
# Menyusun Pipelines AI Pelbagai Model untuk Automasi Soalan Keselamatan End‑to‑End

## Pengenalan

Lanskap SaaS moden dibina atas kepercayaan. Prospek, rakan kongsi, dan juruaudit terus membombardir pembekal dengan soalan keselamatan dan pematuhan—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) (juga dikenali sebagai [ISO/IEC 27001 Pengurusan Keselamatan Maklumat](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html)), [GDPR](https://gdpr.eu/), C5, dan senarai penilaian khusus industri yang semakin panjang.  
Satu soalan boleh melebihi **150 pertanyaan**, tiap‑nya memerlukan bukti spesifik yang diambil daripada repositori dasar, sistem tiket, dan log penyedia awan.

Proses manual tradisional mengalami tiga titik sakit kronik:

| Titik Sakit | Impak | Kos Manual Biasa |
|------------|--------|----------------------|
| **Penyimpanan bukti yang berpecah** | Maklumat tersebar di Confluence, SharePoint, dan alat tiket | 4‑6 jam per soalan |
| **Frasa jawapan tidak konsisten** | Pasukan berbeza menulis respons yang berbeza untuk kawalan yang sama | 2‑3 jam semakan |
| **Penyelewengan peraturan** | Dasar berkembang, tetapi soalan masih merujuk pernyataan lama | Jurang pematuhan, penemuan audit |

Masuklah **orkestrasi AI pelbagai model**. Daripada bergantung pada satu model bahasa besar (LLM) untuk “melakukan semuanya”, pipeline boleh menggabungkan:

1. **Model pengekstrakan peringkat dokumen** (OCR, pengurai berstruktur) untuk mencari bukti yang relevan.  
2. **Embedding graf pengetahuan** yang menangkap hubungan antara dasar, kawalan, dan artifak.  
3. **LLM yang ditunel pada domain** yang menjana jawapan bahasa semulajadi berdasarkan konteks yang diperoleh.  
4. **Enjin pengesahan** (berasaskan peraturan atau pengklasifikasi berskala kecil) yang menguatkuasakan format, kesempurnaan, dan peraturan pematuhan.

Hasilnya ialah **sistem end‑to‑end, boleh diaudit, yang terus memperbaiki diri** yang mengurangkan masa penyelesaian soalan daripada minggu menjadi minit sambil meningkatkan ketepatan jawapan sebanyak **30‑45 %**.

> **TL;DR:** Pipeline AI pelbagai model menyambungkan komponen AI khusus, menjadikan automasi soalan keselamatan cepat, boleh dipercayai, dan bersedia untuk masa depan.

