
# Adaptacinė rizikos kontekstualizacija tiekėjų klausimynams su realaus laiko grėsmių žvalgyba

Greitai besikeičiančiame SaaS pasaulyje kiekvienas tiekėjo prašymas užpildyti saugumo klausimyną gali tapti potencialiu barjeru sandorio užbaigimui. Tradicinės atitikties komandos praleidžia **valandas** – kartais **dienas** – rankiniu būdu ieškodamos tinkamų politikos ištraukamų, tikrindamos naujausius auditų ataskaitų duomenis ir kryžminiškai susiejančios naujausius saugumo pranešimus. Rezultatas – lėtas, klaidų linkęs procesas, trukdantis pardavimų greičiui ir verčiantis įmones susidurti su atitikties nuokrypiais.

Atsiranda **Adaptacinė rizikos kontekstualizacija** (ARC) – generatyvinaus DI pagrindu veikianti struktūra, kuri **įtraukia realaus laiko grėsmių žvalgybą (TI) į atsakymų generavimo kanalą**. ARC ne tik ištrauka statinį politikos tekstą; ji **vertina esamą rizikos kraštovaizdį**, koreguoja atsakymo formuluotę ir prideda atnaujintus įrodymus – visko be jokio žmogaus įvedimo.

Šiame straipsnyje mes:

* Paaiškinsime pagrindines ARC koncepcijas ir kodėl tradiciniai AI‑pagrįsti klausimynų įrankiai nesugeba patenkinti poreikių.
* Pateiksime visą architektūros peržiūrą, sutelkdami dėmesį į integracijas su grėsmių žvalgybos šaltiniais, žinių grafais ir LLM.
* Parodysime praktinius diegimo modelius, įskaitant **Mermaid diagramą** duomenų srautui.
* Aptarsime saugumo, audito ir atitikties aspektus.
* Pateiksime įgyvendinamus žingsnius komandų, pasiruošusių įdiegti ARC esamame atitikties centre (pvz., „Procurize“).

---

## 1. Kodėl tradiciniai AI atsakymai nepatenkina reikalavimų

Dauguma AI‑valgomų klausimynų platformų remiasi **statine žinių baze** – politikų, auditų ataskaitų ir iš anksto paruoštų atsakymų šablonų rinkiniais. Nors generatyviniai modeliai gali performuluoti ir sujungti šiuos išteklius, jiems trūksta **situacinio suvokimo**. Du dažniausi nesėkmės scenarijai:

| Klaidos režimas | Pavyzdys |
|-----------------|----------|
| **Pasenę įrodymai** | Platforma cituoja debesų tiekėjo [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) ataskaitą iš 2022 m., nors svarbus kontrolės punktas buvo pašalintas 2023 m. pataisoje. |
| **Konteksto neveiklumas** | Kliento klausimynas klausia apsaugos nuo „kenkėjiškos programos, kurią išnaudoja CVE‑2025‑1234“. Atsakymas nurodo bendrą antivirusinę politiką, tačiau nepaiso naujai paskelbto CVE. |

Abi problemos mažina pasitikėjimą. Atitikties specialistams būtina užtikrinti, kad kiekvienas atsakymas atspindėtų **naujausią rizikos būklę** ir **dabartinius reguliavimo lūkesčius**.

---

## 2. Pagrindiniai Adaptacinės rizikos kontekstualizacijos stulpeliai

ARC remiasi trimis stulpeliais:

1. **Gyvas grėsmių žvalgybos srautas** – nuolatinis CVE, pažeidžiamumo biuletenių ir pramonės specifinių grėsmių šaltinių (pvz., ATT&CK, STIX/TAXII) įsisavinimas.
2. **Dinaminis žinių grafas** – grafas, susiejantis politikos nuostatas, įrodymų artefaktus ir TI objektus (pažeidžiamumus, grėsmių aktorius, atakų technikas) su versijų ryšiais.
3. **Generatyvus konteksto variklis** – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) modelis, kuris užklausa gauna aktualiausius grafų mazgus ir kuria atsakymą, referuodamas realaus laiko TI duomenis.

Šios dalys veikia **uždaro ciklo grįžtamojo ryšio** principu: naujai įgyti TI duomenys automatiškai sukelia grafo perskaičiavimą, kuris savo ruožtu veikia kitą atsakymo generavimą.

