
# Többmódú AI Bizonyíték Kinyerés Biztonsági Kérdőívekhez

A biztonsági kérdőívek a B2B SaaS‑megállapodások kapuőrsei. A szolgáltatók kötelesek bizonyítékot szolgáltatni – szabályzat‑PDF‑eket, architektúra diagramokat, kódrészleteket, audit naplókat, sőt a műszerfalak képernyőképeit is. Hagyományosan a biztonsági és megfelelőségi csapatok **órák**ig átböngészik a repókat, fájlokat másolnak, és kézzel csatolják őket a kérdőív mezőihez. Ennek eredményeként szűk keresztmetszet alakul ki, amely lassítja az értékesítési ciklusokat, növeli az emberi hibák számát, és audit hiányosságokat okoz.

A **Procurize** már felépített egy erőteljes, egységes platformot a kérdőívek kezelésére, feladatkiosztásra és AI‑segítségű válaszgenerálásra. A következő frontier a **bizonyítékgyűjtés automatikus végrehajtása**. A **többmódú generatív AI** – olyan modellek, amelyek egyetlen folyamatban értik a szöveget, képeket, táblázatokat és kódot – lehetővé teszi, hogy a szervezetek azonnal megtalálják a megfelelő anyagot bármely kérdőív tételhez, függetlenül a formátumtól.

Ebben a cikkben:

1. Megmagyarázzuk, miért nem elegendő a egyetlen modális megközelítés (csak szöveges LLM‑ek) a modern megfelelőségi feladatokhoz.  
2. Részletezzük a Procurize‑ra épülő többmódú bizonyíték‑kinyerő motor architektúráját.  
3. Bemutatjuk, hogyan lehet a rendszert **Generative Engine Optimization (GEO)** technikákkal betanítani, értékelni és folyamatosan fejleszteni.  
4. Konkrét, vég‑től‑végig példát adunk, egy biztonsági kérdéstől a automatikusan csatolt bizonyítékig.  
5. Megvitatjuk a kormányzati, biztonsági és auditálhatósági kérdéseket.  

> **Fő üzenet:** A többmódú AI a bizonyíték lekérdezését egy manuális feladatról egy ismételhető, auditálható szolgáltatásra változtatja, akár 80 %-kal is csökkentve a kérdőív megválaszolási időt, miközben megőrzi a megfelelőségi szigorúságot.

---

## 1. A szöveg‑csak LLM‑ek korlátai a kérdőív munkafolyamatokban

A mai AI‑vezérelt automatizáció nagy részét nagy nyelvi modellek (LLM‑ek) alkotják, amelyek kiválóak **szöveg generálásában** és **szemantikus keresésben**. Képesek szabályzat‑klauzulákat kihúzni, audit jelentéseket összefoglalni, sőt narratív válaszokat is megfogalmazni. Azonban a megfelelőségi bizonyíték ritkán tiszta szöveg:

| Bizonyíték típusa | Szokásos formátum | Probléma a szöveg‑csak LLM‑ek számára |
|-------------------|-------------------|----------------------------------------|
| **Architektúra diagramok** | PNG, SVG, Visio | Vizualitás‑értés szükséges |
| **Konfigurációs fájlok** | YAML, JSON, Terraform | Strukturált, de gyakran mélyen beágyazott |
| **Kódrészletek** | Java, Python, Bash | Szintaxis‑érzékeny kinyerés szükséges |
| **Műszerfalak képernyőképei** | JPEG, PNG | UI elemek, időbélyegek olvasása |
| **PDF audit jelentések táblázatai** | PDF, beolvasott képek | OCR + táblázat‑elemzés szükséges |

Ha egy kérdés olyasmit kér: *„Biztosítson egy hálózati diagramot, amely bemutatja az adatáramlást a termelési és a biztonsági környezet között”*, egy szöveg‑csak modell csak leírást adhat; nem tudja megtalálni, ellenőrizni vagy beágyazni a tényleges képet. Ez a hiány kényszeríti a felhasználókat az intervencióra, újra bevezetve a manuális erőfeszítést, amelyet el akarunk kerülni.

