
# Sintesis Kebijakan Dinamis dengan LLM dan Konteks Risiko Real‑Time

**Abstrak** – Kuesioner keamanan vendor terkenal sebagai titik bottleneck bagi perusahaan SaaS. Repositori statis tradisional mengunci kebijakan pada satu titik waktu, memaksa tim untuk mengedit manual jawaban setiap kali sinyal risiko baru muncul. Artikel ini memperkenalkan *Sintesis Kebijakan Dinamis* (DPS), sebuah cetak biru yang menggabungkan model bahasa besar (LLM), telemetri risiko berkelanjutan, dan lapisan orkestrasi berbasis peristiwa untuk menghasilkan jawaban yang up‑to‑date, kontekstual, dan dapat diminta secara on‑demand. Pada akhir bacaan Anda akan memahami komponen inti, alur data, serta langkah‑langkah praktis untuk menerapkan DPS di atas platform Procurize.

---

## 1. Mengapa Perpustakaan Kebijakan Statis Gagal pada Audit Modern

1. **Latensi perubahan** – Kerentanan baru yang ditemukan pada komponen pihak ketiga dapat membuat sebuah klausul yang disetujui enam bulan lalu menjadi tidak valid. Perpustakaan statis membutuhkan siklus edit manual yang dapat memakan hari.  
2. **Kesesuaian konteks** – Kontrol yang sama dapat ditafsirkan berbeda tergantung pada lanskap ancaman saat ini, ruang lingkup kontrak, atau regulasi geografis.  
3. **Tekanan skalabilitas** – Perusahaan SaaS yang tumbuh cepat menerima puluhan kuesioner setiap minggu; setiap jawaban harus konsisten dengan postur risiko terbaru, yang tidak mungkin dijamin dengan proses manual.

Titik sakit ini mendorong kebutuhan akan sistem *adaptif* yang dapat **menarik** dan **menyuntik** insight risiko secara real‑time serta menerjemahkannya ke dalam bahasa kebijakan yang patuh secara otomatis.

---

## 2. Pilar Inti Sintesis Kebijakan Dinamis

| Pilar | Fungsi | Tumpukan Teknologi Umum |
|-------|--------|--------------------------|
| **Ingesti Telemetri Risiko** | Menyalurkan umpan kerentanan, peringatan intelijen ancaman, dan metrik keamanan internal ke data lake terpadu. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **Mesin Konteks** | Menormalisasi telemetri, memperkaya dengan inventaris aset, dan menghitung *skor risiko* untuk tiap domain kontrol. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **Generator Prompt LLM** | Menyusun prompt spesifik domain yang mencakup skor risiko terbaru, referensi regulasi, dan templat kebijakan. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **Lapisan Orkestrasi** | Mengkoordinasikan pemicu peristiwa, menjalankan LLM, menyimpan teks yang dihasilkan, dan memberi notifikasi ke reviewer. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **Jejak Audit & Versi** | Menyimpan setiap jawaban yang dihasilkan dengan hash kriptografis untuk auditabilitas. | Git, Immutable Object Store (mis. S3 dengan Object Lock) |

Bersama-sama mereka membentuk pipeline loop tertutup yang mengubah sinyal risiko mentah menjadi jawaban siap kuesioner yang terpolish.

