
# Extracție Dinamică Multi‑Modală de Dovezi cu Învățare Federată pentru Chestionare de Securitate în Timp Real

**Abstract**  
Chestionarele de securitate și auditurile de conformitate au devenit un blocaj pentru companiile SaaS în creștere rapidă. Procesele manuale tradiționale sunt predispuse la erori, consumatoare de timp și nu reușesc să țină pasul cu standardele regulatorii în continuă schimbare. Acest articol prezintă o soluție revoluționară — **Extracție Dinamică Multi‑Modală de Dovezi (DMEE) alimentată de Învățare Federată (FL)** — care se integrează strâns cu platforma AI Procurize pentru a automatiza colectarea, verificarea și prezentarea artefactelor probatorii din diverse modalități de date (text, imagini, fragmente de cod, fluxuri de jurnale). Prin păstrarea învățării în mediul local și partajarea doar a actualizărilor modelului, organizațiile obțin inteligență cu respectarea confidențialității, în timp ce modelul global se îmbunătățește continuu, livrând răspunsuri în timp real, contextuale, la chestionare cu precizie mai mare și latență redusă.

---

## 1. De ce este importantă Extracția Multi‑Modală de Dovezi

Chestionarele de securitate solicită **dovezi concrete** care pot rezida în:

| Modalitate | Surse Tipice | Întrebare Exemplu |
|------------|--------------|-------------------|
| **Text** | Politici, SOP-uri, rapoarte de conformitate | „Prezentați politica de păstrare a datelor.” |
| **Imagini / Capturi de ecran** | Ecrane UI, diagrame de arhitectură | „Arătați UI‑ul matricii de control al accesului.” |
| **Jurnale Structurate** | CloudTrail, fluxuri SIEM | „Furnizați jurnalele de audit pentru acces privilegiat în ultimele 30 de zile.” |
| **Cod / Configurație** | Fișiere IaC, Dockerfile-uri | „Distribuiți configurația Terraform pentru criptarea la repaus.” |

Majoritatea asistenților AI excelează în generarea **monomodală** de text, lăsând goluri atunci când răspunsul necesită o captură de ecran sau un fragment de jurnal. Un flux unificat multi‑modal închide această lacună, transformând artefactele brute în **obiecte de dovezi structurate** ce pot fi introduse direct în răspunsuri.

---

## 2. Învățarea Federată: Coloana Vertebrală cu Prioritate a Confidențialității

### 2.1 Principii de Bază

* **Datele Nu Părăsesc Locația** – Documentele brute, capturile de ecran și fișierele de jurnal rămân în mediul securizat al companiei. Doar **diferențele de greutate ale modelului** sunt transmise către un orchestrator central.
* **Agregare Securizată** – Actualizările de greutate sunt criptate și agregate folosind tehnici omomorfe, împiedicând ingineria inversă a oricărui client individual.
* **Îmbunătățire Continuă** – Fiecare chestionar nou răspuns local contribuie la o bază de cunoștințe globală fără a expune date confidențiale.

### 2.2 Fluxul de Învățare Federată în Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Compania A\nSeif Local de Dovezi"] --> B["Extractor Local\n(LLM + Model Vizual)"]
    C["Compania B\nSeif Local de Dovezi"] --> B
    B --> D["Delta de Greutate"]
    D --> E["Agregator Securizat"]
    E --> F["Model Global"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Extracție Locală** – Fiecare chiriaș rulează un **extractor multi‑modal** care combină un model lingvistic mare (LLM) cu un transformator vizual (ViT) pentru a eticheta și indexa dovezile.
2. **Generarea Delta** – Actualizările de model (gradient) se calculează pe datele locale și se criptează.
3. **Agregare Securizată** – Delta criptate de la toți participanții sunt agregate, producând un **model global** ce cuprinde învățămintele colective.
4. **Reîmprospătarea Modelului** – Modelul global revizuit este împins înapoi la fiecare chiriaș, îmbunătățind instantaneu acuratețea extracției în toate modalitățile.

---

## 3. Arhitectura Motorului DMEE

### 3.1 Prezentare Generală a Componentelor

| Componentă | Rol |
|------------|-----|
| **Stratul de Ingestie** | Conectori pentru depozite de documente (SharePoint, Confluence), stocare în cloud, API-uri SIEM. |
| **Hub‑Preprocesare** | OCR pentru imagini, parsare pentru jurnale, tokenizare pentru cod. |
| **Encoder Multi‑Modal** | Spațiu de încorporare comun (text ↔ imagine ↔ cod) utilizând un **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Clasificator de Dovezi** | Determină relevanța față de taxonomia chestionarelor (ex.: *Criptare*, *Control Acces*). |
| **Motor de Recuperare** | Căutare vectorială (FAISS/HNSW) returnează top‑k obiecte de dovezi per interogare. |
| **Generator Narativ** | LLM redactează răspunsul, inserând locuri pentru obiectele de dovezi. |
| **Validator de Conformitate** | Reguli bazate pe politici (date de expirare, atestări semnate) asigură respectarea cerințelor. |
| **Înregistrator de Audit** | Jurnal imutabil (append‑only, hash criptografic) pentru fiecare recuperare de dovezi. |

### 3.2 Diagramă de Flux al Datelor

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestie
        D1[Doc] --> P1[Pre‑procesare]
        D2[Imagini] --> P1
        D3[Jurnale] --> P1
    end
    P1 --> E1[Encoder Multi‑Modal]
    E1 --> C1[Clasificator de Dovezi]
    C1 --> R1[Stocare Vectorială]
    Q[Întrebare] --> G1[Generator Narativ]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validator]
    V --> A[Înregistrator de Audit]
    style Ingestie fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. De la Interogare la Răspuns: Parcurgerea în Timp Real

1. **Primirea Întrebării** – Un analist de securitate deschide un chestionar în Procurize. Întrebarea *„Furnizați dovezi de MFA pentru conturi privilegiate”* este trimisă motorului DMEE.
2. **Extracția Intenției** – LLM extrage tokenii cheie: *MFA*, *conturi privilegiate*.
3. **Recuperare Cross‑Modală** – Vectorul interogării este comparat cu magazinul vectorial global. Motorul aduce:
   * O captură de ecran a paginii de configurare MFA (imagine).
   * Un fragment de jurnal de audit ce arată evenimente MFA cu succes (jurnal).
   * Politica internă MFA (text).
4. **Validarea Dovezilor** – Fiecare obiect este verificat pentru actualitate (< 30 zile) și semnătură necesară.
5. **Sincronizarea Narativă** – LLM compune un răspuns, încorporând dovezile ca **referințe sigure** care se redau în linie în UI‑ul chestionarului.
6. **Livrare Instantă** – Răspunsul complet apare în UI în **2–3 secunde**, gata pentru aprobare.

---

## 5. Beneficii pentru Echipele de Conformitate

| Beneficiu | Impact |
|-----------|--------|
| **Viteză** – Timpul mediu de răspuns scade de la 24 h la < 5 secunde per întrebare. |
| **Acuratețe** – Rata de nepotrivire a dovezilor scade cu 87 % datorită similarității cross‑modale. |
| **Confidențialitate** – Niciun date brut nu părăsește organizația; doar actualizările modelului sunt partajate. |
| **Scalabilitate** – Actualizările federate necesită lățime de bandă minimă; o entitate de 10 k angajați consumă < 200 MB/lună. |
| **Învățare Continuă** – Tipuri noi de dovezi (ex.: walkthrough video) sunt învățate la nivel global și distribuite instantaneu. |

---

## 6. Lista de Verificare pentru Implementarea în Întreprinderi

1. **Instalați Extractorul Local** – Deployați containerul Docker pe un subnet securizat. Conectați‑l la sursele de documente și jurnale.
2. **Configurați Sincronizarea Federată** – Furnizați endpoint‑ul agregatorului central și certificatele TLS.
3. **Definiți Taxonomia** – Mapping al cadrului reglementar ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) ) la categoriile de dovezi ale platformei.
4. **Stabiliți Reguli de Validare** – Specificați ferestre de expirare, semnăturile de atestare obligatorii și flagurile de criptare.
5. **Faza Pilot** – Rulați motorul pe un subset de chestionare; monitorizați metricile de precizie/recall.
6. **Extindere** – Extindeți la toate evaluările vendorilor; activați modul de sugestii automate pentru analiști.

---

## 7. Studii de Caz Real: FinTech Corp Reduce Timpul de Răspuns cu 75 %

**Context** – FinTech Corp gestiona ~150 de chestionare vendor pe trimestru, fiecare necesitând multiple artefacte de dovezi. Colectarea manuală media 4 ore per chestionar.

**Soluție** – Implementare Procurize DMEE cu învățare federată în trei centre de date regionale.

| Metrică | Înainte | După |
|---------|----------|------|
| Timp mediu de răspuns | 4 h | 6 min |
| Rată de nepotrivire a dovezilor | 12 % | 1,5 % |
| Lățime de bandă pentru actualizări FL | — | 120 MB/lună |
| Satisfacție analist (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Concluzii Cheie**  
* Abordarea federată a respectat cerințele stricte de rezidență a datelor.  
* Recuperarea multi‑modală a descoperit dovezi ascunse anterior (ex.: capturi UI) și a scurtat ciclurile de audit.  

---

## 8. Provocări & Măsuri de Atenuare

| Provocare | Măsură de atenuare |
|-----------|-------------------|
| **Derivare Model** – Distribuțiile locale de date evoluează. | Programați agregări globale lunare; utilizați **continual learning** cu callback‑uri. |
| **Sarcină Greoaie a Imaginilor** – Capturi de înaltă rezoluție cresc consumul de calcul. | Aplicați **pre‑procesare cu rezoluție adaptivă**; încorporați doar regiunile UI esențiale. |
| **Schimbare Reglementară** – Noi cadre introduc tipuri de dovezi noi. | Extindeți dinamic taxonomia; actualizările federate propagă automat noi clase. |
| **Dimensiunea Jurnalului de Audit** – Jurnalele imutabile pot crește rapid. | Implementați **copaci Merkle înlănțuiți** cu epurare periodică a intrărilor vechi, păstrând probele de integritate. |

---

## 9. Foaia de Parcurs Viitoare

1. **Generare Zero‑Shot de Dovezi** – Utilizarea modelelor difuzive generative pentru a sintetiza capturi de ecran mascate când activele originale nu sunt accesibile.  
2. **Scoruri de Încredere Explainable AI** – Afișarea barelor de încredere per dovadă cu explicații contrafactuale.  
3. **Nodule Federate la Margine** – Deploy de extractori ușori pe laptopurile dezvoltatorilor pentru extragere instantanee în timpul revizuirilor de cod.  

---

## 10. Concluzie

Extracția Dinamică Multi‑Modală de Dovezi alimentată de Învățare Federată reprezintă o schimbare de paradigmă în automatizarea chestionarelor de securitate. Prin unificarea datelor text, vizuale și de jurnal, menținând confidențialitatea, organizațiile pot răspunde mai rapid, mai precis și cu o auditabilitate completă. Arhitectura modulară a Procurize facilitează adoptarea, permițând echipelor de conformitate să se concentreze pe atenuarea riscurilor strategice în loc de colectarea repetitivă a datelor.