---

## 2. A többmódú bizonyíték‑kinyerő motor architektúrája

Az alábbi magas szintű diagram a javasolt motort mutatja, amely a Procurize‑kérdőív központjába van integrálva.

```mermaid
graph TD
    A["Felhasználó beküld egy kérdőív elemet"] --> B["Kérdés osztályozó szolgáltatás"]
    B --> C["Többmódú lekérdezés koordinátor"]
    C --> D["Szöveg vektor tároló (FAISS)"]
    C --> E["Kép beágyazás tároló (CLIP)"]
    C --> F["Kód beágyazás tároló (CodeBERT)"]
    D --> G["Szemantikus egyezés (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["Bizonyíték rangsorolási motor"]
    H --> I["Megfelelőségi metaadat gazdagítás"]
    I --> J["Automatikus csatolás a Procurize feladathoz"]
    J --> K["Emberi felülvizsgálat (HITL)"]
    K --> L["Audit napló bejegyzés"]
```

### 2.1 Fő komponensek

1. **Kérdés osztályozó szolgáltatás** – finomhangolt LLM‑et használ a beérkező kérdések **bizonyíték típusra** (pl. „hálózati diagram”, „biztonsági szabályzat PDF”, „Terraform terv”) való címkézésére.  
2. **Többmódú lekérdezés koordinátor** – a címkézés alapján a megfelelő beágyazás‑tárolók felé irányítja a kérést.  
3. **Beágyazás‑tárolók**  
   * **Szöveg tároló** – FAISS index a politikai dokumentumok, audit jelentések és markdown fájlok teljes tartalmából.  
   * **Kép tároló** – CLIP‑alapú vektorok minden diagramról, képernyőképről és SVG‑ről, amely a dokumentumtárban van.  
   * **Kód tároló** – CodeBERT beágyazások minden forráskódról, CI/CD konfigurációról és IaC sablonról.  
4. **Szemantikus egyezés réteg** – kereszt‑modális transzformer fúziona a kérdés beágyazását a különböző modalitások vektoraival, rangsorolt listát adva a jelölt anyagokról.  
5. **Bizonyíték rangsorolási motor** – **Generative Engine Optimization** heurisztikákat alkalmaz: frissesség, verzió‑vezérlés állapota, megfelelőségi címke relevancia és az LLM‑bizalom pontszámja.  
6. **Megfelelőségi metaadat gazdagítás** – SPDX licenceket, audit időbélyegeket és adatvédelmi címkéket csatol minden anyaghoz.  
7. **Emberi felülvizsgálat (HITL)** – a Procurize UI megjeleníti a top‑3 javaslatot; a felülvizsgáló jóváhagyhat, helyettesíthet vagy elutasíthat.  
8. **Audit napló bejegyzés** – minden automatikus csatolás kriptográfiai hash‑szel, felülvizsgáló aláírással és AI‑bizalmi pontszámmal kerül rögzítésre, megfelelve a SOX‑nak és a [GDPR](https://gdpr.eu/)-nek.

### 2.2 Adatintegrációs csővezeték

1. **Crawler** átvizsgálja a vállalati fájlmegosztókat, Git repókat, felhő tárhelyeket.  
2. **Előfeldolgozó** OCR‑t futtat a beolvasott PDF‑eken (Tesseract), táblázatokat húz ki (Camelot), és Visio fájlokat SVG‑vé konvertál.  
3. **Beágyazó** modalitásonkénti vektorokat generál, a metaadatokkal együtt (fájlútvonal, verzió, tulajdonos).  
4. **Inkrementális frissítés** – változás‑detektáló mikro‑szolgáltatás (watchdog) csak a módosított eszközöket ágyazza be újból, így a vektor‑tárolók közel valós időben naprakészek.

