
# AI pagrįstas adaptacinis įrodymų santraukų generavimas realaus laiko saugumo klausimynams

Saugumo klausimynai yra SaaS sandorių vartai. Pirkėjai reikalauja detalių įrodymų – politikų ištraukas, audito ataskaitas, konfigūracijos ekrano nuotraukas – norėdami įrodyti, kad tiekėjo kontrolės atitinka reguliacines normas, tokias kaip [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR ir pramonės specifines sistemas. Tradiciškai atitikties komandos praleidžia **valandas** ieškodamos dokumentų saugyklose, surengdamos ištraukas ir rankiniu būdu perrašydamos jas, kad atitiktų kiekvieno klausimyno kontekstą. Rezultatas – lėtas, klaidų polinkis turintis procesas, stabdantis pardavimų ciklus ir padidinantis veiklos kaštus.

Atsiranda **AI pagrįstas adaptacinis įrodymų santraukų variklis (AAE‑SE)** – naujos kartos komponentas, kuris per keletą **sekundžių** paverčia neapdorotas atitikties priemones į glaustus, reguliatoriui pritaikytus atsakymus. Jis sukurtas pagal hibridinę architektūrą, kuri sujungia Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) ir dinaminį promptų kūrimą. AAE‑SE ne tik išgauna svarbiausius įrodymus, bet ir perrašo juos taip, kad atitiktų kiekvieno klausimyno itemo tikslų žodyną ir toną.

Šiame straipsnyje aptarsime:

1. Pagrindines problemas, dėl kurių įrodymų santrauka yra sudėtinga.  
2. Techninę AAE‑SE struktūrą.  
3. Realų darbo eigą su „Mermaid“ diagramomis.  
4. Valdymą, audituojamumą ir privatumą.  
5. Praktines gaires, kaip integruoti AAE‑SE į esamą atitikties ekosistemą.

---

## 1. Kodėl santrauka yra sunkesnė, nei atrodo

### 1.1 Įvairūs įrodymų šaltiniai  
Atitikties įrodymai egzistuoja daugelyje formatų: PDF audito ataskaitos, Markdown politikos failai, JSON konfigūracijos, kodo lygio saugumo kontrolės ir net vaizdo įrašai. Kiekvienas šaltinis turi **skirtingą detalumo lygį** – nuo aukšto lygio politikos teiginių iki žemo lygio konfigūracijos iškarpų.

### 1.2 Kontekstinis susiejimas  
Vienas įrodymas gali patenkinti kelis klausimyno punktus, tačiau kiekvienam punktui dažniausiai reikia **skirtingo formuluojimo**. Pavyzdžiui, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) politika „Šifravimas poilsio metu“ gali būti performuluota, kad atsakytų į [GDPR](https://gdpr.eu/) „Duomenų minimalizavimo“ klausimą, akcentuojant *tikslų apribojimą*.

### 1.3 Reguliacinis nuolatinis pasikeitimas  
Normos nuolat keičiasi. Atsakymas, galiojantis prieš pusmetį, gali tapti pasenęs. Santraukų variklis turi būti informuotas apie **reguliacinį nuokrypį** ir automatiškai koreguoti išvedimą. Mūsų nuokrypio aptikimo rutina stebi šaltinius, tokius kaip [NIST Cybersecurity Framework (CSF)](https://www.nist.gov/cyberframework) ir ISO atnaujinimus.

### 1.4 Audito takelio reikalavimai  
Auditoriai reikalauja kilmės: kuris dokumentas, kuri pastraipa ir kuri versija prisidėjo prie konkretaus atsakymo. Santraukų tekstas turi išlaikyti **sekmėjimą** atgal į originalią priemonę.

Šie apribojimai daro paprastą teksto santrauką (pvz., bendrą LLM santrauką) netinkamą. Mums reikia sistemos, kuri **supranta struktūrą**, **suderina semantiką** ir **išlaiko kilmę**.

---

## 2. AAE‑SE architektūra

Žemiau pateikiama aukšto lygio komponentų, sudarančių Adaptacinį Įrodymų Santraukų Variklį, vizualizacija.

```mermaid
graph LR
    subgraph "Knowledge Ingestion"
        D1["Document Store"]
        D2["Config Registry"]
        D3["Code Policy DB"]
        D4["Video Index"]
    end

    subgraph "Semantic Layer"
        KG["Dynamic Knowledge Graph"]
        GNN["Graph Neural Network Encoder"]
    end

    subgraph "Retrieval"
        R1["Hybrid Vector+Lexical Search"]
        R2["Policy‑Clause Matcher"]
    end

    subgraph "Generation"
        LLM["LLM with Adaptive Prompt Engine"]
        Summ["Evidence Summarizer"]
        Ref["Reference Tracker"]
    end

    D1 --> KG
    D2 --> KG
    D3 --> KG
    D4 --> KG
    KG --> GNN
    GNN --> R1
    KG --> R2
    R1 --> LLM
    R2 --> LLM
    LLM --> Summ
    Summ --> Ref
    Ref --> Output["Summarized Answer + Provenance"]
```

### 2.1 Žinių įsisavinimas  
Visi atitikties artefaktai įkeliami į **centralizuotą Dokumentų saugyklą**. PDF yra OCR apdorojami, Markdown failai – analizuojami, o JSON/YAML konfigūracijos – normalizuojamos. Kiekvienas artefaktas praturtinamas **metaduomenimis**: šaltinio sistema, versija, konfidencialumo lygmu, reguliacinių žymių.

