
# Estrazione di Evidenze AI Multi-Modale per Questionari di Sicurezza

I questionari di sicurezza sono i custodi di ogni accordo B2B SaaS. Ai fornitori viene chiesto di fornire evidenze — PDF di policy, diagrammi di architettura, frammenti di codice, log di audit e persino screenshot di dashboard. Tradizionalmente, i team di sicurezza e conformità trascorrono **ore** a setacciare i repository, copiare file e allegarli manualmente ai campi del questionario. Il risultato è un collo di bottiglia che rallenta i cicli di vendita, aumenta gli errori umani e crea lacune di audit.

**Procurize** ha già costruito una potente piattaforma unificata per la gestione dei questionari, l'assegnazione dei compiti e la generazione di risposte assistita dall'AI. La prossima frontiera è **automatizzare la raccolta delle evidenze stessa**. Sfruttando l'**AI generativa multi-modale** — modelli che comprendono testo, immagini, tabelle e codice in un unico pipeline — le organizzazioni possono immediatamente individuare l'artefatto corretto per qualsiasi elemento del questionario, indipendentemente dal formato.

In questo articolo vedremo:

1. Spiegare perché un approccio a singola modalità (LLM solo testo) è insufficiente per i carichi di lavoro di conformità moderni.  
2. Dettagliare l'architettura di un motore di estrazione di evidenze multi-modale costruito sopra Procurize.  
3. Mostrare come addestrare, valutare e migliorare continuamente il sistema con le tecniche di **Ottimizzazione del Motore Generativo (GEO)**.  
4. Fornire un esempio concreto end‑to‑end, dalla domanda di sicurezza all'evidenza allegata automaticamente.  
5. Discutere le preoccupazioni di governance, sicurezza e auditabilità.  

> **Conclusione principale:** L'AI multi-modale trasforma il recupero delle evidenze da un compito manuale a un servizio ripetibile e auditabile, riducendo il tempo di risposta ai questionari fino all'80 % mantenendo la rigore della conformità.

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## 1. I Limiti degli LLM Solo Testo nei Flussi di Lavoro dei Questionari

La maggior parte dell'automazione guidata dall'AI oggi si basa su grandi modelli linguistici (LLM) che eccellono nella **generazione di testo** e nella **ricerca semantica**. Possono estrarre clausole di policy, riassumere report di audit e persino redigere risposte narrative. Tuttavia, le evidenze di conformità raramente sono solo testo:

| Tipo di Evidenza | Formato Tipico | Difficoltà per LLM solo Testo |
|------------------|----------------|------------------------------|
| **Diagrammi di architettura** | PNG, SVG, Visio | Richiede comprensione visiva |
| **File di configurazione** | YAML, JSON, Terraform | Strutturato ma spesso annidato |
| **Frammenti di codice** | Java, Python, Bash | Necessita estrazione consapevole della sintassi |
| **Screenshot di dashboard** | JPEG, PNG | Deve leggere elementi UI, timestamp |
| **Tabelle nei report di audit PDF** | PDF, immagini scannerizzate | OCR + parsing di tabelle necessario |

Quando una domanda richiede *“Fornire un diagramma di rete che illustra il flusso di dati tra gli ambienti di produzione e backup”*, un modello solo testo può rispondere solo con una descrizione; non può individuare, verificare o incorporare l'immagine reale. Questa lacuna costringe gli utenti a intervenire, reintroducendo lo sforzo manuale che intendiamo eliminare.

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## 2. Architettura di un Motore di Estrarre Evidenze Multi‑Modale

Di seguito è riportato un diagramma ad alto livello del motore proposto, integrato con il nucleo del questionario di Procurize.

```mermaid
graph TD
    A["L'utente invia l'elemento del questionario"] --> B["Servizio di classificazione delle domande"]
    B --> C["Orchestratore di recupero multi-modale"]
    C --> D["Archivio di vettori testuali (FAISS)"]
    C --> E["Archivio di embedding immagini (CLIP)"]
    C --> F["Archivio di embedding codice (CodeBERT)"]
    D --> G["Corrispondenza semantica (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["Motore di ranking delle evidenze"]
    H --> I["Arricchimento metadati di conformità"]
    I --> J["Allega automaticamente al compito Procurize"]
    J --> K["Verifica umana in ciclo"]
    K --> L["Voce di registro di audit"]
```

