
# Folyamatos Diff-alapú Bizonyíték Ellenőrzés önjavító AI-vel a Biztonságos Kérdőív Automatizáláshoz

Azok a vállalatok, amelyek biztonsági kérdőívekkel, szabályozási auditokkal és harmadik fél kockázatfelmérésekkel foglalkoznak, folyamatosan az **evidence drift** (bizonyíték eltolódás) ellen küzdenek – ez a résny gap a megfelelőség tárolójában lévő dokumentumok és a működő rendszer valósága között. A hagyományos munkafolyamatok időszakos kézi felülvizsgálatokra támaszkodnak, amelyek időigényesek, hibára hajlamosak, és gyakran elmulasztják azokat a finom változásokat, melyek érvényteleníthetik a korábban jóváhagyott válaszokat.

Ebben a cikkben bemutatunk egy **önjavító AI architektúrát**, amely folyamatosan figyeli a megfelelőségi artefaktumokat, **diffeket** számol a kanonikus alapvonallal, és automatikusan elindítja a helyreigazítást. A rendszer minden változást egy **auditálható főkönyvbe** kapcsol, és frissíti a **szemantikus tudásgráfot**, amely valós idejű kérdőívválaszokat generál. A útmutató végére megérted:

* Miért elengedhetetlen a folyamatos diff‑alapú audit a megbízható kérdőívautomatikához.  
* Hogyan ismeri fel, osztályozza és oldja meg a self‑healing AI hurkú a bizonyíték hiányosságokat.  
* A szükséges adatmodellt a diffek, eredetiség és helyreigazítási akciók tárolásához.  
* Hogyan integráld a motort a meglévő eszközökkel, mint a Procurize, ServiceNow és GitOps pipelines.  
* Legjobb gyakorlatok a megoldás skálázásához multi‑cloud környezetekben.

---

## 1. A bizonyíték eltolódás problémája

| Tünet | Gyökér ok | Üzleti hatás |
|---------|------------|-----------------|
| Elavult [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) szabályzatok jelennek meg a kérdőívválaszokban | A szabályzatok egy külön tárolóban módosulnak, anélkül, hogy a megfelelőségi hub értesülne | Kihagyott audit kérdések → megfelelőségi szankciók |
| Inkonzisztens titkosítási kulcs‑inventáriumok a felhő fiókok között | A felhő natív kulcsmenedzsment szolgáltatásai API‑n keresztül frissülnek, de a belső eszközregiszter statikus marad | Hamis negatív kockázati pontszámok, elveszett ügyfélbizalom |
| Nem egyező adatmegőrzési nyilatkozatok | A jogi csapat frissíti a [GDPR](https://gdpr.eu/) cikkeket, de a nyilvános bizalomoldal nem kerül frissítésre | Szabályozási bírságok, márkakárok |

Ezek a helyzetek közös vonala: **kézi szinkronizáció** nem tud lépést tartani a gyors operációs változásokkal. A megoldásnak **folyamatosnak**, **automatizáltnak** és **magyarázhatónak** kell lennie.

---

## 2. Alaparchitektúra áttekintése

```mermaid
graph TD
    A["Source Repositories"] -->|Pull Changes| B["Diff Engine"]
    B --> C["Change Classifier"]
    C --> D["Self Healing AI"]
    D --> E["Remediation Orchestrator"]
    E --> F["Knowledge Graph"]
    F --> G["Questionnaire Generator"]
    D --> H["Audit Ledger"]
    H --> I["Compliance Dashboard"]
```

* **Source Repositories** – Git, felhő konfigurációs tárolók, dokumentumkezelő rendszerek.  
* **Diff Engine** – Sor‑ról‑sorra vagy szemantikus diffeket számol a szabályzatfájlokon, konfigurációs manifestokon és bizonyíték PDF‑eken.  
* **Change Classifier** – Egy könnyű LLM, amely finomhangolt diffeket címkéz **kritikus**, **információs**, vagy **zaj** kategóriákba.  
* **Self Healing AI** – Helyreigazító javaslatokat generál (pl. „Frissítsd a titkosítási hatókört a X szabályzatban”) Retrieval‑Augmented Generation (RAG) segítségével.  
* **Remediation Orchestrator** – A jóváhagyott javításokat IaC pipeline‑ok, jóváhagyási munkafolyamatok vagy közvetlen API hívások útján hajtja végre.  
* **Knowledge Graph** – Normalizált bizonyítékobjektumok verziózott élekkel; Neo4j, JanusGraph vagy hasonló grafikus adatbázis táplálja.  
* **Questionnaire Generator** – A legfrissebb válaszrészleteket húzza ki a gráfból bármely keretrendszerhez ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [FedRAMP](https://www.fedramp.gov/)).  
* **Audit Ledger** – Immutable log (pl. blockchain vagy append‑only log) rögzíti, ki mikor mit hagyott jóvá.  
* **Compliance Dashboard** – Áttekintést nyújt a naprakész megfelelőség állapotáról.