### 2.2 Dinaminis Žinių Grafas (KG)  
KG modeliuoja **sąsajas tarp reguliavimų, kontrolės grupių, politikos klauzulių ir įrodymo artefaktų**. Mazgai – tai žodžiai, tokie kaip „Šifravimas poilsio metu“, „Priėjimo peržiūros dažnumas“ arba „Duomenų saugojimo politika“. Briaunos atitinka *tenkina*, *nuoroda* ir *versija‑yra* ryšius. Grafas yra **savipataikantis**: kai įkeliamas naujas politikos variantas, KG automatiškai pertvarko briaunas naudojant GNN, išmokytą pagal semantinį panašumą.

### 2.3 Hibridinė Paieška  
Kai gaunamas klausimyno punktas, variklis sukuria **semantinę užklausą**, kuri sujungia leksines raktines žodžius su LLM įterptais vektoriais. Veikia du paralelūs keliai:

* **Vektorinė paieška** – greita artimiausių kaimynų paieška dideliame įterptų vektorių erdvėje.  
* **Politikos‑klauzulių sutapimas** – taisyklių pagrindu veikiantis sutapimo algoritmas, susiejantis reguliacines citatas (pvz., „ISO 27001 A.10.1“) su KG mazgais.

Abu keliai **sujungiami** naudojant mokomą reitingavimo funkciją, subalansuojančią aktualumą, naujumą ir konfidencialumą.

### 2.4 Adaptacinis Promptų Variklis  
Pasirinkti įrodymo fragmentai perduodami į **promptų šabloną**, kuris dinamiškai pritaikomas pagal:

* Tikslinę regulaciją (SOC 2 vs. GDPR).  
* Pageidaujamą atsakymo toną (formalus, glaustas ar pasakojimo stilius).  
* Ilgio apribojimus (pvz., „ne daugiau kaip 200 žodžių“).

Promptas turi aiškias instrukcijas LLM išsaugoti citatas naudojant standartinį žymėjimą (`[source:doc_id#section]`).

### 2.5 Įrodymų Santraukikas ir Nuorodų Sekimo Sistema  
LLM sugeneruoja bruto atsakymą. **Įrodymų Santraukikas** atlikdamas post‑procesavimą:

1. **Suspaudžia** pasikartojančias dalis, išlaikydamas esmines kontrolės detales.  
2. **Normalizuoja** terminologiją pagal tiekėjo žodyną.  
3. **Prideda** **kilmės bloką**, kuriame išvardinami visi šaltiniai ir tikslios iškarpos, naudotos atsakyme.

Visi veiksmai įrašomi į **nekeičiamosios audito žurnalo** (pridėtinis ledger) duomenų bazę, leidžiančią atitikties komandai bet kuriuo metu atkurti pilną kilmės grandinę.

---

## 3. Realaus pasaulio darbo eiga: nuo klausimo iki atsakymo

Įsivaizduokime, kad pirkėjas klausia:  
> “Aprašykite, kaip užtikrinate šifravimą poilsio metu klientų duomenims, saugomiems AWS S3.”

### Žingsnis po žingsnio vykdymas

| Žingsnis | Veiksmas | Sistema |
|---------|----------|---------|
| 1 | Gauti klausimyno punktą per API | Klausimyno front‑end |
| 2 | Išanalizuoti klausimą, išgauti reguliacines žymes (pvz., „[SOC 2] CC6.1”) | NLP priešapdorojimas |
| 3 | Generuoti semantinę užklausą ir vykdyti hibridinę paiešką | Paieškos tarnyba |
| 4 | Gauti 5 svarbiausius įrodymo fragmentus (politikos ištrauka, AWS konfigūracija, audito ataskaita) | KG + Vektorų saugykla |
| 5 | Sukurti adaptacinį promptą su kontekstu (reguliacija, ilgis) | Promptų variklis |
| 6 | Paskambinti LLM (pvz., GPT‑4o) ir gauti bruto atsakymą | LLM tarnyba |
| 7 | Santraukikas suspaudžia ir standartizuoja kalbą | Santraukikos modulis |
| 8 | Sekimo sistema prideda kilmės metaduomenis | Kilmės tarnyba |
| 9 | Gražinti galutinį atsakymą + kilmės bloką UI peržiūrai | API šliuzas |
|10| Peržiūrėti, patvirtinti ir išsaugoti atsakymą tiekėjo atsakymų saugykloje | Atitikties centras |

### Gyva demonstracija (pseudo‑kodas)

```goat
// pseudo‑kodas, atspindintis procesą
question := fetchQuestionFromAPI()
tags := extractRegulatoryTags(question)
evidence := hybridRetrieve(question, tags, topK=5)
prompt := buildPrompt(question, evidence, tone="concise")
draft := callLLM(prompt)
summary := summarizeEvidence(draft)
answer := attachProvenance(summary, evidence)
storeAnswer(answer)
```

Visa grandinė paprastai užbaigiama **per mažiau nei 3 sekundes**, suteikdama galimybę atitikties komandai realiu laiku atsakyti į didelį klausimynų srautą.

