
# Ketinimo pagrindu vykdomas nukreipimas ir realaus laiko rizikos įvertinimas: kitas žingsnis saugumo klausimynių automatizacijoje

Įmonės šiandien susiduria su neišsekiančiu saugumo klausimynių srautu iš tiekėjų, partnerių ir auditorių. Tradicinės automatizacijos priemonės traktuoja kiekvieną klausimyną kaip statinį formų pildymo užduotį, dažnai ignoruodamos kontekstą už klausimo. **Procurize naujausia DI platforma** apverčia šį modelį galvoje, **suprasdama ketinimą** už kiekvienos užklausos ir **įvertindama susijusią riziką realiu laiku**. Rezultatas – dinamiškas, savioptimizuojantis darbinis procesas, kuris nukreipia klausimus į tinkamą žinių šaltinį, iškelia svarbiausią įrodymą ir nuolat gerina savo veiklą.

> **Pagrindinė išvada:** Ketinimo pagrindu vykdomas nukreipimas kartu su realaus laiko rizikos įvertinimu sukuria adaptacinį variklį, kuris teikia tikslius, audituojamus atsakymus greičiau nei bet kuri taisyklėmis paremtų sistemų.

---

## 1. Kodėl ketinimas svarbesnis nei sintaksė

Dauguma egzistuojančių klausimynių sprendimų remiasi raktinių žodžių atitikimu. Klausimas, kuriame yra žodis „šifravimas“, sukelia iš anksto apibrėžto saugyklos įrašo, nesvarbu, ar užklausėjas domisi duomenų ramybės, duomenų perdavimo ar raktų valdymo procesais. Tai sukelia:

* **Perteklinis arba nepakankamas įrodymų teikimas** – švaistoma pastanga arba atitikties spragos.  
* **Ilgesni peržiūros ciklai** – peržiūrėtojai turi rankiniu būdu pašalinti nereikšmingas sekcijas.  
* **Nekonsekventinis rizikos požiūris** – tas pats techninis kontrolės elementas vertinamas skirtingai skirtingose vertinimo priemonėse.

### Ketinimo išgavimo procesas

```mermaid
flowchart TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["Natural Language Parser"]
    B --> C["Intent Classifier"]
    C --> D["Risk Context Engine"]
    D --> E["Routing Decision"]
    E --> F["Knowledge Graph Query"]
    F --> G["Evidence Assembly"]
    G --> H["Answer Generation"]
    H --> I["Human‑in‑the‑Loop Review"]
    I --> J["Submit to Requester"]
```

* **Natural Language Parser** suskaido tekstą į tokenus, aptinka elementus (pvz., „AES‑256“, “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)`).  
* **Intent Classifier** (smulkiai pritaikytas LLM) susieja klausimą su viena iš dešimčių ketinimo kategorijų, pvz., *Duomenų šifravimas*, *Incidentų reagavimas* arba *Priėjimo kontrolė*.  
* **Risk Context Engine** įvertina užklausos šaltinio rizikos profilį (tiekėjo lygis, duomenų jautrumas, sutarties vertė) ir suteikia **realų rizikos įvertinimą** (0‑100).  

**Routing Decision** naudoja tiek ketinimą, tiek rizikos įvertinimą, kad pasirinktų optimalų žinių šaltinį – politika, audito žurnalas ar tematinį ekspertą (SME).

---

## 2. Realus laikas rizikos įvertinimas: nuo statinių kontrolinių sąrašų iki dinaminės analizės

Rizikos įvertinimas tradiciškai atliekamas rankiniu būdu: atitikties komandos po faktų peržiūros konsultuoja rizikos matricas. Mūsų platforma automatizuoja šį procesą **milisekundėmis**, naudojant daugiaplatformį modelį:

| Faktorius               | Aprašymas                                            | Svoris |
|-------------------------|------------------------------------------------------|--------|
| Tiekėjo lygis           | Strateginis, Kritinis arba Žemas rizikos lygis      | 30 % |
| Duomenų jautrumas       | Asmens duomenys, Sveikatos duomenys, Finansiniai, Vieši | 25 % |
| Reguliacinis persidengimas | [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa), [HIPAA](https://www.hhs.gov/hipaa/index.html), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) | 20 % |
| Istoriniai randai       | Ankstesni auditų išimtys                              | 15 % |
| Klausimo sudėtingumas  | Techninių potemių skaičius                           | 10 % |

