
# Inteligență Artificială alimentată de date sintetice pentru automatizarea chestionarelor de securitate

*În era inteligenței artificiale generative, cel mai mare obstacol în scalarea automatizării chestionarelor este **datele** – nu calculul. Politicile de securitate reale sunt protejate, foarte structurate și rar etichetate pentru învățarea automată. Datele sintetice oferă o scurtătură care păstrează confidențialitatea, permițând organizațiilor să antreneze, să valideze și să îmbunătățească continuu LLM‑urile care pot redacta răspunsuri precise și auditabile la cerere.*

---

## De ce datele sintetice reprezintă legătura lipsă

| Provocare | Abordare tradițională | Alternativă sintetică |
|-----------|----------------------|-----------------------|
| **Raritatea datelor** – Puține seturi publice de chestionare de securitate | Colectare manuală, redactare extensivă, revizuire juridică | Generare programatică a milioane de perechi de răspunsuri realiste |
| **Risc de confidențialitate** – Textul real al politicilor conține secrete | Conducte complexe de anonimizare | Nu se expune date reale; textul sintetic imită stilul și structura |
| **Derapaj de domeniu** – Reglementările evoluează mai repede decât actualizările modelului | Re‑antrenare periodică pe date manuale noi | Reîmprospătare sintetică continuă, aliniată la noile standarde |
| **Bias de evaluare** – Seturile de test reflectă biasul de antrenament | Metrii optimistice | Suite de teste sintetic controlate, acoperind cazuri limită |

Prin eliminarea necesității de a introduce politici brute în bucla de antrenament, datele sintetice nu numai că respectă confidențialitatea, ci oferă echipelor de conformitate control total asupra *ceea ce* și *cum* modelul se comportă.

---

## Concepute cheie în spatele datelor sintetice pentru chestionare

### 1. Generare bazată pe prompt

LLM‑urile pot fi instruite să **acționeze ca autori de politici** și să genereze schițe de răspuns pentru un șablon de întrebare dat. Exemplu de prompt:

```
You are a compliance officer for a SaaS platform. Write a concise answer (≤150 words) to the following ISO 27001 control:
"Describe how encryption keys are protected at rest and in transit."
```

Executarea acestui prompt pentru un catalog de controale produce un **corpus sintetic brut**.

### 2. Vocabular controlat și aliniere la ontologie

Pentru a menține consistența textului generat, injectăm o **ontologie de securitate** (de ex., [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) care definește:

- **Tipuri de entități**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Atribute**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Relații**: `protects`, `monitoredBy`

Ontologia ghidează LLM‑ul prin **prompturi structurate** și **post‑procesare** care înlocuiesc descrierile libere cu tokeni legați de ontologie, permițând validarea ulterioară.

### 3. Introducerea zgomotului și modelarea cazurilor limită

Răspunsurile de conformitate rar sunt perfecte. Conductele sintetice adaugă în mod intenționat:

- **Inexactități minore** (de ex., un interval de rotație a cheilor puțin învechit) pentru a instrui modelul în detectarea erorilor.
- **Formulare ambigue** pentru a îmbunătăți capacitatea modelului de a solicita clarificări.
- **Variații lingvistice** (engleză britanică vs. americană, formal vs. casual) pentru pregătirea multilingvă.

---

## Conductă completă de date sintetice

Mai jos este o diagramă **Mermaid** care surprinde întregul proces, de la ingestia catalogului de controale până la implementarea modelului în Procurize.

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### Parcurgerea conductei

1. **Catalog de controale** – Se preia lista actualizată de elemente de chestionar din depozitele standardelor.  
2. **Bibliotecă de șabloane de prompt** – Se stochează tiparele de prompt reutilizabile pe categorii de controale.  
3. **Generator sintetic LLM** – Se folosește un LLM de bază (ex.: GPT‑4o) pentru a produce răspunsuri brute.  
4. **Mapator ontologic** – Aliniază textul liber cu ontologia de securitate, convertind expresiile cheie în tokeni canonici.  
5. **Motor de zgomot & cazuri limită** – Aplică perturbări controlate.  
6. **Set final de date sintetice** – Se stochează într-un lac de date versionat (ex.: Snowflake + Delta Lake).  
7. **Antrenare / Ajustare fină a LLM‑ului** – Se aplică instruire prin instrucțiuni utilizând LoRA sau QLoRA pentru a menține costurile reduse.  
8. **Suite de evaluare** – Se combină cazuri de test sintetic cu un mic set real de Q&A pentru verificări de robustețe.  
9. **Registru de modele** – Se înregistrează versiunea modelului cu metadate (hash‑set de date de antrenament, versiune de conformitate).  
10. **Implementare în motorul AI Procurize** – Se expune prin API ce se integrează cu tabloul de bord al chestionarului.  
11. **Automatizare live** – Echipele primesc drafturi generate de AI, le pot revizui, edita și aproba în timp real.

---

## Analiză tehnică: Fine‑Tuning cu LoRA

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** reduce drastic amprenta de memorie, păstrând performanța modelului:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Pregătește datasetul sintetic
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

LoRA permite iterații rapide – noi loturi sintetice pot fi generate săptămânal și integrate fără a re‑antrena întregul model.

---

## Integrarea cu Procurize: De la model la interfață

1. **Înregistrarea punctului final al modelului** – Se stochează modelul ajustat LoRA într-un serviciu de inferență securizat (ex.: SageMaker, Vertex AI).  
2. **Punte API** – Backend‑ul Procurize apelează `POST /v1/generate-answer` cu payload:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Strat de revizuire în timp real** – Draftul apare în UI‑ul chestionarului ca text îmbogățit, cu **tokeni de ontologie evidențiați** și un **scor de încredere** (0‑100).  
4. **Lanț de audit** – Fiecare răspuns generat de AI este stocat cu proveniența datelor sintetice, versiunea modelului și acțiunile reviewer‑ului, satisfăcând cerințele de evidență reglementară.

---

## Beneficii cuantificate

| Măsură | Înainte de AI sintetic | După AI sintetic |
|--------|------------------------|------------------|
| **Timp mediu de răspuns** | 3,2 zile | 5,4 ore |
| **Efort de editare umană** | 45 % din lungimea răspunsului | 12 % din lungimea răspunsului |
| **Neconformități în audit** | 8 neconformități minore per audit | 1 neconformitate minoră per audit |
| **Timp de adoptare a noi standarde** | 6 săptămâni (mapare manuală) | 2 săptămâni (reîmprospătare sintetică) |

Un studiu de caz în mediul real la **Acme Cloud** a arătat o **reducere de 71 % a ciclului de chestionare** după implementarea unui LLM antrenat pe date sintetice și integrat cu Procurize.

---

## Cele mai bune practici și capcane de evitat

1. **Validarea mapării ontologice** – Automatizați un control de consistență care să verifice că fiecare răspuns generat conține tokenii esențiali (ex.: `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Om în buclă (Human‑in‑the‑Loop)** – Păstrați un pas obligatoriu de revizuire pentru controale cu risc ridicat (ex.: notificare încălcare de date).  
3. **Control al versiunilor datelor sintetice** – Stocați scripturile de generare, prompturile de bază și semințele aleatoare; astfel se asigură reproductibilitatea și auditul provenienței datelor de antrenament.  
4. **Monitorizarea derapajului** – Urmăriți evoluția distribuției scorurilor de încredere ale răspunsurilor; schimbări bruște pot indica prompturi învechite sau actualizări de reglementări.  
5. **Prevenirea supra‑învățării** – Introduceți periodic un set restrâns de răspunsuri reale, anonimizate, pentru a menține modelul „ancorat” în realitate.

---

## Direcții viitoare

- **Transfer cross‑domeniu:** Valorificați seturi sintetice din SaaS, FinTech și Healthcare pentru a construi un *LLM de conformitate universal* care poate fi ajustat pentru nișe cu câteva sute de exemple.  
- **Învățare federată cu păstrarea confidențialității:** Combinați datele sintetice cu actualizări federate criptate de la multiple chiriași, permițând un model partajat fără a expune politici brute.  
- **Lanțuri de dovezi explicabile:** Asociați generarea sintetică cu un motor de grafuri cauzale care să lege automat fragmentele de răspuns de secțiunile de politică sursă, oferind auditorilor o hartă de dovezi verificată mașină.

---

## Concluzie

Datele sintetice nu sunt doar o soluție ingenioasă; ele reprezintă un **factor strategic** care aduce automatizarea chestionarelor de securitate în lumea orientată spre conformitate. Prin generarea de corpuri de răspuns realiste, aliniate la ontologie, organizațiile pot antrena LLM‑uri puternice fără a risca expunerea politicilor confidențiale, accelerând timpii de răspuns și menținând un lanț de audit riguros – totul în timp ce rămân în pas cu standardele în continuă schimbare. Împreună cu o platformă dedicată precum Procurize, AI‑ul alimentat de date sintetice transformă un blocaj tradițional într-un motor de conformitate continuu, auto‑optimizat.

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation