
# Mesterséges Adat Támogatott AI a Biztonsági Kérdőív Automatizáláshoz

*Az generatív AI korszakában a kérdőív‑automatizálás legnagyobb akadálya **az adat** – nem a számítási kapacitás. A valós biztonsági szabályzatok védettek, gazdag formátumúak, és ritkán címkézettek gépi tanuláshoz. A mesterséges adat egy adatvédelmi megoldást kínál, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy betanítsák, validálják és folyamatosan fejlesszék az LLM‑eket, amelyek pontos, auditálható válaszokat generálnak igény szerint.*

---

## Miért a mesterséges adat a hiányzó láncszem

| Kihívás | Hagyományos megközelítés | Mesterséges alternatíva |
|-----------|----------------------|-----------------------|
| **Adatszegénység** – Kevés nyilvános biztonsági‑kérdőív adatállomány | Manuális gyűjtés, alapos redakció, jogi felülvizsgálat | Programozott generálás milliók valósághű kérdés‑válasz párokra |
| **Adatvédelmi kockázat** – A valódi szabályzat szöveg titkokat rejt | Komplex anonimizációs folyamatok | Valódi adat nem kerül ki, a szintetikus szöveg a stílust és struktúrát utánozza |
| **Domain elmozdulás** – A szabályozások gyorsabban változnak, mint a modell frissítései | Időszakos újratanítás friss manuális adatokon | Folyamatos szintetikus frissítés az új szabványoknak megfelelően |
| **Értékelési torzítás** – A tesztkészletek tükrözik a tanulási torzítást | Over‑optimista metrikák | Kontrollált szintetikus tesztsorok, amelyek lefedik a szélsőséges eseteket |

Azáltal, hogy eltávolítja a nyers szabályzatok betáplálását a tanulási folyamatba, a mesterséges adat nem csak a titoktartást tiszteletben tartja, hanem a megfelelőség‑csapatok számára teljes ellenőrzést ad a modell viselkedésének *mit* és *hogyan* aspektusaira.

---

## A szintetikus kérdőív‑adat mögötti fő koncepciók

### 1. Prompt‑alapú generálás

Az LLM‑eknek utasíthatók, hogy **policy‑szerzőként** járjanak el, és válaszvázlatokat generáljanak egy adott kérdés‑sablonra. Példa‑prompt:

```
You are a compliance officer for a SaaS platform. Write a concise answer (≤150 words) to the following ISO 27001 control:
"Describe how encryption keys are protected at rest and in transit."
```

Ezt a promptot egy vezérlőkatalóguson végigfuttatva egy **nyers szintetikus korpuszt** hozunk létre.

### 2. Korlátozott szókincs & ontológia‑illeszkedés

A generált szöveg konzisztenciája érdekében egy **biztonsági ontológiát** (pl. [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) építünk be, amely meghatározza:

- **Entitástípusok**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Attribútumok**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Kapcsolatok**: `protects`, `monitoredBy`

Az ontológia strukturált promptok és **post‑processing** segítségével vezérli az LLM‑et, hogy a szabad szöveget ontológia‑kötött tokenekkel helyettesítse, ami elősegíti a downstream validációt.

### 3. Zaj‑injekció & szélsőséges eset modellezés

A megfelelőségi válaszok ritkán tökéletesek. A szintetikus pipeline ezért szándékosan hozzáad:

- **Kisebb téves tényeket** (pl. kissé régebbi kulcs‑rotációs intervallum) a modell hibafelismerő képességének fejlesztésére.
- **Kétértelmű megfogalmazásokat**, hogy javuljon a modell azon képessége, hogy tisztázást kérjen.
- **Nyelvari variációkat** (brit vs. amerikai angol, formális vs. kötetlen) a többnyelvű felkészültség érdekében.

---

## Vég‑től‑végig szintetikus adat pipeline

Az alábbi **Mermaid** folyamatábra mutatja a teljes folyamatot a kontrollkatalógus beolvasásától a modell bevezetéséig a Procurize‑ban.

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### Pipeline lépések

1. **Control Catalog** – A legfrissebb kérdéslista begyűjtése a szabványtárakból.  
2. **Prompt Template Library** – Újrafelhasználható prompt‑minták tárolása kategóriánként.  
3. **LLM Synthetic Generator** – Alap‑LLM (pl. GPT‑4o) használata nyers válaszügyek generálásához.  
4. **Ontology Mapper** – A szabad szöveg összekapcsolása a biztonsági ontológiával, kulcskifejezések kanonikus tokenekké alakítása.  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – Kontrollált perturbációk alkalmazása.  
6. **Final Synthetic Dataset** – Verzió‑kezelt adat‑tóban (pl. Snowflake + Delta Lake) tárolás.  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – Instrukció‑finomhangolás LoRA vagy QLoRA segítségével, hogy a számítási költség alacsony maradjon.  
8. **Evaluation Suite** – Szintetikus tesztesetek keverése egy kisebb, gondosan válogatott valós QA‑készlettel a robusztusság ellenőrzéséhez.  
9. **Model Registry** – Modell verzió regisztrálása metaadatokkal (tréning adat hash, megfelelőségi verzió).  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – API‑n keresztül szolgáltatás, amely integrálódik a kérdőív‑dashboardba.  
11. **Live Automation** – A csapatok valós‑időben kapják az AI‑vázlatot, amelyet áttekinthetnek, szerkeszthetnek és jóváhagyhatnak.

