
# Interaktywny Plac Symulacji Dynamicznych Scenariuszy Ryzyka napędzany AI

W szybko zmieniającym się świecie bezpieczeństwa SaaS dostawcy są nieustannie proszeni o wykazanie, jak radzą sobie z pojawiającymi się zagrożeniami. Tradycyjne, statyczne dokumenty zgodności nie nadążają za tempem nowych luk, zmian regulacyjnych oraz technik ataków. **Interaktywny Plac Symulacji Dynamicznych Scenariuszy Ryzyka napędzany AI** wypełnia tę lukę, oferując interaktywny, oparty na AI piaskownicowy środowisko, w którym zespoły bezpieczeństwa mogą **modelować, symulować i wizualizować** potencjalne scenariusze ryzyka w czasie rzeczywistym, a następnie automatycznie przetłumaczyć te spostrzeżenia na precyzyjne odpowiedzi w kwestionariuszach.

> **Kluczowe wnioski**
> - Zrozum architekturę placu symulacji scenariuszy ryzyka opartego na generatywnej AI, sieciach neuronowych grafowych i symulacji zdarzeniowej.  
> - Dowiedz się, jak integrować wyniki symulacji z pipeline’ami kwestionariuszy zakupowych.  
> - Poznaj dobre praktyki wizualizacji ewolucji zagrożeń przy użyciu diagramów Mermaid.  
> - Przejdź przez kompletny przykład od definicji scenariusza po generowanie odpowiedzi.

---

## 1. Dlaczego Plac Symulacji Scenariuszy Ryzyka jest Brakiem

Kwestionariusze bezpieczeństwa tradycyjnie opierają się na dwóch źródłach:

1. **Statyczne dokumenty polityki** – często miesięcy stare, obejmujące ogólne kontrole.  
2. **Ręczne oceny ekspertów** – czasochłonne, podatne na ludzką stronniczość i rzadko powtarzalne.

Gdy pojawia się nowa luka, np. Log4Shell, lub zmiana regulacyjna, np. nowelizacja EU‑CSA, zespoły rozpędzają się, aby zaktualizować polityki, ponownie przeprowadzić oceny i przepisać odpowiedzi. Skutkiem są **opóźnione odpowiedzi, niespójne dowody i zwiększone tarcia w cyklu sprzedaży**.

**Dynamiczny Plac Symulacji Scenariuszy Ryzyka** rozwiązuje to poprzez:

- **Ciągłe modelowanie ewolucji zagrożeń** za pomocą AI‑generowanych grafów ataków.  
- **Automatyczne mapowanie symulowanych wpływów** na ramy kontrolne ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) itd.).  
- **Generowanie fragmentów dowodów** (np. logów, planów mitigacji), które można bezpośrednio dołączyć do pól kwestionariusza.

---

## 2. Przegląd Głównej Architektury

Poniżej znajduje się diagram wysokiego poziomu komponentów placu. Projekt jest świadomie modularny, aby mógł być wdrożony jako zestaw mikro‑serwisów w dowolnym środowisku Kubernetes lub serverless.

```mermaid
graph LR
    A["User Interface (Web UI)"] --> B["Scenario Builder Service"]
    B --> C["Threat Generation Engine"]
    C --> D["Graph Neural Network (GNN) Synthesizer"]
    D --> E["Policy Impact Mapper"]
    E --> F["Evidence Artifact Generator"]
    F --> G["Questionnaire Integration Layer"]
    G --> H["Procurize AI Knowledge Base"]
    H --> I["Audit Trail & Ledger"]
    I --> J["Compliance Dashboard"]
```

- **Scenario Builder Service** – umożliwia użytkownikom definiowanie zasobów, kontroli i wysokopoziomowych zamiarów zagrożeń przy użyciu naturalnych zapytań językowych.  
- **Threat Generation Engine** – generatywny LLM (np. Claude‑3 lub Gemini‑1.5), który rozwija zamiary w konkretne kroki ataku i techniki.  
- **GNN Synthesizer** – przyjmuje wygenerowane kroki i optymalizuje graf ataku pod kątem realistycznej propagacji, nadając węzłom oceny prawdopodobieństwa.  
- **Policy Impact Mapper** – krzyżuje graf ataku z matrycą kontroli organizacji, aby zidentyfikować luki.  
- **Evidence Artifact Generator** – syntetyzuje logi, migawki konfiguracji i playbooki naprawcze przy użyciu Retrieval‑Augmented Generation (RAG).  
- **Questionnaire Integration Layer** – wstrzykuje wygenerowane dowody do szablonów kwestionariuszy Procurize AI poprzez API.  
- **Audit Trail & Ledger** – zapisuje każdy przebieg symulacji na niezmiennym rejestrze (np. Hyperledger Fabric) w celu audytu zgodności.  
- **Compliance Dashboard** – wizualizuje ewolucję ryzyka, pokrycie kontroli i wskaźniki pewności odpowiedzi.