---

## 3. Generative Engine Optimization (GEO) a bizonyíték lekérdezéshez

A **GEO** egy rendszerszintű módszer, amely az egész AI‑csővezeték optimalizálására irányul – nem csak a nyelvi modellt – annak érdekében, hogy a végső KPI (kérdőív átmeneti idő) javuljon, miközben a megfelelőségi minőség megmarad.

| GEO fázis | Cél | Kulcs‑mutatók |
|-----------|-----|----------------|
| **Adatminőség** | Biztosítani, hogy a beágyazások tükrözzék a legfrissebb megfelelőségi állapotot | % eszköz frissítve < 24 h |
| **Prompt tervezés** | Olyan lekérdezési promptok megalkotása, amelyek a megfelelő modalitásra irányítják a modellt | Lekérdezési bizalmi pontszám |
| **Modell kalibráció** | A bizalmi küszöbök összehangolása a felülvizsgáló elfogadási arányával | Hamis pozitív arány < 5 % |
| **Visszacsatolási hurok** | A felülvizsgáló műveletek rögzítése a osztályozás és rangsorolás finomhangolásához | Átlagos jóváhagyási idő (MTTA) |
| **Folyamatos értékelés** | Éjszakai A/B‑tesztek futtatása egy historikus kérdőív elemekből álló validációs halmazon | Átlagos válaszidő csökkenés |

### 3.1 Prompt példa többmódú lekérdezéshez

```
[QUESTION] Provide the most recent [SOC 2] Type II audit report covering data encryption at rest.

[CONTEXT] Retrieve a PDF document that includes the relevant audit section. Return the document ID, page range, and a brief excerpt.

[MODALITY] text
```

Az koordinátor a `[MODALITY]` címkéből kinyeri, hogy **csak a szöveg‑tárolót** kérdezze le, ezzel drasztikusan csökkentve a zajt a képi és kódbeli vektorokból.

### 3.2 Adaptív küszöbök

**Bayesi optimalizálással** a rendszer automatikusan állítja be a bizalmi küszöböket modalitásonként. Ha a felülvizsgálók rendszeresen elfogadják a diagram javaslatokat 0,78‑nál magasabb bizalmi pontszámmal, a küszöb emelkedik, így kevesebb felesleges találat kerül felülvizsgálatra. Ha a kódrészlet‑javaslatok sok elutasítást kapnak, a küszöb csökken, több jelölt anyagot vetítve a felülvizsgáló elé.

---

## 4. Vég‑től‑végig példa: kérdéstől a automatikusan csatolt bizonyítékig

### 4.1 A kérdés

> *„Csatoljon egy diagramot, amely bemutatja az ügyféladat áramlását a befogadástól a tárolásig, beleértve a titkosítási pontokat.”*

### 4.2 Lépés‑ről‑lépésre folyamat

| Lépés | Művelet | Eredmény |
|-------|----------|----------|
| 1 | A felhasználó új kérdőív elemet hoz létre a Procurize‑ban. | Elem ID `Q‑2025‑1123`. |
| 2 | Az osztályozó szolgáltatás a kérdést **evidence_type: network diagram** címkével látja el. | Modalitás = **kép**. |
| 3 | A koordinátor a CLIP kép‑tárolóhoz küldi a lekérdezést. | 12 jelölt vektor visszatér. |
| 4 | A szemantikus egyezés réteg koszinusz‑hasonlítást számol a kérdés beágyazása és a vektorok között. | Top‑3 pontszám: 0,92, 0,88, 0,85. |
| 5 | A rangsorolási motor a frissességet (utoljára módosítva 2 napja) és a megfelelőségi címkéket (tartalmaz „encryption”) értékeli. | Végső rangsor: diagram `arch‑data‑flow‑v3.svg`. |
| 6 | A HITL UI megjeleníti a diagramot előnézett, metaadatokkal (szerző, verzió, hash). | A felülvizsgáló **Jóváhagyja**. |
| 7 | A rendszer automatikusan csatolja a diagramot a `Q‑2025‑1123` elemhez, és audit bejegyzést rögzít. | Audit napló: AI‑bizalom 0,91, felülvizsgáló aláírás, időbélyeg. |
| 8 | A válaszgenerálás modul egy narratív szöveget készít, amely a diagramra hivatkozik. | A kész válasz exportálható. |

A teljes idő a 1‑től 8‑ig terjedő lépések között **≈ 45 másodperc**, szemben a tipikus **15‑20 perc** manuális folyamatidővel.

