
# AI Vairuojama Dinaminė Rizikos Scenarijų Žaidimo Aplinka

Spartiai besikeičiančiame SaaS saugumo pasaulyje tiekėjai nuolat prašomi parodyti, kaip jie susidorotų su naujomis grėsmėmis. Tradiciniai statiški atitikties dokumentai negali sekmadienį naujų pažeidžiamumų, reguliavimo pokyčių ir atakų metodų spartų tempą. **AI Vairuojama Dinaminė Rizikos Scenarijų Žaidimo Aplinka** užpildo šią spragą, suteikdama interaktyvų, AI pagrindu valdomą smėlio dėžutę, kurioje saugumo komandos gali **modeliuoti, simuliuoti ir vizualizuoti** galimas rizikos scenarijas realiu laiku, o tada automatiškai paversti šias įžvalgas į tikslius klausimyno atsakymus.

> **Svarbiausi punktai**
> - Suprasti, kaip veikia rizikos scenarijų žaidimo aplinka, sukurta naudojant generatyvų AI, grafinių neuroninių tinklų (GNN) ir įvykių valdomą simuliaciją.  
> - Išmokti integruoti simuliuotus rezultatus į pirkimo klausimynų kanalus.  
> - Atrasti geriausios praktikos modelius, kaip vizualizuoti grėsmių raidą naudojant Mermaid diagramas.  
> - Pereiti nuo scenarijaus apibrėžimo iki atsakymo generavimo pavyzdžiu pilnu pradžios‑pabaigos procesu.

---

## 1. Kodėl Rizikos Scenarijų Žaidimo Aplinka Yra Trūkstama Dalis

Saugumo klausimynai tradiciškai remiasi dviem šaltiniais:

1. **Statiniai politikos dokumentai** – dažnai kelias mėnesių senumo, apimantys bendrines kontrolės priemones.  
2. **Rankiniai ekspertų vertinimai** – laiko intensyvūs, linkę į žmogaus šališkumą ir retai pakartojami.

Kai pasirodo naujas pažeidžiamumas, pvz., Log4Shell, arba reguliavimo pokytis, tokie kaip ES CSA pataisa, komandos skuba atnaujinti politiką, pakartoti įvertinimus ir perrašyti atsakymus. Rezultatas – **vėluojantys atsakymai, netolygūs įrodymai ir didesnis trintis pardavimų cikle**.

**Dinaminė Rizikos Scenarijų Žaidimo Aplinka** tai sprendžia:

- **Nuolat modeliﬁuoja grėsmių raidą** naudojant AI sukurtus atakų grafikus.  
- **Automatiškai susieja simuliuotus poveikius** su kontrolės sistemomis ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) ir kt.).  
- **Generuoja įrodymų fragmentus** (pvz., žurnalus, mitigacijos planus), kurie tiesiogiai pridedami prie klausimyno laukų.

---

## 2. Pagrindinė Architektūros Apžvalga

Žemiau pateikta aukšto lygio diagrama, vaizduojanti žaidimo komponentus. Dizainas yra modulinis, todėl jį galima įdiegti kaip mikro‑paslaugų grupę bet kurioje Kubernetes ar serverless aplinkoje.

```mermaid
graph LR
    A["Vartotojo sąsaja (Web UI)"] --> B["Scenarijaus kūrimo paslauga"]
    B --> C["Grėsmių generavimo variklis"]
    C --> D["Grafinių neuroninių tinklų (GNN) sintetikas"]
    D --> E["Politikos poveikio žemėlapis"]
    E --> F["Įrodymų artefaktų generatorius"]
    F --> G["Klausimyno integracijos sluoksnis"]
    G --> H["Procurize AI žinių bazė"]
    H --> I["Audito grandinė ir knyga"]
    I --> J["Atitikties skydelis"]
```

- **Scenarijaus kūrimo paslauga** – leidžia vartotojams apibrėžti turtus, kontrolės priemones ir aukšto lygio grėsmių tikslus natūralios kalbos užklausomis.  
- **Grėsmių generavimo variklis** – generatyvus LLM (pvz., Claude‑3 arba Gemini‑1.5), išplečiantis tikslus į konkrečius atakų žingsnius ir technikas.  
- **GNN sintetikas** – priima sugeneruotus žingsnius ir optimizuoja atakų grafiką, kad būtų realistinis propagavimas, suteikdamas tikimybės įvertinimus kiekvienam mazgui.  
- **Politikos poveikio žemėlapis** – sulygina atakų grafiką su organizacijos kontrolės matrica, kad identifikuotų spragas.  
- **Įrodymų artefaktų generatorius** – sukuria žurnalus, konfigūracijos momentų nuotraukas ir remediacijos žaidimo planus naudojant Retrieval‑Augmented Generation (RAG).  
- **Klausimyno integracijos sluoksnis** – įterpia sugeneruotus įrodymus į Procurize AI klausimyno šablonus per API.  
- **Audito grandinė ir knyga** – fiksuoja kiekvieną simuliacijos vykdymą nekeičiama knyga (pvz., Hyperledger Fabric) dėl atitikties audito.  
- **Atitikties skydelis** – vizualizuoja rizikos raidą, kontrolės aprėptį ir atsakymo pasitikėjimo balus.

