
# Sumarizare Adaptivă a Dovezilor Alimentată de AI pentru Chestionare de Securitate în Timp Real

Chestionarele de securitate sunt paznicii tranzacțiilor SaaS. Cumpărătorii solicită dovezi detaliate — fragmente de politici, rapoarte de audit, capturi de ecran ale configurațiilor — pentru a demonstra că controalele furnizorului respectă standardele de reglementare precum [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR și cadrele specifice industriei. În mod tradițional, echipele de conformitate petrec **ore** căutând prin depozitele de documente, îmbinând fragmentele și rescriindu-le manual pentru a se potrivi contextului fiecărui chestionar. Rezultatul este un proces lent, predispus la erori, care încetinește ciclurile de vânzări și crește costurile operaționale.

Intră în scenă **Motorul de Sumarizare Adaptivă a Dovezilor Alimentat de AI (AAE‑SE)** — un component de nouă generație care transformă artefactele brute de conformitate în răspunsuri concise, specifice regulatorului **în secunde**. Construit pe o arhitectură hibridă ce combină Retrieval‑Augmented Generation (RAG), Graph Neural Networks (GNN) și ingineria dinamică a prompturilor, AAE‑SE nu doar extrage dovezile cele mai relevante, ci și le rescrie pentru a se potrivi exact cu formularea și tonul cerut de fiecare element al chestionarului.

În acest articol vom:

1. Explica provocările de bază care fac sumarizarea dovezilor dificilă.  
2. Detalia tehnologia din spatele AAE‑SE.  
3. Parcursa un flux de lucru real utilizând o diagramă Mermaid.  
4. Discuta guvernanța, auditabilitatea și măsurile de confidențialitate.  
5. Oferi ghiduri practice pentru integrarea AAE‑SE în stiva dvs. de conformitate existentă.

---

## 1. De ce Sumarizarea Este Mai Greu decât Pare

### 1.1 Surse Heterogene de Dovezi  
Datele de conformitate există în multe formate: rapoarte de audit PDF, fișiere de politici Markdown, configurații JSON, controale de securitate la nivel de cod și chiar înregistrări video. Fiecare sursă conține **granularități diferite** de informație — declarații de politică de nivel înalt vs. fragmente de configurare la nivel scăzut.

### 1.2 Mapare Contextuală  
O singură dovadă poate satisface multiple elemente ale chestionarului, dar fiecare element necesită de obicei o **cadrare diferită**. De exemplu, un fragment de politică SOC 2 „Criptare în Repous” poate trebui reformulat pentru a răspunde unei întrebări GDPR „Minimizarea Datelor”, subliniind aspectul de *limitare a scopului*.

### 1.3 Deriva Reglementară  
Reglementările evoluează continuu. Un răspuns care era valabil acum șase luni poate fi acum învechit. Un motor de sumarizare trebuie să fie conștient de **deriva politicilor** și să-și adapteze automat outputul. Rutina noastră de detectare a derivelor monitorizează fluxurile de la organisme precum [NIST Cybersecurity Framework (CSF)](https://www.nist.gov/cyberframework) și actualizările ISO.

### 1.4 Cerințe privind Traseul de Audit  
Auditorii de conformitate solicită proveniență: ce document, ce paragraf și ce versiune au contribuit la un anumit răspuns. Textul sumarizat trebuie să păstreze **trasabilitatea** înapoi la artefactul original.

Aceste constrângeri fac ca sumarizarea textuală naive (de exemplu, sumarizatoare generice LLM) să fie inadecvată. Avem nevoie de un sistem care **înțelege structura**, **aliniază semantic**, și **păstrează linia de proveniență**.

## 2. Arhitectura AAE‑SE

```mermaid
graph LR
    subgraph "Knowledge Ingestion"
        D1["Document Store"]
        D2["Config Registry"]
        D3["Code Policy DB"]
        D4["Video Index"]
    end

    subgraph "Semantic Layer"
        KG["Dynamic Knowledge Graph"]
        GNN["Graph Neural Network Encoder"]
    end

    subgraph "Retrieval"
        R1["Hybrid Vector+Lexical Search"]
        R2["Policy‑Clause Matcher"]
    end

    subgraph "Generation"
        LLM["LLM with Adaptive Prompt Engine"]
        Summ["Evidence Summarizer"]
        Ref["Reference Tracker"]
    end

    D1 --> KG
    D2 --> KG
    D3 --> KG
    D4 --> KG
    KG --> GNN
    GNN --> R1
    KG --> R2
    R1 --> LLM
    R2 --> LLM
    LLM --> Summ
    Summ --> Ref
    Ref --> Output["Summarized Answer + Provenance"]
```

### 2.1 Ingestia Cunoașterii  
Toate artefactele de conformitate sunt ingerate într-un **Depozit Centralizat de Documente**. PDF‑urile sunt procesate prin OCR, fișierele Markdown sunt parsate, iar configurațiile JSON/YAML sunt normalizate. Fiecare artefact este îmbogățit cu **metadate**: sistemul sursă, versiunea, nivelul de confidențialitate și etichetele de reglementare.

### 2.2 Graficul Dinamic de Cunoaștere (KG)  
KG modelează relațiile dintre **reglementări**, **familii de controale**, **clauze de politică** și **artefacte de dovezi**. Nodurile reprezintă concepte precum „Criptare în Repous”, „Frecvența Revizuirii Accesului” sau „Politica de Retenție a Datelor”. Marginile capturează relații *satisfac*, *referă* și *versiune‑de*. Acest grafic este **auto‑vindecător**: când o nouă versiune de politică este încărcată, KG reconectează automat marginile folosind un encoder GNN antrenat pe similaritate semantică.

### 2.3 Recuperare Hibridă  
Când sosește un element de chestionar, motorul creează o **interogare semantică** care combină cuvinte cheie lexicale cu vectori incorporați din LLM. Două căi de recuperare rulează în paralel:

* **Căutare Vectorială** – căutare rapidă a celui mai apropiat vecin într-un spațiu de încorporări de înaltă dimensiune.  
* **Potrivitor de Clauze de Politică** – potrivitor bazat pe reguli care aliniază citările regulatorii (de ex., „ISO 27001 A.10.1”) cu nodurile KG.

Rezultatele din ambele căi sunt **combinate pe rang** folosind o funcție de scor învățată care echilibrează relevanța, actualitatea și confidențialitatea.

### 2.4 Motorul Adaptiv de Prompturi  
Fragmentele de dovezi selectate sunt introduse într-un **șablon de prompt** care este adaptat dinamic pe baza:

* Reglementării țintă (SOC 2 vs. GDPR).  
* Tonului dorit al răspunsului (formal, concis sau narativ).  
* Constrângerilor de lungime (de ex., „sub 200 de cuvinte”).

Promptul include instrucțiuni explicite pentru LLM să **păstreze citările** utilizând o marcă standard (`[source:doc_id#section]`).

### 2.5 Sumarizatorul de Dovezi și Tracker‑ul de Referințe  
LLM generează un răspuns ciornă. **Sumarizatorul de Dovezi** procesează post‑acest draft pentru a:

1. **Comprima** declarațiile repetitive menținând detaliile cheie ale controlului.  
2. **Normaliza** terminologia conform dicționarului de terminologie al furnizorului.  
3. **Atașa** un **bloc de proveniență** care enumeră fiecare artefact sursă și fragmentul exact utilizat.

Toate acțiunile sunt înregistrate într-un **jurnal de audit** imuabil (registru numai de adăugare), permițând echipelor de conformitate să recupereze o linie completă de proveniență pentru orice răspuns.

## 3. flux de lucru din viața reală: de la Întrebare la Răspuns

Imaginați-vă că un cumpărător întreabă:  
> „Descrieți cum aplicați criptarea în repaus pentru datele clienților stocate în AWS S3.”

### Execuție pas cu pas

| Pas | Acțiune | Sistem |
|-----|---------|--------|
| 1 | Primirea elementului de chestionar prin API | API Front‑end |
| 2 | Parsează întrebarea, extrage etichetele regulatorii (de ex., “[SOC 2] CC6.1”) | NLP Pre‑processor |
| 3 | Recuperează top‑5 fragmente de dovezi (fragment de politică, configurare AWS, raport de audit) | KG + Vector Store |
| 4 | Construiește prompt adaptiv cu context (reglementare, lungime) | Prompt Engine |
| 5 | Apelează LLM (de ex., GPT‑4o) pentru a produce răspunsul ciornă | LLM Service |
| 6 | Sumarizatorul comprimă și standardizează limbajul | Summarizer Module |
| 7 | Tracker‑ul de Referințe adaugă metadatele de proveniență | Provenance Service |
| 8 | Returnează răspunsul final + proveniență UI pentru aprobare de revizor | API Gateway |
| 9 | Revizorul acceptă, răspunsul stocat în depozitul de răspunsuri ale furnizorului | Compliance Hub |
|10| storeAnswer(answer) | — |

#### Demo Live (Pseudo‑cod)

```goat
// pseudo‑code illustrating the flow
question := fetchQuestionFromAPI()
tags := extractRegulatoryTags(question)
evidence := hybridRetrieve(question, tags, topK=5)
prompt := buildPrompt(question, evidence, tone="concise")
draft := callLLM(prompt)
summary := summarizeEvidence(draft)
answer := attachProvenance(summary, evidence)
storeAnswer(answer)
```

Întregul pipeline se finalizează de obicei **în sub 3 secunde**, permițând echipelor de conformitate să răspundă în timp real la volume mari de chestionare.

## 4. Guvernanță, Audit și Confidențialitate

### 4.1 Registru Imuabil de Proveniență  
Fiecare răspuns este înregistrat într-un **registru numai de adăugare** (de ex., utilizând un blockchain ușor sau stocare cloud imuabilă). Registrul înregistrează:

* ID‑ul întrebării  
* Hash‑ul răspunsului  
* ID‑urile și secțiunile artefactelor sursă  
* Timestamp și versiunea LLM  

Auditorii pot verifica orice răspuns redând intrările din registru și regenerând răspunsul într-un mediu sandbox.

### 4.2 Confidențialitate Diferențială și Minimizație a Datelor  
Când motorul agregă dovezi din mai mulți clienți, se injectează zgomot de **confidențialitate diferențială** în vectorii de încorporare pentru a preveni scurgerea detaliilor de politică proprietare.

### 4.3 Controlul Accesului pe Bază de Roluri (RBAC)  
Doar utilizatorii cu rolul **Curator de Dovezi** pot modifica artefactele sursă sau ajusta relațiile KG. Serviciul de sumarizare rulează sub un cont de serviciu cu **cel mai mic privilegiu**, asigurând că nu poate scrie înapoi în depozitul de documente.

### 4.4 Detectarea Derivelor de Politică  
Un job în fundal monitorizează continuu fluxurile de reglementare (de ex., actualizări de la NIST CSF, lansări ISO). Când se detectează o deriva, nodurile KG afectate sunt marcate, iar orice răspunsuri cache‑uite care depind de ele sunt **regenreate** automat, menținând postura de conformitate la zi.

## 5. Listă de Verificare pentru Implementare pentru Echipe

| ✅ Element de verificare | De ce este important |
|------------------------|----------------------|
| **Centralizați toate artefactele de conformitate** într-un depozit căutabil (PDF, Markdown, JSON). | Asigură că toate dovezile sunt la îndemâna motorului de recuperare. |
| **Definiți o taxonomie consistentă** a conceptelor regulatorii (ex.: Familie de Controale → Control → Sub‑control). | Facilitează maparea automată între întrebări și dovezi. |
| **Ajustați fin LLM‑ul** pe limbajul de conformitate al organizației (de ex., formulări interne de politici). | Crește precizia și coerenta răspunsurilor generate. |
| **Activați înregistrarea de proveniență** de la prima zi. | Permite audituri complete și trasabilitate legală. |
| **Configurați alerte pentru deriva de politică** utilizând fluxuri RSS de la organismele de standarde precum NIST CSF și ISO. | Evită răspunsuri învechite și menține conformitatea. |
| **Efectuați o evaluare a impactului asupra confidențialității** înainte de a ingera date confidențiale ale clienților. | Protejează informațiile sensibile și respectă reglementările de confidențialitate. |
| **Pilotați cu un singur chestionar** (de ex., SOC 2) înainte de a extinde la utilizare multi‑reglementară. | Reduce riscurile și permite ajustări înainte de scalare. |

## 6. Direcții Viitoare

Platforma AAE‑SE este un teren fertil pentru cercetare și inovație de produs:

* **Dovezi Multimodale** – integrând capturi de ecran, transcrieri video și fragmente de infrastructură‑ca‑cod în bucla de sumarizare.  
* **Sumarizare Explicabilă** – suprapuneri vizuale care evidențiază care părți din artefactul sursă au contribuit la fiecare propoziție.  
* **Optimizator Autoinvățat de Prompturi** – agenți de învățare prin întărire care rafinează automat prompturile pe baza feedback‑ului revizorului.  
* **KG Federat Cross‑Tenant** – permițând mai multor furnizori SaaS să partajeze îmbunătățiri KG anonimizate păstrând suveranitatea datelor.  

Prin evoluția continuă a acestor capabilități, organizațiile pot transforma conformitatea dintr-un blocaj într-un avantaj strategic — livrând răspunsuri mai rapide și mai de încredere care câștigă contracte și satisfac auditorii.