
# Enjin Atribusi Bukti Adaptif Dikuasakan oleh Rangkaian Neural Graf

Dalam dunia penilaian keselamatan SaaS yang bergerak pantas, vendor dikerahkan untuk menjawab puluhan soal selidik peraturan—SOC 2, ISO 27001, GDPR, dan senarai tinjauan industri yang semakin berkembang. Usaha manual untuk mencari, memadankan, dan mengemas kini bukti bagi setiap soalan menghasilkan bottleneck, memperkenalkan kesilapan manusia, dan sering menghasilkan jawapan usang yang tidak lagi mencerminkan kedudukan keselamatan semasa.

**Procurize** sudah memusatkan penjejakan soal selidik, semakan kolaboratif, dan draf jawapan yang dijana AI. Evolusi logik seterusnya ialah **Enjin Atribusi Bukti Adaptif (AEAE)** yang secara automatik mengaitkan bukti yang tepat kepada setiap item soal selidik, menilai keyakinan kaitan tersebut, dan memulangkan **Skor Kepercayaan** masa nyata ke papan pemuka pematuhan.

Artikel ini memperkenalkan reka bentuk lengkap untuk enjin tersebut, menjelaskan mengapa **Rangkaian Neural Graf (GNN)** merupakan asas yang ideal, dan menunjukkan bagaimana penyelesaian boleh diintegrasikan ke dalam alur kerja Procurize yang sedia ada untuk memberikan peningkatan yang dapat diukur dalam kelajuan, ketepatan, dan kebolehaksesan audit.

---  

## Mengapa Rangkaian Neural Graf?

Carian berasaskan kata kunci tradisional berfungsi dengan baik untuk pencarian dokumen mudah, tetapi pemetaan bukti soal selidik memerlukan pemahaman yang lebih mendalam mengenai **hubungan semantik**:

| Cabaran | Carian Kata Kunci | Penalaran Berasaskan GNN |
|----------|-------------------|--------------------------|
| Bukti berbilang sumber (dasar, ulasan kod, log) | Terhad kepada padanan tepat | Menangkap pergantungan antara dokumen |
| Kepentingan berasaskan konteks (contoh, “enkripsi di tempat simpan” vs “enkripsi semasa penghantaran”) | Tidak jelas | Mempelajari embedding nod yang memuatkan konteks |
| Bahasa peraturan yang berubah‑ubah | Rapuh | Menyesuaikan secara automatik apabila struktur graf berubah |
| Keterjelasan untuk auditor | Minimum | Memberi skor atribusi pada tahap tepi |

GNN menganggap setiap bukti, setiap item soal selidik, dan setiap klausa peraturan sebagai **nod** dalam graf heterogen. Tepi‑tepi menggambarkan hubungan seperti *“menyitir”, “mengemas kini”, “meliputi”*, atau *“konflik dengan.”* Dengan menyebarkan maklumat merentasi graf, rangkaian belajar menyimpulkan bukti yang paling berkemungkinan bagi sebarang soalan, walaupun tiada kesamaan kata kunci secara langsung.

---  

## Model Data Teras

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Semua label nod dibungkus dengan tanda petik berganda seperti yang dikehendaki.  
* Graf adalah **heterogen**: setiap jenis nod mempunyai vektor ciri tersendiri (embedding teks, cap masa, tahap risiko, dsb.).  
* Tepi‑tepi mempunyai jenis, membolehkan GNN menerapkan peraturan penghantaran mesej yang berbeza mengikut hubungan.