---

## Seni Bina Teras

Berikut ialah pandangan aras tinggi aliran orkestrasi. Setiap blok mewakili perkhidmatan AI berasingan yang boleh ditukar, versi, atau skala secara bebas.

```mermaid
flowchart TD
    A["\"Soalan Masuk\""] --> B["\"Pra‑pemprosesan & Pengelasan Soalan\""]
    B --> C["\"Enjin Pengambilan Bukti\""]
    C --> D["\"Graf Pengetahuan Kontekstual\""]
    D --> E["\"Penjana Jawapan LLM\""]
    E --> F["\"Lapisan Pengesahan & Pematuhan Dasar\""]
    F --> G["\"Semakan Manusia & Lingkar Maklum Balas\""]
    G --> H["\"Paket Jawapan Akhir\""]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Pra‑pemprosesan & Pengelasan Soalan

* **Matlamat:** Menukar soalan PDF atau borang web mentah menjadi payload JSON berstruktur.  
* **Model:**  
  * **OCR berkesedaran susun atur** (contoh, Microsoft LayoutLM) untuk soalan berjadual.  
  * **Pengklasifikasi berlabel‑berbilang** yang menandakan setiap soalan dengan kumpulan kawalan yang relevan (contoh, *Pengurusan Akses*, *Penyulitan Data*).  
* **Output:** `{ "question_id": "Q12", "text": "...", "tags": ["encryption","data‑at‑rest"] }`

### 2. Enjin Pengambilan Bukti

* **Matlamat:** Menarik artifak paling terkini yang memenuhi setiap tag.  
* **Teknik:**  
  * **Pencarian vektor** ke atas embedding dokumen dasar, laporan audit, dan petikan log (FAISS, Milvus).  
  * **Penapis metadata** (tarikh, persekitaran, penulis) untuk menghormati residensi data dan polisi pengekalan.  
* **Keputusan:** Senarai item bukti calon dengan skor keyakinan.

### 3. Graf Pengetahuan Kontekstual

* **Matlamat:** Memperkaya bukti dengan hubungan—*dasar mana yang merujuk kawalan mana*, *versi produk mana yang menghasilkan log*, dll.  
* **Pelaksanaan:**  
  * **Neo4j** atau **Amazon Neptune** menyimpan triple seperti `(:Policy)-[:COVERS]->(:Control)`.  
  * **Embedding rangkaian neural grafik (GNN)** untuk menonjolkan sambungan tidak langsung (contoh, *proses semakan kod* yang memenuhi kawalan *pembangunan selamat*).  
* **Manfaat:** LLM downstream menerima **konteks berstruktur** bukan senarai dokumen rata.

### 4. Penjana Jawapan LLM

* **Matlamat:** Menghasilkan jawapan yang ringkas dan fokus pada pematuhan.  
* **Pendekatan:**  
  * **Prompt hibrid** – prompt sistem menentukan nada (“formal, berhadapan vendor”), prompt pengguna memasukkan bukti yang diperoleh dan fakta grafik.  
  * **LLM yang ditune** (contoh, OpenAI GPT‑4o atau Anthropic Claude 3.5) pada korpus dalaman respons soalan yang diluluskan.  
* **Contoh Prompt:**
  ```
  System: Anda adalah penulis pematuhan. Berikan jawapan 150 perkataan.
  User: Jawab soalan berikut dengan hanya menggunakan bukti di bawah.
  Question: "Terangkan bagaimana data‑at‑rest dienkripsi."
  Evidence: [...]
  ```
* **Output:** JSON dengan `answer_text`, `source_refs`, dan **peta atribusi per token** untuk auditabiliti.

### 5. Lapisan Pengesahan & Pematuhan Dasar

* **Matlamat:** Memastikan jawapan yang dijana mematuhi polisi dalaman (contoh, tiada pendedahan IP sulit) dan piawaian luaran (contoh, kata-kata ISO).  
* **Kaedah:**  
  * **Enjin peraturan** (OPA—Open Policy Agent) dengan polisi ditulis dalam Rego.  
  * **Model klasifikasi** yang menandakan frasa terlarang atau klausa wajib yang hilang.  
* **Maklum Balas:** Jika terdapat pelanggaran, pipeline kembali ke LLM dengan prompt pembetulan.

### 6. Semakan Manusia & Lingkar Maklum Balas

* **Matlamat:** Menggabungkan kelajuan AI dengan pertimbangan pakar.  
* **UI:** Antara muka ulasan dalam talian (seperti rentetan komen Procurize) yang menyorot rujukan sumber, membolehkan Pakar Subjek (SME) melulus atau mengedit, dan merekod keputusan.  
* **Pembelajaran:** Suntingan yang diluluskan disimpan dalam **set data pembelajaran penguatan** untuk menala LLM pada pembetulan dunia nyata.

### 7. Paket Jawapan Akhir

* **Hasil:**  
  * **PDF Jawapan** dengan pautan bukti tersemat.  
  * **JSON boleh dibaca mesin** untuk alat tiket atau perolehan SaaS downstream.  
  * **Log audit** yang merekod cap masa, versi model, dan tindakan manusia.

---

## Kenapa Multi‑Model Mengatasi LLM Tunggal

| Aspek | LLM Tunggal (Semua‑dalam‑Satu) | Pipeline Pelbagai Model |
|--------|------------------------|----------------------|
| **Pengambilan Bukti** | Bergantung pada pencarian berasaskan prompt; cenderung berhalusinasi | Pencarian vektor deterministik + konteks graf |
| **Ketepatan Kawalan‑Spesifik** | Pengetahuan umum menghasilkan jawapan samar | Pengelasan berlabel memastikan bukti relevan |
