
# Dirbtinio intelekto pagrįstas įrodymų gyvavimo ciklo valdymas realiu laiku saugumo klausimynų automatizavimui

Saugumo klausimynai, tiekėjų rizikos vertinimai ir atitikties auditai turi bendrą skausmo tašką: **įrodymus**. Įmonės privalo surasti tinkamą artefaktą, patikrinti jo aktualumą, užtikrinti, kad jis atitinka reguliacinius standartus, ir galiausiai prisegti jį prie klausimyno atsakymo. Istoriškai šis procesas buvo rankinis, linkęs į klaidas ir brangus.  

Kitos kartos atitikties platformos, tokių kaip **Procurize**, perkelia dėmesį nuo „dokumentų saugojimo“ į **DI pagrįstą įrodymų gyvavimo ciklą**. Šioje modelyje įrodymas nėra statinis failas, bet gyvas objektas, kuris yra **rinktas, praturtinamas, versijuojamas ir sekamas pagal kilmę** automatiškai. Rezultatas – realiu laiku atnaujinamas, audituojamas tiesos šaltinis, leidžiantis teikti momentiškus, tikslius klausimyno atsakymus.

> **Pagrindinė išvada:** Traktuodami įrodymus kaip dinamiškus duomenų objektus ir naudojant generatyvų DI, galite sumažinti klausimyno atsako laiką iki 70 % ir išlaikyti patikimą audito taką.

---

## 1. Kodėl įrodymams reikia gyvavimo ciklo požiūrio

| Tradicinis požiūris | DI pagrįstas įrodymų gyvavimo ciklas |
|---------------------|--------------------------------------|
| **Statiniai įkėlimai** – PDF, ekrano nuotraukos, žurnalo iškarpos pridedamos rankiniu būdu. | **Gyvi objektai** – Įrodymas saugomas kaip struktūruotas elementas, praturtintas metaduomenimis (sukūrimo data, šaltinio sistema, susijusios kontrolės). |
| **Rankinis versijavimas** – Komandos naudoja pavadinimų konvencijas (`v1`, `v2`). | **Automatinis versijavimas** – Kiekvienas pakeitimas sukuria naują nekeičiama mazgą kilmės žurnale. |
| **Nėra kilmės** – Auditoriai sunkiai patikrina šaltinį ir vientisumą. | **Kryptografinė kilmė** – Hash pagrindu sukurti ID, skaitmeniniai parašai ir blokų grandinės tipo tikrintiniai įrašai garantuoja autentiškumą. |
| **Fragmentuotas paieškos procesas** – Ieškoma per failų saugyklas, bilietų sistemas, debesų saugyklas. | **Vieningos grafų užklausos** – Žinių grafas sujungia įrodymus su politika, kontrolėmis ir klausimyno elementais, suteikdamas momentinę prieigą. |

Gyvavimo ciklo koncepcija užpildo šiuos trūkumus, **uždarydama uždarą ratą**: įrodymo generavimas → praturtinimas → saugojimas → patikrinimas → pakartotinis naudojimas.

---

## 2. Pagrindiniai įrodymų gyvavimo ciklo variklio komponentai

### 2.1 Surinkimo sluoksnis

- **RPA/Connector botai** automatiškai išgauna žurnalus, konfigūracijos momentinius vaizdus, testų ataskaitas ir trečiųjų šalių patvirtinimus.  
- **Multi‑modalus įsisavinimas** palaiko PDF, skaičiuokles, paveikslėlius ir net vaizdo įrašus, kuriuose demonstruojama UI pasitarnauti.  
- **Metaduomenų išgavimas** naudoja OCR ir LLM pagrįstą analizę, kad artefaktus susietų su kontrolės ID (pvz., [NIST 800‑53 SC‑7](https://www.nist.gov/cyberframework)).

