
# Dynamické multimodálne získavanie dôkazov s federovaným učením pre otázky bezpečnosti v reálnom čase

**Abstrakt**  
Bezpečnostné otázniky a audity zhody sa stali úzkym hrdlom pre rýchlo rastúce SaaS spoločnosti. Tradičné manuálne procesy sú náchylné na chyby, časovo náročné a nedokážu držať krok s neustále sa meniacimi regulačnými štandardmi. Tento článok predstavuje prelomové riešenie — **Dynamické multimodálne získavanie dôkazov (DMEE) poháňané federovaným učením (FL)** — ktoré úzko integruje platformu Procurize AI a automatizuje zber, verifikáciu a prezentáciu dôkazných artefaktov naprieč rôznymi dátovými modalitami (text, obrázky, úryvky kódu, prúdy logov). Tým, že učenie zostáva na mieste a zdieľajú sa len aktualizácie modelov, organizácie získavajú súkromne zachovanú inteligenciu, pričom globálny model sa neustále zlepšuje a poskytuje odpovede na otázniky v reálnom čase so zvýšenou presnosťou a nižšou latenciou.

---

## 1. Prečo je multimodálne získavanie dôkazov dôležité

Bezpečnostné otázniky požadujú **konkrétne dôkazy**, ktoré môžu bývať uložené v:

| Modalita | Typické zdroje | Príklad otázky |
|----------|----------------|-------------------|
| **Text** | Politiky, SOP‑y, správy o zhode | „Poskytnite politiku uchovávania dát.“ |
| **Obrázky / Snímky** | UI obrazovky, architektonické diagramy | „Ukážte UI matice prístupových práv.“ |
| **Štruktúrované logy** | CloudTrail, SIEM feedy | „Poskytnite audit logy pre privilegované prístupy za posledných 30 dní.“ |
| **Kód / Konfigurácia** | IaC súbory, Dockerfile‑y | „Zdieľajte Terraform konfiguráciu pre šifrovanie uložených dát.“ |

Väčšina AI‑asistentov je silná v **jednomódom** generovaní textu, čo spôsobuje medzery, keď odpoveď vyžaduje snímok obrazovky alebo úryvok logu. Jednotný multimodálny pipeline túto medzeru zatvára a pretvára surové artefakty na **štruktúrované dôkazové objekty**, ktoré možno priamo vložiť do odpovedí.

---

## 2. Federované učenie: základ na princípe ochrany súkromia

### 2.1 Základné princípy

* **Údaje nikdy neopúšťajú prostredie** — surové dokumenty, snímky a logy zostávajú v zabezpečenom prostredí spoločnosti. Prenášajú sa len **delta váh modelu**.
* **Bezpečná agregácia** — aktualizácie váh sú šifrované a agregované pomocou homomorfných techník, čím sa zabráni reverznému inžinierstvu jednotlivých klientov.
* **Neustále zlepšovanie** — každý nový lokálne zodpovedaný otáznik prispieva k globálnej znalostnej báze bez odhalenia dôverných dát.

### 2.2 Pracovný tok federovaného učenia v Procurize

```mermaid
graph LR
    A["Spoločnosť A\nLokálny trezor dôkazov"] --> B["Lokálny extraktor\n(LLM + Vision Model)"]
    C["Spoločnosť B\nLokálny trezor dôkazov"] --> B
    B --> D["Delta váh"]
    D --> E["Bezpečný agregátor"]
    E --> F["Globálny model"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

1. **Lokálne získavanie** — každý nájomca spúšťa **multimodálny extraktor**, ktorý kombinuje veľký jazykový model (LLM) s vizuálnym transformerom (ViT) na označovanie a indexovanie dôkazov.  
2. **Generovanie delty** — na lokálnych dátach sa vypočítajú aktualizácie modelu (gradienty) a zašifrujú.  
3. **Bezpečná agregácia** — zašifrované delty od všetkých účastníkov sa agregujú, čím vznikne **globálny model** obsahujúci kolektívne poznatky.  
4. **Obnova modelu** — vyčistený globálny model sa nasadí späť ku každému nájomcovi a okamžite zvyšuje presnosť extrakcie naprieč všetkými modalitami.

---

## 3. Architektúra DMEE motora

### 3.1 Prehľad komponentov

| Komponent | Úloha |
|-----------|------|
| **Ingestion Layer** | Konektory pre úložiská dokumentov (SharePoint, Confluence), cloudové úložiská, SIEM/API. |
| **Pre‑Processing Hub** | OCR pre obrázky, parsovanie logov, tokenizácia kódu. |
| **Multimodálny enkóder** | Spoločný embedding priestor (text ↔ obraz ↔ kód) pomocou **Cross‑Modal Transformer**. |
| **Klasifikátor dôkazov** | Určuje relevanciu k taxonómii otáznikov (napr. *Šifrovanie*, *Riadenie prístupu*). |
| **Retrieval Engine** | Vektorové vyhľadávanie (FAISS/HNSW) vracia top‑k dôkazových objektov pre dotaz. |
| **Narrative Generator** | LLM vytvára odpoveď a vkladá placeholdery pre dôkazové objekty. |
| **Compliance Validator** | Pravidlová kontrola (expirácia, podpísané attestácie) vynúti politické obmedzenia. |
| **Audit Trail Recorder** | Nezmeniteľný log (append‑only, kryptografický hash) pre každé získanie dôkazu. |

### 3.2 Diagram toku dát

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Ingestion
        D1[Dokumenty] --> P1[Pre‑Processing]
        D2[Obrázky] --> P1
        D3[Logy] --> P1
    end
    P1 --> E1[Multimodálny enkóder]
    E1 --> C1[Klasifikátor dôkazov]
    C1 --> R1[Vektorový sklad]
    Q[Otázka] --> G1[Narrative Generator]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validator]
    V --> A[Audit Recorder]
    style Ingestion fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px
```