---

## 5. Kormányzás, biztonság és auditálhatóság

Az automatizált bizonyítékkezelés legitimitását a következő szempontok biztosítják:

1. **Adatszivárgás** – a beágyazási szolgáltatások egy **zero‑trust VPC‑ben** futnak szigorú IAM szerepkörökkel; a vektorok nem hagyják el a vállalati hálózatot.  
2. **Verzió‑követés** – minden anyag a **Git commit hash‑el** (vagy tárhely objektum verzióval) van ellátva; ha egy dokumentum frissül, a régi beágyazás érvénytelenül válik.  
3. **Explainability (magyarázhatóság)** – a rangsorolási motor naplózza a hasonlósági pontszámokat és a prompt‑láncot, így a megfelelőségi tisztviselők visszakövethetik, *miért* lett egy adott fájl kiválasztva.  
4. **Szabályozási megfelelés** – a rendszer minden anyaghoz **SPDX licence‑azonosítót** és a [GDPR](https://gdpr.eu/)-nek megfelelő feldolgozási kategóriát csatol, ezzel teljesítve az [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/73906.html) Annex A‑ban előírt bizonyíték‑eredet követelményeket.  
5. **Megőrzési politika** – automatikus tisztítási feladatok eltávolítják a beágyazás‑tárolókból a szervezet adatmegőrzési ablakán túl lévő dokumentumokat, elkerülve a elavult bizonyítékok maradványait.

---

## 6. Jövőbeli irányok

### 6.1 Többmódú lekérdezés szolgáltatásként (RaaS)

A lekérdezés‑koordinátort **GraphQL API‑val** tesszük elérhetővé, így más belső eszközök (pl. CI/CD megfelelőségi ellenőrzések) is kérhetnek bizonyítékot anélkül, hogy a teljes kérdőív UI‑n keresztül mennének.

### 6.2 Valós‑idejű szabályozási radar integráció

A többmódú motort összekapcsoljuk a Procurize **Regulatory Change Radar**‑jával. Új szabályozás érzékelésekor a rendszer automatikusan újracímkézi az érintett kérdéseket, és friss bizonyítékkeresést indít, így a feltöltött anyagok mindig naprakészek.

### 6.3 Federated Learning több vállalat között

SaaS‑szolgáltatók számára, akik több ügyfelet is kiszolgálnak, egy **federált tanulási réteg** megoszthatja az anonimizált beágyazási frissítéseket, javítva a lekérdezés minőségét anélkül, hogy a szellemi tulajdon vagy a bizalmas dokumentumok kiszivárognának.

---

## 7. Összegzés

A biztonsági kérdőívek továbbra is a vendor‑kockázatkezelés sarokkövei, de a bizonyítékok összegyűjtése és csatolása manuális munkája egyre inkább fenntarthatatlanná válik. A **többmódú AI** – a szöveg, kép és kód együttes megértése – lehetővé teszi, hogy a bizonyíték‑kinyerés automatizált, auditálható szolgáltatás legyen. A **Generative Engine Optimization** biztosítja, hogy a rendszer folyamatosan fejlődjön, az AI‑bizalmat a humán felülvizsgálati elvárásokkal összhangba hozva, és megfeleljen a szabályozási előírásoknak.

Az eredmény: **drámai gyorsulás** a kérdőív válaszadási időben, kevesebb emberi hiba, és egy erősebb audit‑nyomvonal – amely lehetővé teszi a biztonsági, jogi és értékesítési csapatok számára, hogy a stratégiai kockázatcsökkentésre összpontosítsanak a monoton dokumentum‑keresés helyett.

---

## <span class='highlight-content'>Lásd</span> Also

- [Multi‑Modal Retrieval with CLIP and FAISS – Towards Scalable Enterprise Search](https://arxiv.org/abs/2103.00020)  
- [Generative Engine Optimization: A Framework for Continuous AI Improvement](https://www.mitre.org/publications/technical-papers/generative-engine-optimization)  
- [Zero‑Trust Architecture for AI‑Powered Compliance Platforms](https://cloud.google.com/solutions/zero-trust-ai)  
- [ISO 27001 Annex A – Evidence Management Requirements](https://www.iso.org/standard/73906.html)