
# Dirbtinio intelekto valdoma dinaminė įrodymų orkestracija realiuoju laiku saugumo klausimynams

## Įvadas

Saugumo klausimynai yra B2B SaaS sandorių sargas. Jie reikalauja tikslių, nuolat atnaujinamų įrodymų pagal tokias struktūras kaip [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 besikylančius reglamentus. Tradiciniai procesai remiasi rankiniu kopijavimu iš statinių politikų saugyklų, dėl ko atsiranda:

* **Ilgi atsako laikai** – nuo savaičių iki mėnesių.  
* **Nesuderinti atsakymai** – skirtingi komandos nariai cituoja prieštaringas versijas.  
* **Audito rizika** – nėra nekintamos takelės, susiejančios atsakymą su šaltiniu.  

Procurize naujovė, **Dinaminė įrodymų orkestracijos variklis (DEOE)**, pašalina šias skausmas sukeltas problemas, paverčiant atitikties žinių bazę **pritaikoma, DI valdomu duomenų audiniu**. Derindama **informacijos papildytą generavimą (RAG)**, **grafų neuroninius tinklus (GNN)** ir **realaus laiko federuotą žinių grafiką**, variklis gali:

1. **Rasti** labiausiai aktualius įrodymus akimirksniu.  
2. **Sinchronizuoti** glaustą, reglamentų žinantį atsakymą.  
3. **Pridėti** kriptografinius kilmės metaduomenis auditui.  

Rezultatas – **vieno paspaudimo, auditui paruoštas atsakas**, besikeičiantis kartu su politikų, kontrolės priemonių ir reglamentų atnaujinimais.

---  

## Pagrindiniai architektūriniai stulpeliai

DEOE susideda iš keturių glaudžiai susietų lygių:

| Lygis | Atsakomybė | Pagrindinės technologijos |
|-------|------------|---------------------------|
| **Įsisavinimas ir normalizavimas** | Išgauna politikų dokumentus, auditų ataskaitas, ticketų žurnalus ir trečiųjų šalių patvirtinimus. Paverčia juos į vieningą semantinį modelį. | Document AI, OCR, schemos susiejimas, OpenAI įterpimai |
| **Federuotas žinių grafas (FKG)** | Saugo normalizuotas entitetas (kontrolės, išteklius, procesus) kaip mazgus. Briaunos žymi ryšius, pvz., *priklauso‑nuo*, *įgyvendina*, *audituota‑pagal*. | Neo4j, JanusGraph, RDF‑pagrindinės žodynų grupės, GNN‑paruoštos schemos |
| **RAG išsaugojimo variklis** | Atsižvelgiant į klausimyno užklausą, iš grafiko atgauna top‑k kontekstinių iškarpų, kurias perduoda LLM atsakymo generavimui. | ColBERT, BM25, FAISS, OpenAI GPT‑4o |
| **Dinaminė orkestracija ir kilmės patikrinimas** | Sujungia LLM išvestį su grafiko citatomis, pasirašo rezultatą naudojant zero‑knowledge proof registrą. | GNN inferencija, skaitmeninis parašas, Nekintamas registras (pvz., Hyperledger Fabric) |