---

## Technikai mélymerülés: Finomhangolás LoRA‑val

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** drámaian csökkenti a memóriaigényt, miközben megőrzi a modell teljesítményét:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

A LoRA lehetővé teszi a gyors iterációt – új szintetikus adathalmazok heti szinten beilleszthetők anélkül, hogy az egész modellt újra kellene tanítani.

---

## Integráció a Procurize‑zal: Modell → UI

1. **Model Endpoint Registration** – A LoRA‑finomhangolt modellt egy biztonságos inferencia‑szolgáltatásban (pl. SageMaker, Vertex AI) tároljuk.  
2. **API Bridge** – A Procurize backend a `POST /v1/generate-answer` kérést küldi a következő payload‑szal:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Real‑Time Review Layer** – A vázlat a kérdőív UI‑jában jelenik meg **szerkeszthető rich‑text** formában, kiemelt ontológiai tokenekkel és egy **bizonyossági pontszámmal** (0–100).  
4. **Audit Trail** – Minden AI‑generált válasz tárolva van a szintetikus adat eredetével, a modell verziójával és a felülvizsgálati lépésekkel, ami megfelel a szabályozói bizonyítási követelményeknek.

---

## Mértékelt előnyök számszerűsítve

| Mutató | Mielőtt a szintetikus AI bevezetésre került | A szintetikus AI után |
|--------|---------------------------------------------|------------------------|
| **Átlagos válaszidő** | 3,2 nap | 5,4 óra |
| **Emberi szerkesztési ráfordítás** | A válasz hosszának 45 % | A válasz hosszának 12 % |
| **Megfelelőségi audit hiányosságok** | 8 apróbb eltérés auditonként | 1 apróbb eltérés auditonként |
| **Új szabvány bevezetési idő** | 6 hét (manuális leképezés) | 2 hét (szintetikus frissítés) |

Egy valós eset‑tanulmány, a **Acme Cloud** esetében, a szintetikus‑adat‑betanított LLM és a Procurize integrációja után **71 % csökkenést** eredményezett a kérdőív ciklusidőben.

---

## Legjobb gyakorlatok & kerülendő hibák

1. **Ontológia‑leképezés validálása** – Automatizáljon egy sanity‑check‑et, amely biztosítja, hogy minden generált válasz tartalmazza a kötelező tokeneket (pl. `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Human‑in‑the‑Loop (HITL)** – Kockázatos kontrolloknál (pl. adat‑sértés értesítés) kötelező legyen egy felülvizsgáló lépés.  
3. **Szintetikus adatok verziókövetése** – Tárolja a generálási szkripteket, a seed prompt‑okat és a véletlen‑magokat; ez biztosítja az reprodukálhatóságot és az adat‑eredet auditálhatóságát.  
4. **Drift monitorozás** – Figyelje a generált bizonyossági pontszám eloszlását; hirtelen eltolódások a prompt‑kialakítás vagy a szabályozási frissítések elmaradását jelezhetik.  
5. **Túl‑illeszkedés elkerülése** – Időnként cseréljen be egy kis mennyiségű valós, anonimizált választ, hogy a modell a földre maradjon.

---

## Jövőbeli irányok

- **Kereszt‑domain transzfer:** A SaaS, FinTech és Healthcare szintetikus adathalmazok felhasználásával egy *univerzális megfelelőségi LLM* építhető, amely egyedi domain‑specifikus finomhangolás esetén csak néhány száz példát igényel.  
- **Adatvédelmi federált finomhangolás:** A szintetikus adatot kombinálva titkosított, federált frissítésekkel több bérlőből, lehetővé téve egy közös modellt anélkül, hogy bármely nyers szabályzat ki lenne téve.  
- **Magyarázható bizonyítási láncok:** A szintetikus generálást egy ok‑graf motorral párosítva, amely automatikusan összekapcsolja a válaszrészleteket a forrás‑policy szakaszokkal, géppel ellenőrzött bizonyítási térképet nyújtva az auditoroknak.

---

## Összegzés

A mesterséges adat több mint egy okos hack; egy **stratégiai engedélyező**, amely az AI‑alapú kérdőív‑automatizálást a megfelelőségi‑centrikus világba hozza. Realisztikus, ontológia‑illeszkedő válaszkorpuszok generálásával a szervezetek hatalmas LLM‑eket taníthatnak anélkül, hogy titkos szabályzatok szivárognának ki, felgyorsíthatják a válaszadási időket, és fenntarthatnak egy szigorú audit‑nyomvonalat – mindezt a folyamatosan változó szabályozási szabványok előtt maradva. Egy célzott platform, mint a Procurize, kombinálva a szintetikus‑adat‑támogatott AI‑val, a hagyományosan manuális szűk keresztmetszetet egy folyamatosan ön‑optimalizáló megfelelőségi motorra változtatja.

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation