
# Gestionarea ciclu de viață al dovezilor prin AI pentru automatizarea în timp real a chestionarelor de securitate

Chestionarele de securitate, evaluările de risc ale furnizorilor și auditurile de conformitate au un punct de durere comun: **dovezile**. Companiile trebuie să localizeze artefactul potrivit, să verifice prospețimea acestuia, să se asigure că respectă standardele de reglementare și, în final, să îl atașeze unui răspuns la chestionar. Istoric, acest flux de lucru este manual, predispus la erori și costisitor.  

Noua generație de platforme de conformitate, exemplificată de **Procurize**, depășește „stocarea de documente” și trece la un **ciclu de viață al dovezilor condus de AI**. În acest model, dovada nu este un fișier static, ci o entitate vie care este **capturată, îmbogățită, versionată și urmărită prin proveniență** automat. Rezultatul este o sursă de adevăr auditabilă în timp real, care alimentează răspunsuri instantanee și precise la chestionare.

> **Ideea principală:** Trăind dovada ca obiect de date dinamic și valorificând AI generativ, puteți reduce timpul de răspuns la chestionare cu până la 70 % menținând în același timp un lanț de audit verificabil.

---

## 1. De ce dovezile necesită o abordare de tip ciclu de viață

| Abordare tradițională | Ciclu de viață al dovezilor condus de AI |
|----------------------|-------------------------------------------|
| **Încărcări statice** – PDF‑uri, capturi de ecran, fragmente de jurnale sunt atașate manual. | **Obiecte live** – Dovada este stocată ca entități structurate îmbogățite cu metadate (data creării, sistemul sursă, controale asociate). |
| **Control manual al versiunilor** – Echipele se bazează pe convenții de denumire (`v1`, `v2`). | **Versionare automată** – Fiecare modificare creează un nod imuabil într-un registru de proveniență. |
| **Fără proveniență** – Auditorii au dificultăți în a verifica originea și integritatea. | **Proveniență criptografică** – ID‑uri bazate pe hash, semnături digitale și jurnale de tip blockchain care garantează autenticitatea. |
| **Recuperare fragmentată** – Căutare în share‑uri de fișiere, sisteme de ticket, stocare în cloud. | **Interogare unificată pe graf** – Graful de cunoaștere unește dovezile cu politici, controale și itemi de chestionar pentru recuperare instantanee. |

Conceptul de ciclu de viață acoperă aceste lacune prin **închiderea buclei**: generare dovadă → îmbogățire → stocare → validare → reutilizare.

---

## 2. Componentele de bază ale motorului de ciclu de viață al dovezilor

### 2.1 Strat de captură

- **RPA/Connector Bots** extrag automat jurnale, instantanee de configurare, rapoarte de test și atestări ale terților.
- **Ingestie multimodală** acceptă PDF‑uri, foi de calcul, imagini și chiar înregistrări video ale demonstrațiilor UI.
- **Extracție de metadate** folosește OCR și parsare bazată pe LLM pentru a eticheta artefactele cu ID‑uri de control (de ex., [NIST 800‑53 SC‑7](https://www.nist.gov/cyberframework)).

### 2.2 Strat de îmbogățire

- **Sumarizare asistată de LLM** creează narațiuni concise ale dovezii (≈200 de cuvinte) care răspund la „ce, când, unde, de ce”.
- **Etichetare semantică** adaugă etichete bazate pe ontologie (`DataEncryption`, `IncidentResponse`) care se aliniază cu vocabularul politicilor interne.
- **Scor de risc** atașează o metrică de încredere bazată pe fiabilitatea sursei și prospețimea.

### 2.3 Registru de proveniență

- Fiecare nod de dovadă primește un **UUID** derivat dintr-un hash SHA‑256 al conținutului și metadatelor.
- **Jurnale doar în adăugare** înregistrează fiecare operație (creare, actualizare, retragere) cu marcaje temporale, ID‑uri de actor și semnături digitale.
- **Probe zero‑knowledge** pot verifica că o dovadă a existat la un anumit moment fără a expune conținutul, satisfăcând audituri sensibile la confidențialitate.

### 2.4 Integrarea cu Graful de Cunoaștere

Nodurile de dovezi devin parte a unui **graf semantic** ce leagă:

- **Controale** (de ex., [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4)
- **Itemi de chestionar** (de ex., „Criptați datele în repaus?”)
- **Proiecte/Produse** (de ex., „Acme API Gateway”)
- **Cerințe de reglementare** (de ex., [GDPR](https://gdpr.eu/) Art. 32)

Graful permite **traversare cu un click** de la un chestionar la dovada exactă necesară, completă cu detalii de versiune și proveniență.

