
# Adaptív Bizonyíték Összegző Motor Valós‑Időben a Szállítói Kérdőívekhez

A vállalatok ma hetente tucatnyi biztonsági kérdőívet kapnak — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5, és egyre növekvő számú iparágspecifikus felmérés. A jelentkezők általában válaszokat másolnak egy webes űrlapba, PDF‑eket csatolnak, majd órákat töltenek azzal, hogy ellenőrizzék, minden bizonyíték megfelel‑e a feltételezett ellenőrzésnek. A kézi munka szűk keresztmetszetet hoz létre, növeli az inkonzisztenciák kockázatát, és felpörgeti az üzleti költségeket.

**Procurize AI** már számos fájdalompontot megoldott feladat‑orchesztrációval, együttműködő kommentálással és AI‑generált választervekkel. A következő kihívás a **bizonyítékkezelés**: hogyan mutassuk be a megfelelő dokumentumot — szabályzat, audit jelentés, konfigurációs pillanatkép — a pontos formátumban, amit a felülvizsgáló elvár, miközben biztosítjuk, hogy a bizonyíték friss, releváns és auditálható legyen.

Ebben a cikkben bemutatjuk az **Adaptív Bizonyíték Összegző Motort (AESE)** — egy ön‑optimalizáló AI‑szolgáltatást, amely:

1. **Azonosítja** a legmegfelelőbb bizonyíték‑töredéket minden kérdéshez valós‑időben.  
2. **Összegzi** a töredéket egy rövid, szabályozó‑kész narratívává.  
3. **Összekapcsolja** az összefoglalót a forrásdokumentummal egy verzió‑kezelésű tudásgrafikonban.  
4. **Validálja** a kimenetet a megfelelőségi szabályzatok és külső standardok ellen egy RAG‑bővített LLM‑mel.  

Az eredmény egy **egy‑kattintásos** konform válasz, amelyet ember ellenőrizhet, jóváhagyhat vagy felülbírálhat, miközben a rendszer egy manipuláció‑biztos eredet‑nyomot rögzít.

---

## Miért Nem Elégséges a Hagyományos Bizonyítékkezelés

| Korlátozás | Klasszikus Megközelítés | AESE Előnye |
|------------|--------------------------|-------------|
| **Kézi Keresés** | A biztonsági elemzők a SharePoint, Confluence vagy helyi meghajtók között böngésznek. | Automatikus szemantikus keresés egy föderált tárolóban. |
| **Statikus Mellékletek** | PDF‑ek vagy képernyőképek változatlanul csatolva. | Dinamikus kinyerés csak a szükséges szakaszokból, csökkentve a payload méretét. |
| **Verziócsúszás** | A csapatok gyakran elavult bizonyítékot csatolnak. | A tudásgrafikon‑csomópont verziókövetése garantálja a legfrissebb jóváhagyott anyagot. |
| **Nincs Kontextuális Érvelés** | A válaszok szó szerint másolva, árnyalat nélkül. | LLM‑alapú kontextuális összegzés, amely a kérdőív hangneméhez igazítja a nyelvezetet. |
| **Audit Hiányosságok** | Nincs nyomon követhetőség a válasz és a forrás között. | A grafikon él‑kapcsolatai verifikálható audit‑úttal. |

Ezek a hiányosságok **30‑50 %‑kal hosszabb válaszidőt** és nagyobb megfelelőségi hibakockázatot eredményeznek. Az AESE mindezt egyetlen, egységes csővezetékben orvosolja.

---

## Az AESE Alapvető Architektúrája

A motor három szorosan összekapcsolt rétegre épül:

1. **Szemantikus Keresési Réteg** – egy hibrid RAG indexet (sűrű vektorok + BM25) használ a kandidátus bizonyíték‑töredékek lekérdezéséhez.  
2. **Adaptív Összegző Réteg** – egy finomhangolt LLM, amely prompt‑sablonokkal alkalmazkodik a kérdőív kontextusához (iparág, szabályozás, kockázati szint).  
3. **Eredet Graf Réteg** – egy property graf, amely bizonyíték‑csomópontokat, válasz‑csomópontokat és „derived‑from” él‑kapcsolatokat tárol, verziókezeléssel és kriptográfiai hash‑ekkel kiegészítve.

