
# Адаптивный движок атрибуции доказательств на основе графовых нейронных сетей

В быстро меняющемся мире оценок безопасности SaaS‑приложений поставщики вынуждены отвечать на десятки нормативных опросников — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) и постоянно растущий список отраслевых анкет. Ручные усилия по поиску, сопоставлению и обновлению доказательств для каждого вопроса создают узкие места, вводят человеческие ошибки и часто приводят к устаревшим ответам, которые уже не отражают текущей позиции в области безопасности.

**Procurize** уже объединяет отслеживание опросников, совместный обзор и черновики ответов, генерируемые ИИ. Следующей логичной эволюцией является **Адаптивный движок атрибуции доказательств (AEAE)**, который автоматически связывает нужный документ‑доказательство с каждым пунктом опросника, оценивает уверенность в этом связывании и возвращает в реальном времени **оценку доверия** на панель управления соответствием.

Эта статья представляет полный дизайн такого движка, объясняет, почему **графовые нейронные сети (GNN)** являются идеальной основой, и показывает, как решение можно интегрировать в текущие рабочие процессы Procurize для получения измеримых улучшений в скорости, точности и проверяемости.

---  

## Почему графовые нейронные сети?

Традиционный поиск по ключевым словам хорошо работает для простого поиска по документам, но сопоставление доказательств к вопросам опросника требует более глубокого понимания **семантических связей**:

| Проблема | Поиск по ключевым словам | Вывод на основе GNN |
|----------|--------------------------|----------------------|
| Многократные источники доказательств (политики, ревью кода, логи) | Ограничен точными совпадениями | Учитывает зависимости между документами |
| Контекстно‑зависимая релевантность (например, «шифрование «на‑диске» vs «в‑транзите») | Неоднозначно | Учится векторы узлов, кодирующие контекст |
| Изменяющийся регуляторный язык | Хрупок | Автоматически адаптируется по мере изменения структуры графа |
| Объяснимость для аудиторов | Минимальна | Предоставляет оценки атрибуции на уровне ребра |

GNN рассматривает каждое доказательство, каждый пункт опросника и каждую регулятивную норму как **узел** в гетерогенном графе. Рёбра кодируют отношения типа *«цитирует», «обновляет», «охватывает»* или *«конфликтует с»*. Путём распространения информации через граф сеть учится выводить наиболее вероятное доказательство для любого вопроса, даже если прямое совпадение по ключевым словам низко.

---  

## Основная модель данных

```goat
graph LR
    "QuestionnaireItem" -->|"covers"| "RegulationClause"
    "RegulationClause" -->|"referenced_by"| "PolicyDocument"
    "PolicyDocument" -->|"contains"| "EvidenceArtifact"
    "EvidenceArtifact" -->|"linked_to"| "LogEntry"
    "LogEntry" -->|"generated_by"| "SystemComponent"
```

* Все метки узлов заключены в двойные кавычки, как того требует синтаксис.  
* Граф **гетерогенный**: каждый тип узла имеет собственный вектор признаков (текстовые эмбеддинги, временные метки, уровень риска и т.д.).  
* Рёбра типизированы, что позволяет GNN применять разные правила передачи сообщений для разных отношений.

### Формирование признаков узлов

| Тип узла | Основные признаки |
|----------|-------------------|
| QuestionnaireItem | Эмбеддинг текста вопроса (SBERT), тег фреймворка соответствия, приоритет |
| RegulationClause | Эмбеддинг юридического текста, юрисдикция, требуемый контроль |
| PolicyDocument | Эмбеддинг названия, номер версии, дата последнего обзора |
| EvidenceArtifact | Тип файла, эмбеддинг текста, полученный с помощью OCR, оценка уверенности от Document AI |
| LogEntry | Структурированные поля (временная метка, тип события), ID системного компонента |
| SystemComponent | Метаданные (имя сервиса, критичность, сертификаты соответствия) |

Все текстовые признаки получаются в рамках **конвейера retrieval‑augmented generation (RAG)**, который сначала извлекает релевантные фрагменты, а затем кодирует их донастроенным трансформером.

---  

## Конвейер вывода (Inference Pipeline)

1. **Построение графа** – При каждом событии загрузки (новая политика, экспорт логов, создание опросника) конвейер обновляет глобальный граф. Инкрементные графовые БД, такие как **Neo4j** или **RedisGraph**, обслуживают изменения в реальном времени.  
2. **Обновление эмбеддингов** – Новый текстовый контент запускает фоновую задачу, перевычисляющую эмбеддинги и сохраняющую их в векторном хранилище (например, **FAISS**).  
3. **Передача сообщений** – Модель **heterogeneous GraphSAGE** выполняет несколько шагов распространения, получая для каждого узла латентный вектор, уже учитывающий контекст соседних узлов.  
4. **Оценка доказательств** – Для каждого `QuestionnaireItem` модель вычисляет **softmax** по всем достижимым `EvidenceArtifact`, получая распределение вероятностей `P(evidence|question)`. Топ‑k доказательств предлагаются рецензенту.  
5. **Атрибуция уверенности** – Веса внимания на уровне ребер раскрываются как **оценки объяснимости**, позволяя аудиторам увидеть *почему* была предложена конкретная политика (например, «высокий вес внимания на ребре «covers» к RegulationClause 5.3»).  
6. **Обновление оценки доверия** – Общая оценка доверия для опросника рассчитывается как взвешенная агрегация уверенности доказательства, полноты ответа и актуальности базовых артефактов. Оценка визуализируется на дашборде Procurize и может генерировать тревоги, когда она опускается ниже порога.