### 2.5 Strat de recuperare & generare

- **Recuperare hibridă augmentată cu generare (RAG)** preia cel mai relevant nod(e) de dovadă și le furnizează unui LLM generativ.
- **Șabloane de prompt** sunt completate dinamic cu narațiuni ale dovezii, scoruri de risc și mapări de conformitate.
- LLM produce **răspunsuri create de AI** care sunt simultan ușor de citit de către om și susținute verificabil de nodul de dovadă subiacente.

---

## 3. Prezentare generală a arhitecturii (Diagramă Mermaid)

```mermaid
graph LR
  subgraph Capture
    A[Connector Bots] -->|pull| B[Raw Artifacts]
  end
  subgraph Enrichment
    B --> C[LLM Summarizer]
    C --> D[Semantic Tagger]
    D --> E[Risk Scorer]
  end
  subgraph Provenance
    E --> F[Hash Generator]
    F --> G[Append‑Only Ledger]
  end
  subgraph KnowledgeGraph
    G --> H[Evidence Node]
    H --> I[Control Ontology]
    H --> J[Questionnaire Item]
    H --> K[Product/Project]
  end
  subgraph RetrievalGeneration
    I & J & K --> L[Hybrid RAG Engine]
    L --> M[Prompt Template]
    M --> N[LLM Answer Generator]
    N --> O[AI‑Crafted Questionnaire Response]
  end
```

Diagrama ilustrează **fluxul liniar** de la captură la generarea răspunsului, în timp ce graful de cunoaștere furnizează o **rețea bidirecțională** care susține interogări retro‑active și analize de impact.

---

## 4. Implementarea motorului în Procurize

### Pasul 1: Definirea ontologiei dovezilor

1. Enumerați toate **cadrele de reglementare** pe care trebuie să le susțineți (de ex., [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html), [GDPR](https://gdpr.eu/)).
2. Mappați fiecare control la un **ID canonic**.
3. Creaţi un **schema bazată pe YAML** pe care stratul de îmbogățire îl va folosi pentru etichetare.

```yaml
controls:
  - id: ISO27001:A.12.4
    name: "Logging and Monitoring"
    tags: ["log", "monitor", "SIEM"]
  - id: SOC2:CC6.1
    name: "Encryption at Rest"
    tags: ["encryption", "key‑management"]
```

### Pasul 2: Deploy conectorii de captură

- Utilizaţi **SDK‑ul Procurize** pentru a înregistra conectori pentru API‑urile furnizorului de cloud, pipeline‑uri CI/CD și instrumente de ticketing.
- Programaţi extrageri incrementală (de ex., la fiecare 15 minute) pentru a menține dovezile proaspete.

### Pasul 3: Activarea serviciilor de îmbogățire

- Porniţi un **micro‑serviciu LLM** (de ex., OpenAI GPT‑4‑turbo) în spatele unui endpoint securizat.
- Configuraţi pipeline‑uri:
  - **Sumarizare** → `max_tokens: 250`
  - **Etichetare** → `temperature: 0.0` pentru alocare deterministă a taxonomiei
- Stocaţi rezultatele într-un tabel **PostgreSQL** care susţine registrul de proveniență.

### Pasul 4: Activarea registrului de proveniență

- Alegeţi o platformă ușoară de tip **blockchain‑like** (de ex., Hyperledger Fabric) sau un **log doar în adăugare** într-o bază de date cloud‑native.
- Implementaţi **semnături digitale** utilizând PKI‑ul organizaţional.
- Expuneţi un endpoint REST `/evidence/{id}/history` pentru auditori.

### Pasul 5: Integrarea cu graful de cunoaștere

- Deploy **Neo4j** sau **Amazon Neptune**.
- Inseraţi noduri de dovezi printr-un **batch job** care citeşte din stocul de îmbogățire și creează relaţiile definite în ontologie.
- Indexaţi câmpurile frecvent interogate (`control_id`, `product_id`, `risk_score`).

### Pasul 6: Configurarea RAG & șabloanelor de prompt

```text
[System Prompt]
You are a compliance assistant. Use the supplied evidence summary to answer the questionnaire item. Cite the evidence ID.

[User Prompt]
Question: {{question_text}}
Evidence Summary: {{evidence_summary}}
```

- Motorul RAG recuperează top‑3 noduri de dovezi pe similitudine semantică.
- LLM returnează un **JSON structurat** cu `answer`, `evidence_id` și `confidence`.