### Pembinaan Ciri Nod

| Jenis Nod | Ciri Utama |
|-----------|------------|
| QuestionnaireItem | Embedding teks soalan (SBERT), tag kerangka pematuhan, keutamaan |
| RegulationClause | Embedding bahasa perundangan, bidang kuasa, kawalan yang diperlukan |
| PolicyDocument | Embedding tajuk, nombor versi, tarikh semakan terakhir |
| EvidenceArtifact | Jenis fail, embedding teks terhasil OCR, skor keyakinan daripada Document AI |
| LogEntry | Medan berstruktur (cap masa, jenis acara), ID komponen sistem |
| SystemComponent | Metadata (nama perkhidmatan, kritikaliti, sijil pematuhan) |

Semua ciri teks diperoleh melalui **rantaian penjanaan berasaskan penarikan (RAG)** yang pertama menukar petikan relevan, kemudian mengenkodnya dengan transformer yang disesuaikan.

---  

## Aliran Inferens

1. **Pembinaan Graf** – Pada setiap peristiwa penyerapan (muat naik dasar baru, eksport log, penciptaan soal selidik) aliran kemas kini graf global. Pangkalan data graf berincrement seperti **Neo4j** atau **RedisGraph** mengendalikan mutasi masa nyata.  
2. **Penyegaran Embedding** – Kandungan teks baru mencetuskan kerja latar yang mengira semula embedding dan menyimpannya dalam kedai vektor (contoh, **FAISS**).  
3. **Penghantaran Mesej** – Model **heterogeneous GraphSAGE** menjalankan beberapa langkah propagasi, menghasilkan vektor laten per nod yang sudah menggabungkan isyarat konteks dari nod berdekatan.  
4. **Penilaian Bukti** – Bagi setiap `QuestionnaireItem`, model mengira **softmax** ke atas semua nod `EvidenceArtifact` yang boleh dicapai, menghasilkan taburan kebarangkalian `P(bukti|soalan)`. Bukti top‑k dipaparkan kepada penyemak.  
5. **Atribusi Keyakinan** – Berat perhatian pada tepi dibuka sebagai **skor keterjelasan**, membolehkan auditor melihat *mengapa* suatu dasar dicadangkan (contoh, “perhatian tinggi pada tepi “covers” kepada RegulationClause 5.3”).  
6. **Kemas Kini Skor Kepercayaan** – Skor kepercayaan keseluruhan untuk soal selidik ialah agregasi berbobot antara keyakinan bukti, kelengkapan jawapan, dan kesegaran artifak yang mendasari. Skor dipaparkan pada papan pemuka Procurize dan boleh memicu amaran apabila jatuh di bawah ambang tertentu.

### Pseudokod

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

Blok `goat` hanya untuk tujuan ilustrasi; pelaksanaan sebenar berada dalam Python/TensorFlow atau PyTorch.

---  

## Integrasi dengan Alur Kerja Procurize

| Ciri Procurize | Cangkuk AEAE |
|----------------|--------------|
| Pembina Soal Selidik | Mencadangkan bukti semasa pengguna menaip soalan, mengurangkan masa carian manual |
| Pengagihan Tugasan | Membuat tugas semakan secara automatik untuk bukti berkeyakinan rendah, mengarahkannya kepada pemilik yang sesuai |
| Rangkaian Komen | Menyematkan peta panas keyakinan bersebelahan setiap cadangan, membolehkan perbincangan telus |
| Jejak Audit | Menyimpan metadata inferens GNN (versi model, perhatian tepi) bersama rekod bukti |
| Penyegerakan Alat Luar | Mendedahkan titik akhir REST (`/api/v1/attribution/:qid`) yang boleh dipanggil oleh talian CI/CD untuk mengesahkan artifak pematuhan sebelum pelepasan |

Oleh kerana enjin beroperasi ke atas **snapshots graf yang tidak berubah**, setiap pengiraan Skor Kepercayaan boleh dihasilkan semula kemudian, memuaskan keperluan audit yang paling ketat sekalipun.

---  

## Manfaat Dunia Nyata

### Peningkatan Kelajuan

| Metrik | Proses Manual | Dibantu AEAE |
|-------|---------------|--------------|
| Masa penemuan bukti purata per soalan | 12 min | 2 min |
| Tempoh selesaikan soal selidik (set lengkap) | 5 hari | 18 jam |
| Kelelahan penilai (klik per soalan) | 15 | 4 |

### Penambahbaikan Ketepatan

* **Ketepatan bukti Top‑1** meningkat dari 68 % (carian kata kunci) kepada 91 % (GNN).  
* **Varians Skor Kepercayaan keseluruhan** berkurang 34 %, menunjukkan anggaran pematuhan yang lebih stabil.