---

## 3. Budowanie Scenariusza – Krok po Kroku

### 3.1 Definiowanie Kontekstu Biznesowego

```text
Prompt to Scenario Builder:
"Simulate a targeted ransomware attack on our SaaS data‑processing pipeline that leverages a newly disclosed vulnerability in the third‑party analytics SDK."
```

LLM analizuje zapytanie, wyodrębnia **zasób** (pipeline przetwarzania danych), **wektor zagrożenia** (ransomware) i **lukę** (SDK analityczny CVE‑2025‑1234).

### 3.2 Generowanie Grafu Ataku

Threat Generation Engine rozwija zamiar w sekwencję ataku:

1. Rekonesans wersji SDK w publicznym rejestrze pakietów.  
2. Eksploatacja luki zdalnego wykonania kodu.  
3. Ruch lateralny do wewnętrznych usług przechowywania.  
4. Szyfrowanie danych najemcy.  
5. Dostarczenie notatki okupu.

Kroki te stają się węzłami w skierowanym grafie. GNN dodaje realistyczne wagi prawdopodobieństwa oparte na danych historycznych o incydentach.

### 3.3 Mapowanie na Kontrole

**Policy Impact Mapper** sprawdza każdy węzeł względem kontroli:

| Krok ataku           | Odpowiednia kontrola               | Luka? |
|----------------------|------------------------------------|-------|
| Eksploatacja SDK     | Bezpieczny cykl życia oprogramowania (SDLC) | ✅ |
| Ruch lateralny       | Segmentacja sieci                  | ❌ |
| Szyfrowanie danych   | Szyfrowanie danych w spoczynku     | ✅ |

Jedynie niezlikwidowana luka „Segmentacja sieci” wywołuje rekomendację stworzenia reguły mikro‑segmentacji.

### 3.4 Generowanie Dowodów

Dla każdego pokrytego kroku, **Evidence Artifact Generator** tworzy:

- **Fragmenty konfiguracji** pokazujące wymuszenie wersji SDK.  
- **Wyciągi z logów** symulowanego systemu wykrywania włamań (IDS), wykrywającego eksploatację.  
- **Playbook naprawczy** dla reguły segmentacji.

Wszystkie artefakty są przechowywane w ustrukturyzowanym JSON, który konsumuje **Questionnaire Integration Layer**.

### 3.5 Automatyczne Wypełnianie Kwestionariusza

Korzystając ze specyficznych mapowań pól, system wstawia:

- **Odpowiedź**: „Nasza piaskownica aplikacji ogranicza użycie zewnętrznych SDK do zweryfikowanych wersji. Wprowadziliśmy segmentację sieci między warstwą przetwarzania danych a warstwą przechowywania.”  
- **Dowód**: dołącz plik blokujący wersję SDK, alert IDS w formacie JSON oraz dokument polityki segmentacji.

Wygenerowana odpowiedź zawiera wskaźnik pewności (np. 92 %) wyprowadzony z modelu prawdopodobieństwa GNN.

---

## 4. Wizualizacja Ewolucji Zagrożenia w Czasie

Użytkownicy często potrzebują **widoku na osi czasu**, aby zobaczyć, jak ryzyko zmienia się wraz z pojawianiem się nowych zagrożeń. Poniżej Mermaid timeline ilustruje postęp od pierwszego odkrycia po remediację.

```mermaid
timeline
    title Dynamic Threat Evolution Timeline
    2025-06-15 : "CVE‑2025‑1234 disclosed"
    2025-06-20 : "Playground simulates exploit"
    2025-07-01 : "GNN predicts 68% success probability"
    2025-07-05 : "Network segmentation rule added"
    2025-07-10 : "Evidence artifacts generated"
    2025-07-12 : "Questionnaire answer auto‑filled"
```

Oś czasu może być osadzona bezpośrednio w dashboardzie zgodności, dając audytorom przejrzysty zapis **kiedy** i **w jaki sposób** każdy ryzyk został zaadresowany.

---

## 5. Integracja z Bazą Wiedzy Procurize AI

Baza wiedzy placu to federowany graf, który łączy:

- **Politykę jako kod** (Terraform, OPA)  
- **Repozytoria dowodów** (S3, Git)  
- **Banki pytań specyficznych dla dostawcy** (CSV, JSON)

Gdy uruchamiany jest nowy scenariusz, **Impact Mapper** zapisuje **tagi wpływu na politykę** z powrotem do bazy wiedzy. Pozwala to na **natychmiastowe ponowne użycie** przy kolejnych kwestionariuszach, które pytają o te same kontrole, dramatycznie redukując duplikację.

