
# ИИ, основанный на синтетических данных, для автоматизации вопросов по безопасности

*В эпоху генеративного ИИ главным препятствием масштабирования автоматизации вопросников является **данные**, а не вычисления. Реальные политики безопасности охраняются, богато форматированы и почти никогда не размечены для машинного обучения. Синтетические данные предоставляют сохраняющий конфиденциальность обходной путь, позволяя организациям обучать, проверять и постоянно улучшать LLM, которые могут в реальном времени формировать точные, проверяемые ответы.*

---

## Почему синтетические данные — недостающая связка

| Проблема | Традиционный подход | Синтетическая альтернатива |
|-----------|----------------------|----------------------------|
| **Недостаток данных** — мало публичных наборов вопросов по безопасности | Ручной сбор, обширная редактирование, юридический аудит | Программная генерация миллионов реалистичных пар вопросов‑ответов |
| **Риск утечки конфиденциальности** — реальный текст политики содержит секреты | Сложные пайплайны анонимизации | Реальные данные не используются; синтетический текст имитирует стиль и структуру |
| **Дрейф домена** — регуляции меняются быстрее, чем обновления модели | Периодическое переобучение на свежих ручных данных | Непрерывное обновление синтетики в соответствии с новыми стандартами |
| **Смещение оценки** — тестовые наборы отражают предвзятость обучения | Переоптимистичные метрики | Управляемые синтетические тест‑сьюты, покрывающие граничные случаи |

Исключив необходимость подачи в обучающий цикл необработанных политик, синтетические данные не только сохраняют конфиденциальность, но и дают командам комплаенса полный контроль над *что* и *как* модель должна делать.

---

## Ключевые концепции синтетических данных для вопросников

### 1. Генерация на основе подсказок

LLM можно инструктировать **выступать в роли автора политики** и генерировать черновики ответов по заданному шаблону вопроса. Пример подсказки:

```
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."
```

Запуск этой подсказки по каталогу контролей дает **сырой синтетический корпус**.

### 2. Управляемый словарь и согласование с онтологией

Чтобы поддерживать согласованность генерируемого текста, мы внедряем **онтологию безопасности** (например, [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)), которая определяет:

- **Типы сущностей**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`
- **Атрибуты**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`
- **Отношения**: `protects`, `monitoredBy`

Онтология направляет LLM через **структурированные подсказки** и **постобработку**, заменяя свободные описания токенами, привязанными к онтологии, что упрощает последующую валидацию.

### 3. Внедрение шума и моделирование граничных случаев

Ответы на вопросы комплаенса редко бывают идеальными. Синтетические конвейеры намеренно добавляют:

- **Незначительные фактические неточности** (например, слегка более старый интервал ротации ключей), чтобы обучать модель обнаруживать ошибки.
- **Неоднозначные формулировки** для улучшения способности модели запрашивать уточнения.
- **Вариации языка** (британский vs. американский английский, формальный vs. разговорный) для готовности к мультилингвальному использованию.

---

## Сквозной конвейер синтетических данных

Ниже представлена **схема Mermaid**, отображающая весь процесс от загрузки каталога контролей до развёртывания модели в Procurize.

```mermaid
flowchart TD
    A["Каталог контролей (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Библиотека шаблонов подсказок"]
    B --> C["Синтетический генератор LLM"]
    C --> D["Сырые синтетические ответы"]
    D --> E["Онтологический маппер"]
    E --> F["Структурированные синтетические записи"]
    F --> G["Движок шума и граничных случаев"]
    G --> H["Итоговый синтетический набор данных"]
    H --> I["Обучение / донастройка LLM"]
    I --> J["Набор оценок (синтетические + реальные QA)"]
    J --> K["Регистр моделей"]
    K --> L["Развёртывание в AI‑движке Procurize"]
    L --> M["Живая автоматизация вопросников"]
```

### Пошаговый разбор конвейера

1. **Каталог контролей** — загрузка актуального списка вопросов из репозиториев стандартов.  
2. **Библиотека шаблонов подсказок** — хранение переиспользуемых шаблонов подсказок по категориям контролей.  
3. **Синтетический генератор LLM** — использование базовой модели (например, GPT‑4o) для создания черновых ответов.  
4. **Онтологический маппер** — сопоставление свободного текста онтологии безопасности, преобразование ключевых фраз в канонические токены.  
5. **Движок шума и граничных случаев** — применение управляемых искажений.  
6. **Итоговый набор данных** — хранение в версии‑контролируемом озере данных (Snowflake + Delta Lake).  
7. **Обучение / донастройка LLM** — инструктивное обучение с помощью LoRA или QLoRA для экономии вычислительных ресурсов.  
8. **Набор оценок** — комбинирование синтетических тест‑кейсов с небольшим отобранным реальным набором вопросов‑ответов для проверки надёжности.  
9. **Регистр моделей** — регистрация версии модели с метаданными (хеш обучающих данных, версия стандарта).  
10. **Развёртывание в AI‑движке Procurize** — предоставление через API, интегрирующегося с дашбордом вопросников.  
11. **Живая автоматизация** — команды получают AI‑черновики, могут их просматривать, редактировать и одобрять в реальном времени.

---

## Технический углублённый взгляд: донастройка с LoRA

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** значительно сокращает расход памяти при сохранении качества модели:

```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)

# Подготовка синтетического набора данных
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 позволяет быстро итеративно обновлять модель — новые синтетические батчи можно генерировать еженедельно и внедрять без переобучения полной модели.

---

## Интеграция с Procurize: от модели к пользовательскому интерфейсу

1. **Регистрация конечной точки модели** — хранение LoRA‑дообученной модели в защищённом сервисе инференса (SageMaker, Vertex AI).  
2. **API‑мост** — бэкенд Procurize отправляет `POST /v1/generate-answer` с телом:

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

3. **Слой реального времени проверки** — черновик появляется в UI вопросника как редактируемый rich‑text с **подсвеченными онтологическими токенами** и **оценкой уверенности** (0–100).  
4. **Аудиторский след** — каждый AI‑сгенерированный ответ сохраняется вместе с его происхождением из синтетических данных, версией модели и действиями рецензента, удовлетворяя требованиям регуляторов.

---

## Количественные выгоды

| Показатель | До внедрения синтетического ИИ | После внедрения синтетического ИИ |
|------------|--------------------------------|-----------------------------------|
| **Среднее время подготовки ответа** | 3,2 дня | 5,4 часа |
| **Объём ручного редактирования** | 45 % от длины ответа | 12 % от длины ответа |
| **Нарушения в аудите соответствия** | 8 незначительных несоответствий за аудит | 1 незначительное несоответствие за аудит |
| **Время ввода новых стандартов** | 6 недель (ручное сопоставление) | 2 недель (обновление синтетики) |

Практический пример из **Acme Cloud** показал **71 % сокращение цикла вопросов** после развёртывания LLM, обученного на синтетических данных, и интегрированного с Procurize.

---

## Лучшие практики и подводные камни

1. **Проверка онтологического сопоставления** — автоматизировать sanity‑check, гарантирующий, что каждый сгенерированный ответ содержит обязательные токены (например, `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`).  
2. **Человек в Цепочке (HITL)** — обязательный шаг рецензирования для контролей высокого риска (например, уведомление о нарушении данных).  
3. **Контроль версий синтетических данных** — хранить скрипты генерации, шаблоны подсказок и случайные зерна; это обеспечивает воспроизводимость и аудит происхождения обучающих данных.  
4. **Мониторинг дрейфа** — отслеживать изменения распределения оценок уверенности; резкие сдвиги могут указывать на устаревшие подсказки или новые регулятивные требования.  
5. **Защита от переобучения** — периодически добавлять небольшую выборку реальных, анонимизированных ответов, чтобы модель оставалась «приземлённой».

---

## Перспективы развития

- **Перенос между доменами:** использовать синтетические наборы данных из SaaS, FinTech и Healthcare для построения *универсального комплаенс‑LLM*, который можно донастраивать под нишевые задачи сотней примеров.  
- **Федеративное обучение с сохранением приватности:** комбинировать синтетические данные с зашифрованными федеративными обновлениями от нескольких арендаторов, создавая общую модель без раскрытия любой исходной политики.  
- **Объяснимые цепочки доказательств:** связать синтетическую генерацию с движком причинных графов, автоматически привязывая фрагменты ответа к соответствующим разделам политики, предоставляя аудиторам машинно‑проверяемую карту доказательств.

---

## Заключение

Синтетические данные — это не просто умный хак, а **стратегический катализатор**, позволяющий ИИ‑управляемой автоматизации вопросов выйти из зоны ручного труда в мир комплаенса‑первого порядка. Генерируя реалистичные, согласованные с онтологией корпуса ответов, организации могут обучать мощные LLM без риска раскрытия конфиденциальных политик, ускорять время отклика и сохранять строгий аудиторский след — всё это оставаясь на шаг впереди постоянно меняющихся регулятивных требований. В сочетании с целевым решением, таким как Procurize, ИИ, основанный на синтетических данных, превращает традиционный узкий процесс в непрерывный, самосовершенствующийся механизм соблюдения требований.

---

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

- [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