
# Dirbtinio intelekto pagrįstas realaus laiko įrodymų susiejimas daugialypėms reguliavimo anketoms

## Įvadas  

Saugumo anketos tapo kiekvieno B2B SaaS sandorio prominentu. Vienas potencialus klientas gali reikalauti **10‑15 skirtingų atitikties standartų**, kurių kiekvienas prašo šiek tiek skirtingų įrodymų. Rankinis kryžminis susiejimas sukelia:

* **Dvigubas darbas** – saugumo inžinieriai rašo tą patį politikos fragmentą kiekvienai anketai.  
* **Nesuderintos atsakų formuluotės** – nedidelis žodžių keitimas gali netyčia sukelti atitikties spragą.  
* **Audito rizika** – be vieningos tiesos šaltinio įrodymų kilmė sunkiai patikrinama.  

**„Procurize“ AI Powered Real Time Evidence Reconciliation Engine (ER‑Engine)** pašalina šias problemas. Įkeldama visus atitikties artefaktus į vieningą Žinių Grafinę struktūrą ir taikydama Retrieval‑Augmented Generation (RAG) su dinamine promptų kūrimo technika, ER‑Engine gali:

1. **Identifikuoti ekvivalentinius įrodymus** tarp skirtingų standartų per milisekundes.  
2. **Patvirtinti įrodymo kilmę** naudodama kriptografinį maišą ir nekeičiamos audito takelius.  
3. **Pasiūlyti naujausią artefaktą** remiantis politikos nuokrypių aptikimu.  

Rezultatas – vienas, dirbtiniu intelektu vadovaujamas atsakymas, tenkinantis visus standartus vienu metu.  

---  

## Esminiai iššūkiai, kuriuos jis sprendžia  

| Iššūkis | Tradicinis požiūris | AI pagrįstas susiejimas |
|----------|----------------------|--------------------------|
| **Įrodymų dubliavimas** | Kopijavimas iš dokumentų, rankinis formatavimas | Grafinės struktūros subjektų susiejimas pašalina perteklą |
| **Versijų nuokrypis** | Skaičiuoklių žurnalas, rankinis palyginimas | Realaus laiko politikos pokyčių radaras automatiškai atnaujina nuorodas |
| **Reguliavimo susiejimas** | Rankinė matrica, linkusi į klaidas | Automatizuotas ontologijos susiejimas su LLM‑pagalba |
| **Audito takelis** | PDF archyvai, be maišo patikrinimo | Nekeičiama knyga su Merkle įrodymų kiekvienam atsakymui |
| **Mastelio didinimas** | Linijinis darbo krūvis kiekvienai anketai | Kvadratinis sumažėjimas: *n* anketų ↔ *≈ √n* unikalių įrodymų mazgų |  

---  

## Architektūros apžvalga  

ER‑Engine yra „Procurize“ platformos širdyje ir susideda iš keturių glaudžiai susijusių sluoksnių:

1. **Įkėlimo sluoksnis** – atsiėja politikos, kontrolės ir įrodymų failus iš Git saugyklų, debesų saugojimo arba SaaS politikos skydų.  
2. **Žinių Grafinės struktūros sluoksnis** – saugo subjektus (kontroles, artefaktus, reglamentus) kaip mazgus, o briaunos koduoja *satisfies*, *derived‑from* ir *conflicts‑with* ryšius.  
3. **AI sprendimo sluoksnis** – sujungia **paieškos variklį** (vektorinės panašumo pagal įterpimus) su **generavimo varikliu** (instrukcijomis pritaikytą LLM) atsakymų projektavimui.  
4. **Atitikties knygos sluoksnis** – įrašo kiekvieną sugeneruotą atsakymą į papildomą knygą (bloko grandinės tipo) su įrodymų maišu, laiko žyma ir autoriaus parašu.  

Žemiau pateikiamas aukšto lygio „Mermaid“ diagrama, kuri rodo duomenų srautus.  

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```  

*Visi mazgo pavadinimai yra apsupti dvigubomis kabutėmis, kaip reikalauja Mermaid.*  

---  

## Žingsnis po žingsnio darbo eiga  

### 1. Įrodymų įkėlimas ir normalizavimas  

* **Failų tipai:** PDF, DOCX, Markdown, OpenAPI specifikacijos, Terraform moduliai.  
* **Apdorojimas:** OCR skenuotiems PDF, NLP subjektų išskyrimas (kontrolės ID, datos, atsakingi).  
* **Normalizavimas:** Visi artefaktai konvertuojami į kanoninį JSON‑LD įrašą, pvz.:  

```json
{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}
```  

### 2. Žinių Grafinės struktūros užpildymas  

* Mazgai kuriami **Reglamentams**, **Kontrolėms**, **Artefaktams** ir **Vaidmenims**.  
* Briaunų pavyzdžiai:  
  * `Control "A.10.1"` **satisfies** `Regulation "ISO27001"`  
  * `Artifact "ev-2025-12-13-001"` **enforces** `Control "A.10.1"`  

Grafinė struktūra saugoma **Neo4j** duomenų bazėje su **Apache Lucene** pilno teksto indeksais greitam naršymui.  

### 3. Realiojo laiko paieška  

Kai anketa klausia, *„Aprašykite duomenų šifravimo poilsio mechanizmą.“* platforma:

1. Išskiria klausimą į **semantinę užklausą**.  
2. Randa susijusius **Kontrolės ID** (pvz., ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).  
3. Paimia top‑k įrodymų mazgus naudojant kosinuso panašumą ant **SBERT** įterpimų.  

### 4. Promptų kūrimas ir generavimas  

Kuriamas **dinaminis šablonas** tiesiogiai:  

```
You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}
```  

Instrukcijomis pritaikytas LLM (pvz., Claude‑3.5) grąžina projekto atsakymą, kuris iš karto **re‑ranguojamas** pagal citatų aprėptį ir ilgio apribojimus.  

### 5. Kilmės patikrinimas ir įrašymas į knygą  

* Atsakymas sujungiamas su **maišais** visų cituojamų įrodymų.  
* Sukuriama **Merkle medžio** šaknis, įrašoma į **Ethereum‑suderinamą šalutinę grandinę** nepriklausomam įrašymui.  
* Vartotojo sąsajoje rodomas **kriptografinis kvitas**, kurį auditoriai gali patikrinti savarankiškai.  

### 6. Bendradarbiavimo peržiūra ir publikavimas  

* Komandos gali **komentuoti eilutėmis**, prašyti alternatyvių įrodymų arba iš naujo paleisti RAG procesą, jei politikos atnaujinimai aptikti.  
* Patvirtinus, atsakymas **publikuojamas** tiekėjų anketų modulyje ir įrašomas į knygą.  

---  

## Saugumo ir privatumo svarstymai  

| Risinimas | Atsparumas |
|-----------|------------|
| **Konfidencialaus įrodymo atskleidimas** | Visi įrodymai šifruojami poilsio metu su AES‑256‑GCM. Paieška vykdoma **Patikimo vykdymo aplinkoje (TEE)**. |
| **Promptų injekcijos grėsmė** | Įvesties sanitarizavimas ir izoliuotas LLM konteineris apsaugo nuo sistemos komandų vykdymo. |
| **Knygos manipuliavimas** | Merkle įrodymai ir periodinis ankurdijimas viešoje blokų grandinėje daro bet kokį keitimą statistiškai neįmanomu. |
| **Tarpų klientų duomenų nutekėjimas** | **Federacinės Žinių Grafinės struktūros** izoliuoja kiekvieno kliento subgrafus; bendros reguliavimo ontologijos – vienintelė dalijamasi medžiaga. |
| **Reguliavimo duomenų rezidencija** | Diegiama bet kurio debesų regione; grafinė struktūra ir knyga laikosi kliento duomenų rezidencijos politikos. |  

---  

## Įgyvendinimo gairės įmonėms  

1. **Paleiskite pilotą vienam standartui** – pradėkite nuo **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, kad patikrintumėte įkėlimo kanalus.  
2. **Suskirstykite egzistuojančius artefaktus** – naudokite „Procurize“ masinį importo vedlį ir pažymėkite kiekvieną politikos dokumentą su standartų ID (ISO 27001, GDPR ir kt.).  
3. **Nustatykite valdymo taisykles** – sukurkite vaidmenų pagrindu paremtas prieigos teises (pvz., saugumo inžinieriai gali patvirtinti, teisininkai – audituoti).  
4. **Integruokite CI/CD** – susiekite ER‑Engine su **GitOps** kanalu; bet kokie politikos pakeitimai automatiškai sukelia perindeksavimą.  
5. **Apmokykite LLM domenų duomenų bazėje** – fine‑tune keliųdešimčio istorinių anketo atsakymų rinkiniu, kad didintumėte tikslumą.  
6. **Stebėkite nuokrypius** – įjunkite **Policy Change Radar**; kai kontrolės formuluotė pasikeičia, sistema automatiškai žymi paveiktus atsakymus.  

---  

## Matomi verslo privalumai  

| Rodiklis | Prieš ER‑Engine | Po ER‑Engine |
|----------|-----------------|--------------|
| **Vidutinis atsakymo laikas** | 45 min/klausimas | 12 min/klausimas |
| **Įrodymų dubliavimo dažnis** | 30 % artefaktų | < 5 % |
| **Audito klaidų skaičius** | 2,4 % per auditą | 0,6 % |
| **Komandos pasitenkinimas (NPS)** | 32 | 74 |
| **Laikas užbaigti tiekėjo sandorį** | 6 savaitės | 2,5 savaitės |

2024‑metų fintech vienos įmonės atvejo tyrime buvo fiksuotas **70 % sumažėjimas** anketo atsakymo laikui ir **30 % sumažėjimas** atitikties personalo išlaidų po ER‑Engine įdiegimo.  

---  

## Ateities planas  

* **Multimodalinė įrodymų ištraukimo technologija** – integruoti ekrano nuotraukas, vaizdo įrašus ir infrastruktūros kaip kodo momentus.  
* **Nulinės žinios įrodymo integracija** – leisti tiekėjams patvirtinti atsakymus neatskleidžiant žaliųjų įrodymų, išlaikant konfidencialumą.  
* **Prognozuojamo reguliavimo srautas** – AI pagrįstas srautas, kuris numato būsimas reguliacines laidas ir automatiškai siūlo politikos atnaujinimus.  
* **Savipataiso šablonai** – grafų neuroniniai tinklai, kurie automatiškai perrašo anketo šablonus, kai kontrolė yra pasenusi.  

---  

## Išvada  

**Dirbtinio intelekto pagrįstas realaus laiko įrodymų susiejimo variklis** pertvarko chaotišką daugelio reguliavimo anketų kraštovaizdį į struktūruotą, patikrinamą ir greitą darbo eigą. Vienodindamas įrodymus Žinių Grafinėje struktūroje, panaudodamas RAG greitiems atsakymams generuoti ir registruodamas kiekvieną atsakymą nekeičiamos knygos knygoje, „Procurize“ suteikia saugumo ir atitikties komandoms galimybę susitelkti į rizikos mažinimą, o ne į nuobodų popierinį darbą. Kadangi reguliavimas toliau auga, o tiekėjų anketo skaičius pakimba, tokios AI‑pirmos susiejimo priemonės taps faktiniu standartu patikimam ir audituojamam anketų automatizavimui.