
# Synthetic Data Aangedreven AI voor Automatisering van Beveiligingsvragenlijsten

*In het tijdperk van generatieve AI is het grootste obstakel voor schaalbare vragenlijst‑automatisering **data** — niet rekenkracht. Werkelijke beveiligings‑beleid zijn beschermde, rijk geformatteerde documenten die zelden gelabeld zijn voor machine learning. Synthetische data biedt een privacy‑bewust inkortingspad, waardoor organisaties AI‑modellen kunnen trainen, valideren en continu verbeteren die op verzoek nauwkeurige, controleerbare antwoorden kunnen opstellen.*

---

## Waarom Synthetic Data de Ontbrekende Schakel is

| Uitdaging | Traditionele Aanpak | Synthetisch Alternatief |
|-----------|----------------------|--------------------------|
| **Gebrek aan data** – Weinig openbare datasets van beveiligings‑vragenlijsten | Handmatige verzameling, zware redactie, juridische review | Programma‑matig generatie van miljoenen realistische vraag‑antwoord‑paren |
| **Privacy‑risico** – Echte beleids‑tekst bevat geheimen | Complexe anonimisering‑pipelines | Geen echte data wordt blootgesteld; synthetische tekst bootst stijl & structuur na |
| **Domeindrift** – Regels evolueren sneller dan model‑updates | Periodieke hertraining op verse handmatige data | Continue synthetische vernieuwing afgestemd op nieuwe standaarden |
| **Evaluatie‑bias** – Testsets spiegelen trainingsbias | Over‑optimistische metrics | Gecontroleerde synthetische testsuites die randgevallen dekken |

Door de noodzaak te verwijderen om ruwe beleidsdocumenten in de trainingslus te voeren, respecteert synthetische data niet alleen vertrouwelijkheid, maar geeft compliance‑teams volledige controle over *wat* en *hoe* het model moet handelen.

---

## Kernconcepten achter Synthetic Vraaglijstdata

### 1. Prompt‑gebaseerde Generatie

LLM’s kunnen worden geïnstrueerd om **te handelen als een beleids­schrijver** en concept‑antwoorden te genereren voor een gegeven vraag‑template. Voorbeeld‑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."
```

Door deze prompt over een catalogus van controles uit te voeren ontstaat een **ruwe synthetische corpus**.

### 2. Gecontroleerde Woordenlijst & Ontologie‑Afstemming

Om de gegenereerde tekst consistent te houden injecteren we een **beveiligings‑ontologie** (bijv. [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)) die definieert:

- **Entiteitstypen**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Attributen**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Relaties**: `protects`, `monitoredBy`

De ontologie stuurt de LLM via **gestructureerde prompts** en **post‑processing** die vrije beschrijvingen vervangen door ontologie‑gebonden tokens, wat downstream validatie mogelijk maakt.

### 3. Ruis‑Injectie & Edge‑Case Modellering

Compliance‑antwoorden zijn zelden perfect. Synthetische pipelines voegen doelbewust toe:

- **Kleine feitelijke onnauwkeurigheden** (bijv. een iets oudere sleutel‑rotatie‑interval) om het model foutdetectie te leren.
- **Dubieuze formuleringen** om het vermogen van het model te verbeteren om verduidelijking te vragen.
- **Taalvariaties** (Britisch vs. Amerikaans Engels, formeel vs. informeel) voor meertalige gereedheid.

---

## End‑to‑End Synthetische Data‑Pipeline

Hieronder staat een **Mermaid**‑stroomdiagram dat het volledige proces weergeeft, van import van de controle‑catalogus tot model‑deployment binnen 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"]
```

### Pipeline Overzicht

1. **Control Catalog** – Haal de nieuwste lijst van vragen uit standaarden‑repositories.  
2. **Prompt Template Library** – Bewaar herbruikbare prompt‑patronen per controletype.  
3. **LLM Synthetic Generator** – Gebruik een basis‑LLM (bijv. GPT‑4o) om ruwe antwoord‑concepten te produceren.  
4. **Ontology Mapper** – Stem vrije tekst af op de beveiligings‑ontologie en converteer sleutelzinnen naar canonieke tokens.  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – Pas gecontroleerde perturbaties toe.  
6. **Final Synthetic Dataset** – Sla op in een version‑controlled data lake (bv. Snowflake + Delta Lake).  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – Pas instruction‑tuning toe met LoRA of QLoRA om compute betaalbaar te houden.  
8. **Evaluation Suite** – Combineer synthetische testcases met een kleine, gecureerde real‑world QA‑set voor robuustheidschecks.  
9. **Model Registry** – Registreer de modelversie met metadata (training‑data hash, compliance‑versie).  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – Bied via een API die integreert met het vragenlijst‑dashboard.  
11. **Live Automation** – Teams ontvangen AI‑gegenereerde antwoorden, kunnen ze in real‑time beoordelen, bewerken en goedkeuren.

