
# Dirbtinio intelekto varomas nuolatinis patikimumo balo kalibravimas realiu laiku tiekėjų rizikos vertinimui

Įmonės vis labiau priklauso nuo trečiųjų šalių paslaugų – debesų platformų, SaaS įrankių, duomenų procesorių – o kiekvienas bendradarbiavimas sukuria **dinaminį rizikos paviršių**. Tradiciniai tiekėjų rizikos balai apskaičiuojami vieną kartą per įvedimo procesą ir atnaujinami kas ketvirtį arba kartą per metus. Praktikoje tiekėjo saugumo būklė gali drastiškai pasikeisti per naktį po pažeidimo, politikos pasikeitimo ar naujos reguliavimo direktyvos. Pasikliaujant pasenusiomis vertėmis sukelia praleistų įspėjimų, švaistomos mitigacijos pastangos ir galų gale didesnę pažeidžiamumą.

**Nuolatinis patikimumo balo kalibravimas** užpildo šį tarpą. Sujungiant **realiojo laiko duomenų srautus** su **žinių grafu pagrįstu rizikos modeliu** ir **generatyviu AI** įrodymų sintezei, organizacijos gali išlaikyti tiekėjų patikimumo balus atitinkančius dabartinę realybę, iš karto atskleisti kylančias grėsmes ir skatinti proaktyvų ištaisymą.

---

## Table of Contents

1. [Why Static Scores Fail in a Fast‑Moving Threat Landscape](#why-static-scores-fail-in-a-fast‑moving-threat-landscape)  
2. [Core Components of a Continuous Calibration Engine](#core-components-of-a-continuous-calibration-engine)  
   - 2.1 Real‑Time Data Ingestion  
   - 2.2 Evidence Provenance Ledger  
   - 2.3 Knowledge Graph Enrichment  
   - 2.4 Generative AI Evidence Synthesis  
   - 2.5 Dynamic Scoring Algorithms  
3. [Architectural Blueprint (Mermaid Diagram)](#architectural-blueprint-mermaid-diagram)  
4. [Step‑By‑Step Implementation Guide](#step‑by‑step-implementation-guide)  
5. [Operational Best Practices & Governance](#operational-best-practices‑governance)  
6. [Measuring Success: KPIs and ROI](#measuring-success‑kpis‑and‑roi)  
7. [Future Extensions: Predictive Trust and Autonomous Remediation](#future-extensions‑predictive-trust-and-autonomous-remediation)  
8. [Conclusion](#conclusion)  

---

## Why Static Scores Fail in a Fast‑Moving Threat Landscape

| Problema | Įtaka rizikos pozicijai |
|----------|--------------------------|
| **Ketvirčiai atnaujinimai** | Naujos pažeidžiamybės (pvz., Log4j) lieka nematomos savaitėmis. |
| **Rankinis įrodymų rinkimas** | Žmogaus vėlavimas sukelia pasenusius atitikties artefaktus. |
| **Reguliavimo nuokrypis** | Politikos pakeitimai (pvz., GDPR‑ePrivacy atnaujinimai) neatsispindi iki kitos audito ciklo. |
| **Tiekėjo elgsenos nepastovumas** | Staigūs saugumo personalo ar debesų konfigūracijų pokyčiai gali per naktį dvigubai padidinti riziką. |

Šie trūkumai lemia **ilgesnį vidutinį aptikimo laiką (MTTD)** ir **vidutinį reagavimo laiką (MTTR)** tiekėjo susijusioms įvykiams. Pramonė perkelia dėmesį į **nuolatinę atitiktį**, o patikimumo balai turi evoliucionuoti kartu.

---

## Core Components of a Continuous Calibration Engine

### 2.1 Real‑Time Data Ingestion

- **Saugumo telemetrija**: SIEM įspėjimai, debesų išteklių būklės API (AWS Config, Azure Security Center).  
- **Reguliavimo šaltiniai**: RSS/JSON srautai iš **[NIST](https://www.nist.gov/cyberframework)**, ES Komisijos, pramonės organizacijų.  
- **Tiekėjo teikiami signalai**: Automatiniai įrodymų įkėlimai per API, patikimumo statuso pokyčiai.  
- **Išorinė grėsmių informacija**: Atviro kodo pažeidimų duomenų bazės, grėsmių žvalgybos platformų srautai.  

Visi srautai normalizuojami per **schemą nepriklausomą įvykių magistralę** (Kafka, Pulsar) ir saugomi **laiko serijų duomenų saugykloje** greitam priėmimui.

### 2.2 Evidence Provenance Ledger

Kiekvienas įrodymas – politikos dokumentas, audito ataskaita, trečiosios šalies patvirtinimas – įrašomas **nekintamame registre** (pridėtinis žurnalas, pasikliaujantis Merkle medžiu). Registras suteikia:

- **Vandens žymėjimas**: Kriptografiniai maišos kodai garantuoja, kad nebus po įvykio atliktų pakeitimų.  
- **Versijų atsekamumas**: Kiekvienas pakeitimas sukuria naują lapą, leidžiantį atlikti „kas‑būt“ scenarijų pakartojimą.  
- **Federuota privatumas**: Jautrių laukų galima užrakinti naudojant nulinės žinios įrodymus, išlaikant konfidencialumą ir vis tiek leidžiant patikrinti.

### 2.3 Knowledge Graph Enrichment

**Tiekėjo rizikos žinių grafas (VRKG)** koduoja santykius tarp:

- **Tiekėjai → Paslaugos → Duomenų tipai**  
- **Kontrolės → Kontrolės‑sąryšiai → Reguliavimai**  
- **Grėsmės → Paveiktos kontrolės**  

Naujos entitetai pridedami automatiškai, kai įsisavinimo kanalai aptinka naujus išteklius arba reguliavimo nuostatas. Grafo neuroniniai tinklai (GNN) apskaičiuoja įterpimus, kurie atspindi **kontekstinį rizikos svorį** kiekvienam mazgui.

### 2.4 Generative AI Evidence Synthesis

Kai trūksta žaliųjų įrodymų, **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** procesas:

1. **Ieško** labiausiai susijusių esamų įrodymų fragmentų.  
2. **Generuoja** glaustą, citatomis turtingą naratyvą, užpildantį spragą, pvz., “Remiantis naujausiu [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) auditu (2024‑Q2) ir tiekėjo viešą šifravimo politiką, laikoma, kad duomenys poilsio būsena atitinka reikalavimus.”  

Išvestis pažymėta **pasitikėjimo įvertinimais** ir **šaltinių priskyrimu**, kad auditoriai galėtų toliau tikrinti.

### 2.5 Dynamic Scoring Algorithms

Patikimumo balas \(T_v\) tiekėjui *v* laiku *t* yra svorių agregatas:

\[
T_v(t) = \sum_{i=1}^{N} w_i \cdot f_i\bigl(E_i(t), G_i(t)\bigr)
\]

- \(E_i(t)\): Įrodymų pagrįstas metrikas (pvz., šviežumas, pilnumas).  
- \(G_i(t)\): Grafo kontekstinis metrikas (pvz., pažeidžiamumas aukštos rizikos grėsmių atžvilgiu).  
- \(w_i\): Dinamiškai reguliuojamos svorio reikšmės, išmoktos naudojant **online reinforcement learning**, siekiant suderinti su verslo rizikos apetitu.  

Balai **perskaičiuojami kiekvieno naujo įvykio metu**, sukuriant beveik realaus laiko rizikos šiltnamį.

---

## Architectural Blueprint (Mermaid Diagram)

```mermaid
graph TD
    subgraph Ingestion
        A[Security Telemetry] -->|Kafka| B[Event Bus]
        C[Regulatory Feeds] --> B
        D[Vendor API] --> B
        E[Threat Intel] --> B
    end

    B --> F[Normalization Layer]
    F --> G[Time‑Series Store]
    F --> H[Evidence Provenance Ledger]

    subgraph Knowledge
        H --> I[VRKG Builder]
        G --> I
        I --> J[Graph Neural Embeddings]
    end

    subgraph AI
        J --> K[Risk Weight Engine]
        H --> L[RAG Evidence Synthesizer]
        L --> M[Confidence Scoring]
    end

    K --> N[Dynamic Trust Score Calculator]
    M --> N
    N --> O[Dashboard & Alerts]
    N --> P[API for Downstream Apps]
```

---

## Step‑By‑Step Implementation Guide

| Phase | Action | Tools / Technologies | Expected Outcome |
|-------|--------|----------------------|------------------|
| **1. Data Pipeline Setup** | Deploy Kafka clusters, configure connectors for security APIs, regulatory RSS, vendor webhooks. | Confluent Platform, Apache Pulsar, Terraform for IaC. | Continuous stream of normalized events. |
| **2. Immutable Ledger** | Implement an Append‑Only log with Merkle‑tree verification. | Hyperledger Fabric, Amazon QLDB, or custom Go service. | Tamper‑evident evidence store. |
| **3. Knowledge Graph Construction** | Ingest entities, relationships; run periodic GNN training. | Neo4j Aura, TigerGraph, PyG for GNN. | Context‑rich graph with risk embeddings. |
| **4. RAG Pipeline** | Combine BM25 retrieval with Llama‑3 or Claude for generation; integrate source citation logic. | LangChain, Faiss, OpenAI API, custom prompt templates. | Auto‑generated evidence narratives with confidence scores. |
| **5. Scoring Engine** | Build a microservice that consumes events, fetches graph embeddings, applies reinforcement‑learning‑based weight updates. | FastAPI, Ray Serve, PyTorch RL libraries. | Real‑time trust scores refreshed on each event. |
| **6. Visualization & Alerting** | Create a heatmap dashboard and configure webhook alerts for threshold breaches. | Grafana, Superset, Slack/Webhook integrations. | Immediate visibility and actionable alerts for risk spikes. |
| **7. Governance Layer** | Define policies for data retention, audit log access, and human‑in‑the‑loop verification of AI‑generated evidence. | OPA (Open Policy Agent), Keycloak for RBAC. | Compliance with internal and external audit standards, including **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** and **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** requirements. |

**Patarimas:** Pradėkite nuo **piloto tiekėjo**, kad patikrintumėte visą srautą, prieš išplečiant visam portfeliui.

---

## Operational Best Practices & Governance

1. **Žmogaus įsitraukimas** – Net ir turint aukštą AI pasitikėjimo įvertį (pvz., > 0.85) patikimumo įrodymų naratyvą turėtų peržiūrėti atitikties analitikas.  
2. **Versijos valdymas** – Laikyti įvertinimo logiką **policy‑as‑code** saugykloje (GitOps). Kiekvieną versiją pažymėti; variklis turi galimybę atkurti ankstesnę versiją arba atlikti A/B testavimą.  
3. **Audito takelio integracija** – Eksportuoti ledger į SIEM, kad būtų užtikrintas nekintamas audito takelis, atitinkantis **SOC 2** ir **ISO 27001** įrodymų reikalavimus.  
4. **Privatumo apsauga** – Jautriems tiekėjo duomenims naudoti **Zero‑Knowledge Proofs**, kad būtų galima įrodyti atitiktį be žaliųjų duomenų atskleidimo.  
5. **Ribų valdymas** – Dinamiškai reguliuoti įspėjimų slenkstį, remiantis verslo kontekstu (pvz., griežtesni slenkstiai kritiniams duomenų procesoriams).  

---

## Measuring Success: KPIs and ROI

| KPI | Apibrėžimas | Tikslas (6‑mėnesio laikotarpis) |
|-----|------------|---------------------------------|
| **Mean Time to Detect Vendor Risk (MTTD‑VR)** | Vidutinis laikas nuo įvykio iki patikimumo balo atnaujinimo. | < 5 min. |
| **Evidence Freshness Ratio** | Procentas įrodymų, ne senesnių nei 30 dienų. | > 90 % |
| **Manual Review Hours Saved** | Analitiko valandų, sutaupytų dėl AI sintezės. | 200 val. |
| **Risk Incident Reduction** | Tiekėjo susijusių incidentų skaičius po įdiegimo, lyginant su baziniu duomenų rinkiniu. | –30 % |
| **Compliance Audit Pass Rate** | Auditų, kurie praeina be pataisų, procentas. | 100 % |

Finansinis ROI galima įvertinti **mažinant tarpininkų baudas**, **sutrumpinant pardavimo ciklus** (greitesni atsakymai į klausimynus) ir **mažinant analitikos darbo jėgos kaštus**.

---

## Future Extensions: Predictive Trust and Autonomous Remediation

- **Prognozinės patikimumo prognozės** – Naudoti laiko serijų prognozavimą (Prophet, DeepAR) ant patikimumo balų tendencijų, kad būtų galima numatyti būsimas rizikos šuolius ir planuoti iš anksto auditus.  
- **Autonominė ištaisymo orkestracija** – Sujungti variklį su **Infrastructure‑as‑Code** (Terraform, Pulumi), kad automatizuotai ištaisytų žemas balų kontrolės (pvz., priverstinis MFA, raktų rotacija).  
- **Federuotas mokymasis tarp įmonių** – Dalintis anonimizuotais rizikos įterpimais tarp partnerių, pagerinant modelio patikimumą be konfidencialios informacijos atskleidimo.  
- **Savęs gijanti įrodymų generacija** – Kai įrodymas pasibaigia, automatiškai išgauti naują versiją iš tiekėjo dokumentų saugyklos naudojant Document‑AI OCR ir grąžinti į ledger.

Šios galimybės paverčia balų variklį iš **reaktyvaus stebėjimo** į **proaktyvų rizikos orkestratorių**.

---

## Conclusion

Statinių tiekėjų rizikos balų era yra praėjęs. **Sujungiant realaus laiko duomenų įsisavinimą, nekintamą įrodymų kilmės registrą, žinių grafų semantiką ir generatyvų AI sintezę**, organizacijos gali išlaikyti **nuolatinį, patikimą vaizdą apie savo trečiųjų šalių rizikos kraštovaizdį**. Įdiegus **Nuolatinio patikimumo balo kalibravimo variklį**, ne tik sutrumpinami aptikimo ciklai ir sumažėja kaštai, bet ir stiprinamas pasitikėjimas klientų, auditorių ir reguliuotojų akyse – tai pagrindinis konkurencinis pranašumas sparčiai augančioje SaaS rinkoje.

Investavimas į šią architektūrą dabar leidžia jūsų organizacijai **numatyti būsimas reguliavimo permainas, reaguoti iš karto į kylančias grėsmes ir automatizuoti atitikties didžiąją dalį** – paverčiant rizikos valdymą iš našta į strateginį pranašumą.