Galutinis įvertinimas lemia du svarbius veiksmus:

1. **Įrodymų gilumas** – Aukštos rizikos klausimai automatiškai traukia gilias audito takelius, šifravimo raktus ir trečiųjų šalių patvirtinimus.  
2. **Žmogaus peržiūros lygis** – Įvertinimai virš 80 priveržia privalomą SME patvirtinimą; žemiau 40 gali būti automatiškai patvirtinti po vieno AI pasitikėjimo patikrinimo.

```goat
// Pseudo‑code for risk calculation (illustrative only)
score = 0
score += vendorTierWeight * tierFactor
score += dataSensitivityWeight * sensitivityFactor
score += regulatoryWeight * overlapFactor
score += historyWeight * findingsFactor
score += complexityWeight * complexityFactor
return clamp(score, 0, 100)
```

> *Pastaba:* Aukščiau pateikta diagrama naudoja **goat** sintaksės vietos žymeklį pseudo‑koduui; tikrasis straipsnis naudoja „Mermaid“ diagramas vizualizavimui.

---

## 3. Vieningos platformos architektūrinis planas

Platforma susieja tris pagrindinius sluoksnius:

1. **Ketininimo variklis** – LLM klasifikatorius, nuolat tobulinamas sugrįžtamojo ryšio ciklais.  
2. **Rizikos įvertinimo paslauga** – Nesatusis mikroservisas, teikiantis REST galinį tašką, pasinaudojantis savybių saugyklomis.  
3. **Įrodymų orkestratorius** – Įvykių valdomas orkestratorius (Kafka + Temporal), kuris traukia duomenis iš dokumentų saugyklų, versijų valdomų politikų repų ir išorinių API.

```mermaid
graph LR
    subgraph Frontend
        UI[Web UI / API Gateway]
    end
    subgraph Backend
        IE[Intention Engine] --> RS[Risk Service]
        RS --> EO[Evidence Orchestrator]
        EO --> DS[Document Store]
        EO --> PS[Policy Store]
        EO --> ES[External Services]
    end
    UI --> IE
```

**Pagrindiniai privalumai**

* **Mastelio išplėtimas** – Kiekvienas komponentas plečiamas nepriklausomai; orkestratorius gali apdoroti tūkstančius klausimų per minutę.  
* **Audituojamumas** – Kiekvienas sprendimas registruojamas su nekintamais ID, suteikiant pilną audito pėdsaką.  
* **Plėtros galimybės** – Naujos ketinimo kategorijos pridedamos mokant papildomus LLM adapterius be pakenkimo pagrindinei kodų bazei.

---

## 4. Įgyvendinimo kelias – nuo idėjos iki gamybos

| Etapas            | Pasiekimai                                                | Įvertintas pastangos kiekis |
|-------------------|-----------------------------------------------------------|------------------------------|
| **Atranka**       | Surinkti klausimynių korpusą, apibrėžti ketinimo taksonomiją, susieti rizikos faktorius. | 2 savaitės |
| **Modelio kūrimas** | Smulkinis LLM ketinimui, rizikos mikroserviso kūrimas, savybių saugyklos įdiegimas. | 4 savaitės |
| **Orkestracijos paruošimas** | Įdiegti Kafka, Temporal darbininkus, integruoti dokumentų repozitorijas. | 3 savaitės |
| **Bandomasis paleidimas** | Testuoti ribotam tiekėjų rinkiniui, surinkti žmogaus atgalinį ryšį. | 2 savaitės |
| **Pilnas įvedimas** | Išplėsti į visus klausimynių tipus, įjungti automatinio patvirtinimo slenksčius. | 2 savaitės |
| **Nuolatinis mokymasis** | Įgyvendinti atgalinio ryšio ciklus, planuoti mėnesinį modelio atnaujinimą. | Nuolatinis |

**Patarimai sklandžiam startui**

* **Pradėkite nuo mažų** – Pasirinkite žemos rizikos klausimyną (pvz., paprastą [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) užklausą) ketinimo klasifikatoriaus patikrinimui.  
* **Instrumentuokite viską** – Fiksuokite pasitikėjimo balus, nukreipimo sprendimus ir peržiūros komentarus, kad ateityje tobulintumėte modelį.  
* **Valdykite duomenų prieigą** – Naudokite rolės pagrindu paremtas politikas, ribojančias prieigą prie aukštos rizikos įrodymų.

