
# Dirbtinio intelekto valdomas adaptacinis įrodymų orkestravimas realaus laiko saugumo klausimynams

**TL;DR** – Procurize adaptacinis įrodymų orkestravimo variklis automatiškai atrenka, praturtina ir patikrina svarbiausius atitikties artefaktus kiekvienam klausimyno elementui, naudojant nuolat sinchronizuojamą žinių grafiką ir generatyvų DI. Rezultatas – **70 % sumažėjimas** atsakymo laike, **maždaug nulinis rankinis darbas** ir audituojamas kilmės takas, atitinkantis auditorius, reguliuotojus ir vidines rizikos komandas.

---

## 1. Kodėl tradiciniai klausimyno darbo procesai nepavyksta

Saugumo klausimynai ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), ir t.t.) yra garsiomis kartojimo problemomis:

| Problema | Tradicinis metodas | Paslėpta kaina |
|----------|--------------------|----------------|
| **Išskaidytas įrodymas** | Kelios dokumentų saugyklos, rankinis kopijavimas | Valandoms už klausimyną |
| **Pasenę politikos dokumentai** | Metiniai politikos peržiūros, rankinis versijavimas | Nesuderinami atsakymai |
| **Trūksta konteksto** | Komandos spėlioja, kuris kontrolės įrodymas tinka | Nenuoseklūs rizikos įvertinimai |
| **Nėra audito takelio** | Ad‑hoc el. pašto gija, be nekintamų registrų | Prarastas atsakomybės jausmas |

Šie simptomai dar labiau sustiprinami **sparčiai augančiose SaaS įmonėse**, kur kas savaitę atsiranda naujų produktų, regionų ir reglamentų. Rankiniai procesai negali žingsniuoti greičiau, sukeldami **sutarties trintį**, **audito išvadas** ir **saugumo nuovargį**.

---

## 2. Pagrindiniai adaptacinio įrodymų orkestravimo principai

Procurize perkuria klausimynų automatizavimą aplink **keturis nepakitčius stulpelius**:

1. **Unified Knowledge Graph (UKG)** – semantinis modelis, sujungiantis politikas, artefaktus, kontrolės priemones ir audito išvadas viename grafike.  
2. **Generative AI Contextualizer** – dideli kalbos modeliai (LLM), kurie verčia grafiko mazgus į koncizius, politikai atitinkančius atsakymų juodraščius.  
3. **Dynamic Evidence Matcher (DEM)** – realaus laiko reitingavimo variklis, parinkiantis naujausius, svarbiausius ir atitinkančius įrodymus pagal užklausos intenciją.  
4. **Provenance Ledger** – nekintamas, klasto-nuskausmingas registras (blockchain‑tipo), įrašantis kiekvieną įrodymo atranką, AI pasiūlymą ir žmogaus įsikišimą.

Kartu jie sukuria **savirūpinklį ciklą**: nauji klausimynų atsakymai praturtina grafiką, o tai toliau gerina ateities parinkimus.

---

## 3. Architektūra iš pirmo žvilgsnio

Žemiau – supaprastinta Mermaid diagrama, vaizduojanti adaptacinio orkestravimo duomenų srautą.

```mermaid
graph LR
    subgraph UI["Vartotojo sąsaja"]
        Q["Klausimyno UI"] -->|Pateikti elementą| R["Maršrutizavimo variklis"]
    end
    subgraph Core["Adaptacinio orkestravimo branduolys"]
        R -->|Aptikti intenciją| I["Intencijos analizatorius"]
        I -->|Užklausti grafą| G["Sujungtas žinių grafikas"]
        G -->|Top‑K mazgų| M["Dinaminis įrodymo sutapatintojas"]
        M -->|Įvertinti įrodymus| S["Įvertinimo variklis"]
        S -->|Pasirinkti įrodymus| E["Įrodymo paketas"]
        E -->|Generuoti juodraštį| A["Generatyvus AI kontekstualizatorius"]
        A -->|Juodraštis + įrodymas| H["Žmogaus peržiūra"]
    end
    subgraph Ledger["Kilmės takelio registras"]
        H -->|Patvirtinti| L["Nekintamas žurnalas"]
    end
    H -->|Išsaugoti atsakymą| Q
    L -->|Audito užklausa| Aud["Audito skydelis"]
```

*Visos mazgų etiketės yra pateiktos dvigubomis kabutėmis, kaip reikalaujama.* Diagrama iliustruoja srautą nuo klausimyno elemento iki pilnai patikrinto atsakymo su kilmės takeliu.

