
# Papan Pemuka Garisan Data Masa Nyata untuk Bukti Soalan Keselamatan yang Dihasilkan AI

## Pengenalan

Soalan keselamatan telah menjadi titik kritikal dalam jualan SaaS B2B, due diligence, dan audit regulatori. Syarikat semakin beralih kepada AI generatif untuk merangka jawapan, mengekstrak bukti sokongan, dan memastikan polisi selaras dengan piawaian yang berubah. Walaupun AI secara dramatik memendekkan masa respons, ia juga memperkenalkan masalah ketelusan: **Siapa yang mencipta setiap kepingan bukti? Dari polisi, dokumen, atau sistem mana ia berasal?**

Papan pemuka garisan data menyelesaikan masalah ini dengan memvisualisasikan rantai kepemilikan lengkap setiap artefak bukti yang dijana AI secara masa nyata. Ia memberikan pegawai pematuhan satu paparan tunggal di mana mereka dapat menjejaki jawapan kembali ke klausa asal, melihat langkah transformasi, dan mengesahkan bahawa tiada drift polisi berlaku.

Dalam artikel ini kita akan:

* Menjelaskan mengapa garisan data adalah keperluan pematuhan.
* Menerangkan seni bina yang mentadbir papan pemuka garisan masa nyata.
* Menunjukkan bagaimana graf pengetahuan, penstriman peristiwa, dan visualisasi mermaid bekerjasama.
* Menyediakan panduan pelaksanaan langkah demi langkah.
* Menyoroti amalan terbaik dan arah masa depan.

## Mengapa Garisan Data Penting untuk Jawapan yang Dihasilkan AI

| Risiko | Bagaimana Garisan Mengurangkannya |
|--------|-----------------------------------|
| **Tiada Atribut Sumber** | Setiap nod bukti ditanda dengan ID dokumen asal dan cap masa. |
| **Drift Polisi** | Pengesanan drift automatik menandakan sebarang perbezaan antara polisi sumber dan output AI. |
| **Kegagalan Audit** | Auditor boleh meminta jejak kepemilikan; papan pemuka menyediakan eksport sedia pakai. |
| **Kebocoran Data Tidak Sengaja** | Data sumber sensitif ditandai dan disunting secara automatik dalam pandangan garisan. |

Dengan mendedahkan keseluruhan paip transformasi – daripada dokumen polisi mentah melalui pra‑pemprosesan, penjanaan vektor, penjanaan yang diperkaya dengan penarikan (RAG), dan sintesis jawapan akhir – pasukan memperoleh keyakinan bahawa AI *memperkuat* tadbir urus, bukannya melangkauinya.

## Gambaran Seni Bina

Sistem dibina di atas empat lapisan teras:

1. **Lapisan Penyedotan** – Memantau repositori polisi (Git, S3, Confluence) dan menghasilkan peristiwa perubahan ke dalam bas seumpama Kafka.
2. **Lapisan Pemprosesan** – Menjalankan penukar dokumen, mengekstrak klausa, mencipta penjenamaan vektor, dan mengemas kini **Graf Pengetahuan Bukti (EKG)**.
3. **Lapisan RAG** – Apabila permintaan soal selidik tiba, enjin Retrieval‑Augmented Generation mengambil nod graf yang relevan, menyusun prompt, dan menghasilkan jawapan serta senarai ID bukti.
4. **Lapisan Visualisasi** – Memakan aliran output RAG, membina graf garisan masa nyata, dan memaparkannya dalam UI web menggunakan Mermaid.

```
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Change Event| B["Ingestion Service"]
    B -->|Parsed Clause| C["Evidence KG"]
    D["Questionnaire Request"] -->|Prompt| E["RAG Engine"]
    E -->|Answer + Evidence IDs| F["Lineage Service"]
    F -->|Mermaid JSON| G["Dashboard UI"]
    C -->|Provides Context| E
```

