
# Dashboard Dátovej Liniek v Reálnom Čase pre AI‑Generované Dôkazy Bezpečnostných Otázníkov

## Úvod

Bezpečnostné otázniky sa stali kritickým úzkym hrdlom v B2B SaaS predaji, due diligence aj regulatorných auditoch. Spoločnosti čoraz častejšie siahajú po generatívnej AI na tvorbu odpovedí, extrakciu podporných dôkazov a synchronizáciu politík s neustále sa meniacimi štandardmi. Hoci AI dramaticky skracuje časy odpovedí, zavádza aj problém nejasnosti: **Kto vytvoril každý kúsok dôkazu? Z ktorej politiky, dokumentu alebo systému to vychádza?**  

Dashboard dátovej liniek rieši tento problém vizualizáciou úplného reťazca pôvodu každého AI‑generovaného dôkazu v reálnom čase. Poskytuje compliance officerom jediné zobrazenie, kde môžu sledovať odpoveď späť k jej pôvodnej klauzule, vidieť transformačné kroky a overiť, že nedošlo k odchýlke od politiky.

V tomto článku sa budeme venovať:

* Vysvetleniu, prečo je dátová línia nevyhnutná pre súlad.
* Popisu architektúry, ktorá poháňa dashboard v reálnom čase.
* Ukázke, ako spolupracujú znalostný graf, streamovanie udalostí a mermaid vizualizácie.
* Krok‑za‑krokom sprievodcovi implementáciou.
* Najlepším praktikám a budúcim smerom.

## Prečo je Dátová Línia Dôležitá pre AI‑Generované Odpovede

| Riziko | Ako Línia Pomáha |
|--------|------------------|
| **Chýbajúca atribúcia zdroja** | Každý uzol dôkazu je označený ID pôvodného dokumentu a časovou známkou. |
| **Odchýlka politiky** | Automatické detekovanie odchýlok flaguje akúkoľvek divergenciu medzi zdrojovou politikou a AI výstupom. |
| **Zlyhanie auditu** | Audítori môžu požadovať sled pôvodu; dashboard poskytuje hotový export. |
| **Neúmyselné úniky dát** | Citlivé zdrojové dáta sú automaticky označené a v zobrazení liniek cenzúrované. |

Odhalovaním celej transformačnej pipeline – od surových politických dokumentov cez predspracovanie, vektorové embedovanie, retrieval‑augmented generation (RAG) a finálnu syntézu odpovede – tímy získavajú istotu, že AI *posilňuje* governance, namiesto toho, aby ho obchádzala.

## Prehľad Architektúry

Systém je postavený na štyroch hlavných vrstvách:

1. **Vrstva Ingestie** – Sleduje úložiská politík (Git, S3, Confluence) a vysiela události o zmenách na Kafka‑podobnú zbernicu.
2. **Vrstva Spracovania** – Spúšťa parseovanie dokumentov, extrahuje klauzuly, vytvára embedovania a aktualizuje **Evidence Knowledge Graph (EKG)**.
3. **RAG Vrstva** – Po prijatí požiadavky na otáznik, Retrieval‑Augmented Generation engine vyhľadá relevantné uzly grafu, zostaví prompt a vygeneruje odpoveď plus zoznam ID dôkazov.
4. **Vrstva Vizualizácie** – Konzumuje výstup RAG, zostavuje reálnu časovú líniu a renderuje ju v webovom UI pomocou Mermaid.

```mermaid
graph TD
    A["Policy Repository"] -->|Change Event| B["Ingestion Service"]
    B -->|Parsed Clause| C["Evidence KG"]
    D["Questionnaire Request"] -->|Prompt| E["RAG Engine"]
    E -->|Answer + Evidence IDs| F["Lineage Service"]
    F -->|Mermaid JSON| G["Dashboard UI"]
    C -->|Provides Context| E
```