---

## 3. Folyamatos Diff Engine tervezése

### 3.1 Diff Granularitás

| Artefaktum típusa | Diff módszer | Példa |
|-------------------|--------------|-------|
| Szöveges szabályzatok (Markdown, YAML) | Sor‑alapú diff + AST összehasonlítás | Új klauzula “Adatok titkosítása nyugalomban” észlelése. |
| JSON konfiguráció | JSON‑Patch (RFC 6902) | Új IAM szerepkör hozzáadása azonosítva. |
| PDF / beolvasott dokumentumok | OCR → szövegkivonás → fuzzy diff | Megváltozott adatmegőrzési időtartam észlelése. |
| Felhő erőforrás állapot | CloudTrail logok → állapot diff | Új S3 bucket létrehozása titkosítás nélkül. |

### 3.2 Implementációs tippek

* Használd a **Git hook‑okat** a kókalapú dokumentumokhoz; alkalmazz **AWS Config Rules** vagy **Azure Policy**-t a felhő diffhez.  
* Minden diffet tárolj **JSON objektumként**: `{id, artifact, timestamp, diff, author}`.  
* Indexeld a diffeket **idő‑sorozat adatbázisban** (pl. TimescaleDB) a legújabb változások gyors lekérdezéséhez.

---

## 4. Self‑Healing AI hurkú

Az AI komponens egy **zárt hurkot** alkot:

1. **Detect** – A Diff Engine eseményt kibocsát.  
2. **Classify** – Az LLM meghatározza a hatás szintjét.  
3. **Generate** – A RAG modell a kapcsolódó bizonyítékok (korábbi jóváhagyások, külső szabványok) lekérdezésével egy helyreigazító tervet generál.  
4. **Validate** – Ember vagy szabálymotor ellenőrzi a javaslatot.  
5. **Execute** – Az Orchestrator alkalmazza a változtatást.  
6. **Record** – Az audit ledger rögzíti az egész életciklust.

### 4.1 Prompt sablon (RAG)

```
You are an AI compliance assistant.
Given the following change diff:
{{diff_content}}
And the target regulatory framework {{framework}},
produce:
1. A concise impact statement.
2. A remediation action (code snippet, policy edit, or API call).
3. A justification referencing the relevant control ID.
```

A sablont **prompt artifact**‑ként tároljuk a tudásgráfban, így verziózottan frissíthető kódbeli változtatások nélkül.

---

## 5. Auditálható ledger és provenance

Az immutable ledger **bizalmat** nyújt az auditorok számára:

* **Ledger bejegyzés mezői**  
  - `entry_id`  
  - `diff_id`  
  - `remediation_id`  
  - `approver`  
  - `timestamp`  
  - `digital_signature`

* **Technológiai lehetőségek**  
  - **Hyperledger Fabric** engedélyezett hálózatokhoz.  
  - **Amazon QLDB** server‑less immutable logokhoz.  
  - **Git commit aláírások** könnyű esetekhez.

Minden bejegyzés visszafűz a tudásgráfba, lehetővé téve például egy **grafikon bejárási lekérdezést**, mint: „mutasd meg az összes bizonyítékváltozást, amely a SOC 2 CC5.2‑t az elmúlt 30 napban érintette”.

---

## 6. Integráció a Procurize‑szel

A Procurize már kínál egy **kérdőív hub‑ot** feladatkiosztással és kommentárolási szálakkal. Az integrációs pontok:

| Integráció | Módszer |
|------------|---------|
| Bizonyíték beviteli | Normalizált gráf‑csomópontok küldése a Procurize REST API‑val (`/v1/evidence/batch`). |
| Valós idejű frissítések | A Procurize webhook‑ra (`questionnaire.updated`) feliratkozás, események továbbítása a Diff Engine‑nek. |
| Feladat automatizálás | A Procurize feladat‑létrehozó végpont használata a helyreigazító tulajdonosok automatikus kiosztásához. |
| Dashboard beágyazás | Az audit ledger UI beágyazása iframe‑ként a Procurize admin konzoljába. |

