
# Dynamiczne wielomodalne wydobywanie dowodów z uczeniem federacyjnym dla formularzy bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym

**Streszczenie**  
Formularze bezpieczeństwa i audyty zgodności stały się wąskim gardłem dla szybko rozwijających się firm SaaS. Tradycyjne procesy ręczne są podatne na błędy, czasochłonne i nie nadążają za nieustannie zmieniającymi się standardami regulacyjnymi. Ten artykuł wprowadza przełomowe rozwiązanie — **Dynamiczne Wielomodalne Wydobywanie Dowodów (DMEE) zasilane Uczeniem Federacyjnym (FL)** — które ściśle integruje się z platformą Procurize AI, automatyzując zbieranie, weryfikację i prezentację artefaktów dowodowych w różnych modalnościach danych (tekst, obrazy, fragmenty kodu, strumienie logów). Dzięki temu, że uczenie odbywa się lokalnie, a jedynie aktualizacje modelu są udostępniane, organizacje uzyskują inteligencję chroniącą prywatność, a jednocześnie globalny model nieustannie się doskonali, dostarczając w czasie rzeczywistym odpowiedzi na pytania formularzy, które są kontekstowo świadome, dokładniejsze i bardziej responsywne.

---

## 1. Dlaczego wydobywanie wielomodalnych dowodów ma znaczenie

Formularze bezpieczeństwa wymagają **konkretnych dowodów**, które mogą znajdować się w:

| Modalność | Typowe źródła | Przykładowe pytanie |
|-----------|---------------|----------------------|
| **Tekst** | Polityki, SOP, raporty zgodności | „Podaj swoją politykę retencji danych.” |
| **Obrazy / Zrzuty ekranu** | Interfejsy UI, diagramy architektury | „Pokaż UI macierzy kontroli dostępu.” |
| **Ustrukturyzowane logi** | CloudTrail, strumienie SIEM | „Udostępnij logi audytu przywilejowanego dostępu z ostatnich 30 dni.” |
| **Kod / Konfiguracja** | Pliki IaC, Dockerfile | „Udostępnij konfigurację Terraform dla szyfrowania w spoczynku.” |

Większość asystentów napędzanych AI radzi sobie świetnie z **jednomodalnym** generowaniem tekstu, pozostawiając luki, gdy odpowiedź wymaga zrzutu ekranu lub fragmentu logu. Zunifikowany pipeline wielomodalny eliminuje tę lukę, przekształcając surowe artefakty w **strukturowane obiekty dowodowe**, które można bezpośrednio wstawiać do odpowiedzi.

---

## 2. Uczenie federacyjne: prywatności‑pierwszy szkielet

### 2.1 Podstawowe zasady

* **Dane nigdy nie opuszczają siedziby** – Surowe dokumenty, zrzuty ekranu i pliki logów pozostają w bezpiecznym środowisku firmy. Do centralnego orchestratora przesyłane są wyłącznie **delta wag modelu**.
* **Bezpieczna agregacja** – Aktualizacje wag są szyfrowane i agregowane przy użyciu technik homomorficznych, co uniemożliwia odtworzenie pojedynczego klienta.
* **Ciągłe doskonalenie** – Każde nowe, lokalnie udzielone odpowiedzi na formularze przyczyniają się do globalnej bazy wiedzy, nie ujawniając poufnych danych.

### 2.2 Przebieg uczenia federacyjnego w Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Firma A\nLokalny Skarbiec Dowodów"] --> B["Lokalny Ekstraktor\n(LLM + Model Wizji)"]
    C["Firma B\nLokalny Skarbiec Dowodów"] --> B
    B --> D["Delta Wag"]
    D --> E["Bezpieczny Agregator"]
    E --> F["Model Globalny"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Lokalne wydobywanie** – Każdy najemca uruchamia **wielomodalny ekstraktor**, łączący duży model językowy (LLM) z transformerem wizji (ViT), aby tagować i indeksować dowody.
2. **Generowanie delty** – Aktualizacje modelu (gradienty) są wyliczane na lokalnych danych i szyfrowane.
3. **Bezpieczna agregacja** – Zaszyfrowane delty od wszystkich uczestników są agregowane, tworząc **model globalny**, który zawiera wspólne nauki.
4. **Odświeżenie modelu** – Odświeżony model globalny jest zwracany do każdego najemcy, natychmiast zwiększając dokładność wydobywania we wszystkich modalnościach.