### „Mermaid“ apžvalga

```mermaid
graph LR
  A[Document Ingestion] --> B[Semantic Normalization]
  B --> C[Federated Knowledge Graph]
  C --> D[Graph Neural Network Embeddings]
  D --> E[RAG Retrieval Service]
  E --> F[LLM Answer Generator]
  F --> G[Evidence Orchestration Engine]
  G --> H[Signed Audit Trail]
  style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
  style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## Kaip veikia informacijos papildytas generavimas (RAG) DEOE

1. **Užklausos dekompozicija** – Įeinanti klausimyno dalis išskiriama į *ketinimą* (pvz., „Apibūdinkite duomenų šifravimą ramybės būsenoje“) ir *apribojimą* (pvz., „CIS 20‑2“).  
2. **Vektorinė paieška** – Ketinimo vektorius susijungiamas su FKG įterpimais naudojant FAISS; išgaunamos top‑k iškarpos (politikų nuostatos, auditų išvados).  
3. **Kontekstualus sujungimas** – Išgaunamos iškarpos sujungiamos su originalia užklausa ir perduodamos LLM.  
4. **Atsakymo generavimas** – LLM sukuria glaustą, atitikties atitinkantį atsakymą, laikydamasi tono, ilgio ir reikiamų citatų.  
5. **Citavimo susiejimas** – Kiekvienas sugeneruotas sakinys susiejamas su šaltinio mazgo ID per panašumo slenkstį, užtikrinant **sekmumą**.  

Procesas trunka **mažiau nei 2 sekundes** daugumai įprastų klausimyno elementų, todėl realaus laiko bendradarbiavimas tampa įmanomas.

## Grafų neuroniniai tinklai: semantinis intelektas

Įprasta raktažodžių paieška vertina dokumentus kaip atskirą žodžių maišelį. GNN suteikia varikliui galimybę suprasti **struktūrinį kontekstą**:

* **Mazgų savybės** – įterpimai, gaunami iš teksto, papildyti kontrolės tipų metaduomenimis (pvz., „šifravimas“, „prieigos kontrolė“).  
* **Briaunų svoriai** – atspindi reguliacinius ryšius (pvz., *„ISO 27001 A.10.1“* *įgyvendina* *„SOC 2 CC6“*).  
* **Žinučių persiuntimas** – skleidžia svarbos balus per grafą, atskleidžiant netiesioginius įrodymus (pvz., „duomenų išsaugojimo politika“, kuri netiesiogiai patenkina „įrašų saugojimo“ klausimą).  

Mokydami **GraphSAGE** modelį iš istorinių klausimyno‑atsakymo porų, variklis išmoksta prioritetizuoti mazgus, kurie anksčiau prisidėjo prie aukštos kokybės atsakymų, žymiai gerinant tikslumą.

## Kilmės registras: nekintama audito takelė

Kiekvienas sugeneruotas atsakas yra supakuotas su:

* **Mazgų ID** – šaltinio įrodymų.  
* **Laiko žyme** – kada atlikta ištrauka.  
* **Skaitmeniniu parašu** – DEOE privatų raktą.  
* **Zero‑Knowledge Proof (ZKP)** – patvirtinimu, kad atsakymas buvo gautas iš nurodytų šaltinių neatskleidžiant paties dokumento turinio.  

Šie artefaktai saugomi **nekintamame registre** (Hyperledger Fabric) ir gali būti eksportuojami pagal reikalavimą auditoriams, išskiriant klausimą „Iš kur šis atsakas kilęs?“.

## Integracija su esamais pirkimo procesais

| Integracijos taškas | Kaip DEOE prisitaiko |
|---------------------|----------------------|
| **Ticketų sistemos (Jira, ServiceNow)** | Webhook sukelia išsaugojimo variklį, kai sukuriamas naujas klausimyno užduotis. |
| **CI/CD vamzdynai** | Politikos kaip kodas saugyklos perkelia atnaujinimus į FKG per GitOps‑stiliaus sinchronizacijos užduotį. |
| **Tiekėjo portalai (SharePoint, OneTrust)** | Atsakymai gali būti automatiškai išpildyti per REST API, prie metaduomenų prisegant auditų takelės nuorodas. |
| **Bendradarbiavimo platformos (Slack, Teams)** | AI asistentas gali atsakyti į natūralaus kalbos užklausas, kviesdamas DEOE fone. |

## Kainų nauda (kiekvienas metrikas)

| Rodiklis | Tradicinis procesas | DEOE įgalintas procesas |
