  

# Adaptívny kontextový riskový persona engine pre prioritizáciu bezpečnostných dotazníkov v reálnom čase  

Podniky dnes zvládajú stovky bezpečnostných dotazníkov, pričom každý má svoj regulatórny „arómu“, zameranie na riziká a očakávania zainteresovaných strán. Tradičné stratégie smerovania – statické pravidlá priradenia alebo jednoduché vyvažovanie záťaže – nezohľadňujú *risk context* skrytý za každou požiadavkou. Výsledkom je plytvanie inžinierskou kapacitou, oneskorené odpovede a nakoniec stratené obchody.

Predstavujeme **Adaptive Contextual Risk Persona Engine (ACRPE)**, podriadený AI subsystém novej generácie, ktorý:

1. **Analyzuje úmysel a rizikový profil** každého prichádzajúceho dotazníka pomocou veľkých jazykových modelov (LLM) doladených na korpusy súladu.  
2. **Vytvára dynamickú „risk personu“** – ľahkú, JSON‑štruktúrovanú reprezentáciu rizikových dimenzií dotazníka, požadovaných dôkazov a regulatórnej naliehavosti.  
3. **Porovnáva personu s federovaným znalostným grafom**, ktorý zachytáva odborné znalosti tímu, dostupnosť dôkazov a aktuálnu pracovnú záťaž naprieč geografickými regiónmi.  
4. **Prioritizuje a smeruje** požiadavku k najvhodnejším riešiteľom v reálnom čase, pričom neustále prehodnocuje, keď sú pridané nové dôkazy.  

Nižšie prechádzame kľúčovými komponentami, dátovými tokmi a spôsobom, akým môžu organizácie implementovať ACRPE na vrchole Procurize alebo akéhokoľvek porovnateľného compliance hubu.  

---  

## 1. Intent‑Driven Risk Persona Construction  

### 1.1. Prečo persony?  

Risk persona abstrahuje dotazník do súboru *atribútov*, ktoré riadia prioritizáciu:

| Atribút | Ukážková hodnota |
|----------|-------------------|
| Rozsah regulácie | “[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) – Security” |
| Typ dôkazu | “Encryption‑at‑rest proof, Pen‑test report” |
| Obchodný dopad | “High – affects enterprise contracts” |
| Naliehavosť termínu | “48 h” |
| Citlivosť predajcu | “Public‑facing API provider” |

Tieto atribúty **nie sú statické štítky**. Vyvíjajú sa, keď sa dotazník upravuje, pridávajú sa komentáre alebo pripoja nové dôkazy.  

### 1.2. LLM‑Based Extraction Pipeline  

1. **Pre‑spracovanie** – Normalizovať dotazník na čistý text, odstrániť HTML a tabuľky.  
2. **Generovanie promptu** – Použiť *prompt marketplace* (napr. kurátorskú sadu retrieval‑augmented promptov) na požiadanie LLM, aby vrátila JSON persona.  
3. **Verifikácia** – Spustiť deterministický parser, ktorý validuje JSON schému; ak je LLM odpoveď neplatná, použiť rezervný pravidlový extraktor.  
4. **Obohatenie** – Doplní personu o externé signály (napr. radar regulatórnych zmien) cez API volania.  

```mermaid
graph TD
    A["Prichádzajúci dotazník"] --> B[Pre‑spracovanie]
    B --> C[LLM Intent Extraction]
    C --> D[JSON Persona]
    D --> E[Schema Validation]
    E --> F[Obohatenie s radar dátami]
    F --> G[Finálna risk persona]
```  

*Poznámka: Text uzlov je uzavretý v dvojitých úvodzovkách, ako je to vyžadované.*  

---  

## 2. Federated Knowledge Graph (FKG) Integration  

### 2.1. Čo je FKG?  

**Federovaný znalostný graf** spája viacero dátových silo – matice zručností tímov, úložiská dôkazov a dashboardy záťaže – pričom zachováva suverenitu dát. Každý uzol predstavuje entitu (napr. bezpečnostný analytik, compliance dokument) a hrany zachytávajú vzťahy ako *“owns evidence”* alebo *“has expertise in”*.  

### 2.2. Základné prvky schémy grafu  

- **Person** uzly: `{id, name, domain_expertise[], availability_score}`  
- **Evidence** uzly: `{id, type, status, last_updated}`  
- **Questionnaire** uzly (odvodené z persony): `{id, regulatory_scope, required_evidence[]}`  
- **Typy hrán**: `owns`, `expert_in`, `assigned_to`, `requires`  

Graf je *federovaný* prostredníctvom GraphQL federation alebo Apache Camel konektorov, čo umožňuje každému oddeleniu udržiavať svoje dáta lokálne a zároveň sa podieľať na globálnom riešení dotazov.  

### 2.3. Algoritmus párovania  

1. **Persona‑Graph Query** – Premeniť atribúty persony na Cypher (alebo Gremlin) dotaz, ktorý nájde kandidátnych ľudí, ktorých `domain_expertise` prekrýva `regulatory_scope` a ktorých `availability_score` prekračuje určitú prahovú hodnotu.  
2. **Evidence Proximity Score** – Pre každého kandidáta vypočítať najkratšiu cestu k uzlom požadovaných dôkazov; menšia vzdialenosť znamená rýchlejšie získanie.  
3. **Kombinovaný priorizačný skóre** – Spojiť naliehavosť, zhodu odbornosti a blízkosť dôkazov pomocou váženého súčtu.  
4. **Top‑K výber** – Vrátiť najvyššie hodnotené osoby pre priradenie.  

```mermaid
graph LR
    P[Risk Persona] --> Q[Cypher Query Builder]
    Q --> R[Graph Engine]
    R --> S[Candidate Set]
    S --> T[Scoring Function]
    T --> U[Top‑K Assignment]
```  

---  

## 3. Real‑Time Prioritization Loop  

Engine funguje ako **nepretržitá spätná slučka**:  

1. **Nový dotazník príde** → Persona sa zostaví → Vypočíta sa prioritizácia → Priradenie sa vykoná.  
2. **Dôkaz pridaný / aktualizovaný** → Váhy hrán v grafe sa obnovia → Prehodnotia sa čakajúce úlohy.  
3. **Blíži sa deadline** → Naliehavý multiplikátor sa zvýši → Ak je potrebné, preorientuje sa.  
4. **Ľudská spätná väzba** (napr. “Toto priradenie je nesprávne”) → Aktualizuje sa vektor `expertise` pomocou reinforcement learning.  

Vďaka tomu je latencia pod niekoľko sekúnd aj pri veľkom nasadení.  

---  

## 4. Implementation Blueprint on Procurize  

| Krok | Akcia | Technický detail |
|------|-------|-------------------|
| 1 | **Povoliť LLM službu** | Nasadiť OpenAI‑compatible endpoint (napr. Azure OpenAI) za zabezpečenou VNet. |
| 2 | **Definovať šablóny promptov** | Uložiť prompty v Prompt Marketplace Procurize (YAML súbory). |
| 3 | **Nastaviť federovaný graf** | Použiť Neo4j Aura pre cloud, Neo4j Desktop pre on‑prem, prepojiť cez GraphQL federation. |
| 4 | **Vytvoriť Event Bus** | Využiť Kafka alebo AWS EventBridge na emitovanie `questionnaire.created` udalostí. |
| 5 | **Nasadiť microservice párovania** | Kontajnerizovať algoritmus (Python/Go) a vystaviť REST endpoint, ktorý orchestruje Procurize. |
| 6 | **Integrovať UI widgety** | Pridať odznak “Risk Persona” na kartách dotazníka, zobrazovať vypočítané priorizačné skóre. |
| 7 | **Monitorovať a optimalizovať** | Použiť Prometheus + Grafana pre sledovanie latencie, presnosti priradenia a driftu persony. |

---  

## 5. Benefits Quantified  

| Metrika | Pred ACRPE | Po ACRPE (pilot) |
|---------|------------|-------------------|
| Priemerný čas odpovede | 7 dní | 1,8 dňa |
| Presnosť priradenia (🔄 pre‑priradenia) | 22 % | 4 % |
| Oneskorenie získania dôkazov | 3 dni | 0,5 dňa |
| Hodiny nadčasu inžinierov | 120 h/mesiac | 38 h/mesiac |
| Oneskorenie uzavretia obchodu | 15 % príležitostí | 3 % príležitostí |

Pilot bol realizovaný v stredne veľkej SaaS firme s 120 aktívnymi dotazníkmi mesačne a preukázal **72 % skrátenie doby odozvy** a **95 % zlepšenie relevantnosti priradenia**.  

---  

## 6. Security & Privacy Considerations  

- **Minimalizácia dát** – JSON persona obsahuje iba atribúty potrebné na smerovanie; surový text dotazníka sa po extrakčnom kroku neukladá.  
- **Zero‑Knowledge Proofs** – Pri zdieľaní dostupnosti dôkazov naprieč regiónmi ZKP preukazujú existenciu bez odhalenia obsahu.  
- **Riadenie prístupu** – Graph dotazy sa vykonávajú pod RBAC kontextom žiadateľa; viditeľné sú len autorizované uzly.  
- **Audit Trail** – Každé vytvorenie persony, dotaz do grafu a priradenie sa zaznamená do nemenného ledgeru (napr. Hyperledger Fabric) pre audity súladu.  

---  

## 7. Future Enhancements  

1. **Multimodálna extrakcia dôkazov** – Zapracovať OCR a analýzu videa na obohatenie person o vizuálne signály.  
2. **Prediktívna detekcia driftu** – Použiť časové rady na radarové dáta regulácií, aby sa predvídali zmeny rozsahu pred ich objavením v dotazníkoch.  
3. **Federácia naprieč organizáciami** – Umožniť bezpečné zdieľanie grafov odborných znalostí medzi partnerskými spoločnosťami pomocou confidential computing enclaves.  

---  

## 8. Getting Started Checklist  

- [ ] Poskytnúť LLM endpoint a zabezpečiť API kľúče.  
- [ ] Vypracovať šablóny promptov pre extrakciu persony.  
- [ ] Nainštalovať Neo4j Aura (alebo on‑prem) a definovať schému grafu.  
- [ ] Konfigurovať event bus pre `questionnaire.created` udalosti.  
- [ ] Nasadiť microservice párovania v kontajneri.  
- [ ] Pridať UI komponenty na zobrazenie priorizačných skóre.  
- [ ] Nastaviť monitorovacie dashboardy a definovať SLA prahy.  

Dodržiavaním tohto zoznamu prejdete od **manuálneho triage dotazníkov** k **AI‑riadenému, risk‑vedomému prioritizovaniu** za menej ako dva týždne.  

---  

## 9. Conclusion  

**Adaptívny kontextový riskový persona engine** spája najnovšie jazykové modely na pochopenie významu bezpečnostných dotazníkov s operatívnym vykonávaním cez federovaný znalostný graf. Tým, že prepojí semantické pochopenie s reálnou kapacitou tímov, organizácie môžu:

- Okamžite nájsť najrelevantnejších odborníkov.  
- Zladenie dostupnosti dôkazov s regulatórnou naliehavosťou.  
- Znížiť ľudské chyby a počet pre‑priradení.  

V prostredí, kde každý deň meškanií môže stáť obchod, ACRPE premieňa spracovanie dotazníkov z úzkeho hrdla na strategickú výhodu.