Egy **minta webhook kezelő** (Node.js) alább látható:

```javascript
// webhook-handler.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const {processDiff} = require('./diffEngine');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/webhook/procurize', async (req, res) => {
  const {questionnaireId, updatedFields} = req.body;
  const diffs = await processDiff(questionnaireId, updatedFields);
  // AI hurkú aktiválása
  await triggerSelfHealingAI(diffs);
  res.status(200).send('Received');
});

app.listen(8080, () => console.log('Webhook listening on :8080'));
```

---

## 7. Skálázás multi‑cloud környezetekben

Ha egyszerre AWS, Azure és GCP környezetben működünk, az architektúrának **felhő‑agnosztikusnak** kell lennie:

1. **Diff Collectors** – Könnyű ügynökök (Lambda, Azure Function, Cloud Run) küldik a JSON diffeket egy **központi Pub/Sub témába** (Kafka, Google Pub/Sub vagy AWS SNS).  
2. **Stateless AI Workers** – Konténerizált szolgáltatások, amelyek a témára feliratkoznak, biztosítva a horizontális skálázást.  
3. **Globális Knowledge Graph** – Több régióban elosztott Neo4j Aura klaszter geo‑replikációval a késleltetés csökkentésére.  
4. **Ledger Replication** – Világszerte elosztott append‑only log (pl. Apache BookKeeper) a konzisztencia biztosításához.

---

## 8. Biztonsági és adatvédelmi szempontok

| Aggodalom | Enyhítés |
|-----------|----------|
| Bizalmas bizonyíték kiszivárgása a diff logokban | Titkosítsd a diff payload‑okat nyugalomban ügyfél‑kezelésű KMS kulcsokkal. |
| Jogosulatlan helyreigazítás végrehajtása | RBAC kikényszerítése az Orchestrator‑on; kritikus változások esetén többfaktoros jóváhagyás. |
| Modell szivárgás (LLM‑t titkos adatokkal finomhangolt) | Finomhangolás szintetikus adatokkal vagy **privacy‑preserving federated learning** használata. |
| Audit log manipuláció | Logok tárolása **Merkle‑fa**‑ban, a gyökérhash időnként nyilvános blockchain‑re rögzítve. |

---

## 9. Sikermérés

| Metrika | Cél |
|---------|-----|
| Átlagos észlelési idő (MTTD) bizonyíték driftra | < 5 perc |
| Átlagos helyreigazítási idő (MTTR) kritikus változásokra | < 30 perc |
| Kérdőívválasz pontosság (audit pass rate) | ≥ 99 % |
| Manuális felülvizsgálati erőforrás csökkenése | ≥ 80 % személy‑óra csökkenés |

Dashboardok Grafana‑val vagy PowerBI‑vel építhetők, a ledger és a tudásgráf adatait felhasználva.

---

## 10. Jövőbeli kiterjesztések

* **Prediktív változás előrejelzés** – Idősor‑modell képzése a múltbeli diffek alapján, hogy előre jelezze a közelgő változásokat (pl. AWS‑deprecation).  
* **Zero‑Knowledge proof validáció** – Kriptográfiai attesztációk, amelyek bizonyítják, hogy egy bizonyíték megfelel egy kontrollnak anélkül, hogy a bizonyítékot magát felfedné.  
* **Multi‑tenant izoláció** – A gráf modell kibővítése külön névtérrel minden üzleti egység számára, miközben közös helyreigazítási logikát oszt meg.

---

## Következtetés

A folyamatos diff‑alapú bizonyíték ellenőrzés önjavító AI hurkúval együtt átalakítja a megfelelőség területét a **reaktív** állapotból **proaktív** irányba. Az észlelés, osztályozás, helyreigazítás és audit‑logolás automatikusítása lehetővé teszi, hogy a **mindig‑aktuális** kérdőívválaszok megmaradjanak, a kézi munka jelentősen csökkenjen, és a szabályozói, valamint ügyfélközpontú bizalom megmaradjon.

Az architektúra bevezetése a biztonsági csapatodnak lehetővé teszi, hogy lépést tartson a felhőszolgáltatások gyors fejlődésével, a szabályozási frissítésekkel és a belső szabályzatváltozásokkal – ezzel biztosítva, hogy minden kérdőívválasz megbízható, auditálható és azonnal elérhető legyen.

---

## <span class='highlight-content'>Lásd</span> Also
- https://s3.amazonaws.com/knowledge-graph-whitepapers/continuous-diff-auditing.pdf  
- https://www.iso.org/standard/72109.html  
- https://neptune.io/blog/self-healing-compliance-automation  
- https://www.turing.com/blog/ai-powered-evidence-management  

---