
# Sieci Neuronowe Grafowe napędzają kontekstowe priorytetyzowanie ryzyka w ankietach dostawców

Ankiety bezpieczeństwa, oceny ryzyka dostawców i audyty zgodności są krwiobiegiem operacji centrów zaufania w szybko rosnących firmach SaaS. Jednak ręczny wysiłek potrzebny do przeczytania dziesiątek pytań, dopasowania ich do wewnętrznych polityk i znalezienia odpowiednich dowodów często nadwyręża zespoły, opóźnia transakcje i generuje kosztowne błędy.

Co gdyby platforma mogła **zrozumieć ukryte zależności** pomiędzy pytaniami, politykami, poprzednimi odpowiedziami oraz zmieniającym się krajobrazem zagrożeń, a następnie automatycznie wyświetlać *najważniejsze* pozycje do przeglądu?  

Oto **Sieci Neuronowe Grafowe (GNN)** — klasa modeli głębokiego uczenia zaprojektowanych do pracy na danych o strukturze grafu. Przedstawiając cały ekosystem ankiet jako graf wiedzy, GNN mogą obliczać kontekstowe oceny ryzyka, przewidywać jakość odpowiedzi i priorytetyzować pracę zespołów ds. zgodności. Ten artykuł omawia podstawy techniczne, proces integracji oraz wymierne korzyści płynące z priorytetyzacji ryzyka opartej na GNN w platformie Procurize AI.

---

## Dlaczego tradycyjna automatyzacja oparta na regułach nie wystarcza

Większość istniejących narzędzi do automatyzacji ankiet opiera się na deterministycznych zestawach reguł:

* **Dopasowywanie słów kluczowych** – mapuje pytanie do dokumentu polityki na podstawie statycznych łańcuchów znaków.  
* **Wypełnianie szablonów** – pobiera gotowe odpowiedzi z repozytorium bez kontekstu.  
* **Proste punktowanie** – przydziela stałą wagę na podstawie wystąpienia określonych terminów.

Te podejścia sprawdzają się przy trywialnych, dobrze ustrukturyzowanych ankietach, ale zawodzą, gdy:

1. **Formulacja pytań różni się** w zależności od audytora.  
2. **Polityki współdziałają** (np. „przechowywanie danych” odnosi się zarówno do [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.8, jak i do [RODO](https://gdpr.eu/) art. 5).  
3. **Historyczne dowody ulegają zmianie** w wyniku aktualizacji produktów lub nowych wytycznych regulacyjnych.  
4. **Profile ryzyka dostawców różnią się** (dostawca wysokiego ryzyka powinien wywołać głębszą kontrolę).

Model oparty na grafie uchwyci te niuanse, ponieważ traktuje każdy element — pytania, polityki, dowody, atrybuty dostawcy, informacje o zagrożeniach — jako **węzeł**, a każdą relację — „obejmuje”, „zależy od”, „zaktualizowano przez”, „obserwowane w” — jako **krawędź**. GNN może następnie propagować informacje po całej sieci, ucząc się, jak zmiana w jednym węźle wpływa na inne.

---

## Budowa Grafu Wiedzy Zgodności

### 1. Typy węzłów

| Typ węzła | Przykładowe atrybuty |
|-----------|----------------------|
| **Pytanie** | `tekst`, `źródło (SOC2, ISO27001)`, `częstotliwość` |
| **Klauzula Polityki** | `ramka`, `id_klauzuli`, `wersja`, `data_wejścia_w_życie` |
| **Dowód** | `typ (raport, konfiguracja, zrzut ekranu)`, `lokalizacja`, `ostatnia_weryfikacja` |
| **Profil Dostawcy** | `branża`, `ocena_ryzyka`, `przeszłe_incydenty` |
| **Wskaźnik Zagrożenia** | `cve_id`, `waga`, `dotknięte_komponenty` |

### 2. Typy krawędzi

| Typ krawędzi | Znaczenie |
|--------------|-----------|
| **covers** | Pytanie → Klauzula Polityki |
| **requires** | Klauzula Polityki → Dowód |
| **linked_to** | Pytanie ↔ Wskaźnik Zagrożenia |
| **belongs_to** | Dowód → Profil Dostawcy |
| **updates** | Wskaźnik Zagrożenia → Klauzula Polityki (gdy nowa regulacja zastępuje klauzulę) |

### 3. Potok Tworzenia Grafu

```mermaid
graph TD
    A[Ingest Ankiety PDF] --> B[Parsowanie przy użyciu NLP]
    B --> C[Ekstrakcja jednostek]
    C --> D[Mapowanie do istniejącej taksonomii]
    D --> E[Utworzenie węzłów i krawędzi]
    E --> F[Zapis w Neo4j / TigerGraph]
    F --> G[Trening modelu GNN]
```

* **Ingest** – wszystkie przychodzące ankiety (PDF, Word, JSON) są podawane do potoku OCR/NLP.  
* **Parsowanie** – rozpoznawanie encji wyodrębnia tekst pytania, kody odniesień i wbudowane identyfikatory zgodności.  
* **Mapowanie** – jednostki są dopasowywane do głównej taksonomii ([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)), aby zachować spójność.  
* **Przechowywanie grafu** – natywny bazodanowy graf (Neo4j, TigerGraph lub Amazon Neptune) przechowuje rozwijający się graf wiedzy.  
* **Trening** – GNN jest okresowo retrenowany przy użyciu danych historycznych, wyników audytów i logów incydentów.

---

## Jak GNN generuje kontekstowe oceny ryzyka

**Grafowe Sieci Konwolucyjne (GCN)** lub **Grafowe Sieci Uwag (GAT)** agregują informacje z sąsiadów dla każdego węzła. Dla konkretnego węzła pytania model agreguje:

* **Relewancję polityki** – ważoną przez liczbę zależnych dowodów.  
* **Historyczną trafność odpowiedzi** – wyliczoną z wcześniejszych wyników audytów (przejście/niepowodzenie).  
* **Kontekst ryzyka dostawcy** – wyższą dla dostawców z ostatnimi incydentami.  
* **Bliskość zagrożenia** – podnosi ocenę, gdy powiązany CVE ma CVSS ≥ 7.0.

Końcowa **ocena ryzyka** (0‑100) jest kompozycją tych sygnałów. Platforma następnie:

1. **Sortuje** wszystkie oczekujące pytania malejąco według ryzyka.  
2. **Wyróżnia** pozycje wysokiego ryzyka w interfejsie, przydzielając im wyższy priorytet w kolejce zadań.  
3. **Sugestuje** najistotniejsze dowody automatycznie.  
4. **Podaje przedziały ufności**, aby recenzenci mogli skoncentrować się na odpowiedziach o niskiej pewności.

### Przykładowa uproszczona formuła oceny

```
risk = α * policy_impact
     + β * answer_accuracy
     + γ * vendor_risk
     + δ * threat_severity
```

*α, β, γ, δ* są uczonymi wagami uwagi, które dostosowują się w trakcie treningu.

---

## Studium przypadku: rzeczywisty wpływ

**Firma:** DataFlux, średniej wielkości dostawca SaaS obsługujący dane medyczne.  
**Stan wyjściowy:** ręczny czas realizacji ankiety ≈ 12 dni, wskaźnik błędów ≈ 8 % (poprawki po audytach).  

### Kroki wdrożenia

| Etap | Działanie | Rezultat |
|------|-----------|----------|
| **Rozruch grafu** | Zaimportowano 3 lata logów ankiet (≈ 4 k pytań). | Utworzono 12 k węzłów, 28 k krawędzi. |
| **Trening modelu** | Przeszkolono 3‑warstwową GAT na 2 k etykietowanych odpowiedziach (pass/fail). | Dokładność walidacji 92 %. |
| **Wdrożenie priorytetyzacji** | Zintegrano oceny z UI Procurize. | 70 % krytycznych elementów obsłużonych w ciągu 24 h. |
| **Uczenie ciągłe** | Dodano pętlę sprzężenia zwrotnego, w której recenzenci potwierdzają sugerowane dowody. | Precyzja modelu po 1 miesiącu 96 %. |

### Wyniki

| Metryka | Przed | Po |
|----------|-------|----|
| Średni czas realizacji | 12 dni | 4,8 dni |
| Incydenty wymagające poprawek | 8 % | 2,3 % |
| Nakład pracy recenzenta (godz/tydz.) | 28 h | 12 h |
| Prędkość zamykania transakcji (wygrane) | 15 mies. | 22 mies. |

Podejście oparte na GNN skróciło czas odpowiedzi o **60 %** i obniżyło liczbę poprawek o **70 %**, co przełożyło się na wymierny wzrost tempa sprzedaży.