---

## 3. Alur Data yang Diilustrasikan

```mermaid
flowchart TD
    A["Sumber Umpan Risiko"] -->|Kafka Stream| B["Raw Telemetry Lake"]
    B --> C["Normalisasi & Enrichment"]
    C --> D["Mesin Skor Risiko"]
    D --> E["Paket Konteks"]
    E --> F["Prompt Builder"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Draft Klausul Kebijakan"]
    H --> I["Human Review Hub"]
    I --> J["Repositori Jawaban Disetujui"]
    J --> K["UI Kuesioner Procurize"]
    K --> L["Pengajuan Vendor"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Setiap teks node berada dalam tanda kutip ganda sebagaimana diperlukan.*

---

## 4. Membangun Generator Prompt

Prompt berkualitas tinggi adalah “rahasia saus”. Berikut cuplikan Python yang menunjukkan cara menyusun prompt yang menggabungkan konteks risiko dengan templat yang dapat dipakai ulang.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # Load a stored clause template
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # Insert risk variables
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# Example usage
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

Prompt yang dihasilkan kemudian dikirim ke LLM melalui panggilan API, dan teks yang dikembalikan disimpan sebagai *draft* yang menunggu persetujuan manusia singkat.

---

## 5. Orkestrasi Real‑Time dengan Temporal.io

Temporal menyediakan *workflow‑as‑code*, memungkinkan kita mendefinisikan pipeline yang andal dan dapat di‑retry.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // Step 1: Build context package
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // Step 2: Generate LLM prompt
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // Step 3: Call LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // Step 4: Store draft and notify reviewer
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // Optional: Auto‑approval if risk score < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

Workflow ini menjamin eksekusi *exactly‑once*, retry otomatis pada kegagalan sementara, serta visibilitas transparan melalui UI Temporal — kritikal untuk auditor kepatuhan.

---

## 6. Tata Kelola Manusia‑Dalam‑Loop (HITL)

Bahkan LLM terbaik dapat berhalusinasi. DPS menyertakan langkah HITL yang ringan:

1. **Reviewer menerima notifikasi Slack/Teams** dengan tampilan berdampingan antara draft dan konteks risiko yang mendasarinya.  
2. **Persetujuan satu‑klik** menulis jawaban final ke repositori yang tidak dapat diubah dan memperbarui UI kuesioner.  
3. **Penolakan** memicu umpan balik yang memberi anotasi pada prompt, meningkatkan kualitas generasi di masa depan.

Log audit mencatat ID reviewer, timestamp, dan hash kriptografis dari teks yang disetujui, memenuhi sebagian besar persyaratan bukti [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) dan [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001).

---

## 7. Versi dan Bukti yang Dapat Diaudit

Setiap klausul yang dihasilkan di‑commit ke store kompatibel‑Git dengan metadata berikut:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

Penyimpanan tidak dapat diubah (S3 Object Lock) memastikan bukti tidak dapat dimanipulasi setelah fakta, memberikan rantai kepemilikan yang kuat untuk audit.

---

## 8. Manfaat yang Dikuantifikasi

| Metrik | Sebelum DPS | Setelah DPS (12 bulan) |
|--------|-------------|------------------------|
| Rata‑rata waktu penyelesaian jawaban | 3,2 hari | 3,5 jam |
| Upaya editing manusia | 25 jam per minggu | 6 jam per minggu |
| Kekosongan bukti audit | 12 % | <1 % |
| Cakupan kepatuhan (kontrol) | 78 % | 96 % |

Angka‑angka ini berasal dari pilot pada tiga perusahaan SaaS menengah yang mengintegrasikan DPS ke dalam lingkungan Procurize mereka.

---

## 9. Daftar Periksa Implementasi

- **[ ]** Siapkan platform streaming (Kafka) untuk umpan risiko.  
- **[ ]** Bangun grafik pengetahuan Neo4j yang menghubungkan aset, kontrol, dan intelijen ancaman.  
- **[ ]** Buat templat klausul yang dapat dipakai ulang disimpan dalam Markdown.  
- **[ ]** Deploy micro‑service generator prompt (Python/Node).  
- **[ ]** Sediakan akses LLM (OpenAI, Azure OpenAI, dsb.).  
- **[ ]** Konfigurasikan workflow Temporal atau DAG Airflow.  
- **[ ]** Integrasikan dengan UI review jawaban Procurize.  
- **[ ]** Aktifkan logging tidak dapat diubah (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** Lakukan review keamanan terhadap kode orkestrasi itu sendiri.

Mengikuti langkah‑langkah ini akan memberi organisasi Anda pipeline DPS siap produksi dalam 6‑8 minggu.

---

## 10. Arah Pengembangan di Masa Depan

1. **Pembelajaran Federasi** – Melatih adaptor LLM khusus domain tanpa memindahkan telemetri mentah keluar dari firewall perusahaan.  
2. **Privasi Diferensial** – Menambahkan noise pada skor risiko sebelum mencapai generator prompt, melindungi kerahasiaan sambil mempertahankan kegunaan.  
3. **Bukti Tanpa Pengetahuan (Zero‑Knowledge Proofs)** – Memungkinkan vendor memverifikasi bahwa jawaban selaras dengan model risiko tanpa mengungkap data di baliknya.  

Jalur riset ini menjanjikan membuat Sintesis Kebijakan Dinamis semakin aman, transparan, dan ramah regulator.

---

## 11. Kesimpulan

Sintesis Kebijakan Dinamis mengubah tugas menjawab kuesioner keamanan yang membosankan dan rawan kesalahan menjadi **layanan real‑time yang didukung bukti**. Dengan menggabungkan telemetri risiko langsung, mesin konteks, dan LLM yang kuat dalam workflow yang terorkestrasi, organisasi dapat memotong drastis waktu penyelesaian, mempertahankan kepatuhan berkelanjutan, serta memberi auditor bukti tidak dapat diubah atas keakuratan. Saat diintegrasikan dengan Procurize, DPS menjadi keunggulan kompetitif—mengubah data risiko menjadi aset strategis yang mempercepat kesepakatan dan membangun kepercayaan.