Az alábbi Mermaid diagram szemlélteti az adatfolyamot egy kérdőív kérésétől a végső válaszig.

```mermaid
graph TD
    A["Kérdőív Elem"] --> B["Szándék Kinyerése"]
    B --> C["Szemantikus Keresés"]
    C --> D["Top‑K Részlet"]
    D --> E["Adaptív Prompt Építő"]
    E --> F["LLM Összegző"]
    F --> G["Összegzett Bizonyíték"]
    G --> H["Eredet Graf Frissítés"]
    H --> I["Válasz Közzététel"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Az összes csomópontcímke dupla idézőjelek között szerepel, ahogyan a Mermaid előírja.*

---

## Lépésről‑Lépésre Munkafolyamat

### 1. Szándék Kinyerése

Amikor a felhasználó megnyit egy kérdőív mezőt, a UI a nyers kérdés szövegét egy könnyű szándék‑modellnek küldi. A modell a kérést az alábbi **bizonyíték‑kategóriák** egyikébe sorolja (szabályzat, audit jelentés, konfiguráció, naplókivonat, harmadik‑féltől származó tanúsítvány).

### 2. Szemantikus Keresés

Az osztályozott szándék egy lekérdezést indít a hibrid RAG index ellen:

- **Sűrű vektorok** egy olyan enkóderrel generálva, amely a szervezet megfelelőségi korpuszán lett finomhangolva.  
- **BM25** lexikális egyezést biztosít szabályozási idézetekhez (pl. „ISO 27001 A.12.1”).

A motor a **Top‑K** (alapértelmezett = 5) töredéket adja vissza, mindegyik egy könnyű metaadat‑rekorddal:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. Adaptív Prompt Építő

A rendszer dinamikus prompt‑ot állít össze, amely tartalmazza:

- Az eredeti kérdőív szövegét.  
- A kiválasztott bizonyíték‑töredékeket (rövid pontlistaként).  
- Szabályozási hangnem útmutatókat (pl. „használj passzív szerkezetet, hivatkozz a szakaszszámokra”).

Példa prompt részlet:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

### 4. LLM Összegző

Egy **domain‑adaptált LLM** (pl. egy 13 B modell, amely 10 k historikus kérdőív‑bizonyíték párral lett finomhangolva) dolgozza fel a prompt‑ot. A modell egy olyan összegzést ad, amely:

- **Hivatkozik** a pontos bizonyítékforrásra (pl. „lásd az Access Control Policy §4.2”).  
- **Megőrzi** a korábban jóváhagyott válaszok nyelvezetét (kevesebb few‑shot példa segítségével).  

Példa kimenet:

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

### 5. Eredet Graf Frissítés

A válasz‑csomópont a grafba kerül a következő tulajdonságokkal:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- `DERIVED_FROM` él‑kapcsolatok a forrás‑bizonyíték‑csomópontokhoz.

Minden él a forrás‑töredék `hash`‑ét tárolja, biztosítva a változhatatlanságot. A graf egy **Merkle‑fa alapú** adatbázisban kerül tárolásra, ami manipuláció‑biztos és kriptográfiai ellenőrzést tesz lehetővé.

### 6. Válasz Közzététel & Emberi Ellenőrzés

A generált válasz megjelenik a kérdőív UI‑jában egy **„Bizonyíték Nézet”** gombbal. A gombra kattintva a felhasználó láthatja a kapcsolódó töredékeket, verzióikat, és egy **digitális aláírást**. A felülvizsgáló képes:

- **Jóváhagyásra** (immédiát audit‑rekordot hoz létre).  
- **Szerkesztésre** (új válasz‑csomópont verziót generál).  
- **Elutasításra** (a visszajelzés a modell RLHF‑ciklusába kerül).

---

## Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Az AESE egy könnyű RLHF ciklust alkalmaz:

1. Rögzítik a felülvizsgáló akciókat (jóváhagyás/szerkesztés/elutasítás) időbélyeggel.  
2. Az szerkesztéseket **páros preferenciákra** (eredeti vs. szerkesztett válasz) konvertálják.  
3. Rendszeresen finomhangolják a LLM‑et ezekkel a preferenciákkal egy Proximal Policy Optimization (PPO) algoritmus segítségével.  

