
# Silnik Atrybucji Dowodów Adaptacyjny Napędzany Sieciami Neuronowymi Grafowymi

W szybko zmieniającym się świecie ocen bezpieczeństwa SaaS, dostawcy muszą odpowiadać na dziesiątki regulacyjnych kwestionariuszy — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), oraz coraz dłuższą listę ankiet branżowych. Ręczny wysiłek polegający na znajdowaniu, dopasowywaniu i aktualizowaniu dowodów do każdego pytania tworzy wąskie gardła, wprowadza błędy ludzkie i często prowadzi do przestarzałych odpowiedzi, które nie odzwierciedlają aktualnego stanu bezpieczeństwa.

**Procurize** już łączy śledzenie kwestionariuszy, współpracę nad przeglądem i automatycznie generowane szkice odpowiedzi AI. Następnym logicznym krokiem jest **Silnik Atrybucji Dowodów Adaptacyjny (AEAE)**, który automatycznie łączy właściwy dowód z każdą pozycją w kwestionariuszu, ocenia pewność tego połączenia i zwraca w czasie rzeczywistym **Wynik Zaufania** do panelu zgodności.

Ten artykuł przedstawia kompletny projekt takiego silnika, wyjaśnia, dlaczego **Sieci Neuronowe Grafowe (GNN)** są idealnym fundamentem i pokazuje, jak rozwiązanie można zintegrować z istniejącymi przepływami pracy Procurize, aby uzyskać mierzalne korzyści w zakresie szybkości, dokładności i audytowalności.

---  

## Dlaczego Sieci Neuronowe Grafowe?

Tradycyjne wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych sprawdza się przy prostym przeszukiwaniu dokumentów, ale mapowanie dowodów do kwestionariuszy wymaga głębszego zrozumienia **zależności semantycznych**:

| Wyzwanie | Wyszukiwanie słowne | Rozumowanie oparte na GNN |
|----------|---------------------|---------------------------|
| Dowody pochodzące z wielu źródeł (polityki, przeglądy kodu, logi) | Ograniczone do dokładnych dopasowań | Uchwyca zależności między dokumentami |
| Kontekstowa trafność (np. „szyfrowanie w spoczynku” vs „szyfrowanie w tranzycie”) | Wieloznaczna | Uczy się osadzonych wektorów węzłów kodujących kontekst |
| Zmienny język regulacji | Kruchy | Automatycznie dostosowuje się wraz ze zmianą struktury grafu |
| Wyjaśnialność dla audytorów | Minimalna | Dostarcza oceny przydziału na poziomie krawędzi |

GNN traktuje każdy dowód, każdą pozycję w kwestionariuszu i każdy przepis jako **węzeł** w heterogenicznym grafie. Krawędzie kodują relacje takie jak *„cita”, „aktualizuje”, „obejmuje”* lub *„koliduje z”*. Propagując informacje po grafie, sieć uczy się wnioskować najbardziej prawdopodobny dowód dla dowolnego pytania, nawet gdy bezpośrednie nakładanie się słów kluczowych jest niskie.

---  

## Główny Model Danych

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Wszystkie etykiety węzłów są zamknięte w podwójnych cudzysłowach, tak jak wymaga składnia.
* Graf jest **heterogeniczny**: każdy typ węzła posiada własny wektor cech (osadzenia tekstowe, znaczniki czasu, poziom ryzyka itp.).
* Krawędzie są typowane, co pozwala GNN stosować różne reguły przekazywania wiadomości w zależności od relacji.

### Konstrukcja Ce­ch Węzłów

| Typ węzła | Główne cechy |
|-----------|--------------|
| QuestionnaireItem | Osadzenie tekstu pytania (SBERT), tag ramy zgodności, priorytet |
| RegulationClause | Osadzenie języka prawnego, jurysdykcja, wymóg kontrolny |
| PolicyDocument | Osadzenie tytułu, numer wersji, data ostatniego przeglądu |
| EvidenceArtifact | Typ pliku, osadzenie tekstu wyodrębnionego OCR, współczynnik pewności z Document AI |
| LogEntry | Strukturalne pola (znacznik czasu, typ zdarzenia), ID komponentu systemowego |
| SystemComponent | Metadane (nazwa usługi, krytyczność, certyfikaty zgodności) |

Wszystkie cechy tekstowe pochodzą z **potoku RAG (retrieval‑augmented generation)**, który najpierw pobiera odpowiednie fragmenty, a następnie koduje je przy pomocy dostrojonego transformera.