### Kľúčové Komponenty

| Komponent | Úloha |
|-----------|------|
| **Ingestion Service** | Deteguje pridanie/aktualizáciu súborov, extrahuje metadata, publikuje `policy.updated` udalosti. |
| **Document Parser** | Normalizuje PDF, Word, markdown; extrahuje identifikátory klauzúl (napr. `SOC2-CC5.2`). |
| **Embedding Store** | Ukladá vektorové reprezentácie pre sémantické vyhľadávanie (FAISS alebo Milvus). |
| **Evidence KG** | Neo4j‑graf s uzlami `Document`, `Clause`, `Evidence`, `Answer`. Vzťahy zachytávajú „derived‑from“. |
| **RAG Engine** | Používa LLM (napr. GPT‑4o) s retrieval z KG; vracia odpoveď a provenance ID. |
| **Lineage Service** | Počúva na `rag.response` udalosti, vyhľadáva každé evidence ID, vytvára Mermaid diagram v JSON forme. |
| **Dashboard UI** | React + Mermaid; ponúka vyhľadávanie, filtrovanie a export do PDF/JSON. |

## Reálny Časový Ingestný Potrubie

1. **Sledovanie Repozitárov** – Ľahký watcher (alebo Git webhook) zaznamená push.
2. **Extrahovanie Metadát** – Typ súboru, hash verzie, autor a časová známka sa zaznamenajú.
3. **Parseovanie Klauzúl** – Regexy a NLP modely identifikujú čísla a názvy klauzúl.
4. **Vytvorenie Uzlov V Grafe** – Pre každú klauzulu sa vytvorí uzol `Clause` s vlastnosťami `id`, `title`, `sourceDocId`, `version`.
5. **Publikovanie Udalosti** – Vysielajú sa `clause.created` udalosti do streamovacej zbernice.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Watcher
        A[File Change] --> B[Metadata Extract]
    end
    B --> C[Clause Parser]
    C --> D[Neo4j Create Node]
    D --> E[Kafka clause.created]
```

## Integrácia Znalostného Grafu

**Evidence KG** uchováva tri hlavné typy uzlov:

* **Document** – Raw politický súbor, verzovaný.
* **Clause** – Jednotlivá požiadavka compliance.
* **Evidence** – Extrahované dôkazy (logy, screenshoty, certifikáty).

Vzťahy:

* `Document` **HAS_CLAUSE** `Clause`
* `Clause` **GENERATES** `Evidence`
* `Evidence` **USED_BY** `Answer`

Keď RAG vygeneruje odpoveď, pripojí ID všetkých uzlov `Evidence`, ktoré prispeli. Tým vzniká deterministická cesta, ktorú je možné okamžite vizualizovať.

## Mermaid Diagram Liniek

Nižšie je ukážkový diagram liniek pre fiktívnu odpoveď na otázku SOC 2 *„Ako šifrujete dáta v pokoji?“*.

