
# AI Kuasa Data Sintetik untuk Automasi Soalan Keselamatan

*Dalam era AI generatif, halangan terbesar untuk skala automasi soal selidik ialah **data**—bukan pengiraan. Dasar keselamatan sebenar dilindungi, berformat kaya, dan jarang ditandai untuk pembelajaran mesin. Data sintetik menawarkan jalan pintas yang melindungi privasi, membolehkan organisasi melatih, mengesahkan, dan secara berterusan meningkatkan LLM yang dapat menghasilkan jawapan tepat dan boleh diaudit mengikut permintaan.*

## Mengapa Data Sintetik Merupakan Pautan yang Hilang

| Cabaran | Pendekatan Tradisional | Alternatif Sintetik |
|-----------|----------------------|-----------------------|
| **Kekurangan data** – Beberapa set data soal selidik keselamatan awam | Pengumpulan manual, penyingkiran merah yang intensif, semakan undang‑undang | Penjanaan programatik berjuta‑juta pasangan jawapan realistik |
| **Risiko privasi** – Teks dasar sebenar mengandungi rahsia | Saluran anonimisasi yang kompleks | Tiada data sebenar didedahkan; teks sintetik meniru gaya & struktur |
| **Kemasukan domain** – Peraturan berubah lebih cepat daripada kemas kini model | Latihan semula berkala pada data manual baru | Penyegaran sintetik berterusan selaras dengan piawaian baru |
| **Bias penilaian** – Set ujian mencerminkan bias latihan | Metrik yang terlalu optimistik | Set ujian sintetik terkawal yang meliputi kes tepi |

Dengan menghapuskan keperluan memasukkan dasar mentah ke dalam gelung latihan, data sintetik bukan sahaja menghormati kerahsiaan tetapi juga memberi pasukan pematuhan kawalan penuh ke atas *apa* dan *bagaimana* tingkah laku model.

## Konsep Teras di Sebalik Data Soal Selidik Sintetik

### 1. Penjanaan Berasaskan Prompt

LLM boleh diarahkan untuk **bertindak sebagai penulis dasar** dan menjana draf jawapan bagi templat soalan tertentu. Contoh prompt:

```
You are a compliance officer for a SaaS platform. Write a concise answer (≤150 words) to the following ISO 27001 control:
"Describe how encryption keys are protected at rest and in transit."
```

Menjalankan prompt ini ke atas katalog kawalan menghasilkan **korpus sintetik mentah**.

### 2. Kosa Kata Terkawal & Penyelarasan Ontologi

Untuk memastikan teks yang dijana konsisten, kami menyuntik **ontologi keselamatan** (contoh: [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) yang mendefinisikan:

- **Jenis entiti**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Atribut**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Hubungan**: `protects`, `monitoredBy`

Ontologi membimbing LLM melalui **prompt berstruktur** dan **pasca‑pemprosesan** yang menggantikan deskripsi bebas dengan token yang terikat pada ontologi, membolehkan pengesahan seterusnya.

### 3. Suntikan Hingar & Pemodelan Kes Tepi

Jawapan pematuhan jarang sempurna. Saluran sintetik sengaja menambah:

- **Ketidaktepatan fakta kecil** (contoh, selang putaran kunci yang sedikit lebih lama) untuk mengajar model mengesan ralat.
- **Frasa tidak jelas** untuk meningkatkan kebolehan model meminta penjelasan.
- **Variasi bahasa** (British vs. American English, formal vs. casual) untuk kesiapan berbilang bahasa.

## Saluran Data Sintetik Menyeluruh

Di bawah ini ialah diagram aliran **Mermaid** yang menggambarkan proses penuh, dari pengambilan katalog kawalan hingga penyebaran model dalam Procurize.

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### Penjelasan Saluran

1. **Katalog Kawalan** – Tarik senarai item soal selidik terkini dari repositori piawaian.  
2. **Perpustakaan Templat Prompt** – Simpan corak prompt boleh guna semula mengikut kategori kawalan.  
3. **Penjana Sintetik LLM** – Gunakan LLM asas (contoh, GPT‑4o) untuk menghasilkan draf jawapan mentah.  
4. **Pemetaan Ontologi** – Selaraskan teks bebas dengan ontologi keselamatan, menukar frasa utama kepada token kanonik.  
5. **Enjin Hingar & Kes Tepi** – Terapkan gangguan terkawal.  
6. **Set Data Sintetik Akhir** – Simpan dalam tasik data berversion (contoh, Snowflake + Delta Lake).  
7. **Latih / Sesuaikan LLM** – Terapkan penalaan arahan menggunakan LoRA atau QLoRA untuk menjimatkan pengiraan.  
8. **Set Penilaian** – Gabungkan kes ujian sintetik dengan set soal‑jawab dunia sebenar yang kecil dan disusun untuk pemeriksaan ketahanan.  
9. **Registri Model** – Daftarkan versi model dengan metadata (hash data latihan, versi pematuhan).  
10. **Sebarkan ke Enjin AI Procurize** – Sediakan melalui API yang berintegrasi dengan papan pemuka soal selidik.  
11. **Automasi Langsung** – Pasukan menerima jawapan draf AI, boleh menyemak, mengedit, dan meluluskan secara masa nyata.