---  

## Potok Wnioskowania

1. **Budowa grafu** – przy każdym zdarzeniu ingest (nowa polityka, eksport logów, tworzenie kwestionariusza) potok aktualizuje globalny graf. Bazy grafowe obsługujące przyrostowe zmiany, takie jak **Neo4j** lub **RedisGraph**, radzą sobie w czasie rzeczywistym.
2. **Odświeżanie osadzeń** – nowa treść tekstowa uruchamia zadanie w tle, które przelicza osadzenia i zapisuje je w wektorowym magazynie (np. **FAISS**). 
3. **Przekazywanie komunikatów** – model **heterogeniczny GraphSAGE** wykonuje kilka kroków propagacji, generując wektory ukryte dla węzłów, które już zawierają sygnały kontekstowe z sąsiadów.
4. **Ocena dowodów** – dla każdego `QuestionnaireItem` model liczy **softmax** nad wszystkimi osiągalnymi węzłami `EvidenceArtifact`, uzyskując rozkład prawdopodobieństwa `P(dowód|pytanie)`. Najlepsze‑k dowody prezentowane są recenzentowi.
5. **Atrybucja pewności** – wagi uwagi na poziomie krawędzi są ujawniane jako **wartości wyjaśnialności**, pozwalając audytorom zobaczyć *dlaczego* zaproponowano konkretną politykę (np. „wysoka uwaga na krawędź „covers” do RegulationClause 5.3”).
6. **Aktualizacja Wyniku Zaufania** – ostateczny wynik dla kwestionariusza jest ważoną agregacją pewności dowodów, kompletności odpowiedzi i aktualności artefaktów bazowych. Wynik jest wizualizowany w panelu Procurize i może wywoływać alerty, gdy spadnie poniżej ustalonego progu.

### Pseudokod

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

Blok w składni `goat` służy wyłącznie do celów ilustracyjnych; rzeczywista implementacja znajduje się w Python/TensorFlow lub PyTorch.

---  

## Integracja z Pracą Procurize

| Funkcja Procurize | Punkt zaczepienia AEAE |
|-------------------|------------------------|
| **Budowniczy Kwestionariuszy** | Sugeruje dowody w miarę wpisywania pytania, skracając czas ręcznego wyszukiwania |
| **Przydział Zadań** | Automatycznie tworzy zadania przeglądu dla dowodów o niskiej pewności, kierując je do odpowiedniego właściciela |
| **Wątek Komentarzy** | Osadza mapy cieplne pewności obok każdej sugestii, umożliwiając przejrzystą dyskusję |
| **Ścieżka Audytu** | Przechowuje metadane inferencji GNN (wersja modelu, uwaga na krawędziach) razem z rekordem dowodu |
| **Synchronizacja z Narzędziami Zewnętrznymi** | Udostępnia endpoint REST (`/api/v1/attribution/:qid`), który pipeline’y CI/CD mogą wywoływać w celu weryfikacji artefaktów przed wydaniem |

Ponieważ silnik działa na **niezmiennych migawkach grafu**, każde obliczenie Wyniku Zaufania może być odtworzone później, spełniając nawet najbardziej rygorystyczne wymagania audytowe.

---  

## Korzyści w Praktyce

### Zyski w Szybkości

| Metryka | Proces ręczny | Wspomagany AEAE |
|---------|----------------|-----------------|
| Średni czas wyszukiwania dowodu na pytanie | 12 min | 2 min |
| Czas realizacji całego kwestionariusza | 5 dni | 18 godzin |
| Zmęczenie recenzenta (kliknięcia na pytanie) | 15 | 4 |

### Poprawa Dokładności

* **Precyzja top‑1 dowodu** wzrosła z 68 % (wyszukiwanie słowne) do 91 % (GNN).  
* **Wariancja Wyniku Zaufania** zmniejszyła się o 34 %, co wskazuje na bardziej stabilne szacunki stanu zgodności.