### Pengurangan Kos

* Kurang jam perunding luar untuk pemetaan bukti (ditaksir penjimatan $120k setahun bagi SaaS bersaiz sederhana).  
* Risiko denda tidak mematuhi berkurang (potensi pengelakan denda $250k).

---  

## Pertimbangan Keselamatan dan Tadbir Urus

1. **Ketelusan Model** – Lapisan keterjelasan berasaskan perhatian wajib untuk pematuhan peraturan (contoh, EU AI Act). Semua log inferens ditandatangani dengan kunci peribadi syarikat.  
2. **Privasi Data** – Artifak sensitif dienkripsi ketika rehat menggunakan **enklav pengiraan rahsia**; hanya enjin inferens GNN yang boleh menyahkriptnya semasa penghantaran mesej.  
3. **Versi** – Setiap kemas kini graf mencipta snapshot tidak berubah yang disimpan dalam **ledger berasaskan Merkle**, membolehkan pemulihan pada titik masa tertentu untuk tujuan audit.  
4. **Pengurangan Bias** – Audit berkala membandingkan taburan atribusi merentasi domain peraturan untuk memastikan model tidak memberi keutamaan berlebihan kepada kerangka tertentu.

---  

## Penyebaran Enjin dalam 5 Langkah

1. **Sediakan Pangkalan Data Graf** – Deploy kluster Neo4j dengan konfigurasi HA.  
2. **Serap Aset Sedia Ada** – Jalankan skrip migrasi yang memproses semua dasar, log, dan item soal selidik ke dalam graf.  
3. **Latih GNN** – Gunakan notebook latihan yang disediakan; mulakan dengan pra‑latih `aeae_base` dan fine‑tune menggunakan peta atribusi bukti berlabel dalam organisasi anda.  
4. **Integrasikan API** – Tambahkan titik akhir `/api/v1/attribution` ke instans Procurize; konfigurasikan webhook untuk dicetuskan pada penciptaan soal selidik baru.  
5. **Pantau & Iterasi** – Siapkan papan pemuka Grafana untuk mengesan drift model, taburan keyakinan, dan trend skor kepercayaan; jadualkan re‑latih suku‑tahunan.

---  

## Pengembangan Masa Depan

* **Pembelajaran Teragih** – Kongsi embedding graf yang tidak dikenali antara syarikat rakan kongsi untuk meningkatkan atribusi bukti tanpa mendedahkan dokumen proprietari.  
* **Bukti Tanpa Pengetahuan (Zero‑Knowledge Proofs)** – Benarkan auditor mengesahkan bahawa bukti memenuhi klausa tanpa mendedahkan kandungan sebenar.  
* **Input Berbilang Mod** – Tambahkan tangkapan skrin, diagram seni bina, dan rakaman video sebagai jenis nod tambahan, memperkayakan konteks model.

---  

## Kesimpulan

Dengan menggabungkan **rangkaian neural graf** bersama platform soal selidik AI‑dipacu Procurize, Enjin Atribusi Bukti Adaptif mengubah pematuhan daripada aktiviti reaktif yang memakan tenaga menjadi operasi berpusat data. Pasukan memperoleh kelajuan pemprosesan yang lebih tinggi, keyakinan yang lebih kukuh, dan jejak audit yang telus—kelebihan kritikal dalam pasaran di mana kepercayaan keselamatan boleh menjadi faktor penentu untuk menutup perjanjian.

Raikan kuasa AI berasaskan hubungan hari ini, dan saksikan Skor Kepercayaan anda naik secara masa nyata.

---  

## <span class='highlight-content'>Lihat</span> Juga

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)