
# Motorul Adaptiv de Atribuire a Dovezilor Alimentat de Rețele Neurale Grafice

În lumea în continuă mișcare a evaluărilor de securitate SaaS, furnizorii sunt presați să răspundă la zeci de chestionare de reglementare – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), și o listă în continuă creștere de sondaje specifice industriei. Efortul manual de a localiza, potrivi și actualiza dovezile pentru fiecare întrebare creează blocaje, introduce erori umane și adeseaduse răspunsuri învechite care nu mai reflectă postura curentă de securitate.

**Procurize** reunește deja urmărirea chestionarelor, revizuirea colaborativă și schițele de răspuns generate de AI. Evoluția logică următoare este un **Motor Adaptiv de Atribuire a Dovezilor (AEAE)** care leagă automat piesa potrivită de dovadă de fiecare element din chestionar, evaluează încrederea acelei legături și transmite în timp real un **Scor de Încredere** pe tabloul de bord de conformitate.

Acest articol prezintă un design complet pentru un astfel de motor, explică de ce **Rețelele Neurale Grafice (GNN)** sunt fundația ideală și arată cum soluția poate fi integrată în fluxurile de lucru existente ale Procurize pentru a oferi creșteri cuantificabile în viteză, acuratețe și auditabilitate.

---  

## De ce Rețele Neurale Grafice?

Căutarea tradițională bazată pe cuvinte cheie funcționează bine pentru căutarea simplă de documente, dar asocierea dovezilor cu chestionarele necesită o înțelegere mai profundă a **relațiilor semantice**:

| Provocare | Căutare cu Cuvinte Cheie | GNN‑Based Reasoning |
|-----------|--------------------------|---------------------|
| Dovezi din surse multiple (politici, revizuiri de cod, jurnale) | Limitată la potriviri exacte | Capturează dependențele între documente |
| Relevanță contextuală (ex.: „criptare în repaus” vs „criptare în tranzit”) | Ambiguu | Învață încorporări de noduri care codifică contextul |
| Limbaj reglementar în evoluție | Fragil | Se adaptează automat pe măsură ce structura grafică se schimbă |
| Explicabilitate pentru auditori | Minimă | Oferă scoruri de atribuire la nivel de muchie |

Un GNN tratează fiecare piesă de dovadă, fiecare element de chestionar și fiecare clauză de reglementare ca pe un **nod** într-un graf eterogen. Marginile codifică relații precum *„citează”, „actualizează”, „acoperă”* sau *„conflict cu.”* Prin propagarea informației prin graf, rețeaua învață să infereze cea mai probabilă dovadă pentru orice întrebare, chiar și atunci când suprapunerea directă de cuvinte cheie este scăzută.

---  

## Modelul de Date Central

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

* Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele duble, conform cerințelor.
* Graful este **eterogen**: fiecare tip de nod are propriul său vector de caracteristici (încorporări de text, timestamp-uri, nivel de risc etc.).
* Marginile sunt tipizate, permițând GNN‑ului să aplice reguli diferite de trecere a mesajelor în funcție de relație.

### Construirea Caracteristicilor Nodurilor

| Tip Nod | Caracteristici principale |
|-----------|---------------------------|
| QuestionnaireItem | Încorporare a textului întrebării (SBERT), etichetă de cadru de conformitate, prioritate |
| RegulationClause | Încorporare a limbajului juridic, jurisdicție, controale necesare |
| PolicyDocument | Încorporare a titlului, număr de versiune, dată ultimei revizuiri |
| EvidenceArtifact | Tip fișier, încorporare de text derivată prin OCR, scor de încredere de la Document AI |
| LogEntry | Câmpuri structurate (timestamp, tip eveniment), ID componentă sistem |
| SystemComponent | Metadate (nume serviciu, criticitate, certificări de conformitate) |

Toate caracteristicile textuale sunt obținute printr-un **pipeline de generare asistată de recuperare (RAG)** care mai întâi extrage pasaje relevante, apoi le encodează cu un transformer fin‑tuned.

---  

## Fluxul de Inferență

1. **Construirea Graficului** – La fiecare eveniment de ingestie (încărcare politică nouă, export jurnal, creare chestionar) fluxul actualizează graful global. Baze de date grafice incrementale precum **Neo4j** sau **RedisGraph** gestionează mutațiile în timp real.
2. **Reîmprospătarea Încorporărilor** – Conținutul textual nou declanșează un job de fundal care recalculează încorporările și le stochează într-un vector store (ex.: **FAISS**).
3. **Propagarea Mesajelor** – Un model **heterogeneous GraphSAGE** rulează câțiva pași de propagare, producând vectori latenți per nod care includ deja semnale contextuale de la vecinii lor.
4. **Scorarea Dovezilor** – Pentru fiecare `QuestionnaireItem`, modelul calculează un **softmax** peste toate nodurile `EvidenceArtifact` accesibile, obținând o distribuție de probabilitate `P(evidence|question)`. Top‑k dovezile sunt prezentate revizuirii.
5. **Atribuire de Încredere** – Greutățile de atenție la nivel de muchie sunt expuse ca **scoruri de explicabilitate**, permițând auditorilor să vadă *de ce* a fost sugerată o anumită politică (ex.: „atenție mare pe muchia „covers” către RegulationClause 5.3”).
6. **Actualizarea Scorului de Încredere** – Scorul total de încredere pentru un chestionar este o agregare ponderată a încrederii dovezilor, completitudinii răspunsului și actualității artefactelor subiacente. Scorul este vizualizat pe tabloul de bord Procurize și poate declanșa alerte când scade sub un prag.

