
# Dynamiczna Synteza Polityk z LLM i Kontekstem Ryzyka w Czasie Rzeczywistym

**Abstrakt** – Kwestionariusze bezpieczeństwa dostawców są znanym wąskim gardłem dla firm SaaS. Tradycyjne statyczne repozytoria utrzymują polityki w stanie niezmiennym, zmuszając zespoły do ręcznej edycji odpowiedzi przy każdym nowym sygnale ryzyka. W tym artykule przedstawiamy *Dynamiczną Syntezę Polityk* (DPS), koncepcję łączącą duże modele językowe (LLM), ciągłą telemetrykę ryzyka i warstwę orkiestracji zdarzeniowej, aby na żądanie tworzyć aktualne, kontekstowo‑świadome odpowiedzi. Po przeczytaniu zrozumiesz kluczowe komponenty, przepływ danych oraz praktyczne kroki wdrożenia DPS na platformie Procurize.

---

## 1. Dlaczego Statyczne Biblioteki Polityk Nie Wystarczą Współczesnym Audytom

1. **Opóźnienie zmian** – Nowo odkryta luka w komponencie zewnętrznym może unieważnić klauzulę zatwierdzoną sześć miesięcy temu. Statyczne biblioteki wymagają ręcznego cyklu edycji, który może trwać dni.  
2. **Niedopasowanie kontekstowe** – Ten sam kontrol może być interpretowany inaczej w zależności od aktualnego krajobrazu zagrożeń, zakresu kontraktu lub regulacji geograficznych.  
3. **Presja skalowalności** – Szybko rosnące firmy SaaS otrzymują dziesiątki kwestionariuszy tygodniowo; każda odpowiedź musi być zgodna z najnowszą postawą ryzyka, co jest niemożliwe do zagwarantowania przy ręcznych procesach.

Te bolączki generują potrzebę *adaptacyjnego* systemu, który może **pobierać** i **wysyłać** informacje o ryzyku w czasie rzeczywistym oraz automatycznie tłumaczyć je na zgodny język polityk.

---

## 2. Kluczowe Filary Dynamicznej Syntezy Polityk

| Filar | Funkcja | Typowy Stos Technologiczny |
|--------|----------|--------------------|
| **Ingesta Telemetrii Ryzyka** | Strumieniuje źródła podatności, alarmy wywiadu zagrożeń i wewnętrzne metryki bezpieczeństwa do jednolitego jeziora danych. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **Silnik Kontekstu** | Normalizuje telemetrię, wzbogaca ją o inwentarz aktywów i oblicza *score ryzyka* dla każdej domeny kontroli. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **Generator Promptów LLM** | Tworzy specyficzne dla domeny prompt’y, które zawierają najnowszy score ryzyka, odniesienia regulacyjne i szablony polityk. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **Warstwa Orkiestracji** | Koordynuje wyzwalacze zdarzeń, uruchamia LLM, zapisuje wygenerowany tekst i powiadamia recenzentów. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **Ścieżka Audytowa i Wersjonowanie** | Przechowuje każdą wygenerowaną odpowiedź z hash‑ami kryptograficznymi dla celów audytu. | Git, Immutable Object Store (np. S3 z Object Lock) |

Razem tworzą zamkniętą pętlę, która przetwarza surowe sygnały ryzyka na dopracowane odpowiedzi gotowe do kwestionariuszy.

