
# Федеративный граф знаний нулевого доверия для автоматизации многоарендных анкет

## Введение

Анкеты по безопасности и соответствию остаются постоянным узким местом для поставщиков SaaS. Каждый поставщик должен отвечать на сотни вопросов, охватывающих различные стандарты — [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 отраслевые стандарты. Ручные усилия, необходимые для поиска доказательств, проверки их релевантности и адаптации ответов для каждого клиента, быстро превращаются в центр затрат.

**Федеративный граф знаний (FKG)** — распределённое, схемно‑насыщенное представление доказательств, политик и контролей — предлагает способ избавиться от этого узкого места. В сочетании с **безопасностью нулевого доверия** FKG может безопасно обслуживать множество арендаторов (различные бизнес‑единицы, дочерние компании или партнёрские организации), никогда не раскрывая данные, принадлежащие другому арендатору. В результате появляется **многоарендный, управляемый ИИ движок автоматизации анкет**, который:

* **Агрегирует** доказательства из разрозненных хранилищ (Git, облачное хранилище, CMDB).  
* **Применяет** строгие политики доступа на уровне узлов и рёбер (ноль‑доверия).  
* **Оркеструет** ответы, сгенерированные ИИ через Retrieval‑Augmented Generation (RAG), используя только разрешённые арендатору данные.  
* **Отслеживает** происхождение и аудитируемость с помощью неизменяемого реестра.

В этой статье мы подробно разберём архитектуру, поток данных и шаги реализации такой системы на базе **платформы Procurize AI**.

## 1. Основные понятия

| Понятие | Что это значит для автоматизации анкет |
|---|---|
| **Zero Trust** | «Никогда не доверять, всегда проверять». Каждый запрос к графу аутентифицируется, авторизуется и постоянно оценивается в соответствии с политиками. |
| **Federated Knowledge Graph** | Сеть независимых узлов графа (каждый принадлежит арендатору), которые используют общую схему, но хранят данные физически изолированно. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | Генерация ответов на основе LLM, которая сначала извлекает релевантные доказательства из графа, а затем формирует ответ. |
| **Immutable Ledger** | Хранилище только для добавления (например, Merkle‑дерево в стиле блокчейна), фиксирующее каждое изменение доказательств, обеспечивая их неизменяемость. |

## 2. Обзор архитектуры

Ниже представлена высокоуровневая диаграмма Mermaid, иллюстрирующая основные компоненты и их взаимодействия.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User
```

**Ключевые выводы из диаграммы**

1. **Изоляция арендаторов** — каждый арендатор управляет собственными хранилищами политик и узлами доказательств, а движок контроля доступа регулирует любые межарендные запросы.  
2. **Федеративный граф** — узел `FK` агрегирует метаданные схем, оставляя сырой контент зашифрованным и изолированным.  
3. **Проверки нулевого доверия** — каждый запрос проходит через движок контроля доступа, который оценивает контекст (роль, состояние устройства, цель запроса).  
4. **Интеграция ИИ** — компонент RAG извлекает только те узлы доказательств, к которым арендатор имеет доступ, а затем передаёт их LLM для синтеза ответа.  
5. **Аудит** — все запросы и сгенерированные ответы фиксируются в неизменяемом реестре для проверяющих.

## 3. Модель данных

### 3.1 Унифицированная схема

| Сущность | Атрибуты | Пример |
|---|---|---|
| **Policy** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **Evidence** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **Relationship** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id` (evidence_of) |
| **AccessRule** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trust_score > 0.8` |

Все сущности сохраняются как **property graphs** (например, Neo4j или JanusGraph) и доступны через GraphQL‑совместимый API.

### 3.2 Язык политик нулевого доверия

Лёгкий DSL (Domain Specific Language) описывает детализированные правила:

```
allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;
```

Эти правила компилируются в политики реального времени, которые принудительно применяются движком контроля доступа.

## 4. Рабочий процесс: от вопроса к ответу

1. **Приём вопроса** — проверяющий загружает анкету (PDF, CSV или через API JSON). Procurize разбирает её на отдельные вопросы и сопоставляет каждый с одним или несколькими контролями стандарта.  
2. **Сопоставление контрол‑доказательство** — система запрашивает у FKG рёбра, связывающие целевой контроль с узлами доказательств, принадлежащими запрашивающему арендатору.  
3. **Авторизация нулевого доверия** — перед извлечением доказательств движок контроля доступа проверяет контекст запроса (пользователь, устройство, местоположение, время).  
4. **Извлечение доказательств** — авторизованные доказательства передаются в модуль RAG. RAG ранжирует их по релевантности с помощью гибридной модели TF‑IDF + векторных представлений.  
5. **Генерация LLM** — LLM получает вопрос, извлечённые доказательства и шаблон подсказки, который задаёт тон и требуемый язык соответствия. Пример подсказки:  

   ```
   Вы — специалист по соответствию для {tenant_name}. Ответьте на следующий вопрос анкеты, используя ТОЛЬКО предоставленные доказательства. Не придумывайте детали.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   ```

6. **Обзор и совместная работа** — сгенерированный ответ появляется в реальном времени в UI Procurize, где эксперты могут комментировать, редактировать или утверждать его.  
7. **Аудит** — каждое извлечение, генерация и действие редактирования добавляются в неизменяемый реестр с криптографическим хешем, связывающим их с конкретной версией доказательства.

