
# Zero Trust szövetségi tudásgrafikon többbérlős kérdőív automatizáláshoz

## Bevezetés

A biztonsági és megfelelőségi kérdőívek állandó szűk keresztmetszetet jelentnek a SaaS‑szolgáltatók számára. Minden szolgáltatónak több száz kérdésre kell válaszolnia, amelyek különböző keretrendszerekre – például [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) – és iparágspecifikus szabványokra is kiterjednek. A manuális erőfeszítés, amely a bizonyítékok megtalálásához, relevanciájuk ellenőrzéséhez és az egyes ügyfelekhez való testreszabásához szükséges, gyorsan költségközponttá válik.

A **szövetségi tudásgrafikon (FKG)** – egy elosztott, séma‑gazdag ábrázolás a bizonyítékokról, szabályzatokról és kontrollokról – lehetővé teszi a szűk keresztmetszet leküzdését. Ha egy **zero‑trust biztonsági modelllel** párosítjuk, az FKG biztonságosan kiszolgálhat sok bérlőt (különböző üzleti egységek, leányvállalatok vagy partnervállalatok) anélkül, hogy bármely bérlőhöz tartozó adatot mások látnának. Ennek eredménye egy **többbérlős, AI‑vezérelt kérdőív‑automatizálási motor**, amely:

* **Aggregálja** a bizonyítékokat széttagolt adattárakból (Git, felhő‑tárolók, CMDB‑k).  
* **Kényszeríti** a szigorú hozzáférési szabályokat a csomópont‑ és él‑szinten (zero‑trust).  
* **Orchestrálja** az AI‑generált válaszokat a Retrieval‑Augmented Generation (RAG) segítségével, amely csak a bérlő által engedélyezett tudásból dolgozik.  
* **Követi** a származékot és az auditálhatóságot egy változtathatatlan főkönyvön keresztül.

Ebben a cikkben mélyen belemerülünk az architektúrába, az adatfolyamba és a megvalósítási lépésekbe, amelyek segítségével egy ilyen rendszert építhetünk a **Procurize AI platform** tetejére.

---

## 1. Alapfogalmak

| Koncept | Mit jelent a kérdőív automatizálására |
|---|---|
| **Zero Trust** | „Sose bízz, mindig ellenőrizd.” Minden gráf‑kérés hitelesített, jogosultság‑ellenőrzött és folyamatosan a szabályzatok tükrében értékelve. |
| **Szövetségi Tudásgrafikon** | Független grafikus csomópontok hálózata (mindegyik egy bérlő tulajdonában), amely közös sémát használ, de adatait fizikailag elkülönítve tartja. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | LLM‑alapú válaszgenerálás, amely a gráfból lekérdezett releváns bizonyítékok felhasználásával állít elő választ. |
| **Változtathatatlan főkönyv** | Csak hozzáfűzhető tároló (pl. blokklánc‑stílusú Merkle‑fa), amely minden bizonyíték‑változást rögzít, így biztosítva a manipuláció‑ellenőrzést. |

---

## 2. Architektúra áttekintés

Alább egy magasabb szintű Mermaid‑diagram látható, amely a főbb komponenseket és azok kölcsönhatásait mutatja.

```mermaid
graph LR
    subgraph Bérlő A
        A1[Szabálytár] --> A2[Bizonyíték csomópontok]
        A2 --> A3[Hozzáférés‑vezérlő motor<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Bérlő B
        B1[Szabálytár] --> B2[Bizonyíték csomópontok]
        B2 --> B3[Hozzáférés‑vezérlő motor<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Szövetségi réteg
        A3 <--> FK[Szövetségi tudásgrafikon] <--> B3
        FK --> RAG[RAG[Kihagyás‑kiegészített generálás]]
        RAG --> AI[AI[LLM motor]]
        AI --> Resp[Válaszgeneráló szolgáltatás]
    end
    subgraph Audit nyomvonal
        FK --> Ledger[Változtathatatlan főkönyv]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Felhasználó[Kérdőív kérés]] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Válasz| User
```

**A diagram legfontosabb tanulságai**

1. **Bérlő‑szigetelés** – Minden bérlő saját Szabálytárat és Bizonyíték csomópontokat üzemeltet; a Hozzáférés‑vezérlő motor mediál minden kereszt‑bérlő kérést.  
2. **Szövetségi gráf** – A `FK` csomópont a sémametadata‑t aggregálja, miközben a nyers bizonyíték titkosított és elkülönített marad.  
3. **Zero‑Trust ellenőrzés** – Minden hozzáférési kérelem a Hozzáférés‑vezérlő motoron megy keresztül, amely a kontextust (szerepkör, eszköz‑állapot, kérés célja) értékeli.  
4. **AI integráció** – A RAG komponens csak azokat a bizonyíték‑csomópontokat húzza, amelyeket a bérlő megtekinthet, majd egy LLM‑nek adja át a válaszgeneráláshoz.  
5. **Auditálhatóság** – Minden lekérdezés és generált válasz rögzítésre kerül a Változtathatatlan főkönyvben, amely megfelel a szabályozási auditorok elvárásainak.