---

## 3. Przepływ Danych (Ilustrowany)

```mermaid
flowchart TD
    A["Źródła Strumieni Ryzyka"] -->|Kafka Stream| B["Surowe Jezioro Telemetrii"]
    B --> C["Normalizacja i Wzbogacenie"]
    C --> D["Silnik Oceny Ryzyka"]
    D --> E["Pakiet Kontekstowy"]
    E --> F["Budowniczy Promptu"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Wersja Projektu Klauzuli"]
    H --> I["Centrum Przeglądu Człowieka"]
    I --> J["Repozytorium Zatwierdzonych Odpowiedzi"]
    J --> K["Interfejs Kwestionariusza Procurize"]
    K --> L["Zgłoszenie Dostawcy"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Każdy tekst w węzłach znajduje się w podwójnych cudzysłowach, tak jak wymaga format.*

---

## 4. Budowanie Generatora Promptów

Wysokiej jakości prompt to tajny sos. Poniżej fragment kodu w Pythonie, który pokazuje, jak złożyć prompt łączący kontekst ryzyka z powtarzalnym szablonem.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # Wczytaj przechowywany szablon klauzuli
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # Wstaw zmienne ryzyka
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# Przykładowe użycie
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

Wygenerowany prompt jest następnie przekazywany do LLM poprzez wywołanie API, a zwrócony tekst jest przechowywany jako *szkic* oczekujący na szybkie zatwierdzenie przez człowieka.

---

## 5. Orkiestracja w Czasie Rzeczywistym z Temporal.io

Temporal zapewnia „workflow‑as‑code”, co pozwala zdefiniować niezawodny, odporny na błędy potok.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // Krok 1: Zbuduj pakiet kontekstowy
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // Krok 2: Wygeneruj prompt LLM
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // Krok 3: Wywołaj LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // Krok 4: Zapisz szkic i powiadom recenzenta
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // Opcjonalnie: Automatyczne zatwierdzenie, jeśli score ryzyka < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

Workflow gwarantuje dokładnie‑jeden raz wykonanie, automatyczne powtórzenia przy przejściowych awariach oraz przejrzystą widoczność w UI Temporal – co jest kluczowe dla audytorów zgodności.

---

## 6. Rządzenie „Człowiek‑W‑Pętli” (HITL)

Nawet najlepszy LLM może „halucynować”. DPS wbudowuje lekki krok HITL:

1. **Recenzent otrzymuje powiadomienie w Slack/Teams** z podglądem obok siebie szkicu i leżącego u jego podstaw kontekstu ryzyka.  
2. **Jednoklikowe zatwierdzenie** zapisuje ostateczną odpowiedź w niezmiennym repozytorium i aktualizuje UI kwestionariusza.  
3. **Odrzucenie** uruchamia pętlę sprzężenia zwrotnego, która anotuje prompt, poprawiając przyszłe generacje.

Logi audytowe rejestrują ID recenzenta, znacznik czasu oraz hash kryptograficzny zatwierdzonego tekstu, spełniając wymogi dowodowe [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) i [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001).

---

## 7. Wersjonowanie i Dowody Audytowe

Każda wygenerowana klauzula jest commitowana do sklepu kompatybilnego z Gitem wraz z następującymi metadanymi:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

Niezmienna pamięć (S3 Object Lock) zapewnia, że dowód nie może być zmieniony po fakcie, dając solidny łańcuch zdarzeń dla audytów.

---

## 8. Korzyści w Liczbach

| Metryka | Przed DPS | Po DPS (12 mies.) |
|--------|------------|-------------------|
| Średni czas realizacji odpowiedzi | 3,2 dni | 3,5 godziny |
| Nakład ręcznej edycji | 25 h tygodniowo | 6 h tygodniowo |
| Luki w dowodach audytowych | 12 % | <1 % |
| Pokrycie zgodności (kontrole) | 78 % | 96 % |

Liczby pochodzą z pilotażowego wdrożenia w trzech średnich firmach SaaS, które zintegrowały DPS z ich środowiskiem Procurize.

---

## 9. Lista Kontrolna Wdrożeniowa

- **[ ]** Uruchom platformę strumieniową (Kafka) dla feedów ryzyka.  
- **[ ]** Zbuduj graf wiedzy Neo4j łączący aktywa, kontrole i wywiad zagrożeń.  
- **[ ]** Stwórz ponownie używalne szablony klauzul w formacie Markdown.  
- **[ ]** Wdroż mikroserwis budujący prompt (Python/Node).  
- **[ ]** Zapewnij dostęp do LLM (OpenAI, Azure OpenAI, itp.).  
- **[ ]** Skonfiguruj workflow Temporal lub DAG Airflow.  
- **[ ]** Zintegruj z UI przeglądu odpowiedzi w Procurize.  
- **[ ]** Włącz niezmienną rejestrację (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** Przeprowadź przegląd bezpieczeństwa samego kodu orkiestracji.

Po wykonaniu tych kroków organizacja otrzyma gotowy do produkcji pipeline DPS w ciągu 6‑8 tygodni.

---

## 10. Kierunki Przyszłego Rozwoju

1. **Uczenie Federacyjne** – Trenuj adaptery LLM specyficzne dla domeny bez przemieszczania surowej telemetrii poza firmowy firewall.  
2. **Prywatność Różnicowa** – Dodawaj szum do wyników ryzyka przed ich dotarciem do generatora promptów, zachowując poufność przy utrzymaniu użyteczności.  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – Pozwól dostawcom zweryfikować, że odpowiedź jest zgodna z modelem ryzyka, nie ujawniając przy tym samych danych.

Te obszary badawcze obiecują uczynić Dynamiczną Syntezę Polityk jeszcze bardziej bezpieczną, przejrzystą i przyjazną regulatorom.

---

## 11. Podsumowanie

Dynamiczna Synteza Polityk przekształca żmudne, podatne na błędy zadanie odpowiadania na kwestionariusze bezpieczeństwa w **usługę w czasie rzeczywistym, popartą dowodami**. Łącząc żywe sygnały ryzyka, silnik kontekstowy i potężne LLM w ramach orkiestrowanego workflow, organizacje mogą dramatycznie skrócić czasy realizacji, utrzymać ciągłą zgodność i dostarczyć audytorom niezmienne dowody poprawności. Po integracji z Procurize DPS staje się przewagą konkurencyjną – zamienia dane ryzyka w strategiczny zasób przyspieszający transakcje i budujący zaufanie.