---

## 3. Scenarijaus Kūrimas – Žingsnis po Žingsnio

### 3.1 Apibrėžkite Verslo Kontekstą

```text
Užklausa Scenarijaus Kūrimo Paslaugai:
"Simuliuokite tikslinę išpirkimo išpuolio ataką mūsų SaaS duomenų apdorojimo grandinei, kurią naudoja neseniai atskleistas trečiosios šalies analizės SDK pažeidžiamumas."
```

LLM išskiria **turtą** (duomenų apdorojimo grandinė), **grėsmės vektorių** (išpirkimas) ir **pažeidžiamumą** (analizės SDK CVE‑2025‑1234).

### 3.2 Generuokite Atakų Grafą

Grėsmių generavimo variklis išplečia užklausą į atakos seką:

1. SDK versijos žvalgyba per viešą paketo registrą.  
2. Nuotolinio kodo vykdymo pažeidžiamumo išnaudojimas.  
3. Šoninis judėjimas į vidines saugojimo paslaugas.  
4. Nuomininkų duomenų šifravimas.  
5. Išpirkimo pranešimo pristatymas.

Šie žingsniai tampa mazgais kryptiniame grafe. GNN prideda realistiškus tikimybės svorius, remdamasis istorinių incidentų duomenimis.

### 3.3 Susiekite su Kontrolėmis

**Politikos poveikio žemėlapis** patikrina kiekvieną mazgą pagal kontrolės priemones:

| Atakos žingsnis          | Atitinkama kontrolė          | Trūkumas? |
|--------------------------|------------------------------|-----------|
| SDK išnaudojimas         | Saugus programų kūrimas (SDLC) | ✅        |
| Šoninis judėjimas        | Tinklo segmentavimas           | ❌        |
| Duomenų šifravimas       | Duomenų šifravimas ramybės būsenoje | ✅   |

Tik nepadengta „Tinklo segmentavimo“ spraga sukelia rekomendaciją sukurti mikro‑segmentacijos taisyklę.

### 3.4 Sukurkite Įrodymų Artefaktus

Kiekvienai aprėgta kontrolės priemonei **Įrodymų artefaktų generatorius** kuria:

- **Konfigūracijos fragmentus**, rodančius SDK versijos fiksavimą.  
- **Žurnalo ištraukas** iš simuliuoto įsilaužimo aptikimo sistemos (IDS), kurios fiksuoja išnaudojimą.  
- **Remediacijos žaidimo planą** tinklo segmentavimui.

Visi artefaktai saugomi struktūrinėje JSON struktūroje, kurią vartoja **Klausimyno integracijos sluoksnis**.

### 3.5 Automatinis Klausimyno Užpildymas

Naudojant pirkimo specifinius laukų susiejimus, sistema įterpia:

- **Atsakymą**: „Mūsų programų aplinka apriboja trečiųjų šalių SDK iki patikrinų versijų. Taip pat įgyvendiname tinklo segmentaciją tarp duomenų apdorojimo ir saugojimo sluoksnių.“  
- **Įrodymą**: prideda SDK versijos fiksavimo failą, IDS įspėjimo JSON ir segmentacijos politikos dokumentą.

Sugeneruotas atsakymas turi pasitikėjimo balą (pvz., 92 %), apskaičiuotą iš GNN tikimybės modelio.

---

## 4. Grėsmių Raidos Vizualizavimas Laike

Suinteresuotiems asmenims dažnai reikia **laiko juostos vaizdo**, kad matytų, kaip rizika keičiasi su naujomis grėsmėmis. Žemiau – Mermaid laiko juostos diagrama, rodanti progresą nuo pirmojo atradimo iki remediacijos.

```mermaid
timeline
    title Dinaminės Grėsmių Raidos Laiko Juosta
    2025-06-15 : "CVE‑2025‑1234 paskelbta"
    2025-06-20 : "Žaidimas simuliavo išnaudojimą"
    2025-07-01 : "GNN prognozuoja 68 % sėkmės tikimybę"
    2025-07-05 : "Pridėta tinklo segmentavimo taisyklė"
    2025-07-10 : "Sugeneruoti įrodymų artefaktai"
    2025-07-12 : "Klausimyno atsakymas automatiškai užpildytas"
```

Ši laiko juosta gali būti įdėta tiesiai į atitikties skydelį, suteikdama auditoriams skaidrų įrodymų taką, **kada ir kaip** kiekviena rizika buvo sprendžiama.