---

## 3. Architektura silnika DMEE

### 3.1 Przegląd komponentów

| Komponent | Rola |
|-----------|------|
| **Warstwa Ingestji** | Connectory do magazynów dokumentów (SharePoint, Confluence), przechowywania w chmurze, API SIEM. |
| **Hub wstępnej obróbki** | OCR dla obrazów, parsowanie logów, tokenizacja kodu. |
| **Wspólny enkoder wielomodalny** | Przestrzeń wspólnych osadzeń (tekst ↔ obraz ↔ kod) oparta na **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Klasyfikator dowodów** | Określa istotność względem taksonomii formularza (np. *Szyfrowanie*, *Kontrola dostępu*). |
| **Silnik wyszukiwania** | Wektorowe wyszukiwanie (FAISS/HNSW) zwraca top‑k obiektów dowodowych na zapytanie. |
| **Generator narracji** | LLM tworzy odpowiedź, wstawiając placeholdery dla obiektów dowodowych. |
| **Walidator zgodności** | Reguły sprawdzające (daty wygaśnięcia, podpisane zaświadczenia) wymuszają zgodność z politykami. |
| **Rejestrator ścieżki audytu** | Nieodwracalny log (append‑only, skrót kryptograficzny) dla każdego pobranego dowodu. |

### 3.2 Diagram przepływu danych

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestion
        D1[Dokumenty] --> P1[Wstępna obróbka]
        D2[Obrazy] --> P1
        D3[Logi] --> P1
    end
    P1 --> E1[Wspólny Enkoder Wielomodalny]
    E1 --> C1[Klasyfikator Dowodów]
    C1 --> R1[Magazyn wektorowy]
    Q[Zapytanie] --> G1[Generator narracji]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Walidator]
    V --> A[Rejestrator Audytu]
    style Ingestion fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Od zapytania do odpowiedzi: przebieg w czasie rzeczywistym

1. **Otrzymanie pytania** – Analityk bezpieczeństwa otwiera formularz w Procurize. Pytanie *„Podaj dowód MFA dla kont uprzywilejowanych”* jest przekazywane do silnika DMEE.
2. **Ekstrakcja intencji** – LLM wyodrębnia kluczowe tokeny: *MFA*, *konta uprzywilejowane*.
3. **Wyszukiwanie wielomodalne** – Wektor zapytania jest dopasowywany do globalnego sklepu wektorowego. Silnik pobiera:
   * Zrzut ekranu konfiguracji MFA (obraz),
   * Fragment logu z udanymi zdarzeniami MFA (log),
   * Wewnętrzną politykę MFA (tekst).
4. **Walidacja dowodu** – Każdy obiekt jest weryfikowany pod kątem aktualności (< 30 dni) oraz wymaganego podpisu.
5. **Synteza narracji** – LLM komponuje odpowiedź, osadzając dowody jako **bezpieczne odniesienia**, które renderują się bezpośrednio w interfejsie formularza.
6. **Natychmiastowa dostawa** – Gotowa odpowiedź pojawia się w UI w ciągu **2–3 sekund**, gotowa do zatwierdzenia przez recenzenta.

---

## 5. Korzyści dla zespołów ds. zgodności

| Korzyść | Wpływ |
|---------|-------|
| **Szybkość** – Średni czas odpowiedzi spada z 24 h do < 5 sekund na pytanie. |
| **Dokładność** – Błędy w dopasowaniu dowodów zmniejszyły się o 87 % dzięki podobieństwu wielomodalnemu. |
| **Prywatność** – Żadne surowe dane nie opuszczają organizacji; udostępniane są wyłącznie aktualizacje modelu. |
| **Skalowalność** – Aktualizacje federacyjne wymagają niewielkiej przepustowości; organizacja 10 k pracowników zużywa < 200 MB/miesiąc. |
| **Ciągłe uczenie** – Nowe typy dowodów (np. wideo) są uczone centralnie i natychmiast rozpowszechniane. |

