
# Pengekstrakan Bukti Pelbagai Modal Dinamik dengan Pembelajaran Federated untuk Soalan Keselamatan Masa Nyata

**Abstrak**  
Soal selidik keselamatan dan audit pematuhan telah menjadi halangan bagi syarikat SaaS yang berkembang pesat. Proses manual tradisional mudah terdedah kepada kesilapan, memakan masa, dan sukar menampung perubahan piawaian peraturan yang berterusan. Artikel ini memperkenalkan penyelesaian inovatif—**Penekstrakan Bukti Pelbagai Modal Dinamik (DMEE) yang dipacu oleh Pembelajaran Federated (FL)**—yang berintegrasi rapat dengan platform AI Procurize untuk mengautomasikan pengumpulan, pengesahan, dan penyajian artifak bukti merentasi pelbagai modal data (teks, gambar, snippet kod, aliran log). Dengan mengekalkan pembelajaran di premis dan berkongsi hanya kemaskini model, organisasi memperoleh kecerdasan yang melindungi privasi sambil model global terus dipertingkatkan, memberikan jawapan soal selidik masa nyata yang sensitif konteks dengan ketepatan lebih tinggi dan latensi lebih rendah.

---

## 1. Mengapa Penekstrakan Bukti Pelbagai Modal Penting

Soal selidik keselamatan meminta **bukti konkrit** yang mungkin berada dalam:

| Modal | Sumber Biasa | Soalan Contoh |
|----------|----------------|-------------------|
| **Teks** | Polisi, SOP, laporan pematuhan | “Sediakan polisi pengekalan data anda.” |
| **Gambar / Tangkapan skrin** | Skrin UI, diagram seni bina | “Tunjukkan UI matriks kawalan akses.” |
| **Log Berstruktur** | CloudTrail, suapan SIEM | “Sediakan log audit untuk akses istimewa dalam 30 hari terakhir.” |
| **Kod / Konfigurasi** | Fail IaC, Dockerfile | “Kongsi konfigurasi Terraform untuk enkripsi saat simpan.” |

Kebanyakan pembantu berasaskan AI cemerlang dalam **penjanaan teks satu modal**, meninggalkan jurang apabila jawapan memerlukan tangkapan skrin atau petikan log. Saluran pelbagai modal yang disatukan menutup jurang itu, menukarkan artifak mentah menjadi **objek bukti berstruktur** yang boleh dipasang terus ke dalam respons.

---

## 2. Pembelajaran Federated: Rangka Kerja Berorientasikan Privasi

### 2.1 Prinsip Teras

* **Data Tidak Pernah Meninggalkan Premis** – Dokumen mentah, tangkapan skrin, dan fail log tetap berada dalam persekitaran selamat syarikat. Hanya **delta berat model** yang dihantar ke penyelaras pusat.
* **Agregasi Selamat** – Kemaskini berat dienkripsi dan diagregasikan menggunakan teknik homomorfik, menghalang sebarang klien individu daripada direka semula.
* **Penambahbaikan Berterusan** – Setiap soal selidik baru yang dijawab secara lokal menyumbang kepada pangkalan pengetahuan global tanpa mendedahkan data sulit.

### 2.2 Alur Kerja Pembelajaran Federated dalam Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Syarikat A\nVault Bukti Lokal"] --> B["Ekstraktor Lokal\n(LLM + Model Visi)"]
    C["Syarikat B\nVault Bukti Lokal"] --> B
    B --> D["Delta Berat"]
    D --> E["Agregator Selamat"]
    E --> F["Model Global"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Ekstraksi Lokal** – Setiap penyewa menjalankan **ekstraktor pelbagai modal** yang menggabungkan model bahasa besar (LLM) dengan vision transformer (ViT) untuk menandakan dan mengindeks bukti.
2. **Penjanaan Delta** – Kemaskini model (gradien) dikira atas data lokal dan dienkripsi.
3. **Agregasi Selamat** – Delta terenkripsi daripada semua peserta diagregasikan, menghasilkan **model global** yang memuatkan pembelajaran kolektif.
4. **Muat Semula Model** – Model global yang dikemas kini didorong kembali ke setiap penyewa, serta-merta meningkatkan ketepatan ekstraksi merentasi semua modal.