---

## 5. Realūs rezultatai: metrikos iš ankstyvųjų naudotojų

| Metriška | Prieš ketinimo variklį | Po ketinimo variklio |
|----------|------------------------|----------------------|
| Vidutinis atsakymo laikas (dienomis) | 5,2 | 1,1 |
| Rankinių peržiūrų valandos per mėnesį | 48 | 12 |
| Auditų radiniai dėl neišsamios įrodymų bazės | 7 | 1 |
| SME pasitenkinimo balas (1‑5) | 3,2 | 4,7 |

Šie skaičiai rodo **78 % sumažėjimą atsakymo greičio** ir **75 % sumažėjimą rankinio darbo**, kartu žymiai pagerinant auditų rezultatus.

---

## 6. Ateities patobulinimai – kas toliau?

1. **Zero‑Trust patikrinimas** – Integruoti platformą su konfidencialaus skaičiavimo skričiais, kad įrodymus patvirtintumėte neatskleisdami žaliųjų duomenų.  
2. **Federuotas mokymasis tarp įmonių** – Dalinkitės ketinimo ir rizikos modeliais saugiai per partnerių tinklus, gerinant klasifikavimą be duomenų nutekėjimo.  
3. **Prognozinė reguliavimo radarų sistema** – Įtraukti reguliacinių naujienų šaltinius į rizikos variklį, kad iš anksto koreguotumėte įvertinimo slenksčius.  

Nuolat pridedant šias galimybes, platforma evoliucionuoja iš **reaktyvaus atsakymo generatoriaus** į **proaktyvų atitikties prižiūrėtoją**.

---

## 7. Pradėkite su Procurize

1. **Užsiregistruokite nemokamam bandomajam periodui** Procurize svetainėje.  
2. **Importuokite esamą klausimynių biblioteką** (CSV, JSON arba tiesiogiai per API).  
3. **Paleiskite Ketinimo vedlį** – pasirinkite taksonomiją, atitinkančią jūsų pramonės šaką.  
4. **Nustatykite rizikos slenksčius** pagal įmonės rizikos toleranciją.  
5. **Pakvieskite SME** peržiūrėti aukštos rizikos atsakymus ir užbaigti atgalinio ryšio ciklą.

Atlikę šiuos žingsnius, turėsite veikiantį ketinimo pagrindu klausimynių hub'ą, kuris nuolat mokosi iš kiekvienos sąveikos.

---

## 8. Išvada

Ketinimo pagrindu vykdomas nukreipimas kartu su realaus laiko rizikos įvertinimu perkuria tai, ką galima pasiekti saugumo klausimynių automatizacijoje. **Suprasdami „kodėl“ klausimas yra užduodamas** ir **kiek jis yra kritiškas**, Procurize vieninga DI platforma teikia:

* Greitesnius, tiksliau parengtus atsakymus.  
* Mažiau rankinių perėjimų.  
* Audituojamus, riziką atspindinčius įrodymų takelius.

Įmonės, kurios priims šį požiūrį, ne tik sumažins operacines išlaidas, bet ir įgys strateginį atitikties pranašumą – paverčia anksčiau buvusį trukdį pasitikėjimo ir skaidrumo šaltiniu.  

---

## <span class='highlight-content'>Žiūrėti</span> Taip pat
- <https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/newsletters/atisac/2024/intent-based-compliance-automation>
- <https://cloud.google.com/architecture/real-time-risk-scoring-ml>
- <https://www.openai.com/research/retrieval-augmented-generation>
- <https://www.crowdsec.net/blog/zero-trust-ai-compliance>