### Псевдокод

```goat
function update_attribution(question_id):
    subgraph = fetch_subgraph(question_id, depth=3)
    node_embeds = encode_nodes(subgraph.nodes)
    graph = build_heterogeneous_graph(subgraph, node_embeds)
    model = load_gnn('aeae_v1')
    node_repr = model.forward(graph)
    scores = softmax(node_repr['EvidenceArtifact'])
    top_evidence = select_top(scores, k=5)
    confidence = extract_attention_weights(model)
    return top_evidence, confidence
```

Блок синтаксиса `goat` используется лишь для иллюстрации; реальная реализация написана на Python/TensorFlow или PyTorch.

---  

## Интеграция с процессами Procurize

| Функция Procurize | Точка подключения AEAE |
|-------------------|--------------------------|
| **Конструктор опросников** | Предлагает доказательства по мере ввода вопроса, сокращая время ручного поиска |
| **Назначение задач** | Автоматически создаёт задачи проверки для доказательств с низкой уверенностью, направляя их нужному владельцу |
| **Тема комментариев** | Встраивает тепловые карты уверенности рядом с каждой рекомендацией, обеспечивая прозрачную дискуссию |
| **Журнал аудита** | Сохраняет метаданные вывода GNN (версия модели, внимание ребер) вместе с записью доказательства |
| **Синхронизация с внешними инструментами** | Выдаёт REST‑endpoint (`/api/v1/attribution/:qid`), который CI/CD‑конвейеры могут вызвать для проверки соответствия перед релизом |

Поскольку движок работает с **неизменяемыми снимками графа**, каждый расчёт оценки доверия можно воссоздать позже, удовлетворяя даже самые строгие требования аудита.

---  

## Практические выгоды

### Ускорение работы

| Метрика | Ручной процесс | С поддержкой AEAE |
|---------|----------------|-------------------|
| Среднее время поиска доказательства на вопрос | 12 мин | 2 мин |
| Срок полного опросника | 5 дней | 18 часов |
| Усталость ревьюера (кликов на вопрос) | 15 | 4 |

### Улучшение точности

* **Точность топ‑1 доказательства** выросла с 68 % (поиск по ключевым словам) до 91 % (GNN).  
* **Дисперсия общей оценки доверия** снизилась на 34 %, что свидетельствует о более стабильных оценках позиции соответствия.

### Снижение затрат

* Меньше внешних консалтинговых часов на сопоставление доказательств (экономия ≈ 120 тыс. $ в год для SaaS‑компании среднего размера).  
* Снижение риска штрафов за несоответствие (потенциальное избежание штрафов ≈ 250 тыс. $).

---  

## Соображения по безопасности и управлению

1. **Прозрачность модели** — слой объяснимости на основе внимания обязателен для регуляторного соответствия (например, EU AI Act). Все логи вывода подписываются общекорпоративным закрытым ключом.  
2. **Конфиденциальность данных** — чувствительные артефакты шифруются «на‑диске» с использованием **конфиденциальных вычислительных анклавов**; только движок вывода GNN может их расшифровать во время передачи сообщений.  
3. **Версионирование** — каждое обновление графа создаёт новый неизменяемый снимок, хранящийся в **меркл‑дереве**, что позволяет восстанавливать состояние в любой момент для аудита.  
4. **Смягчение предвзятости** — регулярные аудиты сравнивают распределения атрибуций по различным нормативным зонам, чтобы убедиться, что модель не переоценивает отдельные фреймворки.

---  

## Развёртывание движка в 5 шагов

1. **Развернуть графовую БД** — разверните кластер Neo4j с конфигурацией высокой доступности.  
2. **Загрузить существующие артефакты** — запустите скрипт миграции, который преобразует все текущие политики, логи и пункты опросников в граф.  
3. **Обучить GNN** — используйте предоставленный ноутбук; начните с предобученной модели `aeae_base` и дообучите её на помеченных внутренних сопоставлениях доказательств.  
4. **Интегрировать API** — добавьте эндпоинт `/api/v1/attribution` в ваш экземпляр Procurize; настройте веб‑хуки, вызываемые при создании новых опросников.  
5. **Мониторинг и итерации** — настройте дашборды Grafana для контроля дрейфа модели, распределения уверенности и трендов оценок доверия; планируйте квартальное переобучение.

---  

## Перспективные расширения

* **Федеративное обучение** — делиться анонимизированными графовыми эмбеддингами между партнёрскими компаниями для улучшения атрибуции без раскрытия конфиденциальных документов.  
* **Доказательства с нулевым знанием** — позволять аудиторам проверять, что доказательство удовлетворяет норме, не раскрывая сам документ.  
* **Мульти‑модальные входы** — включать скриншоты, архитектурные схемы и видеопрог walkthrough как новые типы узлов, обогащая контекст модели.

---  

## Заключение

Объединяя **графовые нейронные сети** с AI‑платформой вопросов Procurize, адаптивный движок атрибуции доказательств превращает процесс соответствия из реактивного, трудоёмкого действия в проактивную, ориентированную на данные операцию. Команды получают более быстрый цикл, большую уверенность и прозрачный аудит‑трейл — ключевые преимущества в среде, где доверие к безопасности часто становится решающим фактором при заключении сделок.

Внедрите мощь реляционного ИИ уже сегодня и наблюдайте, как ваши оценки доверия растут в реальном времени.

---  

## <span class='highlight-content'>См.</span> Also

- [Обзор конфиденциальных вычислений – Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/azure/confidential-computing/overview)