
# Dinaminė kontekstualiai suvokianti įrodymų sintezės sistema, naudojanti multimodalų paiešką ir grafų neuroninius tinklus

## Įvadas  

Šiuolaikiniai SaaS paslaugų teikėjai susiduria su nuolat augančiu saugos klausimynų, audito užklausų ir reguliacinių kontrolinių sąrašų srautu. Kiekviena užklausa reikalauja tikslaus įrodymo – politika ištraukas, architektūros diagramas, testų žurnalus arba trečiųjų šalių patvirtinimus. Tradiciškai saugos komandos rankiniu būdu naršo per dokumentų saugyklas, kopijuoja fragmentus ir rizikuoja pateikdamos pasenusią informaciją. Tai sukuria spyna, vėluojančią derybas, padidindama kaštus ir įvedant atitikties riziką.

Atsiranda **Dinaminė kontekstualiai suvokianti įrodymų sintezės sistema (DCA‑ESE)**. Sujungs **multimodalų paiešką** (tekstas, PDF, vaizdas, kodas), **žinių grafo pagrindu paremtą politikos modeliavimą** ir **grafų neuroninio tinklo (GNN) reitingavimą**, DCA‑ESE automatiškai generuoja reitinguotą, kontekstualiai tikslų įrodymo paketą per kelias sekundes. Sistema nuolat stebi reguliacinius šaltinius, keičia bazinį žinių grafiką ir peroptimizuoja įrodymų aktualumą be žmogaus įsikišimo.

Šiame straipsnyje išsamiai nagrinėsime sistemos architektūrą, pateiksime gyvą darbo eigą ir išdėstysime praktinius žingsnius, kaip šią technologiją įdiegti į gamybinę atitikties infrastruktūrą.

## Pagrindinės DCA‑ESE sprendžiamos problemos  

| Problema | Kodėl svarbu | Tradicinis sprendimas |
|----------|--------------|------------------------|
| **Fragmentuoti įrodymų šaltiniai** | Politikos saugomos Confluence, architektūros diagramos – Visio, žurnalai – Splunk. | Rankinis paieškos per kelias priemones. |
| **Reguliacinis nuosmukis** | Standartai evoliucionuoja; kontrolė gali būti pakeista nauju NIST gairės. | Ketvirtiniai rankiniai auditai. |
| **Konteksto nesutapimas** | Kontrolė prašo „užšifravimo ramyje klientų duomenims, saugomiems S3“. Bendras šifravimo politinis yra nepakankamas. | Žmogaus sprendimai, linkę į klaidas. |
| **Mastelio trūkumas** | Šimtai klausimynų per ketvirtį, kiekvienas su 20‑30 įrodymų. | Atitikties operacijų komandos. |
| **Audituojamumas** | Reikalingas kriptografinis įrodymo kilmės patvirtinimas išorės auditoriams. | Rankiniai versijų kontrolės žurnalai. |

DCA‑ESE sprendžia kiekvieną skausmo tašką vieninga AI duomenų grandine, kuri yra **realaus laiko** ir **savimokanti**.

## Architektūros apžvalga  

```mermaid
graph LR
    A["Gaunama klausimyno užklausa"] --> B["Konteksto išgavimas"]
    B --> C["Multimodalių paieškų modulis"]
    C --> D["Vieninga įrodymų saugykla"]
    D --> E["Žinių grafas (Politikos KG)"]
    E --> F["Grafų neuroninio tinklo reitinguoklis"]
    F --> G["Įrodymų komponavimas"]
    G --> H["Galutinis įrodymų paketas"]
    H --> I["Auditų žurnalo įrašas"]
    I --> J["Atitikties skydelis"]
```

* **Konteksto išgavimas** – analizuoja klausimyną, nustato reikiamus įrodymų tipų ir sukuria semantinę užklausą.  
* **Multimodalių paieškų modulis** – išgauna galimus artefaktus iš teksto, PDF, vaizdo ir kodo saugyklų naudodamas tankius vektorius.  
* **Vieninga įrodymų saugykla** – normalizuoja visus artefaktus į bendrą schemą (metaduomenys, turinio maiša, šaltinis).  
* **Žinių grafas (Politikos KG)** – koduoja reguliacines kontrolės, politikos punktus ir jų tarpusavio ryšius su įrodymų elementais.  
* **Grafų neuroninio tinklo reitinguoklis** – įvertina kiekvieną kandidatą pagal išgaunamą kontekstą, pasitelkdamas grafų topologiją ir mazgų įterpimus.  
* **Įrodymų komponavimas** – surenka top‑k elementus, formatuoja juos pagal klausimyno reikalavimus ir prideda kilmės metaduomenis.  
* **Auditų žurnalo įrašas** – užrašo nekintamą logą į blockchain pagrindu veikiantį žurnalą, skirtą auditoriui.  