---

## Integracja priorytetyzacji GNN z platformą Procurize

### Przegląd architektury

```mermaid
sequenceDiagram
    participant UI as Front‑End UI
    participant API as REST / GraphQL API
    participant GDB as Graph DB
    participant GNN as GNN Service
    participant EQ as Evidence Store

    UI->>API: Żądanie listy oczekujących ankiet
    API->>GDB: Pobranie węzłów pytań i krawędzi
    GDB->>GNN: Przekazanie podgrafu do wyliczenia oceny
    GNN-->>GDB: Zwrócenie ocen ryzyka
    GDB->>API: Dodanie ocen do pytań
    API->>UI: Renderowanie listy priorytetowej
    UI->>API: Zapisanie opinii recenzenta
    API->>EQ: Pobranie sugerowanego dowodu
    API->>GDB: Zaktualizowanie wag krawędzi (sprzężenie zwrotne)
```

* **Usługa modularna** – GNN działa jako bezstanowy mikroserwis (Docker/Kubernetes) udostępniający endpoint `/score`.  
* **Wyliczanie w czasie rzeczywistym** – Oceny są recomputowane na żądanie, zapewniając aktualność przy pojawieniu się nowego inteligu o zagrożeniach.  
* **Pętla sprzężenia zwrotnego** – Działania recenzenta (akceptacja/odrzucenie sugestii) są logowane i zwracane do modelu w celu ciągłego udoskonalania.

### Bezpieczeństwo i zgodność

* **Izolacja danych** – partycje grafu per klient zapobiegają wyciekowi między najemcami.  
* **Ścieżka audytu** – każdy wywołanie generujące ocenę jest logowane z ID użytkownika, znacznikiem czasu i wersją modelu.  
* **Zarządzanie modelem** – wersjonowane artefakty modelu przechowywane są w bezpiecznym rejestrze ML; zmiany wymagają zatwierdzenia w CI/CD.

---

## Najlepsze praktyki przy wdrażaniu priorytetyzacji opartej na GNN

1. **Zacznij od najważniejszych polityk** – skup się najpierw na ISO 27001 A.8, [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) CC6 i [RODO](https://gdpr.eu/) art. 32, które posiadają najbogatszy zestaw dowodów.  
2. **Utrzymuj czystą taksonomię** – niespójne identyfikatory klauzul powodują fragmentację grafu.  
3. **Kuruj jakościowe etykiety treningowe** – używaj wyników audytów (pass/fail) zamiast subiektywnych ocen recenzentów.  
4. **Monitoruj dryf modelu** – regularnie oceniaj rozkład ocen ryzyka; gwałtowne skoki mogą wskazywać nowe wektory zagrożeń.  
5. **Łącz z ludzką intuicją** – traktuj oceny jako rekomendacje, nie jako wyroki; zawsze udostępnij możliwość „obejścia”.

---

## Kierunki rozwoju: poza samymi ocenami

Fundament grafowy otwiera drogę do bardziej zaawansowanych możliwości:

* **Prognozowanie zmian regulacyjnych** – łączenie przyszłych standardów (np. projekt ISO 27701) z istniejącymi klauzulami, aby wcześniej wyświetlać spodziewane zmiany w ankietach.  
* **Automatyczne generowanie dowodów** – połączenie wniosków GNN z LLM w celu tworzenia wstępnych odpowiedzi, które już respektują kontekst.  
* **Korelacja ryzyka między dostawcami** – wykrywanie wzorców, w których wielu dostawców korzysta z tej samej podatnej komponenty, co wyzwala wspólne działania łagodzące.  
* **Wyjaśnialna AI** – wykorzystanie map uwagi na grafie, aby pokazywać audytorom *dlaczego* dane pytanie otrzymało określoną ocenę ryzyka.

---

## Podsumowanie

Sieci Neuronowe Grafowe przekształcają proces ankiet bezpieczeństwa z liniowej listy kontrolnej opierającej się na regułach w **dynamiczny silnik decyzyjny świadomy kontekstu**. Dzięki zakodowaniu bogatych zależności pomiędzy pytaniami, politykami, dowodami, profilami dostawców i pojawiającymi się zagrożeniami, GNN może przydzielać subtelne oceny ryzyka, priorytetyzować pracę recenzentów i nieustannie doskonalić się dzięki pętli sprzężenia zwrotnego.

Dla firm SaaS dążących do przyspieszenia cyklu sprzedaży, redukcji poprawek po audytach oraz wyprzedzenia zmian regulacyjnych, integracja priorytetyzacji ryzyka opartej na GNN w platformie takiej jak Procurize nie jest już futurystycznym eksperymentem — to praktyczna, mierzalna przewaga konkurencyjna.