
# Sinteză Dinamică a Politicilor cu LLM-uri și Context de Risc în Timp Real

**Abstract** – Chestionarele de securitate ale furnizorilor reprezintă un adevărat blocaj pentru companiile SaaS. Depozitele statice tradiționale păstrează politicile „înghețate” în timp, obligând echipele să editeze manual răspunsurile ori de câte ori apare un semnal de risc nou. Acest articol introduce *Sinteza Dinamică a Politicilor* (DPS), un plan de acțiune care combină modele mari de limbaj (LLM), telemetrie continuă de risc și un strat de orchestrare bazat pe evenimente pentru a genera răspunsuri actualizate și conștiente de context la cerere. La finalul lecturii veți înțelege componentele de bază, fluxul de date și pașii practici pentru a implementa DPS pe platforma Procurize.

---

## 1. De ce Bibliotecile Statice de Politici Eșuează în Audituri Moderne

1. **Întârzierea schimbării** – O vulnerabilitate recent descoperită într-o componentă terță parte poate invalida o clauză aprobată cu șase luni în urmă. Bibliotecile statice necesită un ciclu manual de editare care poate dura zile.  
2. **Neconcordanța contextuală** – Același control poate fi interpretat diferit în funcție de peisajul actual al amenințărilor, de domeniul contractual sau de reglementările geografice.  
3. **Presiunea de scalabilitate** – Companiile SaaS în creștere rapidă primesc zeci de chestionare pe săptămână; fiecare răspuns trebuie să fie aliniat cu postura de risc cea mai recentă, lucru imposibil de garantat prin procese manuale.

Aceste puncte de durere determină necesitatea unui sistem *adaptiv* care poate **trage** și **împinge** informații de risc în timp real și le poate traduce automat în limbaj de politică conformă.

---

## 2. Piloni de Bază ai Sintezei Dinamice a Politicilor

| Pilon | Funcție | Stack Tehnologic Tipic |
|--------|----------|--------------------|
| **Ingestia Telemetriei de Risc** | Difuzează fluxuri de vulnerabilități, alerte de inteligență de amenințări și metrici interne de securitate într-un lac de date unificat. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **Motorul de Context** | Normalizează telemetria, îmbogățește cu inventarul de active și calculează un *scor de risc* pentru fiecare domeniu de control. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **Generator de Prompturi LLM** | Construit prompturi specifice domeniului care includ ultimul scor de risc, referințe normative și șabloane de politică. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **Stratul de Orchestrare** | Coordonează declanșările de evenimente, rulează LLM‑ul, stochează textul generat și notifică revizorii. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **Trasabilitate & Versionare** | Păstrează fiecare răspuns generat cu hash criptografic pentru auditabilitate. | Git, Immutable Object Store (de ex., S3 cu Object Lock) |

Împreună formează un pipeline închis care transformă semnalele brute de risc în răspunsuri finisate, pregătite pentru chestionare.