```mermaid
graph LR
    A["Answer: Data is encrypted using AES‑256 GCM"] --> B["Evidence: Encryption Policy (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Clause: Encryption at Rest"]
    C --> D["Document: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Evidence: KMS Key Rotation Log"]
    E --> F["Document: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Evidence: Cloud Provider Encryption Settings"]
    G --> H["Document: CloudConfig_2026-01.yaml"]
```

Dashboard dynamicky renderuje tento diagram, pričom používateľom umožňuje kliknúť na akýkoľvek uzol a zobraziť podkladový dokument, verziu a surové dáta.

## Prínosy pre Tímy Compliance

* **Okamžitý Auditovateľný Stopa** – Exportujte celú líniu ako JSON‑LD súbor pre regulatorov.
* **Analýza Dopadu** – Pri zmene politiky systém dokáže prepočítať všetky podriadené odpovede a zvýrazniť ovplyvnené položky otáznika.
* **Znížená Manuálna Práca** – Už nie je potrebné ručne kopírovať odkazy na klauzuly; graf to robí automaticky.
* **Transparentnosť Rizík** – Vizualizácia toku dát pomáha bezpečnostným inžinierom odhaliť slabé miesta (napr. chýbajúce logy).

## Krok‑za‑krok Implementácia

1. **Nastaviť Ingestiu**  
   * Nasadiť Git webhook alebo CloudWatch pravidlo.  
   * Nainštalovať mikroservis `policy‑parser` (Docker image `procurize/policy‑parser:latest`).  

2. **Spustiť Neo4j**  
   * Použiť Neo4j Aura alebo vlastný klaster.  
   * Vytvoriť obmedzenia na `Clause.id` a `Document.id`.  

3. **Konfigurovať Streamovaciu Zbernicu**  
   * Nasadiť Apache Kafka alebo Redpanda.  
   * Definovať témy: `policy.updated`, `clause.created`, `rag.response`.  

4. **Nasadiť RAG Službu**  
   * Vybrať poskytovateľa LLM (OpenAI, Anthropic).  
   * Implementovať Retrieval API, ktorý dotazuje Neo4j cez Cypher.  

5. **Vytvoriť Lineage Službu**  
   * Odoberať `rag.response`.  
   * Pre každé evidence ID dotazovať Neo4j o úplnú cestu.  
   * Generovať Mermaid JSON a publikovať do `lineage.render`.  

6. **Vyvíjať Dashboard UI**  
   * Použiť React, `react‑mermaid2` a ľahký auth layer (OAuth2).  
   * Pridať filtre: dátový rozsah, zdroj dokumentu, úroveň rizika.  

7. **Testovanie a Validácia**  
   * Vytvoriť unit testy pre každú mikroservisu.  
   * Spustiť end‑to‑end simulácie s syntetickými dátami otáznika.  

8. **Nasadenie**  
   * Začať pilotom s tímom SOC 2.  
   * Zhromaždiť spätnú väzbu, iterovať UI/UX a rozšíriť na moduly [ISO 27001] a [GDPR].  

## Najlepšie Praktiky

| Praktika | Dôvod |
|----------|-------|
| **Nemenné ID Dokumentov** | Zabezpečuje, že línia nikdy neukazuje na nahradený súbor. |
| **Verzované Uzly** | Umožňuje historické dotazy (napr. „Aké dôkazy boli použité pred šiestimi mesiacmi?“). |
| **Úroveň Prístupu na Úrovni Grafu** | Citlivé dôkazy môžu byť skryté pred neprivilegovanými používateľmi. |
| **Automatické Upozornenia na Drift** | Spúšťa sa pri zmene klauzuly, pričom existujúce odpovede nie sú automaticky pregenerované. |
| **Pravidelné Zálohovanie** | Exportujte Neo4j snapshoty každú noc, aby ste predišli strate dát. |
| **Monitorovanie Výkonnosti** | Sledujte latenciu od požiadavky na otáznik po renderovanie dashboardu; cieľ < 2 sekundy. |

## Budúce Smery

1. **Federované Znalostné Grafy** – Kombinovať viacero tenant grafov pri zachovaní izolácie dát pomocou Zero‑Knowledge Proofs.  
2. **Explainable AI Preklady** – Pripojiť skóre istoty a stopy LLM k jednotlivým hraniam.  
3. **Proaktívne Návrhy Politík** – Pri detekcii drifu systém môže navrhnúť aktualizácie klauzúl na základe priemyselných benchmarkov.  
4. **Interakcia Hlasom** – Integrovať hlasového asistenta, ktorý nahlasí kroky liniek pre lepšiu prístupnosť.  

## Záver

Dashboard dátovej liniek v reálnom čase mení AI‑generované dôkazy pre bezpečnostné otázniky z čiernej skrinky na transparentný, auditovateľný a akčný asset. Spojením event‑driven ingestie, sémantického znalostného grafu a dynamických Mermaid vizualizácií získavajú tímy compliance okamžitý prehľad, ktorý im umožňuje veriť AI, úspešne prejsť auditmi a zrýchliť predajný cyklus. Implementácia vyššie popísaných krokov postaví každú SaaS organizáciu na čelo zodpovedného AI‑poháňaného compliance.