---

## Technische Diepte: Fine‑Tuning met LoRA

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** vermindert het geheugenverbruik enorm terwijl de modelprestaties behouden blijven:

```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 maakt snelle iteraties mogelijk — nieuwe synthetische batches kunnen wekelijks worden gegenereerd en geïntroduceerd zonder het volledige model opnieuw te trainen.

---

## Integratie met Procurize: Van Model naar UI

1. **Model Endpoint Registratie** – Plaats het LoRA‑getuned model in een beveiligde inference‑service (bv. SageMaker, Vertex AI).  
2. **API Bridge** – De backend van Procurize stuurt `POST /v1/generate-answer` met payload:

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

3. **Real‑Time Review Layer** – Het concept verschijnt in de UI als bewerkbare rich‑text, met **gemarkeerde ontologie‑tokens** en een **vertrouwensscore** (0–100).  
4. **Audit Trail** – Elk AI‑gegenereerd antwoord wordt opgeslagen met synthetische‑data‑herkomst, modelversie en reviewer‑acties, waardoor voldoet aan wettelijke bewijsvereisten.

---

## Voordelen Kwantitatief

| Metriek | Voor Synthetische AI | Na Synthetische AI |
|---------|----------------------|--------------------|
| **Gemiddelde doorlooptijd antwoord** | 3,2 dagen | 5,4 uur |
| **Menselijke bewerkingsinspanning** | 45 % van de responslengte | 12 % van de responslengte |
| **Compliance‑audit bevindingen** | 8 kleine inconsistenties per audit | 1 kleine inconsistentie per audit |
| **Tijd om nieuwe standaarden te onboarden** | 6 weken (handmatig) | 2 weken (synthetische refresh) |

Een praktijkcase bij **Acme Cloud** toonde een **71 % reductie** in de cyclustijd van vragenlijsten na inzet van een synthetisch‑data‑getrainde LLM geïntegreerd met Procurize.

---

## Best Practices & Valstrikken

1. **Controleer Ontologie‑Mapping** – Automatiseer een sanity‑check dat elk gegenereerd antwoord de verplichte tokens bevat (bijv. `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Human‑in‑the‑Loop (HITL)** – Houd een verplichte reviewer‑stap voor hoog‑risicocontrollen (bijv. datalek‑meldingsprocedures).  
3. **Versiebeheer Synthetische Data** – Bewaar generatie‑scripts, seed‑prompts en random‑seeds; dit maakt reproduceerbaarheid en audit van data‑herkomst mogelijk.  
4. **Monitor Drift** – Volg veranderingen in de verdeling van gegenereerde vertrouwenscores; plotselinge verschuivingen kunnen wijzen op verouderde prompts of regelgeving‑updates.  
5. **Vermijd Over‑fitting** – Meng periodiek een klein stel echte, geanonimiseerde antwoorden om het model gegrond te houden.

---

## Toekomstige Richtingen

- **Cross‑Domain Transfer:** Maak gebruik van synthetische datasets uit SaaS, FinTech en Healthcare om een *universeel compliance‑LLM* te bouwen dat met enkele honderden voorbeelden kan worden afgestemd op niche‑domeinen.  
- **Privacy‑bewuste Federated Tuning:** Combineer synthetische data met versleutelde federated updates van meerdere klanten, zodat een gedeeld model ontstaat zonder ruwe beleids‑data bloot te leggen.  
- **Explainable Evidence Chains:** Koppel synthetische generatie aan een causal‑graph engine die automatisch antwoord‑fragmenten linkt aan bron‑beleidsecties, waardoor auditors een machine‑geverifieerde evidentiemap krijgen.

---

## Conclusie

Synthetic data is meer dan een slimme truc; het is een **strategische facilitator** die AI‑gedreven vragenlijst‑automatisering naar de compliance‑first wereld brengt. Door realistische, ontologie‑gealigneerde antwoord‑corpora te genereren, kunnen organisaties krachtige LLM’s trainen zonder vertrouwelijke beleids‑exposure, reactietijden versnellen en een rigoureus audit‑trail behouden — alles terwijl ze vooroplopen op voortdurend veranderende regelgevende standaarden. In combinatie met een purpose‑built platform als Procurize verandert synthetisch‑data‑aangedreven AI een traditioneel handmatig knelpunt in een doorlopende, zelf‑optimaliserende compliance‑engine.

---

## <span class='highlight-content'>Zie</span> Ook

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation