
# Динамический граф знаний для моделирования сценариев соответствия

В быстро меняющемся мире SaaS анкеты по безопасности стали решающим фактором при заключении каждого нового контракта. Команды постоянно бегут против времени, пытаясь найти доказательства, согласовать противоречащие политики и сформулировать ответы, удовлетворяющие как аудиторов, так и клиентов. Пока такие платформы, как Procurize, уже автоматизируют извлечение ответов и маршрутизацию задач, следующий шаг — **проактивная подготовка**: предсказывать точные вопросы, которые появятся, доказательства, которые потребуются, и пробелы в соблюдении **заранее**, ещё до того как поступит официальный запрос.

Встречайте **Динамический граф знаний для моделирования сценариев соответствия** (DGSCSS). Эта парадигма соединяет три мощных концепции:

1. **Живой, самобновляющийся граф знаний о соответствии**, который поглощает политики, сопоставления контролей, результаты аудитов и изменения в нормативных актах.
2. **Генеративный ИИ (RAG, LLM и инженерия запросов)**, создающий реалистичные экземпляры анкет на основе контекста графа.
3. **Движки моделирования сценариев**, которые проводят «что‑если» аудиты, оценивают уверенность ответов и обнаруживают пробелы в доказательствах заранее.

Результат? Постоянно отрепетированная позиция в области соответствия, превращающая реактивное заполнение анкет в **work‑flow предсказания и предотвращения**.

---

## Почему моделировать сценарии соответствия?

| Проблема | Традиционный подход | Подход с моделированием |
|------------|----------------------|--------------------|
| **Непредсказуемый набор вопросов** | Ручная триаж после получения запроса | ИИ предсказывает вероятные кластеры вопросов |
| **Задержка в поиске доказательств** | Циклы «поиск‑запрос» | Предварительно идентифицированные доказательства, сопоставленные каждому контролю |
| **Регуляторный дрейф** | Квартальные обзоры политик | Обновления графа в реальном времени через регуляторные ленты |
| **Видимость рисков поставщиков** | Пост‑мортем анализ | Тепловые карты рисков в реальном времени для предстоящих аудитов |

Симулируя тысячи правдоподобных анкет каждый месяц, организации могут:

- **Квантифицировать готовность** с помощью балла уверенности для каждого контроля.
- **Приоритизировать исправления** в областях с низкой уверенностью.
- **Сократить время отклика** с недель до дней, предоставляя отделам продаж конкурентное преимущество.
- **Продемонстрировать постоянное соответствие** регуляторам и клиентам.

---

## Архитектурный чертёж

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]
```

*Рисунок 1: Сквозной поток архитектуры DGSCSS.*

### Основные компоненты

1. **Regulatory Feed Service** — получает данные через API от стандартных органов (например, **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) и преобразует обновления в триплеты графа.
2. **Dynamic Compliance Knowledge Graph (KG)** — хранит сущности: *Контролы*, *Политики*, *Артефакты доказательств*, *Результаты аудита* и *Регуляторные требования*. Связи кодируют соответствия (например, *контроль‑охватывает‑требование*).
3. **AI Prompt Engine** — использует Retrieval‑Augmented Generation (RAG) для формирования запросов к LLM, генерирующим элементы анкеты, отражающие текущее состояние KG.
4. **Scenario Generator** — создает пакет симулированных анкет, каждая из которых отмечена *scenario ID* и *risk profile*.
5. **Simulation Scheduler** — оркестрирует периодические запуски (ежедневно/еженедельно) и запросы по требованию, инициированные изменениями в политике.
6. **Confidence Scoring Module** — оценивает каждый сгенерированный ответ, сравнивая его с существующими доказательствами при помощи метрик сходства, охвата цитат и исторических показателей аудитов.
7. **Procurize Integration Layer** — возвращает баллы уверенности, пробелы в доказательствах и рекомендованные задачи исправления в UI Procurize.
8. **Real‑Time Dashboard** — визуализирует тепловые карты готовности, матрицы доказательств и тренды дрейфа соответствия.

---

## Создание динамического графа знаний

### 1. Проектирование онтологии

Определяем лёгкую онтологию, охватывающую область соответствия:

```yaml
entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)
```

### 2. Конвейеры загрузки

- **Policy Puller**: сканирует репозиторий (Git) на предмет файлов Markdown/YAML, преобразует заголовки в узлы `Policy`.
- **Control Mapper**: парсит внутренние фреймворки контролей (например, SOC‑2) и создает сущности `Control`.
- **Evidence Indexer**: использует Document AI для OCR PDF, извлекает метаданные и сохраняет ссылки в облачном хранилище.
- **Regulation Sync**: регулярно вызывает API стандартов, создавая/обновляя узлы `Regulation`.

### 3. Хранилище графа

Выбираем масштабируемую графовую БД (Neo4j, Amazon Neptune или Dgraph). Обеспечиваем ACID‑совместимость для обновлений в реальном времени и включаем полнотекстовый поиск по атрибутам узлов для быстрой выборки ИИ‑двигателем.

---

## Инжиниринг запросов для ИИ

Запрос должен быть **богат контекстом**, но **краток**, чтобы избежать галлюцинаций. Пример шаблона:

```
You are a compliance analyst. Using the following knowledge graph excerpts, generate a realistic security questionnaire for a SaaS provider operating in the {industry} sector. Include 10–15 questions covering data privacy, access control, incident response, and third‑party risk. Cite the relevant control IDs and regulation sections in each answer.

[KG_EXCERPT]
```

- **KG_EXCERPT** — подмножество графа, извлечённое RAG‑модулем (например, 10 самых релевантных узлов), сериализованное в человекочитаемые триплеты.
- **Few‑shot примеры** можно добавить для повышения стилистической согласованности.

LLM (GPT‑4o или Claude 3.5) возвращает структурированный JSON‑массив, который `Scenario Generator` проверяет на соответствие заранее заданной схеме.

---

## Алгоритм расчёта уверенности

1. **Coverage of Evidence** — отношение требуемых артефактов, уже присутствующих в графе.
2. **Semantic Similarity** — косинусное сходство между эмбеддингами сгенерированного ответа и эмбеддингами сохранённых доказательств.
3. **Historical Success** — вес, полученный из прошлых результатов аудитов для того же контроля.
4. **Regulatory Criticality** — более высокий вес для контролей, предписанных критичными нормами (например, **GDPR** ст. 32).

Итоговый балл уверенности = взвешенная сумма, нормированная до 0‑100. Значения ниже 70 вызывают создание задач исправления в Procurize.

---

## Интеграция с Procurize

| Функция Procurize | Вклад DGSCSS |
|-------------------|--------------|
| **Назначение задач** | Автоматическое создание задач для контролей с низкой уверенностью |
| **Комментирование и рецензирование** | Встраивание сгенерированной анкеты как черновика для командного обзора |
| **Дашборд в реальном времени** | Отображение карты готовности рядом с текущей шкалой соответствия |
| **API‑вебхуки** | Передача ID сценариев, баллов уверенности и ссылок на доказательства через вебхук |

Шаги реализации:

1. **Развернуть слой интеграции** как микросервис, предоставляющий REST‑эндпоинт `/simulations/{id}`.
2. **Настроить Procurize** на опрос сервиса каждый час для получения новых результатов моделирования.
3. **Сопоставить** внутренний `questionnaire_id` Procurize с `scenario_id` модели для полной трассабельности.
4. **Включить** в UI кнопку «Запустить сценарий on‑demand» для выбранного клиента.

---

## Количественная выгода

| Показатель | До моделирования | После моделирования |
|------------|------------------|---------------------|
| Среднее время отклика (дней) | 12 | 4 |
| Охват доказательств % | 68 | 93 |
| Доля ответов с высокой уверенностью | 55 % | 82 % |
| Удовлетворённость аудиторов (NPS) | 38 | 71 |
| Сокращение затрат на соответствие | $150 k/год | $45 k/год |

Данные получены в пилотном проекте с тремя средними SaaS‑компаниями за шесть месяцев, показывая, что проактивное моделирование может **экономить до 70 % расходов на соблюдение требований**.

---

## Чек‑лист внедрения

- [ ] Определить онтологию соответствия и создать начальную схему графа.
- [ ] Настроить конвейеры загрузки политик, контролей, доказательств и регуляторных лент.
- [ ] Развернуть графовую БД с высокодоступным кластером.
- [ ] Интегрировать pipeline Retrieval‑Augmented Generation (LLM + векторное хранилище).
- [ ] Построить модули генератора сценариев и расчёта уверенности.
- [ ] Разработать микросервис интеграции с Procurize.
- [ ] Спроектировать дашборды (тепловые карты, матрицы доказательств) в Grafana или нативном UI Procurize.
- [ ] Провести пробный прогон симуляций, проверить качество ответов с помощью экспертов‑SME.
- [ ] Перевести в продакшн, мониторить баллы уверенности и корректировать шаблоны запросов.

---

## Перспективные направления

1. **Федеративные графы знаний** — позволяют нескольким дочерним компаниям вносить данные в общий граф, сохраняя суверенитет данных.
2. **Доказательства с нулевым раскрытием** — предоставлять аудиторам проверяемые подтверждения существования доказательств без раскрытия самих артефактов.
3. **Самоисправляющие доказательства** — автоматически генерировать недостающие артефакты с помощью Document AI при обнаружении пробелов.
4. **Прогностический регуляторный радар** — объединять скрапинг новостей и выводы LLM для предвидения будущих нормативных изменений и предварительной корректировки графа.

Сочетание ИИ, графовых технологий и автоматизированных платформ, таких как Procurize, скоро сделает **«постоянную готовность к соответствию»** стандартной практикой, а не конкурентным преимуществом.