---

## 3. Visos architektūros peržiūra

Žemiau pateikiama aukšto lygio Mermaid diagrama, vaizduojanti duomenų srautą nuo grėsmių žvalgybos įsisavinimo iki atsakymo pateikimo.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Threat Intel Layer"
        TI["\"Live TI Feed\""] -->|Ingest| Parser["\"Parser & Normalizer\""]
    end

    subgraph "Knowledge Graph Layer"
        Parser -->|Enrich| KG["\"Dynamic KG\""]
        Policies["\"Policy & Evidence Store\""] -->|Link| KG
    end

    subgraph "RAG Engine"
        Query["\"Questionnaire Prompt\""] -->|Retrieve| Retriever["\"Graph Retriever\""]
        Retriever -->|Top‑K Nodes| LLM["\"Generative LLM\""]
        LLM -->|Compose Answer| Answer["\"Contextual Answer\""]
    end

    Answer -->|Publish| Dashboard["\"Compliance Dashboard\""]
    Answer -->|Audit Log| Audit["\"Immutable Audit Trail\""]
```

### 3.1. Grėsmių žvalgybos įsisavinimas

* **Šaltiniai** – NVD, MITRE ATT&CK, tiekėjų pranešimai ir individualūs srautai.
* **Parseris** – normalizuoja įvairias schemas į **bendrą TI ontologiją** (pvz., `ti:Vulnerability`, `ti:ThreatActor`).
* **Įvertinimas** – skiria **rizikos balą** pagal CVSS, išnaudojamumo brandą ir verslo svarbą.

### 3.2. Žinių grafo praturtinimas

* Mazgai atspindi **politikų nuostatas**, **įrodymų artefaktus**, **sistemas**, **pažeidžiamumus** ir **grėsmių technikas**.
* Ryšiai fiksuoja sąsajas kaip `covers`, `mitigates`, `impactedBy`.
* **Versijavimas** – kiekvienas pakeitimas (politikų atnaujinimas, naujas įrodymas, TI įrašas) sukuria naują grafo momentinę nuotrauką, leidžiančią atlikti laiko kelionių užklausas auditui.

### 3.3. Retrieval‑Augmented Generation

1. **Užklausa** – klausimyno laukelis paverčiamas į natūralios kalbos užklausą (pvz., „Aprašykite, kaip apsaugome nuo išpūstų išpuolių, nukreiptų į Windows serverius“).
2. **Retriveris** – vykdo **grafų struktūrinę užklausą**, kuri:
   * Suranda politikų nuostatas, `mitigates` atitinkamą `ti:ThreatTechnique`.
   * Pritraukia naujausius įrodymus (pvz., galinių taškų apsaugos žurnalus), susijusius su identifikuotomis kontrolėmis.
3. **LLM** – gauna gautus mazgus kaip kontekstą kartu su pradiniu užklausimu ir generuoja atsakymą, kuris:
   * **Cituoja** tikslią politikos nuostatą ir įrodymo ID.
   * **Nurodo** dabartinį CVE ar grėsmių techniką, rodančią CVSS balą.
4. **Poapdorojimas** – formatuoja atsakymą pagal klausimyno šabloną (markdown, PDF ir kt.) ir taiko **privatumą** (pvz., pašalina vidinius IP).

---

## 4. ARC Vamdojo kūrimas „Procurize“

„Procurize“ jau suteikia centralizuotą saugyklą, užduočių paskirstymą ir integracijų vidinius įrankius. Norint įdiegti ARC:

| Žingsnis | Veiksmas | Įrankiai / API |
|---------|----------|----------------|
| 1 | **Prijungti TI srautus** | Naudoti „Procurize“ `Integration SDK` registruoti webhook endpointus NVD ir ATT&CK srautams. |
| 2 | **Sukurti grafo DB** | Diegti Neo4j (arba Amazon Neptune) kaip valdomą paslaugą; atskleisti GraphQL endpointą Retriveriui. |
| 3 | **Sukurti praturtinimo darbus** | Planuoti naktinius darbus, kurie vykdo parserį, atnaujina grafiką ir žymi mazgus `last_updated` laiku. |
| 4 | **Konfigūruoti RAG modelį** | Pasinaudoti OpenAI `gpt‑4o‑r` su Retrieval plugin, arba talpinti atviro kodo LLaMA‑2 su LangChain. |
| 5 | **Integruoti į klausimyno UI** | Pridėti mygtuką „Generuoti AI atsakymą“, kuris sukelia RAG darbo eigą ir rodo rezultatą peržiūros skydelyje. |
| 6 | **Audito žurnalas** | Įrašyti generuotą atsakymą, gautus mazgų ID ir TI momentinę versiją į „Procurize“ nesunaikinamą žurnalą (pvz., AWS QLDB). |

---

## 5. Saugumo ir atitikties svarstymai

### 5.1. Duomenų privatumas

* **Zero‑Knowledge Retrieval** – LLM nesiima jokių žalių įrodymų failų; į modelį siunčiamos tik išvestinės santraukos (pvz., hash, metaduomenys).
* **Išėjimo filtravimas** – deterministinis taisyklių variklis pašalina PII ir vidinius identifikatorius prieš atsakymą siunčiant užklausos autoriui.

### 5.2. Paaiškinamumas

Kiekvienas atsakymas pateikiamas su **tikslumo skaidrumo skydeliu**:
* **Politikos nuostata** – ID, paskutinės peržiūros data.