---

## 5. Integracija su Procurize AI Žinių Bazė

**Žinių bazė** yra federuotas grafas, apjungiantis:

- **Politikos kaip kodas** (Terraform, OPA)  
- **Įrodymų saugyklas** (S3, Git)  
- **Tiekėjų specifinius klausimynų bankus** (CSV, JSON)

Vykdant naują scenarijų, **Politikos poveikio žemėlapis** įrašo **politikos poveikio žymas** atgal į Žinių bazę, kad būsimuose klausimynuose, susijusiuose su tomis pačiosiomis kontrolėmis, būtų iš karto prieinama informacija ir taip sumažėtų dubliavimas.

**Pavyzdinis API kvietimas**

```http
POST /api/v1/questionnaire/auto-fill
Content-Type: application/json

{
  "question_id": "Q-1123",
  "scenario_id": "scenario-7b9c",
  "generated_answer": "Įgyvendinome mikro‑segmentaciją...",
  "evidence_refs": [
    "s3://evidence/sdk-lockfile.json",
    "s3://evidence/ids-alert-2025-07-01.json"
  ],
  "confidence": 0.92
}
```

Atsakymas atnaujina klausimyno įrašą ir fiksuoja operaciją nepakeičiamoje knygoje.

---

## 6. Saugumo ir Atitikties Apsvarstymai

| Rizika                                    | Mažinimas                                                                 |
|-------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| **Duomenų nutekėjimas** per generuotus įrodymus | Visi artefaktai šifruojami ramybės būsenoje AES‑256; prieiga valdomų per OIDC scopes. |
| **Modelio šališkumas** atakų generavime   | Nuolatinis užklausų tobulinimas naudojant žmogaus peržiūrą; šališkumo metrikos fiksuojamos kiekvienam vykdymui. |
| **Reguliavimo audito patikimumas**        | Nekeičiami įrašai pasirašomi ECDSA; laiko žymės patvirtinamos viešojo laiko žymėjimo paslaugos. |
| **Veikimo našumas** dideliems grafikams   | GNN inferencija optimizuota naudojant ONNX Runtime ir GPU pagreitį; asinchroninė darbo eilė su atgalinis slėgis. |

Įgyvendinant šias apsaugas, žaidimas atitinka **[SOC 2 CC6](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001 A.12.1](https://www.iso.org/standard/27001)** ir **[GDPR Art. 30](https://gdpr.eu/)** (duomenų tvarkymo registracijos) reikalavimus.

---

## 7. Realūs Privalumai – Greitos Grąžos (ROI) Santrauka

| Metriška Versija                                  | Prieš Žaidimą | Po Žaidimo |
|----------------------------------------------------|---------------|------------|
| Vidutinė klausimyno atsakymo laikas               | 12 dienų      | 3 dienos   |
| Įrodymų pakartotinio naudojimo rodiklis           | 15 %          | 78 %       |
| Rankų darbo pastangos (asmenų valandos) per klausimyną | 8 val.        | 1,5 val.   |
| Audito atradimai, susiję su pasenusiomis įrodymais | 4 per metus   | 0 per metus|

Pilnas pilotinis projektas vidutinio dydžio SaaS tiekėjo (≈ 200 klientų) parodė **75 % sumažėjimą audito trūkumų** ir **30 % padidėjimą laimėjimo rodiklio** saugumo jautrių sandorių atžvilgiu.

---

## 8. Pradžios Patikrinimo Sąrašas

1. **Paleiskite mikro‑paslaugų rinkinį** (K8s Helm diagramą arba serverless funkcijas).  
2. **Susiekite esamą politikos saugyklą** (GitHub, GitLab) su Žinių baze.  
3. **Apmokykite grėsmių generavimo LLM** ant jūsų pramonės specifinio CVE srauto naudojant LoRA adapterius.  
4. **Įdiekite GNN modelį** su istorinių incidentų duomenimis, kad būtų tikslūs tikimybės įvertinimai.  
5. **Konfigūruokite Klausimyno integracijos sluoksnį** su Procurize AI API ir susiejimo CSV.  
6. **Įgalinkite nekeičiamos knygos funkciją** (pasirinkite Hyperledger Fabric arba Amazon QLDB).  
7. **Paleiskite smėlio dėžutės scenarijų** ir peržiūrėkite sugeneruotus įrodymus kartu su atitikties komanda.  
8. **Koreguokite užklausų parametrus** remiantis atsiliepimais ir užfiksuokite gamybos versiją.

---

## 9. Ateities Kryptys

- **Daugiamodalūs įrodymai**: integruoti vaizdų pagrindu rastus įrodymus (pvz., netinkamai sukonfigūruotų ekranų nuotraukas) naudojant vizijos‑LLM.  
- **Nuolatinė mokymosi kilpa**: realius incidentų po‑mortem duomenis įtraukti atgal į Grėsmių generavimo variklį, kad tikrumas būtų dar realistiškesnis.  
- **Kelių nuomininkų federacija**: leisti kelioms SaaS įmonėms dalintis anonimizuotais grėsmių grafais per federuotą mokymąsi, stiprinant kolektyvinę apsaugą.  

Žaidimas taps **strateginiu turtu** organizacijoms, norinčioms pereiti nuo reaktyvios klausimynų pildymo prie proaktyvaus rizikos pasakojimo.