### 2.1 Componenti Principali

1. **Servizio di Classificazione delle Domande** – Utilizza un LLM fine‑tuned per etichettare gli elementi del questionario in arrivo con **tipi di evidenza** (es. “diagramma di rete”, “PDF di policy di sicurezza”, “piano Terraform”).  
2. **Orchestratore di Recupero Multi‑Modale** – Instrada la richiesta ai repository di embedding appropriati in base alla classificazione.  
3. **Repository di Embedding**  
   * **Repository Testuale** – indice FAISS costruito da tutti i documenti di policy, report di audit e file markdown.  
   * **Repository Immagini** – vettori basati su CLIP generati da ogni diagramma, screenshot e SVG archiviato nel repository dei documenti.  
   * **Repository Codice** – embedding CodeBERT per tutti i file sorgente, configurazioni di pipeline CI/CD e template IaC.  
4. **Livello di Corrispondenza Semantica** – Un transformer cross‑modale fonde l'embedding della query con i vettori di ciascuna modalità, restituendo una lista ordinata di artefatti candidati.  
5. **Motore di Ranking delle Evidenze** – Applica le euristiche di **Ottimizzazione del Motore Generativo**: freschezza, stato del controllo versione, rilevanza dei tag di conformità e punteggio di fiducia dall'LLM.  
6. **Arricchimento Metadati di Conformità** – Allegato di licenze SPDX, timestamp di audit e tag di protezione dei dati a ciascun artefatto.  
7. **Verifica Umana in Ciclo (HITL)** – L'interfaccia di Procurize mostra le prime 3 proposte; un revisore può approvare, sostituire o rifiutare.  
8. **Voce di Registro di Audit** – Ogni allegato automatico è registrato con hash crittografico, firma del revisore e confidenza dell'AI, soddisfacendo le tracce di audit di SOX e GDPR.  

### 2.2 Pipeline di Ingestione dei Dati

1. **Il Crawler scansione** condivisioni di file aziendali, repository Git e bucket di storage cloud.  
2. **Il pre‑processore** esegue OCR sui PDF scannerizzati (Tesseract), estrae tabelle (Camelot) e converte i file Visio in SVG.  
3. **L'embedder** genera vettori specifici per modalità e li archivia con metadati (percorso file, versione, proprietario).  
4. **Aggiornamento Incrementale** – Un micro‑servizio di rilevamento modifiche (watchdog) ri‑embedda solo gli asset modificati, mantenendo i repository di vettori aggiornati quasi in tempo reale.  

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## 3. Ottimizzazione del Motore Generativo (GEO) per il Recupero delle Evidenze

**GEO** è un metodo sistematico per ottimizzare l'intera pipeline AI — non solo il modello linguistico — affinché la KPI finale (tempo di risposta al questionario) migliori mantenendo la qualità di conformità.

| Fase GEO | Obiettivo | Metriche Chiave |
|----------|-----------|-----------------|
| **Qualità dei Dati** | Assicurare che gli embedding riflettano lo stato di conformità più recente | % di asset aggiornati < 24 h |
| **Ingegneria dei Prompt** | Creare prompt di recupero che indirizzino il modello verso la modalità corretta | Punteggio di fiducia del recupero |
| **Calibrazione del Modello** | Allineare le soglie di confidenza con i tassi di accettazione dei revisori umani | Tasso di falsi positivi < 5 % |
| **Ciclo di Feedback** | Catturare le azioni del revisore per affinare classificazione e ranking | Tempo medio per approvare (MTTA) |
| **Valutazione Continua** | Eseguire test A/B notturni su un set di validazione di questionari storici | Riduzione del tempo medio di risposta |

### 3.1 Esempio di Prompt per il Recupero Multi‑Modale

```text
[QUESTION] Fornisci il più recente report di audit SOC 2 Tipo II che copre la crittografia dei dati a riposo.

[CONTEXT] Recupera un documento PDF che includa la sezione di audit pertinente. Restituisci l'ID del documento, l'intervallo di pagine e un breve estratto.

[MODALITY] text
```

### 3.2 Soglie Adattive

Utilizzando l'Ottimizzazione Bayesiana, il sistema regola automaticamente la soglia di confidenza per ciascuna modalità. Quando i revisori accettano consistentemente le proposte sopra 0,78 di confidenza per i diagrammi, la soglia sale, riducendo i falsi allarmi. Al contrario, se i frammenti di codice ricevono molti rifiuti, la soglia scende, consentendo al sistema di offrire più candidati.