---

## 4. Kaip veikia sujungtas žinių grafikas

### 4.1 Semantinis modelis

UKG saugo **keturis pagrindinius vienetų tipus**:

| Vienetas | Pavyzdiniai atributai |
|----------|------------------------|
| **Policy** (Politika) | `id`, `framework`, `effectiveDate`, `text`, `version` |
| **Control** (Kontrolė) | `id`, `policyId`, `controlId`, `description` |
| **Artifact** (Artefaktas) | `id`, `type` (report, config, log), `source`, `lastModified` |
| **AuditFinding** (Audito išvada) | `id`, `controlId`, `severity`, `remediationPlan` |

Briaunos (edges) atspindi santykius **„politikos taiko kontrolės“**, **„kontrolės reikalauja artefaktų“**, ir **„artefaktai įrodo išvadas“**. Šis grafikas saugomas **savybių grafų duomenų bazėje** (pvz., Neo4j) ir sinchronizuojamas kas 5 minutės su išorinėmis saugyklomis (Git, SharePoint, Vault).

### 4.2 Realaus laiko sinchronizavimas ir konfliktų sprendimas

Kai politikos failas atnaujinamas Git saugykloje, **webhook** iššaukia diffo operaciją:

1. **Analizuoti** markdown/YAML į mazgo savybes.  
2. **Aptikti** versijų konfliktą pagal **semantinę versiją**.  
3. **Sulieti** naudojant **policy‑as‑code** taisyklę: aukštesnės semantinės versijos laimė, tačiau žemesnė versija išsaugoma kaip **istorinis mazgas** auditui.

Visi susijungimai registruojami kilmės takelyje, užtikrinant **pėdsakų skaidrumą**.

---

## 5. Dinaminio įrodymo sutapatintojas (DEM) veiksmas

DEM priima klausimyno elementą, išgauna intenciją ir atlieka **dviejų etapų reitingavimą**:

1. **Vektorinė semantinė paieška** – intencijos tekstas koduojamas į įterpimo modelį (pvz., OpenAI Ada) ir susiejamas su vektorizuotais grafiko mazgų įterpimais.  
2. **Policy‑aware per‑reitingavimas** – Top‑k rezultatai pervertinami naudojant **politikos svorio matricą**, kuri prioritetuoja įrodymus tiesiogiai nurodytus atitinkamoje politikos versijoje.

**Įvertinimo formulė**:

\[
Score = \lambda \cdot \text{CosineSimilarity} + (1-\lambda) \cdot \text{PolicyWeight}
\]

Kur \(\lambda = 0.6\) pagal numatytuosius nustatymus, bet gali būti koreguojamas pagal atitikties komandos poreikius.

Galutinis **Įrodymo paketas** apima:

- Pati artefaktą (PDF, konfigūracijos failas, žurnalo fragmentas)  
- **Metaduomenų santrauką** (šaltinis, versija, paskutinė peržiūra)  
- **Pasitikėjimo balą** (0‑100)

---

## 6. Generatyvus AI kontekstualizatorius: nuo įrodymo iki atsakymo

Kai įrodymo paketas paruoštas, **fino linijos LLM** gauna tokį **promptą**:

```
You are a compliance specialist. Using the following evidence and policy excerpt, draft a concise answer (≤ 200 words) to the questionnaire item: "{{question}}". Cite the policy ID and artifact reference at the end of each sentence.
```

Modelis yra **stiprinamas** (reinforced) su **žmogaus įsikišimo atgaliniu ryšiu**. Kiekvienas patvirtintas atsakymas saugomas kaip **mokymo pavyzdys**, leidžiantis sistemai **mokytis frazavimo**, atitinkančio įmonės toną ir reguliatorių lūkesčius.

### 6.1 Apsauginės priemonės, skatinančios „halucinacijų“ vengimą

- **Įrodymo pagrindimas**: modelis gali generuoti tekstą tik tada, kai susietų įrodymų žetonų skaičius > 0.  
- **Citavimo tikrinimas**: po‑apdorojimo moduliai tikrina, kad kiekvienas cituotas politikos ID egzistuoja UKG.  
- **Pasitikėjimo slenkstis**: juodraščiai su pasitikėjimo balu < 70 yra automatiškai žymimi - privalo būti žmogaus peržiūra.

---

## 7. Kilmės takelio registras: nekintama audituojama visų sprendimų istorija

Kiekvienas žingsnis – nuo intencijos aptikimo iki galutinio patvirtinimo – įrašomas kaip **hash‑grandinės įrašas**:

```json
{
  "timestamp": "2025-11-29T14:23:11Z",
  "actor": "ai_contextualizer_v2",
  "action": "generate_answer",
  "question_id": "Q-1423",
  "evidence_ids": ["ART-987", "ART-654"],
  "answer_hash": "0x9f4b...a3c1",
  "previous_hash": "0x5e8d...b7e9"
}
```

Registras yra **užklausiamas** iš audito skydelio, leidžiant auditoriams atsekti bet kurį atsakymą iki šaltinių artefaktų ir AI inferencijos žingsnių. Eksportuojami **SARIF** ataskaitų formatai atitinka daugumą reguliatorių audito reikalavimų.