### Komponen Utama

| Komponen | Peranan |
|----------|---------|
| **Ingestion Service** | Mengesan penambahan/kemaskini fail, mengekstrak metadata, menerbitkan peristiwa `policy.updated`. |
| **Document Parser** | Menormalkan PDF, Word, markdown; mengekstrak pengecam klausa (cth., `SOC2-CC5.2`). |
| **Embedding Store** | Menyimpan representasi vektor untuk carian semantik (FAISS atau Milvus). |
| **Evidence KG** | Graf berasaskan Neo4j dengan nod `Document`, `Clause`, `Evidence`, `Answer`. Hubungan menangkap “derived‑from”. |
| **RAG Engine** | Menggunakan LLM (contoh: GPT‑4o) dengan penarikan dari KG; mengembalikan jawapan dan ID kepemilikan. |
| **Lineage Service** | Mendengar peristiwa `rag.response`, mencari setiap ID bukti, membina JSON diagram Mermaid. |
| **Dashboard UI** | React + Mermaid; menawarkan carian, penapis, dan eksport ke PDF/JSON. |

## Saluran Penyedotan Masa Nyata

1. **Pantau Repositori** – Penjejak sistem fail ringan (atau webhook Git) mengesan push.
2. **Ekstrak Metadata** – Jenis fail, hash versi, penulis, dan cap masa direkod.
3. **Parse Klausa** – Ekspresi reguler dan model NLP mengenal pasti nombor klausa dan tajuk.
4. **Cipta Nod Graf** – Untuk setiap klausa, nod `Clause` dicipta dengan sifat `id`, `title`, `sourceDocId`, `version`.
5. **Terbitkan Peristiwa** – Peristiwa `clause.created` dihantar ke bas penstriman.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Watcher
        A[File Change] --> B[Metadata Extract]
    end
    B --> C[Clause Parser]
    C --> D[Neo4j Create Node]
    D --> E[Kafka clause.created]
```

## Integrasi Graf Pengetahuan

**Evidence KG** menyimpan tiga jenis nod utama:

* **Document** – Fail polisi mentah, berversi.
* **Clause** – Keperluan pematuhan individu.
* **Evidence** – Item bukti yang diekstrak (contoh, log, tangkapan skrin, sijil).

Hubungan:

* `Document` **HAS_CLAUSE** `Clause`
* `Clause` **GENERATES** `Evidence`
* `Evidence` **USED_BY** `Answer`

Apabila RAG menghasilkan jawapan, ia melampirkan ID semua nod `Evidence` yang menyumbang. Ini mewujudkan laluan deterministik yang boleh divisualkan serta-merta.

## Diagram Garisan Mermaid

Berikut ialah contoh diagram garisan untuk jawapan fiksyen kepada soalan [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) *“Bagaimana anda menyulitkan data ketika disimpan?”*.