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## 4. Esempio End‑to‑End: Dalla Domanda all'Evidenza Allegata Automaticamente

### 4.1 La Domanda

> *“Allega un diagramma che mostri il flusso dei dati del cliente dall’ingestione allo storage, includendo i punti di crittografia.”*

### 4.2 Flusso Passo‑per‑Passo

| Passo | Azione | Risultato |
|-------|--------|-----------|
| **1** | L'utente crea un nuovo elemento del questionario in Procurize. | ID elemento `Q‑2025‑1123`. |
| **2** | Il servizio di classificazione etichetta la query come `evidence_type: network diagram`. | Modalità = **immagine**. |
| **3** | L'orchestratore invia la query all'archivio di immagini CLIP. | Recupera 12 vettori candidati. |
| **4** | Il livello di corrispondenza semantica calcola la similarità coseno tra l'embedding della query e ogni vettore. | I primi 3 punteggi: 0.92, 0.88, 0.85. |
| **5** | Il motore di ranking valuta la freschezza (ultima modifica 2 giorni fa) e i tag di conformità (contiene “encryption”). | Ranking finale: Diagramma `arch‑data‑flow‑v3.svg`. |
| **6** | L'interfaccia HITL presenta il diagramma con anteprima, metadati (autore, versione, hash). | Il revisore clicca **Approva**. |
| **7** | Il sistema allega automaticamente il diagramma a `Q‑2025‑1123` e registra una voce di audit. | Il registro di audit mostra fiducia AI 0.91, firma del revisore, timestamp. |
| **8** | Il modulo di generazione delle risposte redige un testo narrativo che fa riferimento al diagramma. | Risposta completata pronta per l'esportazione. |

Il tempo totale trascorso dal passo 1 al passo 8 è **≈ 45 secondi**, rispetto ai tipici **15–20 minuti** per il recupero manuale.

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## 5. Governance, Sicurezza e Traccia di Audit

Automatizzare la gestione delle evidenze solleva preoccupazioni legittime:

1. **Perdita di Dati** – I servizi di embedding devono operare in una **VPC a zero‑trust** con ruoli IAM stretti. Nessun embedding può uscire dalla rete aziendale.  
2. **Controllo Versione** – Ogni artefatto è memorizzato con il relativo **hash di commit Git** (o versione di storage). Se un documento viene aggiornato, gli embedding obsoleti vengono invalidati.  
3. **Spiegabilità** – Il motore di ranking registra i punteggi di similarità e la catena di prompt, consentendo ai responsabili di comprendere *perché* un file è stato selezionato.  
4. **Allineamento Normativo** – Allegando identificatori SPDX e le categorie di trattamento GDPR a ogni evidenza, la soluzione soddisfa i requisiti di origine delle prove per **ISO 27001** Allegato A.  
5. **Politiche di Conservazione** – Job di auto‑purga rimuovono gli embedding per documenti più vecchi della finestra di conservazione definita dall’organizzazione, evitando che evidenze obsolete rimangano disponibili.

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## 6. Direzioni Future

### 6.1 Recupero Multi‑Modale come Servizio (RaaS)

Esporre l’orchestratore tramite una **API GraphQL** in modo che altri strumenti interni (ad es. controlli CI/CD di conformità) possano richiedere evidenze senza passare per l’interfaccia completa di Procurize.

### 6.2 Integrazione del Radar Regolamentare in Tempo Reale

Unire il motore con il **Radar Regolamentare** di Procurize. Quando una nuova normativa viene rilevata, il sistema riclassifica automaticamente le domande interessate e avvia una ricerca di evidenze aggiornate, garantendo che gli artefatti caricati rimangano conformi.

### 6.3 Apprendimento Federato tra le Imprese

Per i provider SaaS che servono più clienti, un livello di **apprendimento federato** può condividere aggiornamenti di embedding anonimizzati, migliorando la precisione di ricerca senza esporre documenti proprietari.

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## 7. Conclusione

I questionari di sicurezza resteranno un punto critico nella gestione del rischio dei fornitori, ma lo sforzo manuale per raccogliere e allegare le evidenze sta diventando insostenibile. Abbracciando l’**AI multi‑modale** – una combinazione di comprensione di testo, immagini e codice – Procurize può trasformare l’estrazione delle evidenze in un servizio automatizzato, ripetibile e auditabile. L’applicazione delle tecniche di **Ottimizzazione del Motore Generativo** assicura che la fiducia dell’AI si allinei con le aspettative dei revisori umani e con i requisiti normativi, portando a una **riduzione drastica dei tempi di risposta** e a una **migliore qualità della conformità**.

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## Vedi anche

- [Recupero Multi‑Modale con CLIP e FAISS – Verso la Ricerca Aziendale Scalabile](https://arxiv.org/abs/2103.00020)  
- [Ottimizzazione del Motore Generativo: Un Framework per il Miglioramento Continuo dell'AI](https://www.mitre.org/publications/technical-papers/generative-engine-optimization)  
- [Architettura Zero‑Trust per Piattaforme di Conformità Alimentate da AI](https://cloud.google.com/solutions/zero-trust-ai)  
- [ISO 27001 Allegato A – Requisiti di Gestione delle Evidenze](https://www.iso.org/standard/73906.html)