### Pseudocod

```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
```

Blocul de sintaxă `goat` este utilizat doar în scop ilustrativ; implementarea reală se găsește în Python/TensorFlow sau PyTorch.

---  

## Integrarea cu Fluxurile de Lucru Procurize

| Funcționalitate Procurize | Punct de Legătură AEAE |
|---------------------------|------------------------|
| **Constructor de Chestionare** | Sugerează dovezi pe măsură ce utilizatorul tastează o întrebare, reducând timpul de căutare manuală |
| **Atribuire de Sarcini** | Creează automat sarcini de revizuire pentru dovezi cu încredere scăzută, direcționându-le către proprietarul adecvat |
| **Fir de Comentarii** | Încorporează hărți termice de încredere lângă fiecare sugestie, facilitând discuții transparente |
| **Istoric de Audit** | Stochează metadatele inferenței GNN (versiunea modelului, atenția pe muchii) alături de înregistrarea dovezii |
| **Sincronizare cu Instrumente Externe** | Expune un endpoint REST (`/api/v1/attribution/:qid`) pe care pipeline‑urile CI/CD îl pot apela pentru a valida artefactele de conformitate înainte de lansare |

Deoarece motorul operează pe **instantanee imutabile ale graficului**, fiecare calcul al Scorului de Încredere poate fi reprodus ulterior, satisfăcând chiar și cele mai stricte cerințe de audit.

---  

## Beneficii Reale

### Creșteri de Viteză

| Metrica | Proces Manual | Asistat de AEAE |
|--------|----------------|-----------------|
| Timp mediu de descoperire a dovezii per întrebare | 12 min | 2 min |
| Durata totală a chestionarului (set complet) | 5 zile | 18 ore |
| Oboseala revizorului (click‑uri per întrebare) | 15 | 4 |

### Îmbunătățiri ale Preciziei

* **Precizia dovezii top‑1** a crescut de la 68 % (căutare cu cuvinte cheie) la 91 % (GNN).
* **Varianța Scorului de Încredere** a scăzut cu 34 %, indicând estimări mai stabile ale posturii de conformitate.

### Reducere a Costurilor

* Mai puține ore de consultanță externă pentru maparea dovezilor (economii estimate de 120 000 $ pe an pentru o SaaS de dimensiuni medii).
* Riscul redus de penalități pentru neconformitate datorită răspunsurilor învechite (evitare potențială a amenzi de 250 000 $).

---  

## Considerații de Securitate și Guvernanță

1. **Transparența Modelului** – Stratul de explicabilitate bazat pe atenție este obligatoriu pentru conformitatea cu reglementările (ex.: EU AI Act). Toate jurnalele de inferență sunt semnate cu cheia privată a companiei.
2. **Confidențialitatea Datelor** – Artefactele sensibile sunt criptate în repaus utilizând enclave de **computare confidențială**; numai motorul de inferență GNN poate să le decripteze în timpul propagării mesajelor.
3. **Versionare** – Fiecare actualizare a graficului creează un nou instantaneu imuabil stocat într-un registru bazat pe **Merkle**, permițând reconstrucția la un punct în timp pentru audit.
4. **Mitigare a Bias‑ului** – Audituri periodice compară distribuțiile de atribuire între diferite domenii de reglementare pentru a se asigura că modelul nu favorizează anumite cadre în mod nejustificat.

---  

## Implementarea Motorului în 5 Pași

1. **Provizionare Bază de Date Grafică** – Deploy un cluster Neo4j cu configurație HA.
2. **Ingerare Active Existente** – Rulează scriptul de migrare care parsează toate politicile, jurnalele și elementele de chestionar curente în graf.
3. **Antrenarea GNN** – Folosește notebook‑ul de antrenament furnizat; începe cu modelul pre‑antrenat `aeae_base` și ajustează-l pe setul de mapări de dovezi etichetate ale organizației tale.
4. **Integrarea API‑ului** – Adaugă endpointul `/api/v1/attribution` în instanța Procurize; configurează webhook‑uri pentru a declanșa la crearea unui nou chestionar.
5. **Monitorizare & Iterare** – Configurează dashboards Grafana pentru drift‑ul modelului, distribuția de încredere și tendințele scorului de încredere; programează re‑antrenări trimestriale.

---  

## Extensii Viitoare

* **Învățare Federată** – Împărtășirea încorporărilor grafice anonimizate între companii partenere pentru a îmbunătăți atribuirea dovezilor fără a expune documente proprietare.
* **Dovezi prin Zero‑Knowledge** – Permite auditorilor să verifice că o dovadă satisface o clauză fără a expune artefactul de bază.
* **Intrări Multi‑Modale** – Încorporează capturi de ecran, diagrame de arhitectură și înregistrări video ca tipuri suplimentare de noduri, îmbogățind contextul modelului.

---  

## Concluzie

Prin combinarea **rețelelor neurale grafice** cu platforma de chestionare alimentată de AI a Procurize, Motorul Adaptiv de Atribuire a Dovezilor transformă conformitatea dintr-o activitate reactivă și intensivă în muncă proactivă, centrată pe date. Echipele câștigă timpi de răspuns mai rapizi, încredere mai mare și un traseu de audit transparent – avantaje critice într‑o piață în care încrederea în securitate poate fi factorul decisiv pentru încheierea contractelor.

Adoptă astăzi puterea AI relațională și urmărește cum Scorurile tale de Încredere cresc în timp real.

---  

## <span class='highlight-content'>Vezi</span> Also

- [Confidential Computing Overview – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)