---

## 3. Seni Bina Enjin DMEE

### 3.1 Gambaran Komponen

| Komponen | Peranan |
|-----------|------|
| **Lapisan Penyerapan** | Penyambung ke stor dokumen (SharePoint, Confluence), stor awan, API SIEM. |
| **Hab Pra‑Pemprosesan** | OCR untuk gambar, parsing untuk log, tokenisasi untuk kod. |
| **Pengekod Pelbagai Modal** | Ruang penyematan bersama (teks ↔ gambar ↔ kod) menggunakan **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Pengelas Bukti** | Menentukan kaitan dengan taksonomi soal selidik (contoh *Enkripsi*, *Kawalan Akses*). |
| **Enjin Pencarian** | Carian vektor (FAISS/HNSW) mengembalikan objek bukti top‑k bagi setiap pertanyaan. |
| **Penjana Naratif** | LLM menulis jawapan, menyisipkan tempat letak untuk objek bukti. |
| **Pengesah Pematuhan** | Pemeriksaan berasaskan peraturan (tarikh luput, attestation ditandatangani) memastikan kepatuhan polisi. |
| **Perekam Jejak Audit** | Log tak boleh diubah (Append‑only, hash kriptografi) bagi setiap penarikan bukti. |

### 3.2 Diagram Aliran Data

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestion
        D1[Dokumen] --> P1[Pra‑Pemproses]
        D2[Gambar] --> P1
        D3[Log] --> P1
    end
    P1 --> E1[Pengekod Pelbagai Modal]
    E1 --> C1[Pengelas Bukti]
    C1 --> R1[Stor Vektor]
    Q[Soalan] --> G1[Penjana Naratif]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Pengesah]
    V --> A[Penulis Audit]
    style Ingestion fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Dari Pertanyaan ke Jawapan: Langkah Masa Nyata

1. **Penerimaan Soalan** – Penganalisis keselamatan membuka soal selidik dalam Procurize. Soalan *“Sediakan bukti MFA untuk akaun istimewa”* dihantar ke enjin DMEE.
2. **Pengeluaran Intent** – LLM mengekstrak token intent utama: *MFA*, *akaun istimewa*.
3. **Penarikan Pelbagai Modal** – Vektor pertanyaan dipadankan dengan stor vektor global. Enjin menarik:
   * Tangkapan skrin konfigurasi MFA (gambar).
   * Petikan log audit yang menunjukkan kejadian MFA berjaya (log).
   * Polisi MFA dalaman (teks).
4. **Pengesahan Bukti** – Setiap objek diperiksa untuk kesegaran (< 30 hari) dan tanda tangan yang diperlukan.
5. **Sintesis Naratif** – LLM menyusun jawapan, menyematkan objek bukti sebagai **rujukan selamat** yang dipaparkan secara langsung dalam UI soal selidik.
6. **Penghantaran Segera** – Jawapan lengkap muncul di UI dalam **2–3 saat**, sedia untuk kelulusan penyemak.

---

## 5. Manfaat untuk Pasukan Pematuhan

| Manfaat | Kesan |
|---------|--------|
| **Kelajuan** – Masa respons purata turun dari 24 jam ke < 5 saat per soalan. |
| **Ketepatan** – Bukti tidak sepadan berkurang 87 % berkat kesamaan pelbagai modal. |
| **Privasi** – Tiada data mentah meninggalkan organisasi; hanya kemaskini model dikongsi. |
| **Keupayaan Skala** – Kemaskini federated memerlukan lebar jalur minima; organisasi 10 k pekerja gunakan < 200 MB/bulan. |
| **Pembelajaran Berterusan** – Jenis bukti baru (contoh video walkthrough) dipelajari secara pusat dan disebarkan serta-merta. |