* **Įrodymas** – nuoroda į saugomą artefaktą, versijos hash.
* **TI kontekstas** – CVE ID, rimtumas, publikavimo data.

Vartotojai gali spustelėti bet kurį elementą ir peržiūrėti pagrindinį dokumentą, patenkinant auditorių reikalavimus dėl **paaiškinamojo AI**.

### 5.3. Pokyčių valdymas

Kadangi žinių grafas yra versijuojamas, **pakeitimų įtaka** gali būti automatiškai įvertinama:
* Kai atnaujinama politika (pvz., naujas **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** kontrolės punktas), sistema automatiškai suranda visus klausimyno laukus, kurie anksčiau nuorodavo į pakeistą nuostatą.
* Šie laukai pažymimi **pergeneravimui**, užtikrinant, kad atitikties biblioteka niekada nepasenėtų.

---

## 6. Realūs rezultatai – greito ROI apžvalga

| Rodiklis | Tradicinis procesas | ARC procesas |
|----------|---------------------|--------------|
| Vidutinis laikas vienam klausimyno laukui | 12 min | 1,5 min |
| Žmogiškų klaidų dažnis (neteisingi įrodymai) | ~8 % | <1 % |
| Auditų išvados dėl pasenusių įrodymų | 4 per metus | 0 |
| Laikas integruoti naują CVE (pvz., CVE‑2025‑9876) | 3‑5 dienų | <30 sekundžių |
| Reguliavimo aprėptis | SOC 2, ISO 27001 | SOC 2, ISO 27001, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)**, HIPAA (pasirinktinai) |

Vidutinio dydžio SaaS įmonei, tvarkančiai **200 klausimynų per ketvirtį**, ARC gali sutaupyti **≈400 valandų** rankų darbo, tai reiškia **≈120 000 $** darbo išlaidų sutaupymą (esant 300 $/val). Patikimumo padidėjimas taip pat pagreitina pardavimų ciklus, galimai padidindamas metinį pajamų augimą 5‑10 %.

---

## 7. 30‑dienų įdiegimo planas

| Diena | Etapas |
|-------|--------|
| 1‑5 | **Reikalavimų workshop** – identifikuoti svarbiausius klausimyno tipus, esamus politikų išteklius ir pageidaujamus TI srautus. |
| 6‑10 | **Infrastruktūros paruošimas** – įsteigti valdomą grafo DB, sukurti saugų TI įsisavinimo kanalą (naudoti „Procurize“ secrets manager). |
| 11‑15 | **Duomenų modeliavimas** – susieti politikų nuostatas su `compliance:Control` mazgais; įrodymų artefaktus su `compliance:Evidence`. |
| 16‑20 | **RAG prototipo kūrimas** – sukurti paprastą LangChain grandinę, kuri gauna grafų mazgus ir kviečia LLM. Ištestuoti 5 pavyzdžius. |
| 21‑25 | **UI integracija** – pridėti „AI Generuoti“ mygtuką „Procurize“ klausimyno redaktoriuje; įdėti tikslumo skaidrumo skydelį. |
| 26‑30 | **Pilotinis testavimas ir peržiūra** – paleisti procesą realiuose tiekėjų prašymuose, surinkti atsiliepimus, pakoreguoti retriverio svorius ir užbaigti auditų žurnalo integraciją. |

Po piloto galima išplėsti ARC visiems klausimynų tipams (SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS) ir pradėti sekti KPI patobulinimus.

---

## 8. Ateities plėtrai

* **Federuota grėsmių žvalgyba** – sujungti vidinius SIEM įspėjimus su išoriniais šaltiniais, sukuriant „įmonės specifinę“ rizikos kontekstą.
* **Stiprinimo mokymosi ciklas** – apdovanoti LLM už atsakymus, kurie gauna teigiamą auditoriaus atsiliepimą, palaipsniui gerinant formuluotes ir citavimą.
* **Daugiakalbė parama** – integruoti vertimo sluoksnį (pvz., Azure Cognitive Services), kad automatiškai lokalizuotų atsakymus globaliems klientams, išlaikant įrodymų vientisumą.
* **Zero‑Knowledge įrodymai** – suteikti kriptografinius įrodymus, kad atsakymas pagrįstas naujausiais įrodymais, be pačių duomenų atskleidimo.

---

## 9. Išvada

Adaptacinė rizikos kontekstualizacija sujungia **statines atitikties saugyklas** su **nuolat besikeičiančiu grėsmių kraštovaizdžiu**. Naudodama realaus laiko grėsmių žvalgybą, dinaminį žinių grafiką ir kontekstą atpažįstantį generatyvinį modelį, organizacijos gali:

* Teikti **tikslų, atnaujintą** klausimyno atsakymą masiniu mastu.
* Išlaikyti **visiškai audituojamą** įrodymų taką.
* Paspartinti pardavimų ciklus ir sumažinti atitikties kaštus.

Įgyvendinti ARC platformose, tokiuose kaip „Procurize“, šiandien yra reali, aukšto grąžos investicija bet kuriai SaaS įmonei, noričiai išlikti priekyje regulinių patikrinimų, išlaikant skaidrų ir patikimą saugumo požiūrį.

---

## Susiję
- [AWS QLDB – Nesunaikinamas kasos žurnalas auditui](https://aws.amazon.com/qldb/)