|----------|--------------------|--------------------------|
| **Vidutinis atsako laikas** | 5‑10 dienų per klausimyną | < 2 minutės per elementą |
| **Rankinio darbo valandos** | 30‑50 val. per audito ciklą | 2‑4 val. (tik patikrinimas) |
| **Įrodymų tikslumas** | 85 % (žmogiškos klaidos) | 98 % (DI + citatų patikrinimas) |
| **Audito trūkumai dėl nesuderintų atsakymų** | 12 % visų trūkumų | < 1 % |

Realūs bandomieji projektai trijuose Fortune‑500 SaaS įmonėse parodė **70 % atsako laiko sumažėjimą** ir **40 % auditų susijusių taisymo išlaidų mažėjimą**.

## Įgyvendinimo kelias

1. **Duomenų rinkimas (1‑2 savaitės)** – Prijunkite Document AI tiekėjus prie politikų saugyklų, eksportuokite į JSON‑LD.  
2. **Grafo schemos projektavimas (2‑3 savaitės)** – Apibrėžkite mazgų/briaunų tipus (Kontrolė, Išteklius, Reglamentas, Įrodymas).  
3. **Grafo įkėlimas (3‑5 savaitės)** – Įkelkite normalizuotus duomenis į Neo4j, paleiskite pradinį GNN mokymą.  
4. **RAG paslaugos diegimas (5‑6 savaitės)** – Sukurkite FAISS indeksą, integruokite su OpenAI API.  
5. **Orkestracijos sluoksnis (6‑8 savaitės)** – Įgyvendinkite atsakymo sintezę, citatų susiejimą ir registrų pasirašymą.  
6. **Bandomoji integracija (8‑10 savaitės)** – Prijunkite prie vieno klausimyno darbo proceso, surinkite atsiliepimus.  
7. **Iteratyvus derinimas (10‑12 savaitės)** – Patobulinkite GNN, koreguokite šablonus, išplėskite ZKP aprėptį.  

„DevOps‑draugiškas“ Docker Compose failas ir Helm schema yra pateikti Procurize atviro kodo SDK, leidžiantys greitai paleisti aplinką Kubernetes platformoje.

## Ateities kryptys

* **Daugialypiai įrodymai** – Įtraukti ekrano nuotraukas, architektūrinius diagramas ir video apžvalgas, naudojant CLIP‑pagrindinius įterpimus.  
* **Federuotas mokymasis tarp nuomotojų** – Dalintis anonimizuotais GNN svorių atnaujinimais su partneriais, išlaikant duomenų suverenumą.  
* **Reguliavimo prognozavimas** – Sujungti laikiną grafiką su LLM‑pagrindine tendencijų analize, siekiant iš anksto sugeneruoti įrodymus ateities standartams.  
* **Zero‑Trust prieigos kontrolė** – Įgyvendinti politikos pagrindu vykdomą šifravimą ties įrodymo panaudojimo vietoje, kad tik įgalioti vaidmenys galėtų matyti šaltinio dokumentus.  

## Geriausių praktikų kontrolinis sąrašas

- [ ] **Išlaikyti semantinį nuoseklumą** – Naudokite bendrą taksonomiją (pvz., [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO 27001) visų šaltinių dokumentuose.  
- [ ] **Versijų valdymas grafo schemai** – Saugo schemos migracijas Git, taikykite per CI/CD.  
- [ ] **Kasdienė kilmės auditų patikra** – Automatizuota patikra, kad kiekvienas atsakas susietas su bent vienu pasirašytu mazgu.  
- [ ] **Stebėti išsaugojimo vėlinimą** – Įspėti, jei RAG užklausa viršija 3 sekundes.  
- [ ] **Reguliariai mokyti GNN** – Įtraukite naujus klausimyno‑atsakymo poras kas ketvirtį.  

## Išvada

**Dinaminė įrodymų orkestracijos variklis** pertvarko saugumo klausimynų atsakymų procesą. Paverčiant statinius politikų dokumentus **gyvu, grafu pagrįstu žinių audiniu** ir išnaudojant šiuolaikinių LLM generacinį potencialą, organizacijos gali:

* **Pagreitinti sandorio greitį** – atsakymai paruošti per sekundes.  
* **Padidinti auditų pasitikėjimą** – kiekvienas pareiškimas kriptografiškai susietas su šaltiniu.  
* **Užtikrinti atitikties ateitį** – sistema mokosi ir prisitaiko prie besikeičiančių reglamentų.  

DEOE įdiegimas nebėra prabangumas; tai strateginis įsipareigojimas bet kuriai SaaS įmonei, kuri vertina greitį, saugumą ir pasitikėjimą itin konkurencingoje rinkoje.