| **Audit Pematuhan** | Sukar menjejak pecahan sumber | ID sumber jelas dan peta atribusi |
| **Skalabiliti** | Saiz model mengehadkan permintaan serentak | Perkhidmatan individu boleh autoskala secara bebas |
| **Kemas Kini Peraturan** | Memerlukan penlatihan semula penuh model | Kemas kini graf pengetahuan atau indeks pengambilan sahaja |

---

## Pelan Pelaksanaan untuk Pembekal SaaS

1. **Penyiapan Data Lake**  
   * Gabungkan semua PDF dasar, log audit, dan fail konfigurasi ke dalam bucket S3 (atau Azure Blob).  
   * Jalankan **kerja ETL** setiap malam untuk mengekstrak teks, menjana embedding (`text-embedding-3-large` OpenAI), dan memuat ke pangkalan data vektor.

2. **Pembinaan Graf**  
   * Tentukan skema (`Policy`, `Control`, `Artifact`, `Product`).  
   * Laksanakan **kerja pemetaan semantik** yang menganalisa bahagian dasar dan secara automatik mencipta hubungan (menggunakan spaCy + heuristik berasaskan peraturan).

3. **Pemilihan Model**  
   * **OCR / LayoutLM:** Azure Form Recognizer (kos‑efektif).  
   * **Pengklasifikasi:** DistilBERT yang ditune pada ~5 k soalan soalan yang berannotasi.  
   * **LLM:** OpenAI `gpt‑4o‑mini` untuk asas; naik ke `gpt‑4o` untuk pelanggan berisiko tinggi.

4. **Lapisan Orkestrasi**  
   * Gunakan **Temporal.io** atau **AWS Step Functions** untuk menyelaras langkah, menjamin percubaan semula dan logik pampasan.  
   * Simpan output setiap langkah dalam jadual DynamoDB untuk akses pantas ke downstream.

5. **Kawalan Keselamatan**  
   * **Rangkaian zero‑trust**: Pengesahan perkhidmatan‑ke‑perkhidmatan melalui mTLS.  
   * **Residensi data**: Arahkan pengambilan bukti ke pangkalan vektor mengikut wilayah.  
   * **Jejak audit**: Tulis log tak boleh ubah ke lejar berasaskan blockchain (contoh, Hyperledger Fabric) untuk industri yang dikawal.

6. **Integrasi Maklum Balas**  
   * Tangkap suntingan penyemak dalam **repositori gaya GitOps** (`answers/approved/`).  
   * Jalankan kerja **RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)** setiap malam yang mengemas kini model ganjaran LLM.

---

## Faedah Dunia Nyata: Angka yang Penting

| MetriK | Sebelum Multi‑Model (Manual) | Selepas Pelaksanaan |
|--------|----------------------------|------------------|
| **Purata Masa Penyelesaian** | 10‑14 hari | 3‑5 jam |
| **Ketepatan Jawapan (skor audit dalaman)** | 78 % | 94 % |
| **Masa Semakan Manusia** | 4 jam per soalan | 45 minit |
| **Insiden Penyelewengan Pematuhan** | 5 per suku tahun | 0‑1 per suku tahun |
| **Kos per Soalan** | $1,200 (jam perunding) | $250 (komputasi awan + operasi) |

*Ringkasan Kajian Kes* – Sebuah firma SaaS bersaiz sederhana mengurangkan masa penilaian risiko vendor sebanyak **78 %** selepas menggabungkan pipeline pelbagai model, membolehkan mereka menutup perjanjian 2 × lebih cepat.

---

## Pandangan Masa Depan

### 1. **Pipeline Penyembuhan Diri**  
   * Mengesan bukti yang hilang (contoh, kawalan ISO baru) dan secara automatik memulakan **wizard penulisan dasar** yang mencadangkan dokumen draf.

### 2. **Graf Pengetahuan Merentasi Organisasi**  
   * Graf federasi yang berkongsi pemetaan kawalan anonim merentasi konsortium industri, memperbaiki penemuan bukti tanpa mendedahkan data proprietari.

### 3. **Sintesis Bukti Generatif**  
   * LLM yang bukan hanya menulis jawapan tetapi juga **menghasilkan artifak bukti sintetik** (contoh, log tiruan) untuk latihan dalaman sambil mengekalkan kerahsiaan.

### 4. **Modul Ramalan Peraturan**  
   * Menggabungkan model bahasa besar dengan **analisis trend** pada penerbitan peraturan (EU AI Act, Perintah Eksekutif AS) untuk mengemas kini pemetaan soalan‑tag secara proaktif.

---

## Kesimpulan

Menyusun satu set model AI khusus—**pengekstrakan, penaakulan graf, penjanaan, dan pengesahan**—mencipta pipeline yang kuat, boleh diaudit, yang mengubah proses mengelirukan dan berpotensi berkesilapan dalam pengendalian soalan keselamatan menjadi aliran kerja berasaskan data yang pantas. Dengan memodularkan setiap keupayaan, pembekal SaaS memperoleh fleksibiliti, keyakinan pematuhan, dan kelebihan kompetitif dalam pasaran di mana **kelajuan dan kepercayaan adalah penentu**.

---

## Lihat Juga

- [Microsoft Research – “LayoutLM: Pre‑training for Document Image Understanding”](https://arxiv.org/abs/2004.14712)  
- [OPA – “Policy‑as‑Code with Rego”](https://www.openpolicyagent.org/docs/latest/policy-language/)