```mermaid
graph LR
    A["Answer: Data is encrypted using AES‑256 GCM"] --> B["Evidence: Encryption Policy (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Clause: Encryption at Rest"]
    C --> D["Document: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Evidence: KMS Key Rotation Log"]
    E --> F["Document: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Evidence: Cloud Provider Encryption Settings"]
    G --> H["Document: CloudConfig_2026-01.yaml"]
```

Papan pemuka merender diagram ini secara dinamik, membolehkan pengguna mengklik mana‑mana nod untuk melihat dokumen asas, versi, dan data mentah.

## Manfaat untuk Pasukan Pematuhan

* **Jejak Auditable Segera** – Eksport keseluruhan garisan sebagai fail JSON‑LD untuk regulator.
* **Analisis Impak** – Apabila polisi berubah, sistem dapat mengira semula semua jawapan terkait dan menyoroti item soal selidik yang terkesan.
* **Pengurangan Kerja Manual** – Tiada lagi keperluan menyalin‑tampal rujukan klausa secara manual; graf melakukannya secara automatik.
* **Ketelusan Risiko** – Memvisualisasikan aliran data membantu jurutera keselamatan mengesan pautan lemah (contoh, log yang hilang).

## Langkah‑Langkah Pelaksanaan

1. **Sediakan Penyedotan**  
   * Deploy webhook Git atau peraturan CloudWatch.  
   * Pasang perkhidmatan mikro `policy‑parser` (imej Docker `procurize/policy‑parser:latest`).  

2. **Provision Neo4j**  
   * Guna Neo4j Aura atau klaster kendiri.  
   * Buat sekatan pada `Clause.id` dan `Document.id`.  

3. **Konfigurasi Bas Penstriman**  
   * Deploy Apache Kafka atau Redpanda.  
   * Definisikan topik: `policy.updated`, `clause.created`, `rag.response`.  

4. **Deploy Perkhidmatan RAG**  
   * Pilih pembekal LLM (OpenAI, Anthropic).  
   * Laksanakan API Retrieval yang menanya Neo4j via Cypher.  

5. **Bina Perkhidmatan Garisan**  
   * Langgan `rag.response`.  
   * Untuk setiap ID bukti, tanya Neo4j untuk laluan penuh.  
   * Hasilkan JSON Mermaid dan terbitkan ke `lineage.render`.  

6. **Bangun UI Papan Pemuka**  
   * Guna React, `react-mermaid2`, dan lapisan auth ringan (OAuth2).  
   * Tambah penapis: jarak masa, sumber dokumen, tahap risiko.  

7. **Ujian & Pengesahan**  
   * Buat ujian unit untuk setiap mikroservis.  
   * Jalankan simulasi end‑to‑end dengan data soal selidik sintetik.  

8. **Pelancaran**  
   * Mulakan dengan pasukan perintis (contoh, pematuhan SOC 2).  
   * Kumpul maklum balas, iterasi UI/UX, dan kembangkan ke modul [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) dan [GDPR](https://gdpr.eu/).  

## Amalan Terbaik

| Amalan | Alasan |
|--------|--------|
| **ID Dokumen Tidak Boleh Diubah** | Menjamin garisan tidak pernah merujuk kepada fail yang digantikan. |
| **Nod Berversi** | Membolehkan pertanyaan sejarah (contoh, “Bukti apa yang digunakan enam bulan yang lalu?”). |
| **Kawalan Akses Pada Tahap Graf** | Bukti sensitif dapat disembunyikan daripada pengguna tanpa keistimewaan. |
| **Amaran Drift Automatik** | Dicetuskan apabila klausa berubah tetapi jawapan sedia ada tidak dijana semula. |
| **Sandaran Berkala** | Eksport snapshot Neo4j setiap malam untuk mengelakkan kehilangan data. |
| **Pemantauan Prestasi** | Jejaki kependaman dari permintaan soal selidik hingga render papan pemuka; sasaran < 2 saat. |

## Arah Masa Depan

1. **Graf Pengetahuan Teragregasi** – Menggabungkan pelbagai graf penyewa sambil mengekalkan pengasingan data menggunakan Zero‑Knowledge Proofs.  
2. **Lapisan Explainable AI** – Menambah skor keyakinan dan jejak pemikiran LLM pada setiap tepi.  
3. **Cadangan Polisi Proaktif** – Apabila drift dikesan, sistem boleh mencadangkan kemaskini klausa berdasarkan penanda aras industri.  
4. **Interaksi Suara‑Pertama** – Integrasi dengan pembantu suara yang membaca langkah garisan secara lisan untuk kebolehcapaian.  

## Kesimpulan

Papan pemuka garisan data masa nyata mengubah bukti soal selidik keselamatan yang dijana AI daripada kotak hitam menjadi aset yang telus, boleh diaudit, dan boleh diambil tindakan. Dengan memadukan penyedotan berasaskan peristiwa, graf pengetahuan semantik, dan visualisasi Mermaid dinamik, pasukan pematuhan memperoleh penglihatan yang mereka perlukan untuk mempercayai AI, lulus audit, dan mempercepat kelajuan perjanjian. Melaksanakan langkah‑langkah yang dijelaskan di atas menempatkan mana-mana organisasi SaaS di barisan hadapan pematuhan bertanggungjawab berasaskan AI.