---

## 6. Lista kontrolna wdrożeniowa dla przedsiębiorstw

1. **Uruchom lokalny ekstraktor** – Zainstaluj kontener Docker‑owy ekstraktor w bezpiecznej podsieci. Połącz go ze swoimi źródłami dokumentów i logów.
2. **Skonfiguruj synchronizację federacyjną** – Podaj punkt końcowy agregatora centralnego oraz certyfikaty TLS.
3. **Zdefiniuj taksonomię** – Powiąż ramy regulacyjne ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [RODO](https://gdpr.eu/) ) z kategoriami dowodów platformy.
4. **Ustaw reguły walidacji** – Określ okna czasowe wygaśnięcia, wymagane podpisy i flagi szyfrowania.
5. **Faza pilotażowa** – Uruchom silnik na wybranym zestawie formularzy; monitoruj metryki precyzji/recall.
6. **Rozbudowa** – Rozszerz na wszystkie oceny dostawców; włącz tryb automatycznych sugestii dla analityków.

---

## 7. Studium przypadku: FinTech Corp skraca czas realizacji o 75 %

**Tło** – FinTech Corp obsługiwał ~150 formularzy dostawców kwartalnie, każdy wymagający wielu artefaktów dowodowych. Ręczne zbieranie zajmowało średnio 4 godziny na formularz.

**Rozwiązanie** – Wdrożono DMEE w Procurize z uczeniem federacyjnym w trzech regionalnych centrach danych.

| Metryka | Przed | Po |
|---------|-------|----|
| Średni czas odpowiedzi | 4 h | 6 min |
| Wskaźnik niepasujących dowodów | 12 % | 1,5 % |
| Przepustowość aktualizacji FL | — | 120 MB/miesiąc |
| Satysfakcja analityków (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Kluczowe wnioski**  
* Podejście federacyjne spełniło surowe wymogi dotyczące lokalizacji danych.  
* Wielomodalne wyszukiwanie ujawniło wcześniej niewidoczne dowody (np. zrzuty UI), co skróciło cykle audytowe.  

---

## 8. Wyzwania i sposoby ich łagodzenia

| Wyzwanie | Środki zaradcze |
|----------|-----------------|
| **Dryf modelu** – Rozkłady danych lokalnych zmieniają się w czasie. | Planuj comiesięczną agregację globalną; stosuj **ciągłe uczenie** z wywołaniami zwrotnymi. |
| **Obciążenie obrazami** – Zrzuty ekranu o wysokiej rozdzielczości zwiększają zapotrzebowanie na obliczenia. | Stosuj **adaptacyjne obniżanie rozdzielczości** w przetwarzaniu wstępnym; osadzaj jedynie kluczowe regiony UI. |
| **Zmiany regulacyjne** – Nowe ramy wprowadzają nowe typy dowodów. | Dynamicznie rozszerzaj taksonomię; aktualizacje federacyjne automatycznie propagują nowe klasy. |
| **Rozmiar ścieżki audytu** – Nieodwracalne logi mogą szybko rosnąć. | Implementuj **drzewa Merkle’a** z okresowym przycinaniem starszych wpisów przy zachowaniu dowodów integralności. |

---

## 9. Plan rozwoju

1. **Generowanie dowodów zerowego trafienia** – Wykorzystanie modeli dyfuzyjnych do syntetyzowania zamaskowanych zrzutów ekranu, gdy oryginalne zasoby są niedostępne.  
2. **Wyjaśnialne wyniki AI z wskaźnikami pewności** – Prezentacja pasków pewności dla każdego dowodu wraz z kontrfaktycznymi wyjaśnieniami.  
3. **Węzły brzegowe federacyjne** – Lekkie ekstraktory na laptopach deweloperów, umożliwiające wydobywanie dowodów w czasie przeglądania kodu.  

---

## 10. Zakończenie

Dynamiczne Wielomodalne Wydobywanie Dowodów napędzane Uczeniem Federacyjnym to przełom w automatyzacji formularzy bezpieczeństwa. Poprzez połączenie tekstu, grafiki i logów przy jednoczesnym zachowaniu prywatności, organizacje mogą odpowiadać szybciej, dokładniej i z pełną audytowalnością. Modułowa architektura Procurize ułatwia przyjęcie rozwiązania, pozwalając zespołom ds. zgodności skupić się na strategicznym zarządzaniu ryzykiem, zamiast na powtarzalnym gromadzeniu danych.