Visa duomenų grandinė įvyksta per mažiau nei tris sekundes tipiniam klausimyno elementui.

## Detalesnis komponentų apžvalga  

### 1. Multimodalių paieškų modulis  

Modulis naudoja **dvipusę enkoderio** strategiją. Vienas enkoderis transformuoja teksto užklausas į tankų vektorių; antras – dokumentų fragmentus (tekstas, OCR‑išskirta paveikslų tekstas, kodo iškarpos) į tą patį erdvę. Paieška atliekama per Aproksimatyvų artimiausių kaimynų (ANN) indeksą, pvz., **HNSW**.  

Pagrindiniai patobulinimai:  

* **Kryžminė modalų suderinamumas** – vienas įterpimo erdvės modelis tiek PDF, PNG diagramoms, tiek šaltinio kodui.  
* **Fragmentų granuliarumas** – dokumentai skaldomi į 200‑žodžių langelius, leidžiantys itin tikslų susiejimą.  
* **Dinaminis perindeksavimas** – fono darbininkas stebi šaltinius (Git, S3, SharePoint) ir atnaujina indeksą per kelias sekundes po jokio pakeitimo.

### 2. Politikos žinių grafas  

Pastatytas ant **Neo4j**, KG modeliuoja:  

* **Reguliacinės kontrolės** (mazgai) – kiekviena kontrolė turi atributus, pvz., `framework`, `version`, `effectiveDate`.  
* **Politikos punktai** – sujungti su kontrolėmis per `satisfies` briaunas.  
* **Įrodymų artefaktai** – sujungti per `supports` briaunas.  

Grafų praturtinimas vyksta per du kanalus:  

* **Ontologijos importas** – [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) schemos importuojamos kaip RDF ir konvertuojamos į Neo4j mazgus.  
* **Grįžtamojo ryšio kilpa** – kai auditoriai priima arba atmeta sugeneruotą įrodymo paketą, sistema atnaujina briaunų svorius, leidžiant **stiprinimo mokymąsi** grafuose.

### 3. Grafų neuroninio tinklo reitinguoklis  

GNN veikia ištrauktame sub‑grafų rinkinuke aplink užklausą. Jis apskaičiuoja relevancijos balą `s(i)` kiekvienam kandidato įrodymui `i`:

```
s(i) = σ( W₁·h_i + Σ_{j∈N(i)} α_{ij}·W₂·h_j )
```

* `h_i` – pradinis mazgo įterpimas (gautas iš multimodalinės paieškos).  
* `α_{ij}` – dėmesio koeficientas, išmoktas per **Grafų dėmesio tinklus (GAT)**, pabrėžiantis briaunas, kurios geriau atspindi atitikties semantiką (pvz., `supports` prieš `relatedTo`).  

Mokymo duomenys – istoriniai klausimynų‑įrodymų porų rinkiniai, žymimi atitikties ekspertais. Modelis nuolat tobulinamas naudojant **online learning** visada, kai patvirtinama nauja pora.

### 4. Realaus laiko politikos monitorius  

Lengvas **Kafka** vartotojas priima reguliacinius srautus (pvz., [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) atnaujinimus). Įvykus versijos pokyčiui, monitorius paleidžia:  

1. **KG mutaciją** – prideda/pašalina mazgus, atnaujina `effectiveDate`.  
2. **Kešų invalida** – priverčia pervertinti visus pakartotinai apdorojamus įrodymus, kurie susiję su keista kontrole.  

### 5. Įrodymų komponavimas  

Komponavimas formatuoja įrodymus pagal tikslinio klausimyno schemą (JSON, XML arba savitas markdown). Pridedama:  

* **SHA‑256 turinio maiša** – integralumo patikrinimui.  
* **Pasirašytas kilmės tokenas** (ECDSA), siejantis artefaktą su KG mazgu ir GNN balu.  

Baigtas paketas paruoštas įkėlimui per API arba rankiniam prisegimui.

## Pavyzdys: visas darbo srautas  

1. **Gauta užklausa** – pirkėjas siunčia **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** tipo klausimyną su prašymu „Įrodymas dėl duomenų šifravimo ramyje visiems S3 kibirams, saugantiems ES asmens duomenis“.  
2. **Konteksto išgavimas** – sistema atpažįsta kontrolę `CC6.1` (Duomenų šifravimas ramyje) ir jurisdikcijos filtrą `ES`.  
3. **Multimodalių paieškų modulis** – dvipusis enkoderis pasiima:  
   * PDF politiką „Data‑Encryption‑Policy.pdf”.  
   * IAM CloudFormation šabloną, kuriame matomas `aws:kms:metadata` konfigūracija.  
   * Diagramą „S3‑Encryption‑Architecture.png”.  
4. **KG sub‑grafas** – kontrolės mazgas susietas su politikos punktais, KMS šablonu ir diagrama per `supports` briaunas.  
5. **GNN skaičiavimas** – KMS šablonas gauna aukščiausią balą (0,93), nes turi stiprią `supports` briauną ir neseną atnaujinimo laiko žymą. Diagrama – 0,71, PDF – 0,55.  
6. **Komponavimas** – geriausi 2 elementai supakuojami, kiekvienam pridedamas kilmės tokenas ir maiša.  
7. **Auditų žurnalas** – nekintamas įrašas rašomas į **Ethereum‑suderinamą ledger** su laiko žyme, užklausos maiša ir pasirinktų įrodymų ID.  
8. **Pristatymas** – galutinis JSON paketas siunčiamas atgal į pirkėjo saugųjį endpointą.  

Visa ciklo trukmė – **2,8 sekundės**, kuris žymiai greitesnis nei vidutinis 3‑valandų rankinis procesas.

## Verslo nauda  

| Nauda | Kiekybinis poveikis |
|-------|----------------------|
| **Reakcijos laiko sumažėjimas** | 90 % vidutinis sumažėjimas (3 val. → 12 min). |
| **Įrodymų pakartotinio naudojimo koeficientas** | 78 % sugeneruotų įrodymų naudojama keliose klausimynų išnaudojimuose. |
| **Atitikties tikslumas** | 4,3 % mažesnis audito trūkumų skaičius per ketvirtį. |
| **Operacijų kaštų taupymas** | 0,7 M USD per metus vidutinio dydžio SaaS įmonėje. |
| **Audituojamumas** | Nekintama įrodymai apie įrodymų kilmę, atitinkanti ISO 27001 A.12.1.2. |

## Įgyvendinimo gairės  

1. **Duomenų surinkimas** – prijunkite visas dokumentų šaltines prie centralios duomenų ežero (pvz., S3). Vykdykite OCR skenuotoms nuotraukoms su Amazon Textract.  
2. **Įterpimo modelis** – prisitaikykite **Sentence‑Transformer** (pvz., `all-mpnet-base-v2`) prie specifinių atitikties tekstų.  
3. **Grafų įdiegimas** – įkelkite reguliacines ontologijas į **Neo4j** arba **Amazon Neptune** ir suteikite Cypher API prieigą GNN.  
4. **Modelio operacijos** – GNN diekite su **TorchServe**; leiskite inkrementinius atnaujinimus per **MLflow** sekimo serverį.  
5. **Saugumas** – šifruokite visus duomenis ramyje, įgyvendinkite RBAC KG užklausoms, pasirašykite kilmės tokenus su **HSM**.  
6. **Stebėsena** – naudokite **Prometheus** alertus apie paieškos vėlavimą (>5 s) ir GNN nuokrypį (KL‑divergencija >0,1).  

## Ateities kryptys  

* **Daugiakalbė paieška** – integruoti mBERT įterpimus, kad aptarnauti pasaulinius tiekėjus.  
* **Generuojanti įrodymų papildymas** – prijungti Retrieval‑Augmented Generation (RAG) modelį, kuriantis trūkstamus politikos punktus, o vėliau grąžina juos į KG.  
* **Zero‑knowledge įrodymų patikrinimas** – leisti auditoriams patikrinti įrodymų kilmę be realaus turinio atskleidimo, stiprinant privatumą.  
* **Edge diegimas** – paleisti supaprastintą retriever’į vietoje, tam kurioms labai reguliuojamoms pramonėms, kurių duomenys negali keliauti į debesį.  

## Išvada  

**Dinaminė kontekstualiai suvokianti įrodymų sintezės sistema** rodo, kad multimodalios paieškos, žinių grafo semantika ir grafų neuroninių tinklų sinergija gali visiškai transformuoti saugos klausimynų automatizavimą. Tiekiant realaus laiko, kontekstualiai tinkamus įrodymus su įterptu audituojamumu, organizacijos įgyja greitį, tikslumą ir atitikties pasitikėjimą – svarbius pranašumus rinkoje, kur kiekviena diena vėlavimas reiškia prarastą sandorį.