## Penyelaman Teknikal: Penalaan dengan LoRA

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** secara signifikan mengurangkan jejak memori sambil mengekalkan prestasi model:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

LoRA membolehkan iterasi pantas—kumpulan sintetik baru boleh dijana setiap minggu dan disuntik tanpa melatih semula model penuh.

## Integrasi dengan Procurize: Dari Model ke UI

1. **Pendaftaran Titik Akhir Model** – Simpan model yang ditune dengan LoRA dalam perkhidmatan inferens selamat (contoh, SageMaker, Vertex AI).  
2. **Jambatan API** – Backend Procurize memanggil `POST /v1/generate-answer` dengan muatan:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Lapisan Semakan Masa Nyata** – Draf muncul dalam UI soal selidik dengan **teks kaya boleh edit**, **token ontologi yang disorot**, dan **skor keyakinan** (0–100).  
4. **Jejak Audit** – Setiap jawapan yang dijana AI disimpan bersama asal usul data sintetik, versi model, dan tindakan penyemak, memenuhi keperluan bukti regulatori.

## Manfaat yang Dikuantifikasi

| Metrik | Sebelum AI Sintetik | Selepas AI Sintetik |
|--------|---------------------|----------------------|
| Purata masa tindak balas jawapan | 3.2 hari | 5.4 jam |
| Usaha penyuntingan manusia | 45 % panjang respons | 12 % panjang respons |
| Penemuan audit pematuhan | 8 ketidaksesuaian kecil per audit | 1 ketidaksesuaian kecil per audit |
| Masa untuk mengintegrasikan piawaian baru | 6 minggu (pemetaan manual) | 2 minggu (penyegaran sintetik) |

Kajian kes dunia sebenar di **Acme Cloud** menunjukkan **pengurangan 71 % dalam masa kitaran soal selidik** selepas menyebarkan LLM yang dilatih dengan data sintetik dan diintegrasikan dengan Procurize.

## Amalan Terbaik & Halangan yang Perlu Dielakkan

1. **Sahkan Pemetaan Ontologi** – Automatikkan pemeriksaan kebijaksanaan bahawa setiap jawapan yang dijana mengandungi token diperlukan (contoh, `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Manusia dalam Gelung (HITL)** – Kekalkan langkah penyemak wajib untuk kawalan berisiko tinggi (contoh, notifikasi pelanggaran data).  
3. **Kawal Versi Data Sintetik** – Simpan skrip penjanaan, prompt benih, dan benih rawak; ini membolehkan kebolehulangan dan audit asal usul data latihan.  
4. **Pantau Kemasukan** – Jejaki perubahan dalam taburan skor keyakinan yang dijana; perubahan mendadak mungkin menandakan prompt usang atau kemas kini regulatori.  
5. **Lindungi Dari Over‑fitting** – Secara berkala campurkan set kecil jawapan sebenar yang dianonimkan untuk mengekalkan model berasaskan realiti.

## Arah Masa Depan

- **Pemindahan Silang Domain:** Manfaatkan set data sintetik dari SaaS, FinTech, dan Penjagaan Kesihatan untuk membina *LLM pematuhan universal* yang boleh disesuaikan untuk domain khusus dengan beberapa ratus contoh.  
- **Penalaan Federated yang Memelihara Privasi:** Gabungkan data sintetik dengan kemas kini federated terbahsia dari pelbagai penyewa, membolehkan model bersama tanpa mendedahkan sebarang dasar mentah.  
- **Rantai Bukti Boleh Dijelaskan:** Gabungkan penjanaan sintetik dengan enjin graf kausal yang secara automatik menghubungkan serpihan jawapan ke bahagian dasar sumber, menyediakan auditor dengan peta bukti yang disahkan mesin.

## Kesimpulan

Data sintetik lebih daripada helah pintar; ia adalah **pencetus strategik** yang membawa automasi soal selidik berkuasa AI ke dalam dunia yang mengutamakan pematuhan. Dengan menjana korpus jawapan yang realistik dan selaras ontologi, organisasi dapat melatih LLM yang kuat tanpa risiko pendedahan dasar sulit, mempercepat masa respons, dan mengekalkan jejak audit yang ketat—semua ini sambil berada di hadapan piawaian regulatori yang sentiasa berubah. Apabila digabungkan dengan platform khusus seperti Procurize, AI berkuasa data sintetik mengubah titik lemah manual tradisional menjadi enjin pematuhan berterusan yang mengoptimumkan diri.

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revisi 5 – Kawalan Keselamatan dan Privasi untuk Sistem Maklumat Persekutuan](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Penalaan LLM dengan LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Keperluan Sistem Pengurusan Keselamatan Maklumat](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Dokumentasi Data Sintetik