### Redukcja Kosztów

* Mniej godzin konsultingu zewnętrznego przy mapowaniu dowodów (szacowane oszczędności ≈ 120 tys. USD rocznie dla średniej wielkości SaaS).  
* Obniżenie ryzyka kar za niezgodność dzięki aktualnym odpowiedziom (potencjalne uniknięcie kar ≈ 250 tys. USD).

---  

## Aspekty Bezpieczeństwa i Ładu Korporacyjnego

1. **Przejrzystość Modelu** – warstwa wyjaśnialności oparta na uwadze jest obowiązkowa dla zgodności regulacyjnej (np. EU AI Act). Wszystkie logi inferencji są podpisywane kluczem prywatnym firmy.  
2. **Prywatność Danych** – wrażliwe artefakty są szyfrowane w spoczynku przy użyciu **kryptyki poufnej** (confidential computing enclaves); jedynie silnik GNN może je odszyfrować podczas przekazywania komunikatów.  
3. **Wersjonowanie** – każda aktualizacja grafu tworzy nową niezmienną migawkę przechowywaną w **rejestrze opartym na drzewie Merkle**, umożliwiając odtworzenie stanu w dowolnym momencie dla audytów.  
4. **Łagodzenie Biasu** – regularne kontrole porównujące rozkłady atrybucji pomiędzy różnymi domenami regulacyjnymi zapewniają, że model nie faworyzuje jednego frameworku kosztem innych.

---  

## Wdrożenie Silnika w 5 Krokach

1. **Uruchomienie Bazy Grafowej** – wdroż klaster Neo4j w trybie HA.  
2. **Ingest istniejących zasobów** – uruchom skrypt migracyjny, który parsuje wszystkie aktualne polityki, logi i pozycje kwestionariuszy do grafu.  
3. **Trening GNN** – skorzystaj z udostępnionego notebooka treningowego; rozpocznij od pre‑trenowanego `aeae_base` i dostrój go na własnych oznaczonych mapowaniach dowodów.  
4. **Integracja API** – dodaj endpoint `/api/v1/attribution` do instancji Procurize; skonfiguruj webhooki, które wywołują go przy tworzeniu nowego kwestionariusza.  
5. **Monitorowanie i iteracja** – ustaw pulpity Grafana do śledzenia dryfu modelu, rozkładu pewności i trendów Wyniku Zaufania; planuj kwartalne ponowne treningi.

---  

## Przyszłe Rozszerzenia

* **Uczenie Federacyjne** – udostępniaj anonimowe osadzenia grafu partnerom, aby poprawić atrybucję dowodów bez ujawniania własnych dokumentów.  
* **Dowody w Zero‑Knowledge** – pozwól audytorom zweryfikować, że dowód spełnia klauzulę, nie odsłaniając samego artefaktu.  
* **Wejścia wielomodalne** – włącz zrzuty ekranu, diagramy architektury i nagrania wideo jako dodatkowe typy węzłów, wzbogacając kontekst modelu.

---  

## Wnioski

Poprzez połączenie **sieci neuronowych grafowych** z platformą kwestionariuszy AI‑napędzanej przez Procurize, Silnik Atrybucji Dowodów Adaptacyjny przekształca proces zgodności z reaktywnego, pracochłonnego zadania w proaktywną, opartą na danych operację. Zespoły zyskują szybsze realizacje, wyższą pewność oraz przejrzystą ścieżkę audytu — kluczowe przewagi w rynku, w którym zaufanie do bezpieczeństwa może decydować o zamknięciu transakcji.

Wykorzystaj moc relacyjnej AI już dziś i obserwuj, jak Twoje Wyniki Zaufania rosną w czasie rzeczywistym.

---  

## <span class='highlight-content'>Zobacz także</span>

- [Przegląd Computingu Poufnego – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)