## 5. Гарантии безопасности

| Угроза | Митигирование |
|---|---|
| **Утечка данных между арендаторами** | Движок контроля доступа нулевого доверия принудительно проверяет совпадение `tenant_id`; все передачи данных защищены сквозным шифрованием (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Компрометация учётных данных** | Краткоживущие JWT, аттестация устройств и непрерывное оценивание риска (поведенческий анализ) аннулируют токены при обнаружении аномалий. |
| **Подделка доказательств** | Неизменяемый реестр использует Merkle‑доказательства; любое изменение вызывает несоответствие и оповещение аудиторов. |
| **Галлюцинации модели** | RAG ограничивает LLM только извлечёнными доказательствами; постгенерационный проверяющий модуль ищет неподдержанные утверждения. |
| **Атаки цепочки поставок** | Все расширения графа (плагины, коннекторы) подписываются и проверяются через CI/CD‑ворота, где запускаются статический анализ и проверка SBOM. |

## 6. Шаги реализации на Procurize

1. **Развертывание узлов графа для арендаторов**  
   - Запустите отдельный экземпляр Neo4j для каждого арендатора (или используйте мультиарендную БД с построчным контролем доступа).  
   - Загрузите существующие документы политик и доказательства с помощью импортных конвейеров Procurize.  

2. **Определение правил нулевого доверия**  
   - С помощью редактора политик Procurize создайте правила DSL.  
   - Включите интеграцию «постурой устройства» (MDM, EDR) для динамических оценок риска.  

3. **Настройка федеративной синхронизации**  
   - Установите микросервис `procurize-fkg-sync`.  
   - Настройте публикацию обновлений схем в общий реестр схем, при этом данные остаются зашифрованными в состоянии покоя.  

4. **Интеграция RAG‑конвейера**  
   - Разверните контейнер `procurize-rag` (векторное хранилище, Elasticsearch и донастроенный LLM).  
   - Подключите эндпоинт RAG к GraphQL‑API FKG.  

5. **Активация неизменяемого реестра**  
   - Включите модуль `procurize-ledger` (использует Hyperledger Fabric или лёгкий Append‑Only Log).  
   - Установите политики удержания в соответствии с требованиями compliance (например, 7‑летний аудит).  

6. **Включение совместной UI**  
   - Включите функцию «Real‑Time Collaboration».  
   - Определите роли и права просмотра (Рецензент, Утверждающий, Аудитор).  

7. **Запуск пилотного проекта**  
   - Выберите анкету с высоким объёмом (например, SOC 2 Type II) и измерьте:  
     - **Время обработки** (база vs. ИИ‑поддержка).  
     - **Точность** (процент ответов, прошедших проверку аудитора).  
     - **Сокращение затрат** (экономия Человек‑часов).  

## 7. Сводка преимуществ

| Деловая выгода | Технический результат |
|---|---|
| **Скорость** — снижение времени ответа с дней до минут. | RAG получает релевантные доказательства менее чем за 250 мс; LLM генерирует ответ менее чем за 1 с. |
| **Снижение рисков** — устранение человеческих ошибок и утечек данных. | Принципы нулевого доверия и неизменяемый журнал гарантируют, что используются только авторизованные доказательства. |
| **Масштабируемость** — поддержка сотен арендаторов без репликации данных. | Федеративный граф изолирует хранилища, а общая схема позволяет проводить сквозную аналитику. |
| **Готовность к аудиту** — предоставление проверяемого следа регуляторам. | Каждый ответ привязывается к криптографическому хешу конкретной версии доказательства. |
| **Эффективность затрат** — снижение операционных расходов на соответствие. | Автоматизация сокращает ручную работу до 80 %, освобождая команды безопасности для стратегических задач. |

## 8. Перспективные улучшения

1. **Федеративное обучение для донастройки LLM** — каждый арендатор может вносить анонимные градиенты, улучшая модель без раскрытия исходных данных.  
2. **Генерация инфраструктурного кода как политики** — автоматическое создание Terraform/Pulumi‑модулей, которые внедряют те же правила нулевого доверия в облачную инфраструктуру.  
3. **Наложения Explainable AI** — визуализация пути рассуждения (доказательство → подсказка → ответ) непосредственно в UI с помощью диаграмм Mermaid.  
4. **Интеграция доказательств с нулевыми знаниями (ZKP)** — доказательство соответствия контролю аудиторам без раскрытия самого доказательства.  

## 9. Заключение

**Федеративный граф знаний нулевого доверия** превращает громоздкий, фрагментированный процесс управления анкетами по безопасности в безопасный, совместный и управляемый ИИ‑рабочий процесс. Сочетая изолированные графы арендаторов, детальные политики доступа, Retrieval‑Augmented Generation и неизменяемый журнал, организации могут отвечать на вопросы соответствия быстрее, точнее и с полной регулятивной уверенностью.

Реализация этой архитектуры на **платформе Procurize AI** использует уже существующие конвейеры ingest, инструменты совместной работы и встроенные механизмы безопасности — позволяя командам сосредоточиться на управлении рисками, а не на рутинных сборках данных.

Будущее соответствия — это федеративность, доверие и интеллект. Примите его уже сегодня, чтобы опережать аудиторов, партнёров и регуляторов.

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

* [Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)  
* [Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data](https://arxiv.org/abs/1902.01046)  
* [Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)