---

## 3. Fluxul de Date Ilustrat

```mermaid
flowchart TD
    A["Surse de Fluxuri de Risc"] -->|Kafka Stream| B["Lac de Telemetrie Brută"]
    B --> C["Normalizare & Îmbogățire"]
    C --> D["Motor Scorare Risc"]
    D --> E["Pachet de Context"]
    E --> F["Constructor Prompt"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["Clauză Politică Draft"]
    H --> I["Hub Revizuire Umană"]
    I --> J["Depozit Răspunsuri Aprobare"]
    J --> K["Interfață Chestionar Procurize"]
    K --> L["Trimitere Furnizor"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*Fiecare text din noduri este încadrat în ghilimele, conform cerinței.*

---

## 4. Construirea Generatorului de Prompturi

Un prompt de înaltă calitate este ingredientul secret. Mai jos este un fragment Python care demonstrează cum se asamblează un prompt ce combină contextul de risc cu un șablon reutilizabil.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # Încarcă un șablon de clauză stocat
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # Inserează variabilele de risc
    prompt = f"""
Ești un specialist în conformitate care redactează un răspuns pentru un chestionar de securitate.
Scorul de risc curent pentru domeniul "{risk_context['domain']}" este {risk_context['score']:.2f}.
Alerte recente relevante: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Referințe normative: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Folosind șablonul de mai jos, generează un răspuns concis și precis care reflectă postura de risc cea mai recentă.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# Exemplu de utilizare
risk_context = {
    "domain": "Criptarea Datelor în Repous",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 afectând module AES‑256", "Nouă ghidare NIST privind rotația cheilor"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

Promptul generat este apoi transmis LLM‑ului printr-un apel API, iar textul returnat este stocat ca *draft* în așteptarea unei aprobări rapide de către om.

---

## 5. Orchestrare în Timp Real cu Temporal.io

Temporal oferă workflow‑as‑code, permițându-ne să definim un pipeline fiabil, cu retry‑uri conștiente.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // Pasul 1: Construiește pachetul de context
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // Pasul 2: Generează promptul LLM
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // Pasul 3: Apelează LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // Pasul 4: Stochează draftul și notifică revizorul
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // Opțional: Aprobare automată dacă scorul de risc < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

Workflow‑ul garantează execuție exact‑o dată, retry‑uri automate la erori tranzitorii și vizibilitate transparentă prin UI‑ul Temporal – esențial pentru auditorii de conformitate.

---

## 6. Guvernanța cu Omul în Buclă (HITL)

Chiar și cel mai bun LLM poate „halucina”. DPS încorporează un pas ușor HITL:

1. **Revizorul primește o notificare pe Slack/Teams** cu o vizualizare side‑by‑side a draftului și a contextului de risc subliniat.  
2. **Aprobare cu un singur click** scrie răspunsul final în depozitul imuabil și actualizează UI‑ul chestionarului.  
3. **Respingerea** declanșează un ciclu de feedback care adnotează promptul, îmbunătățind generațiile viitoare.

Jurnalele de audit înregistrează ID‑ul revizorului, timestamp‑ul și hash‑ul criptografic al textului aprobat, satisfăcând majoritatea cerințelor de dovadă pentru [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) și [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001).

---

## 7. Versionare și Dovezi Auditate

Fiecare clauză generată este comisă într-un store compatibil cu Git, împreună cu metadata următoare:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

Stocarea imuabilă (S3 Object Lock) se asigură că dovezile nu pot fi modificate ulterior, oferind un lanț solid de custodie pentru audituri.

---

## 8. Beneficii Cantitative

| Metrică | Înainte de DPS | După DPS (12 luni) |
|----------|----------------|--------------------|
| Timp mediu de răspuns | 3,2 zile | 3,5 ore |
| Efort de editare manuală | 25 h pe săptămână | 6 h pe săptămână |
| Lacune în dovezi de conformitate | 12 % | <1 % |
| Acoperire de conformitate (controles) | 78 % | 96 % |

Aceste cifre provin dintr-un pilot realizat cu trei firme SaaS de dimensiune medie care au integrat DPS în mediul Procurize.

---

## 9. Listă de Verificare pentru Implementare

- **[ ]** Configurați o platformă de streaming (Kafka) pentru fluxurile de risc.  
- **[ ]** Construiți un graf de cunoștințe Neo4j care leagă activele, controalele și inteligența de amenințări.  
- **[ ]** Creați șabloane de clauze reutilizabile stocate în Markdown.  
- **[ ]** Implementați un micro‑serviciu de construire a prompturilor (Python/Node).  
- **[ ]** Procurați acces la LLM (OpenAI, Azure OpenAI etc.).  
- **[ ]** Configurați workflow‑ul Temporal sau DAG‑ul Airflow.  
- **[ ]** Integrați cu UI‑ul de revizuire a răspunsurilor din Procurize.  
- **[ ]** Activați jurnalizarea imuabilă (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** Efectuați o revizie de securitate a codului de orchestrare în sine.

Parcurgând acești pași veți avea un pipeline DPS pregătit pentru producție în 6‑8 săptămâni.

---

## 10. Direcții Viitoare

1. **Învățare Federată** – Antrenați adaptoare LLM specifice domeniului fără a muta telemetria brută în afara perimetrului corporate.  
2. **Confidențialitate Diferențială** – Adăugați zgomot la scorurile de risc înainte ca acestea să ajungă la generatorul de prompturi, păstrând confidențialitatea în timp ce mențineți utilitatea.  
3. **Dovezi cu Zero‑Knowledge** – Permiteți furnizorilor să verifice că un răspuns se aliniază cu modelul de risc fără a expune datele subiacente.  

Aceste direcții de cercetare promit să facă Sinteza Dinamică a Politicilor și mai sigură, transparentă și prietenoasă cu reglementările.

---

## 11. Concluzie

Sinteza Dinamică a Politicilor transformă sarcina greoaie și predispusă la erori de a răspunde la chestionarele de securitate într-un **serviciu în timp real, susținut prin dovezi**. Prin combinarea telemetriei de risc în direct, a unui motor de context și a LLM‑urilor puternice într-un workflow orchestrat, organizațiile pot reduce drastic timpii de livrare, menține conformitatea continuă și oferi auditorilor dovezi imuabile ale acurateței. Când este integrată cu Procurize, DPS devine un avantaj competitiv – transforma datele de risc într-un activ strategic care accelerează încheierea contractelor și consolidează încrederea.