hurkot** működtet:

1. **Új kérdőív érkezik** → Persona épül → Prioritás kiszámítva → Hozzárendelés megtörténik.  
2. **Bizonyíték hozzáadva / frissítve** → A gráf él‑súlyai frissülnek → A függő feladatok újraszámolása.  
3. **Határidő közeledik** → Az sürgősségi szorzó emelkedik → Újra‑irányítás szükség esetén.  
4. **Emberi visszajelzés** (pl. „Ez a hozzárendelés hibás”) → Frissítse a `expertise` vektorokat megerősítő tanulással.  

Mivel minden iteráció esemény‑alapú, a késleltetés néhány másodperc alatt marad még nagy terhelés mellett is.  

---  

## 4. Implementációs Vázlat a Procurize‑on  

| Lépés | Akció | Technikai részlet |
|------|--------|-------------------|
| 1 | **LLM szolgáltatás engedélyezése** | Telepítsen egy OpenAI‑kompatibilis végpontot (pl. Azure OpenAI) egy biztonságos VNet‑en belül. |
| 2 | **Prompt sablonok definiálása** | Tárolja a promptokat a Procurize Prompt Marketplace‑ben (YAML fájlok). |
| 3 | **Federált gráf beállítása** | Használjon Neo4j Aura‑t a felhőben, Neo4j Desktop‑ot on‑prem, GraphQL federációval összekapcsolva. |
| 4 | **Eseménybusz létrehozása** | Kafka vagy AWS EventBridge használata a `questionnaire.created` események kibocsátásához. |
| 5 | **Egyező mikroszolgáltatás telepítése** | Konténerizálja az algoritmust (Python/Go), REST végpontként a Procurize Orchestrator számára. |
| 6 | **UI widgetek integrálása** | Adj egy “Kockázati persona” jelvényt a kérdőív kártyákhoz, amely megjeleníti a számított prioritási pontszámot. |
| 7 | **Monitorozás és optimalizálás** | Prometheus + Grafana irányítópultok a késleltetés, a hozzárendelési pontosság és a persona‑eltolódás mérésére. |

---  

## 5. Mért Előnyök  

| Mutató | ACRPE előtt | ACRPE után (pilot) |
|--------|--------------|----------------------|
| Átlagos válaszidő | 7 nap | 1,8 nap |
| Hozzárendelési pontosság (🔄 újra‑hozzárendelés) | 22 % | 4 % |
| Bizonyíték‑lekérdezési késés | 3 nap | 0,5 nap |
| Mérnöki túlóra (óra/hó) | 120 h | 38 h |
| Üzleti ajánlat késleltetés | 15 % a lehetőségek közül | 3 % a lehetőségek közül |

A pilot, amely egy közepes méretű SaaS vállalatnál 120 aktív kérdőívet kezelt havonta, **72 % –os válaszidő‑csökkenést** és **95 % –os javulást a hozzárendelési relevanciában** mutatott.  

---  

## 6. Biztonsági és Adatvédelmi Megfontolások  

- **Adatminimalizálás** – A persona JSON csak a routoláshoz szükséges attribútumokat tartalmaz; a nyers kérdőív szövegét csak az extrakciós lépés után tárolják.  
- **Zero‑Knowledge bizonyítékok** – Amikor bizonyíték‑elérhetőséget osztanak meg régiók között, ZKP‑k bizonyítják a létezést anélkül, hogy a tartalmat felfednék.  
- **Hozzáférés‑vezérlés** – A gráflekérdezéseket a kérő RBAC‑környezetének megfelelően hajtják végre; csak a jogosult csomópontok láthatók.  
- **Audit‑napló** – Minden persona létrehozás, gráflekérdezés és hozzárendelés egy változtathatatlan ledger‑be (pl. Hyperledger Fabric) kerül a megfelelőségi auditokhoz.  

---  

## 7. Jövőbeli Fejlesztések  

1. **Többmodalitású bizonyíték‑kivonás** – OCR és videó‑elemzés bevezetése a persona gazdagításához vizuális jelekkel.  
2. **Predictív eltolódás‑detektálás** – Idősor‑modellek alkalmazása a szabályozási radar adatokon, hogy a kiterjesztés változásait még a kérdőíveken is előre lássuk.  
3. **Kereszt‑szervezeti federáció** – Biztonságos szakértelmi gráf‑megosztás partnercégekkel titkos számítási környezetek (confidential computing enclaves) segítségével.  

---  

## 8. Induló Ellenőrzőlista  

- [ ] LLM végpont és API kulcsok biztosítása.  
- [ ] Prompt sablonok kidolgozása a persona kinyeréséhez.  
- [ ] Neo4j Aura (vagy on‑prem) telepítése és gráf séma definiálása.  
- [ ] Eseménybusz konfigurálása `questionnaire.created` eseményekhez.  
- [ ] Egyező mikroszolgáltatás konténerének telepítése.  
- [ ] UI komponensek hozzáadása a prioritási pontszám megjelenítéséhez.  
- [ ] Monitorozó irányítópultok beállítása és SLA küszöbök meghatározása.  

Ezen ellenőrzőlista követésével a szervezete **kézi kérdőív‑triage‑ról** **AI‑vezérelt, kockázattudatos prioritizálásra** válthat kevesebb, mint két hét alatt.  

---  

## 9. Következtetés  

Az **Adaptív Kontextuális Kockázati Persona Motor** áthidalja a szemiotikus megértés és a működési végrehajtás közötti szakadékot a disztributált megfelelőségi csapatok között. Az LLM‑vezérelt szándékdetektálás és a federált tudásgráf egyesítésével a szervezetek képesek:

- Azonnal megtalálni a legrelevánsabb szakértőket.  
- A bizonyíték‑elérhetőséget a szabályozási sürgősséggel összehangolni.  
- Csökkenteni az emberi hibákat és a újbó li hozzárendelési ciklusokat.  

Egy olyan környezetben, ahol minden késedelem egy üzlet elvesztését jelentheti, az ACRPE a kérdőív‑kezelést egy szűkölő pontból **strategiai előnnyé** alakítja.