### Pasul 7: Integrarea UI

- În UI‑ul chestionarului Procurize, adăugaţi un buton **„Arată Doveza”** care extinde vizualizarea registrului de proveniență.
- Activaţi **inserarea cu un click** a răspunsului generat de AI și dovezi suport în schiţa de răspuns.

---

## 5. Beneficii concrete în practică

| Indicator | Înainte de motorul de ciclu de viață | După motorul de ciclu de viață |
|-----------|--------------------------------------|--------------------------------|
| Timp mediu de răspuns per chestionar | 12 zile | 3 zile |
| Efort manual de recuperare a dovezilor (persoană‑ore) | 45 h pe audit | 12 h pe audit |
| Rata de constatări în audit (dovezi lipsă) | 18 % | 2 % |
| Scor de încredere în conformitate (intern) | 78 % | 94 % |

Un furnizor SaaS de top a raportat o **reducere de 70 % a timpului de întoarcere** după ce a implementat ciclul de viață al dovezilor condus de AI. Echipa de audit a lăudat **jurnalele imuabile de proveniență**, care au eliminat constatările „imposibil de localizat dovada originală”.

---

## 6. Răspuns la preocupări comune

### 6.1 Confidențialitatea datelor

Dovezile pot conţine date sensibile ale clienţilor. Motorul de ciclu de viață atenuează riscul prin:
- **Pipe‑Line de redactare** care maschează automat PII înainte de stocare.
- **Probe zero‑knowledge** ce permit auditorilor să verifice existența fără a vedea conținutul brut.
- **Controale de acces granulare** impuse la nivel de graf (RBAC per nod).

### 6.2 Halucinațiile modelului

Modelele generative pot fabrica detalii. Pentru a preveni acest lucru:
- **Ancorare strictă** – LLM‑ul este obligat să includă o citare (`evidence_id`) pentru fiecare afirmație factuală.
- **Validare post‑generare** – Un motor de reguli verifică răspunsul în raport cu registrul de proveniență.
- **Intervenție umană** – Un revizor trebuie să aprobe orice răspuns ce nu atinge un scor de încredere ridicat.

### 6.3 Sarcina de integrare

Organizaţiile se tem de efortul necesar pentru a conecta sistemele legacy la motor. Strategii de reducere:
- Exploataţi **conectori standard** (REST, GraphQL, S3) furnizaţi de Procurize.
- Utilizaţi **adaptoare bazate pe evenimente** (Kafka, AWS EventBridge) pentru captură în timp real.
- Începeţi cu un **pilon de scară mică** (de ex., doar controalele ISO 27001) și extindeţi treptat.

---

## 7. Îmbunătățiri viitoare

1. **Grafuri de cunoaștere federate** – Unităţi de business diferite pot menţine sub‑grafuri independente care se sincronizează prin federare sigură, păstrând suveranitatea datelor.
2. **Minerit predictiv de reglementări** – AI monitorizează fluxuri de informaţii legislative (ex., actualizări legi UE) și creează automat noduri de control noi, provocând generarea dovezilor înainte de sosirea auditului.
3. **Dovezi auto‑reparabile** – Dacă scorul de risc al unui nod scade sub un prag, sistemul declanșează automat fluxuri de remediere (ex., relansare scanări de securitate) și actualizează versiunea dovezii.
4. **Dashboard‑uri Explainable AI** – Hărţi vizuale care arată ce dovezi au contribuit cel mai mult la un răspuns al chestionarului, sporind încrederea părților interesate.

---

## 8. Checklist pentru pornire

- [ ] Redactaţi o **ontologie canonică a dovezilor** aliniată cu peisajul de reglementare al organizaţiei.  
- [ ] Instalaţi conectorii Procurize pentru sursele de date principale.  
- [ ] Deploy serviciul de **îmbogățire LLM** cu chei API securizate.  
- [ ] Configuraţi un **log doar în adăugare pentru proveniență** (alegeţi tehnologia conform cerinţelor de conformitate).  
- [ ] Încărcaţi primul lot de dovezi în **graful de cunoaștere** și validaţi relaţiile.  
- [ ] Configuraţi **pipeline‑uri RAG** și testaţi cu un item de chestionar exemplar.  
- [ ] Conduceţi un **audit pilot** pentru a verifica trasabilitatea dovezilor și acurateţea răspunsurilor.  
- [ ] Iteraţi pe baza feedback‑ului, apoi extindeţi implementarea la toate liniile de produs.

Urmând aceşti paşi, treceţi de la o colecție haotică de PDF‑uri la un **motor de conformitate viu** care alimentează automatizarea chestionarelor în timp real, oferind în același timp dovezi imuabile pentru auditori.