Idővel a modell beépíti a szervezet sajátos megfogalmazásait, és a manuális felülbírálások aránya akár **70 %**‑kal is csökken.

---

## Biztonsági és Megfelelőségi Garanciák

| Aggály | AESE Megoldás |
|--------|----------------|
| **Adatszivárgás** | Minden lekérdezés és generálás egy VPC‑ben történik. A modell súlyai soha nem hagyják el a biztonságos környezetet. |
| **Manipuláció‑biztonság** | Kriptográfiai hash‑ek tárolva a változhatatlan graf‑él‑kapcsolatokban; bármilyen módosítás érvényteleníti az aláírást. |
| **Szabályozási összehangoltság** | A prompt‑sablonok tartalmazzák a szabályozási idézetekre vonatkozó hivatkozási szabályokat; a modellt negyedévente auditálják. |
| **Adatvédelem** | Érzékeny személyes adatokat (PII) a indexelés során differenciál‑védelmi szűrő távolít el. |
| **Átláthatóság** | A válasz tartalmaz egy “forrás nyomvonal” részt, amely PDF audit‑naplóként exportálható. |

---

## Teljesítmény Mérőszámok

| Mérőszám | Alap (Kézi) | AESE (Pilot) |
|----------|--------------|--------------|
| Átlagos válaszidő kérdésenként | 12 perc (keresés + írás) | 45 s (automata összegzés) |
| Bizonyíték melléklet mérete | 2,3 MB (teljes PDF) | 215 KB (kivont részlet) |
| Első körben jóváhagyott arány | 58 % | 92 % |
| Audit‑nyomvonal teljessége | 71 % (verzió hiányzik) | 100 % (graf‑alapú) |

Ezek a számok egy hat hónapos pilotból származnak egy közepes méretű SaaS szolgáltatótól, amely havi körülbelül 1 200 kérdőív elemet kezel.

---

## Integráció a Procurize Platformmal

Az AESE egy **mikroszolgáltatásként** elérhető REST‑API‑val:

- `POST /summarize` – fogad `question_id`‑t és opcionális `context`‑et.  
- `GET /graph/{answer_id}` – visszaadja az eredet adatokat JSON‑LD‑ben.  
- `WEBHOOK /feedback` – fogadja a felülvizsgáló akciókat az RLHF‑hez.

A szolgáltatás **bármely meglévő munkafolyamathoz** csatlakoztatható — legyen az egy egyedi ticketing rendszer, egy CI/CD pipeline a megfelelőségi ellenőrzésekhez, vagy közvetlenül a Procurize UI‑ba egy könnyű JavaScript SDK‑val.

---

## Jövőbeli Terv

1. **Multimodális Bizonyíték** – Képernyőképek, architektúra diagramok és kódrészletek integrálása vision‑bővített LLM‑ekkel.  
2. **Kereszt‑Szervezeti Tudásgrafikon Föderáció** – Biztonságos megosztás bizonyíték‑csomópontok között partnerek között, megőrizve az eredetet.  
3. **Zero‑Trust Hozzáférési Kontroller** – Attribútum‑alapú szabályok a graf‑lekérdezéseken, biztosítva, hogy csak a felhatalmazott szerepkörök láthassák az érzékeny töredékeket.  
4. **Szabályozási Trend Előrejelző Motor** – Az AESE kombinálása egy prediktív szabályozási‑trend modullal, amely előre jelzi a közeljövőben felmerülő bizonyíték‑hiányosságokat.

---

## Következtetés

Az Adaptív Bizonyíték Összegző Motor átalakítja a **fájdalmas „keres‑és‑csatol”** lépést egy **folyamatos, AI‑vezérelt élménnyé**, amely gyors, mélyreható válaszokat biztosít a szabályozásoknak megfelelően. A motor:

- **Gyorsaság** – Valós‑időben ad válaszokat a mélység feláldozása nélkül.  
- **Pontosság** – Kontextuális összegzés, amely a kérdőív hangneméhez igazodik.  
- **Auditálhatóság** – Manipuláció‑biztos eredet‑nyom minden egyes válaszhoz.  

A retrieval‑augmented generation, a dinamikus promptolás és egy verzió‑kezelésű tudásgrafikon összefonásával az AESE új szintre emeli a megfelelőségi automatizálást. Azok a szervezetek, amelyek átveszik ezt a képességet, gyorsabb üzletkötéseket, alacsonyabb audit‑kockázatot és mérhető versenyelőnyt várhatnak a egyre biztonságközpontú B2B piacon.