---

## 3. Adatmodell

### 3.1 Egyesített séma

| Entitás | Tulajdonságok | Példa |
|---|---|---|
| **Szabály** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **Bizonyíték** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **Kapcsolat** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id` (evidence_of) |
| **Hozzáférési szabály** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trusted==true` |

Minden entitás **tulajdonság‑gráfként** (pl. Neo4j vagy JanusGraph) tárolódik, és egy GraphQL‑kompatibilis API‑n keresztül érhető el.

### 3.2 Zero‑Trust szabálynyelv

Egy könnyű DSL (Domain Specific Language) finom‑grányú szabályokat ír le:

```dsl
allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;
```

Ezeket a szabályokat a Hozzáférés‑vezérlő motor valós időben kényszeríti.

---

## 4. Munkafolyamat: Kérdéstől a Válaszig

1. **Kérdés beérkezése** – A biztonsági auditor feltölti a kérdőívet (PDF, CSV vagy API‑JSON). A Procurize szétbontja a dokumentumot egyedi kérdésekre, és a kérdéseket leképező keretrendszer‑kontrollokra map‑eli.  
2. **Kontroll‑Bizonyíték leképezés** – A rendszer a Szövetségi gráfból a cél‑kontrollhoz kapcsolódó élek alapján lekéri a bérlőhöz tartozó bizonyíték csomópontokat.  
3. **Zero‑Trust jogosultság‑ellenőrzés** – Minden bizonyíték lekérése előtt a Hozzáférés‑vezérlő motor ellenőrzi a kérés kontextusát (felhasználó, eszköz, hely, idő).  
4. **Bizonyíték‑lekérés** – A jóváhagyott bizonyítékot a RAG modulba stream‑eli. A RAG relevancia‑szerint rangsorolja a bizonyítékot egy hibrid TF‑IDF + embedding‑hasonlítási modell segítségével.  
5. **LLM‑generálás** – Az LLM megkapja a kérdést, a letöltött bizonyítékot és egy olyan prompt‑sablont, amely biztosítja a hangnemet és a megfelelőségi nyelvezetet.  

   ```plaintext
   Ön egy megfelelőségi szakértő a(z) {tenant_name} számára. Válaszolja meg a következő biztonsági kérdőív elemet KIZÁRÓLAG a megadott bizonyítékok felhasználásával. Ne találjon ki információkat.
   Kérdés: {question_text}
   Bizonyíték: {evidence_snippet}
   ```

6. **Válasz ellenőrzése & együttműködés** – A generált válasz a Procurize valós‑idős együttműködő UI‑jában jelenik meg, ahol a szakterületi szakértők kommentelhetnek, szerkeszthetnek vagy jóváhagyhatnak.  
7. **Audit napló** – Minden lekérés, generálás és szerkesztés esemény kriptográfiai hash‑ekkel ellátott sorozatként kerül a Változtathatatlan főkönyvbe.

---

## 5. Biztonsági garanciák

| Veszély | Ellensúlyozás |
|---|---|
| **Adatszivárgás bérlők között** | Zero‑Trust hozzáférés‑vezérlés kényszeríti a `tenant_id` egyezést; minden adatátvitel end‑to‑end titkosított (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Hitelesítő adatok kompromittálódása** | Rövid élettartamú JWT‑k, eszköz‑attesztáció és folyamatos kockázat‑pontozás (viselkedés‑analitika) azonosítatlan anomáliák esetén azonnal érvényteleníti a tokeneket. |
| **Bizonyítékok manipulálása** | A Változtathatatlan főkönyv Merkle‑proofokat alkalmaz; bármely eltérés riasztást vált ki, ami azonnal látható az auditorok számára. |
| **Modell‑hallucináció** | A RAG csak a lekért bizonyítékokra korlátozza az LLM‑et; egy generálás utáni verifier ellenőrzi, hogy a válasz nem tartalmaz-e nem támogatott állításokat. |
| **Ellátási lánc‑támadások** | Minden gráf‑kiegészítő (plug‑in, connector) aláírt és a CI/CD gate‑en keresztül vizsgált; statikus elemzés és SBOM‑ellenőrzés fut le előzetesen. |

---

## 6. Megvalósítási lépések a Procurize‑on

1. **Bérlői gráfcsomópontok telepítése**  
   - Indítson külön Neo4j‑instanciát minden bérlőnek (vagy használjon multi‑tenant adatbázist sor‑szintű biztonsággal).  
   - Töltse be a meglévő szabályzat‑dokumentumokat és bizonyítékokat a Procurize import‑pipeline‑jaival.  

2. **Zero‑Trust szabályok definiálása**  
   - Használja a Procurize szabály‑szerkesztőjét a DSL‑szabályok megalkotásához.  
   - Engedélyezze az *eszköz‑állapot* integrációt (MDM, endpoint detection) a dinamikus kockázat‑pontozáshoz.  