---

## 6. Senarai Semak Pelaksanaan untuk Syarikat

1. **Pasang Ekstraktor Lokal** – Pasang kontena Docker ekstraktor pada subnet selamat. Sambungkan ke sumber dokumen dan log anda.
2. **Konfigurasi Penyelarasan Federated** – Sediakan titik akhir aggregator pusat dan sijil TLS.
3. **Takrifkan Taksonomi** – Peta kerangka peraturan anda ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/)) kepada kategori bukti platform.
4. **Tetapkan Peraturan Pengesahan** – Nyatakan jendela luput, tandatangan attestation diperlukan, dan bendera enkripsi.
5. **Fasa Perintis** – Jalankan enjin pada subset soal selidik; pantau metrik ketepatan/pengingatan.
6. **Penggulung** – Kembangkan kepada semua penilaian vendor; aktifkan mode cadangan automatik untuk penganalisis.

---

## 7. Kajian Kes Dunia Nyata: FinTech Corp Kurangkan Masa Selesai 75 %

**Latar Belakang** – FinTech Corp mengendalikan ~150 soal selidik vendor setiap suku tahun, masing‑masing memerlukan pelbagai bukti. Pengumpulan manual mengambil purata 4 jam per soal selidik.

**Penyelesaian** – Mengimplementasikan DMEE Procurize dengan pembelajaran federated merentasi tiga pusat data rantau.

| Metrik | Sebelum | Selepas |
|--------|--------|-------|
| Masa respons purata | 4 jam | 6 min |
| Kadar bukti tidak sepadan | 12 % | 1.5 % |
| Lebar jalur untuk kemaskini FL | — | 120 MB/bulan |
| Kepuasan penganalisis (1‑5) | 2.8 | 4.6 |

**Pengajaran Utama**  
* Pendekatan federated memenuhi keperluan kepatuhan data yang ketat.  
* Penarikan pelbagai modal menemui bukti tersembunyi (contoh tangkapan UI) yang mempercepat kitaran audit.  

---

## 8. Cabaran & Mitigasi

| Cabaran | Mitigasi |
|-----------|------------|
| **Penurunan Model** – Taburan data lokal berubah-ubah. | Jadual agregasi global bulanan; gunakan panggilan **continual learning**. |
| **Beban Gambar Berat** – Tangkapan skrin resolusi tinggi meningkatkan keperluan pengiraan. | Terapkan pra‑pemprosesan **resolusi adaptif**; sematkan hanya kawasan UI penting. |
| **Perubahan Peraturan** – Kerangka baru memperkenalkan jenis bukti yang belum ada. | Kembangkan taksonomi secara dinamik; kemaskini federated secara automatik menambah kelas baru. |
| **Saiz Jejak Audit** – Log tidak boleh diubah boleh menjadi besar. | Gunakan **pokok Merkle berantai** dengan pemangkasan berkala sambil mengekalkan bukti kriptografik. |

---

## 9. Peta Jalan Masa Depan

1. **Penjanaan Bukti Zero‑Shot** – Gunakan model difusi generatif untuk mensintesis tangkapan skrin terselubung apabila aset asal tidak tersedia.  
2. **Skor Keyakinan AI yang Dapat Dijelaskan** – Paparkan bar keyakinan per bukti bersama penjelasan kontra‑faktual.  
3. **Node Federated di Edge** – Pasang ekstraktor ringan pada laptop pembangun untuk bukti serta-merta semasa semakan kod.  

---

## 10. Kesimpulan

Penekstrakan Bukti Pelbagai Modal Dinamik yang dipacu oleh Pembelajaran Federated merupakan perubahan paradigma dalam automasi soal selidik keselamatan. Dengan menyatukan teks, visual, dan data log sambil melindungi privasi, organisasi dapat memberi respons lebih pantas, tepat, dan dengan auditabiliti penuh. Seni bina modular Procurize memudahkan penerapan, membolehkan pasukan pematuhan menumpukan pada mitigasi risiko strategik berbanding pengumpulan data yang berulang.