### 2.2 Praturtinimo sluoksnis

- **LLM‑pagreitintas santraukų kūrimas** generuoja glaustas įrodymų narativas (≈200 žodžių), atsakančias į klausimus „kas, kada, kur, kodėl“.  
- **Semantinis žymėjimas** prideda ontologijos pagrindu žymas (`DataEncryption`, `IncidentResponse`), suderinamas su vidinėmis politikos leksikonų taksonomijomis.  
- **Rizikos įvertinimas** priskiria pasitikėjimo metrą, grindžiamą šaltinio patikimumu ir aktualumu.

### 2.3 Kilmės žurnalas

- Kiekvienas įrodymo mazgas gauna **UUID**, gaunamą iš SHA‑256 hash, sukurtą iš turinio ir metaduomenų.  
- **Tik įrašų priedai** registruoja visus veiksmus (sukūrimas, atnaujinimas, išretinimas) su laiko žymomis, aktoriaus ID ir skaitmeniniais parašais.  
- **Zero‑knowledge įrodymai** leidžia patvirtinti, kad įrodymas egzistavo tam tikro laiko momentu, neatskleidžiant jo turinio, taip patenkant privatumo jautrius auditus.

### 2.4 Žinių grafų integracija

Įrodymų mazgai tampa **semantinio grafo** dalimi, susiejant:

- **Kontrolės** (pvz., [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4)  
- **Klausimyno elementai** (pvz., „Ar šifruojate duomenis ramybės būsenoje?“)  
- **Projektai/Produktai** (pvz., „Acme API Vartų“)  
- **Reguliavimo reikalavimai** (pvz., [GDPR](https://gdpr.eu/) Art. 32)

Grafas suteikia **vieno spustelėjimo naršymą** nuo klausimyno iki konkretaus įrodymo, įskaitant versijos ir kilmės informaciją.

### 2.5 Gavimo ir generavimo sluoksnis

- **Hibridinis Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** ištraukia svarbiausius įrodymų mazgus ir perduoda juos generatyviam LLM.  
- **Prompt šablonai** dinamiškai pildomi įrodymų naratyvais, rizikos įvertinimais ir atitikties susiejimais.  
- LLM generuoja **DI sukurtus atsakymus**, kurie yra žmonėms skaitomi ir patikimai pagrįsti pagrindiniais įrodymo mazgais.

---

## 3. Architektūros apžvalga (Mermaid diagrama)

```mermaid
graph LR
  subgraph Capture
    A[Connector Bots] -->|pull| B[Raw Artifacts]
  end
  subgraph Enrichment
    B --> C[LLM Summarizer]
    C --> D[Semantic Tagger]
    D --> E[Risk Scorer]
  end
  subgraph Provenance
    E --> F[Hash Generator]
    F --> G[Append‑Only Ledger]
  end
  subgraph KnowledgeGraph
    G --> H[Evidence Node]
    H --> I[Control Ontology]
    H --> J[Questionnaire Item]
    H --> K[Product/Project]
  end
  subgraph RetrievalGeneration
    I & J & K --> L[Hybrid RAG Engine]
    L --> M[Prompt Template]
    M --> N[LLM Answer Generator]
    N --> O[AI‑Crafted Questionnaire Response]
  end
```

Diagrama iliustruoja **linijinį srautą** nuo surinkimo iki atsakymo generavimo, tuo tarpu žinių grafas teikia **dvikryptį tinklą**, leidžiantį retroaktyvią užklausą ir poveikio analizę.