3. **Szövetségi szinkronizáció konfigurálása**  
   - Telepítse a `procurize-fkg-sync` mikroszervletet.  
   - Állítsa be, hogy a séma‑frissítéseket egy közös *schema registry*-be publikálja, miközben az adatot titkosítva és izoláltan tartja.  

4. **RAG pipeline integrálása**  
   - Telepítse a `procurize-rag` konténert (vektor‑tároló, Elasticsearch, finom‑hangolt LLM).  
   - Kapcsolja a RAG végpontot a FKG GraphQL API‑hoz.  

5. **Változtathatatlan főkönyv aktiválása**  
   - Engedélyezze a `procurize-ledger` modult (Hyperledger Fabric vagy könnyű Append‑Only Log).  
   - Állítsa be a megőrzési szabályokat a megfelelőségi követelményeknek megfelelően (pl. 7 éves audit‑nyomvonal).  

6. **Együttműködő UI‑k engedélyezése**  
   - Kapcsolja be a *Real‑Time Collaboration* funkciót.  
   - Határozza meg a szerepkör‑alapú nézet‑jogosultságokat (Reviewer, Approver, Auditor).  

7. **Pilot futtatása**  
   - Válasszon egy magas volumenű kérdőívet (pl. SOC 2 Type II) és mérje:  
     - **Átfutási idő** (baseline vs. AI‑augmented).  
     - **Pontosság** (az auditorok által jóváhagyott válaszok aránya).  
     - **Költségcsökkentés** (megtakarított FTE‑órák).  

---

## 7. Üzleti előnyök összefoglalása

| Üzleti előny | Technikai eredmény |
|---|---|
| **Gyorsaság** – A kérdőív‑válaszadási idő napokról percekre csökken. | A RAG < 250 ms‑on tölti a releváns bizonyítékot; az LLM < 1 s‑en generál választ. |
| **Kockázatcsökkentés** – Emberi hibák és adatszivárgás kiküszöbölve. | Zero‑Trust kényszerítés és változtathatatlan napló garantálja, hogy csak jogosult bizonyítékot használ. |
| **Skálázhatóság** – Százezrek bérlő támogatása adatduplikáció nélkül. | A szövetségi gráf elkülöníti a tárolást, míg a közös séma lehetővé teszi a kereszt‑bérlő analitikát. |
| **Audit‑készség** – Bizonyítható nyomvonal a szabályozók számára. | Minden válasz egy kriptográfiai hash‑el ellátott bizonyíték verzióhoz kapcsolódik. |
| **Költséghatékonyság** – Csökken a megfelelőségi OPEX. | Az automatizálás akár 80 %-kal csökkenti a kézi munkát, így a biztonsági csapatok stratégiai feladatokra fókuszálhatnak. |

---

## 8. Jövőbeli fejlesztési irányok

1. **Szövetségi tanulás az LLM‑finomhangoláshoz** – Minden bérlő anonim gradient‑frissítésekkel járulhat hozzá a domain‑specifikus LLM‑hez anélkül, hogy nyers adatot adna ki.  
2. **Dinamikus Policy‑as‑Code generálás** – Automatikusan generálható Terraform vagy Pulumi modulok, amelyek a ugyanazt a zero‑trust szabályt implementálják a felhő‑infrastruktúrában.  
3. **Explainable AI overlay-k** – A UI‑ban vizualizálható a gondolkodási útvonal (bizonyíték → prompt → válasz) Mermaid sequence‑diagramok segítségével.  
4. **Zero‑Knowledge Proof (ZKP) integráció** – Azt bizonyíthatjuk, hogy egy adott kontroll teljesül, anélkül, hogy a tényleges bizonyítékot felfednénk az auditoroknak.  

---

## 9. Következtetés

A **Zero‑Trust Szövetségi Tudásgrafikon** átalakítja a lassú, szilárd adatövezetekben rejlő biztonsági kérdőív‑kezelést egy biztonságos, együttműködő és AI‑fokozott munkafolyammá válik. A bérlő‑izolált gráfok, a finom‑szabályozott hozzáférés, a Retrieval‑Augmented Generation, és a változtathatatlan audit‑nyomvonal együttesen lehetővé teszi, hogy a szervezetek gyorsabban, pontosabban és teljes szabályozói átláthatósággal válaszolják meg a megfelelőségi kérdéseket.

Ennek az architektúrának a **Procurize AI platform**‑on való megvalósítása már meglévő adat‑beviteli pipeline‑okat, együttműködő eszközöket és biztonsági primitíveket használ, így a csapatoknak csak a stratégiai kockázatkezelésre kell koncentrálniuk, nem pedig a monoton adatgyűjtésre.

A megfelelőség jövője szövetségi, megbízható és intelligens – fogadja el ma, hogy holnap a szabályozók, partnerek és ügyfelek előtt is versenyelőnyben legyen.  

---

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

* [Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)  
* [Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data](https://arxiv.org/abs/1902.01046)  
* [Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)