---

## 8. Realūs rezultatai: svarbūs skaičiai

| Rodiklis | Prieš Procurize | Po adaptacinio orkestravimo |
|----------|-----------------|------------------------------|
| **Vidutinis atsakymo laikas** | 4,2 dienos | 1,2 valandos |
| **Rankinis darbas (valandų per klausimyną)** | 12 h | 1,5 h |
| **Įrodymų pakartojimo rodiklis** | 22 % | 78 % |
| **Audito išvados dėl pasenusių politikų** | 6 per ketvirtį | 0 |
| **Vidinis atitikties pasitikėjimo balas** | 71 % | 94 % |

Naujausias atvejis: vidutinio dydžio SaaS įmonė patyrė **70 % sumažėjimą** atsakymo laiko SOC 2 auditui, kas tiesiogiai prisidėjo prie **250 000 $ pajamų** spartesnio sutarčių pasirašymo.

---

## 9. Įgyvendinimo planas jūsų organizacijai

1. **Duomenų įsisavinimas** – susiekite visas politikų saugyklas (Git, Confluence, SharePoint) su UKG per webhook ar periodinius ETL darbus.  
2. **Grafiko modeliavimas** – apibrėžkite vienetų schemas ir importuokite egzistuojančias kontrolės matricas.  
3. **AI modelio parinkimas** – fino linijos LLM naudokite savo historinių klausimynų atsakymų (rekomenduojama ne mažiau kaip 500 pavyzdžių).  
4. **DEM konfigūracija** – nustatykite \(\lambda\) svorį, pasitikėjimo slenksčius ir įrodymų šaltinių prioritetus.  
5. **Vartotojo sąsajos diegimas** – įdiekite klausimynų UI su realaus laiko pasiūlymo ir peržiūros skydeliais.  
6. **Valdymas (Governance)** – paskirkite atitikties savininkus, kurie peržiūrės kilmės takelio registrą kas savaitę ir koreguos politikos svorio matricas.  
7. **Nuolatinis mokymasis** – suplanuokite ketvirtinius modelio perkvalifikavimus, naudojant naujus patvirtintus atsakymus.

---

## 10. Ateities perspektyvos: ką atneš tolimesnis evoliucija?

- **Federacinis mokymasis tarp įmonių** – anonimiškai dalintis įterpimo atnaujinimais su panašaus sektoriaus kompanijomis, gerinant įrodymų atitikimo tikslumą, neišskleidžiant konfidencialios informacijos.  
- **Zero‑Knowledge įrodymo integracija** – įrodyti, kad atsakymas atitinka politiką, neskelbiant pačio įrodymo, siekiant išsaugoti konfidencialumą partnerių mainuose.  
- **Real‑time reguliavimo radaras** – prijungti išorinių reguliavimo šaltinių srautus tiesiai į UKG, automatiškai pakeliant politikos versijos ir pervertinant įrodymų reitingus.  
- **Multi‑modalinis įrodymų išgavimas** – išplėsti DEM, kad analizuotų ekrano nuotraukas, video apžvalgas ir konteinerio žurnalus, naudojant vizualinius LLM.

Šios inovacijos pavers platformą **proaktyviai atitinkančia**, kur reguliacijos pokyčiai tampa ne įkrova, o konkurencinis pranašumas.

---

## 11. Išvada

Adaptacinis įrodymų orkestravimas sujungia **semantinę grafinę technologiją**, **generatyvų DI** ir **nekintamą kilmės takelį**, paverčiant saugumo klausimynų darbo procesus iš rankinių kliūčių į greitą, audituojamą variklį. Vienijant politiką, kontrolės priemones ir artefaktus realaus laiko žinių grafike, Procurize suteikia:

- **Momentinius, tikslius atsakymus**, sinchronizuotus su naujausiomis politikomis.  
- **Sumažintą rankinį darbą** ir spartesnius sandorius.  
- **Pilną audituojamą taką**, patenkantį auditorius, reguliuotojus ir vidines vadovybės komandas.

Rezultatas – ne tik efektyvumas, bet ir **strateginis pasitikėjimo dauginimas**, kuris iškelia jūsų SaaS verslą priekyje atitikties kreivės.

---

## Taip pat žiūrėkite

- AI‑valdomas žinių grafiko sinchronizavimas dėl realaus laiko klausimynų tikslumo  
- Generatyvus DI vedamas klausimynų versijų kontrolė su nekintamu audito takeliu  
- Zero‑Trust AI orkestratorius dinamiškam klausimynų įrodymų gyvavimo ciklui  
- Real‑time reguliavimo pokyčių radaras AI platforma