---

## 4. Valdymas, audituojamumas ir privatumas

### 4.1 Nekeičiama kilmės grandinė  
Kiekvienas atsakymas įrašomas į **pridėtinio ledger** (pvz., lengvą blokų grandinę arba debesinę nekeičiamos saugyklą). Ledgerio įrašai:

* klausimo ID  
* atsakymo hash  
* šaltinio artefaktų ID ir sekcijos  
* laiko žyma ir LLM versija  

Auditoriai gali bet kuriuo metu patikrinti atsakymą, atkurdami įrašus ir perkurdamas atsakymą izoliuotoje aplinkoje.

### 4.2 Diferencijuota privatumo apsauga ir duomenų minimalizavimas  
Kaupti įrodymus kelioms įmonėms apjungiant, į vektorių įterpimus įterpiamas **diferencijuoto privatumo** triukšmas, kad būtų išvengta konfidencialios politikos detalės nutekėjimo.

### 4.3 Rolės pagrindu paremtas prieigos valdymas (RBAC)  
Tik vartotojai su **Įrodymų kuratoriumo** role gali keisti šaltinius ar koreguoti KG ryšius. Santraukų variklis veikia **mažiausio privilegijų** paslaugų paskyroje, negalėdamas rašyti į dokumentų saugyklą.

### 4.4 Reguliacinio nuokrypio aptikimas  
Fono užduotis nuolat stebi reguliacinius informacijos kanalus (pvz., NIST CSF, ISO atnaujinimus). Kai aptinkamas nuokrypis, susiję KG mazgai žymimi, o bet kurie išsaugoti atsakymai, priklausantys jiems, **automatiškai regeneruojami**, užtikrinant, kad atitikties požiūris būtų visada šviežias.

---

## 5. Įgyvendinimo kontrolinis sąrašas komandų

| ✅ Patikrinimo punktas | Kodėl svarbu |
|------------------------|--------------|
| **Centralizuokite visus atitikties artefaktus** PDF, Markdown, JSON. | Užtikrina, kad KG turi visą aprėptį. |
| **Apibrėžkite nuoseklų taksonomijos žodyną** (reguliacijos → kontrolės grupės → sub‑kontrolės). | Leidžia tiksliai kurti KG briaunas. |
| **Apmokykite LLM pagal savo politikos kalbą** (vidiniai formuluotės). | Pagerina atsakymo aktualumą ir sumažina redagavimo poreikį. |
| **Įjunkite kilmės žurnalavimą** nuo pat pradžių. | Taupo laiką auditų metu ir atitinka reguliatorių reikalavimus. |
| **Sukurkite reguliacinių nuokrypių įspėjimus** naudodami RSS kanalus iš NIST CSF, ISO ir kt. | Apsaugo nuo pasenusių atsakymų. |
| **Atlikite privatumo poveikio įvertinimą** prieš įkeliant konfidencialius kliento duomenis. | Atitinka GDPR, CCPA ir kitus privatumo įstatymus. |
| **Pradėkite pilotą su vienu klausimynu** (pvz., [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) prieš išplėsdami į kelias reguliacijas. | Leidžia matuoti ROI ir ištaisyti edge‑case scenarijus. |

---

## 6. Ateities perspektyvos

AAE‑SE platforma – tai derlinga tyrimų ir produktų inovacijų sritis:

* **Daugialypė įrodymų analizė** – integruoti ekrano nuotraukas, video transkriptus ir infrastruktūros kaip kodo fragmentus į santraukų ciklą.  
* **Aiškios santraukos** – vizualiniai sluoksniai, parodantys, kurios šaltinio dalys prisidėjo prie kiekvieno sakinio.  
* **Savarankiškas promptų optimizatorius** – sustiprinimas su stiprumo mokymu, kuris automatiškai tobulina promptus remiantis peržiūros grįžtamuoju ryšiu.  
* **Federacinis KG keliems SaaS tiekėjams** – leidžia dalintis anonimizuotais KG patobulinimais, išlaikant duomenų suverenumą.

Nuolat tobulindami šias galimybes, organizacijos gali paversti atitiktį iš trukdžių šaltinio į strateginį pranašumą – greitesnius, patikimesnius atsakymus, kurie padeda laimėti sandorius ir patenkinti auditorius.