**Przykładowe wywołanie API**

```http
POST /api/v1/questionnaire/auto-fill
Content-Type: application/json

{
  "question_id": "Q-1123",
  "scenario_id": "scenario-7b9c",
  "generated_answer": "Wprowadziliśmy mikro‑segmentację...",
  "evidence_refs": [
    "s3://evidence/sdk-lockfile.json",
    "s3://evidence/ids-alert-2025-07-01.json"
  ],
  "confidence": 0.92
}
```

Odpowiedź aktualizuje wpis w kwestionariuszu i loguje transakcję w niezmiennym rejestrze.

---

## 6. Kwestie Bezpieczeństwa i Zgodności

| Problem                                   | Środki zaradcze                                                                 |
|-------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|
| **Wycieki danych** przez generowane dowody | Wszystkie artefakty szyfrowane w spoczynku przy użyciu AES‑256; dostęp kontrolowany przez zakresy OIDC. |
| **Stronniczość modeli** w generowaniu zagrożeń | Ciągłe strojenie promptów przy użyciu przeglądów człowieka w pętli; rejestrowanie metryk stronniczości po każdym uruchomieniu. |
| **Audytowalność regulacyjna**              | Nieodwracalne wpisy w ledgerze podpisane ECDSA; znaczniki czasu zakotwiczone w publicznej usłudze timestampingu. |
| **Wydajność przy dużych grafach**          | Inference GNN optymalizowane przy użyciu ONNX Runtime i przyspieszenia GPU; asynchroniczna kolejka z mechanizmem back‑pressure. |

Dzięki tym zabezpieczeniom plac spełnia wymagania **[SOC 2 CC6](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**, **[ISO 27001 A.12.1](https://www.iso.org/standard/27001)** oraz **[GDPR Art. 30](https://gdpr.eu/)** (rejestry przetwarzania).

---

## 7. Realne Korzyści – Szybki Przegląd ROI

| Metryka                                 | Przed placem | Po placu |
|----------------------------------------|--------------|----------|
| Średni czas realizacji kwestionariusza | 12 dni       | 3 dni    |
| Wskaźnik ponownego użycia dowodów       | 15 %         | 78 %     |
| Ręczna praca (os‑godz.) na kwestionariusz | 8 h          | 1,5 h    |
| Znalezione niezgodności w audytach związane ze starymi dowodami | 4 rocznie   | 0 rocznie |

Pilot przeprowadzony u średniego dostawcy SaaS (≈ 200 najemców) wykazał **75 % redukcję ustaleń audytowych** oraz **30 % wzrost wskaźnika wygranych** przy ofertach wymagających wysokiego poziomu bezpieczeństwa.

---

## 8. Lista Kontrolna Rozpoczęcia – Co Musisz Zrobić

1. **Uruchom stos mikro‑serwisów** (helm chart K8s lub funkcje serverless).  
2. **Połącz istniejące repozytorium polityk** (GitHub, GitLab) z bazą wiedzy.  
3. **Wytrenuj LLM do generowania zagrożeń** na feedzie CVE specyficznym dla branży, używając adapterów LoRA.  
4. **Wdroż model GNN** z danymi o historycznych incydentach, aby uzyskać wiarygodne oceny prawdopodobieństwa.  
5. **Skonfiguruj warstwę integracji kwestionariuszy** z endpointem Procurize AI i mapowaniem CSV.  
6. **Włącz niezmienny ledger** (wybierz Hyperledger Fabric lub Amazon QLDB).  
7. **Uruchom scenariusz w piaskownicy** i przejrzyj wygenerowane dowody z zespołem ds. zgodności.  
8. **Dostosuj prompt‑tuning** na podstawie feedbacku i zamknij wersję produkcyjną.

---

## 9. Kierunki Rozwoju

- **Dowody wielomodalne**: integracja wyników wizualnych (np. zrzuty ekranów nieprawidłowych konfiguracji) przy użyciu modeli wizji‑LLM.  
- **Pętla uczenia ciągłego**: wprowadzanie rzeczywistych post‑mortem incydentów z powrotem do silnika generowania zagrożeń w celu zwiększenia realizmu.  
- **Federacja pomiędzy najemcami**: umożliwienie wielu dostawcom SaaS dzielenia się anonimowymi grafami zagrożeń w ramach konsorcjum uczenia federowanego, wzmacniając obronę zbiorową.  

Plac symulacji ma potencjał stać się **strategicznym aktywem** każdej organizacji dążącej do przejścia od reaktywnego wypełniania kwestionariuszy do proaktywnego opowiadania historii ryzyka.