---

## 4. Įgyvendinimas „Procurize“ platformoje

### Žingsnis 1: Apibrėžti įrodymų ontologiją

1. Sudarykite sąrašą **reguliavimo sistemų**, kurias privalote palaikyti (pvz., [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/)).  
2. Susiekite kiekvieną kontrolę su **kanoniniu ID**.  
3. Sukurkite **YAML schemą**, kurios naudos praturtinimo sluoksnis žymėjimui.

```yaml
controls:
  - id: ISO27001:A.12.4
    name: "Žurnalo ir stebėjimo"
    tags: ["log", "monitor", "SIEM"]
  - id: SOC2:CC6.1
    name: "Šifravimas ramybės būsenoje"
    tags: ["encryption", "key‑management"]
```

### Žingsnis 2: Įdiegti surinkimo connectorus

- Naudokite „Procurize“ SDK, kad registruotumėte connectorus jūsų debesų tiekėjų API, CI/CD kanalams ir bilietų sistemoms.  
- Nustatykite periodiškus duomenų traukimus (pvz., kas 15 min), kad įrodymai visada būtų švieži.

### Žingsnis 3: Įjungti praturtinimo paslaugas

- Paleiskite **LLM mikro‑servisą** (pvz., OpenAI GPT‑4‑turbo) už saugaus galinio taško.  
- Konfigūruokite pipelines:
  - **Santraukos sudarymas** → `max_tokens: 250`  
  - **Žymėjimas** → `temperature: 0.0` (deterministinis ontologijos priskyrimas)  
- Saugojimo rezultatai eik tiek į PostgreSQL lentelę, kuri maitina kilmės žurnalą.

### Žingsnis 4: Aktyvuoti kilmės žurnalą

- Pasirinkite lengvą **blockchain‑panašų platformą** (pvz., Hyperledger Fabric) arba **append‑only log** debesų duomenų bazėje.  
- Įgyvendinkite **skaitmeninio pasirašymo** procesą, naudojant įmonės PKI.  
- Pateikite REST galinį tašką `/evidence/{id}/history` auditoriams peržiūrėti.

### Žingsnis 5: Integruoti žinių grafiką

- Diekite **Neo4j** arba **Amazon Neptune**.  
- Įkelkite įrodymų mazgus per **partiją**, perskaitant iš praturtinimo saugyklos ir sukuriant ryšius pagal ontologiją.  
- Indeksuokite dažnai užklausuojamus laukus (`control_id`, `product_id`, `risk_score`).

### Žingsnis 6: Konfigūruoti RAG ir šablonus

```text
[System Prompt]
You are a compliance assistant. Use the supplied evidence summary to answer the questionnaire item. Cite the evidence ID.

[User Prompt]
Question: {{question_text}}
Evidence Summary: {{evidence_summary}}
```

- RAG variklis pasirenka top‑3 įrodymų mazgus pagal semantinį panašumą.  
- LLM grąžina **struktūruotą JSON** su `answer`, `evidence_id` ir `confidence`.

### Žingsnis 7: UI integracija

- „Procurize“ klausimyno vartotojo sąsajoje pridėkite **„Rodyti įrodymą“** mygtuką, kuris išskleidžia kilmės žurnalo peržiūrą.  
- Įgalinkite **vieno spustelėjimo įterpimą** DI sugeneruoto atsakymo ir jo susijusio įrodymo į atsakymo juodraštį.

---

## 5. Realūs privalumai

| Rodiklis | Prieš įdiegiant gyvavimo ciklo variklį | Po įdiegiant gyvavimo ciklo variklį |
|----------|--------------------------------------|-------------------------------------|
| Vidutinis klausimyno atsako laikas | 12 dienų | 3 dienos |
| Rankinis įrodymų paieškos darbo valandos | 45 h per auditą | 12 h per auditą |
| Audito klaidų dalis (trūkstami įrodymai) | 18 % | 2 % |
| Vidinė atitikties pasitikėjimo balas | 78 % | 94 % |

Viena iš pirmaujančių SaaS įmonių pranešė, kad po DI pagrindo įrodymų gyvavimo ciklo įdiegimo **atsako laikas sumažėjo iki 70 %**. Audito komanda pagyrėjo **nekintamus kilmės žurnalo įrašus**, kurie pašalino „nepavyko rasti originalaus įrodymo“ trūkumus.

---

## 6. Dažniausiai kylančios abejonės

### 6.1 Duomenų privatumas

Įrodymai gali turėti jautrių klientų duomenų. Gyvavimo ciklo variklis sumažina riziką:

- **Redagavimo kanalai**, kurie automatiškai paslėpia asmeninę informaciją prieš saugojimą.  
- **Zero‑knowledge įrodymai**, leidžiantys auditoriams patvirtinti įrodymo egzistavimą be turinio atskleidimo.  
- **Granuliarios prieigos kontrolės**, įgyvendintos grafų lygyje (RBAC kiekvienam mazgui).

### 6.2 Modelio hallucinacijos

Generatyvūs modeliai kartais gali kurti klaidingą informaciją. Prevencijos priemonės:

- **Griežtas pagrindimas** – LLM privalo įtraukti citatą (`evidence_id`) prie kiekvieno faktinio teiginio.  
- **Post‑generacijos validavimas** – taisyklių variklis patikrina atsakymą prieš kilmės žurnalu.  
- **Žmogaus patikrinimas** – apžvalga turi būti patvirtinta, jei pasitikėjimo balas nepakankamas.

### 6.3 Integracijos našta

Jaučiamas baimės dėl didelės integracijos išlaidų:

- Pasinaudokite **standartiniais konektoriais** (REST, GraphQL, S3), kuriuos teikia Procurize.  
- Naudokite **įvykių varomus adapterius** (Kafka, AWS EventBridge) realaus laiko surinkimui.  
- Pradėkite nuo **piloto projekto** (pvz., tik ISO 27001 kontrolės) ir išplečiate palaipsniui.

---

## 7. Ateities tobulinimai

1. **Federuoti žinių grafai** – skirtingi verslo padaliniai gali palaikyti nepriklausomus sub‑grafus, sinchronizuojamus per saugią federaciją, išlaikant duomenų suverenumą.  
2. **Prognozuojantis reguliavimo kasimas** – DI stebi reguliavimo naujienas ir automatiškai kuria naujus kontrolės mazgus, skatindamas įrodymų kūrimą dar prieš auditorius.  
3. **Savireguliuojantys įrodymai** – jei įrodymo rizikos balas krenta žemiau slenksčio, sistema automatiškai paleidžia remediation darbo eigas (pvz., pakartotinį saugumo testavimą) ir atnaujina įrodymo versiją.  
4. **Paaiškinamos DI ataskaitos** – vizualūs šilumos žemėlapiai rodo, kurie įrodymai labiausiai prisidėjo prie atsakymo, didinant suinteresuotų šalių pasitikėjimą.

---

## 8. Pradžios kontrolinis sąrašas

- [ ] Paruošti **kanoninę įrodymų ontologiją**, atitinkančią jūsų reguliavimo kraštovaizdį.  
- [ ] Įdiegti Procurize connectorus svarbiausiems duomenų šaltiniams.  
- [ ] Paleisti **LLM praturtinimo paslaugą** su saugiais API raktų nustatymais.  
- [ ] Sukurti **append‑only kilmės žurnalą** (pasirinkti technologiją, atitinkančią atitikties reikalavimus).  
- [ ] Užkrauti pirmąją įrodymų partiją į **žinių grafiką** ir patikrinti ryšius.  
- [ ] Konfigūruoti **RAG pipelines** ir išbandyti su pavyzdžiu klausimyno elementu.  
- [ ] Atlikti **pilotinį auditą**, kad įsitikintumėte įrodymų sekamumo ir atsakymo tikslumo.  
- [ ] Remonto remonto feedback pagal patirtį ir išskleisti visoje organizacijoje.

Įgyvendinę šiuos žingsnius, pereisite nuo chaotiško PDF rinkinuko prie **gyvo atitikties variklio**, kuris maitina realaus laiko klausimyno automatizavimą ir suteikia neabejotiną įrodymų patikimumą auditoriams.