---

## 4. Od dotazu po odpoveď: real‑time prechod

1. **Prijatie otázky** — analytik otvorí otáznik v Procurize. Dotaz *„Poskytnite dôkaz o MFA pre privilegované účty“* je odoslaný do DMEE motora.  
2. **Extrahovanie úmyslu** — LLM vytiahne kľúčové tokeny: *MFA*, *privilegované účty*.  
3. **Multimodálny retrieval** — dotazový vektor sa porovná s globálnym vektorovým skladom. Engine načíta:
   * Snímok nastavenia MFA (obrázok)  
   * Úryvok logu ukazujúci úspešné MFA eventy (log)  
   * Internú politiku MFA (text)  
4. **Validácia dôkazov** — každý objekt sa skontroluje na čerstvosť (< 30 dní) a požadované podpisy.  
5. **Synthéza naratívu** — LLM zostaví odpoveď, pričom vloží dôkazy ako **bezpečné referencie**, ktoré sa zobrazia inline v UI otáznika.  
6. **Okamžité doručenie** — kompletná odpoveď sa objaví v UI do **2–3 sekúnd**, pripravená na schválenie recenzentom.

---

## 5. Výhody pre tímy zodpovedné za zhody

| Výhoda | Dopad |
|--------|-------|
| **Rýchlosť** – priemerný čas odpovede klesne z 24 h na < 5 s na otázku. |
| **Presnosť** – nesprávne spárované dôkazy znížené o 87 % vďaka cross‑modal podobnosti. |
| **Súkromie** – žiadne surové dáta neopúšťajú organizáciu; zdieľajú sa len aktualizácie modelov. |
| **Škálovateľnosť** – federované aktualizácie vyžadujú minimálnu šírku pásma; 10 k zamestnancov spotrebuje < 200 MB/mesiac. |
| **Neustále učenie** – nové typy dôkazov (napr. video prechody) sa učia centrálne a okamžite nasadzujú. |

---

## 6. Implementačný kontrolný zoznam pre podniky

1. **Nasadiť lokálny extraktor** — inštalovať Docker‑based extraktor v zabezpečenom subnete a pripojiť dokumentové a logové zdroje.  
2. **Konfigurovať federovanú synchronizáciu** — poskytnúť endpoint centrálneho agregátora a TLS certifikáty.  
3. **Definovať taxonómiu** — namapovať regulačný rámec ( [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) ) na kategórie platformy.  
4. **Nastaviť validačné pravidlá** — definovať expiračné okná, požadované podpisy a šifrovacie vlajky.  
5. **Pilotná fáza** — spustiť engine na podmnožine otáznikov; monitorovať metriky presnosť/recall.  
6. **Rozšírenie** — rozvinúť na všetky hodnotenia dodávateľov; povoliť režim automatických návrhov pre analytikov.

---

## 7. Reálny prípad: FinTech Corp znižuje čas reakcie o 75 %

**Pozadie** – FinTech Corp riešil ~150 dodávateľských otáznikov mesačne, pričom každá vyžadovala viacero dôkazových artefaktov. Manuálny zber trval v priemere 4 hodiny na otáznik.

**Riešenie** – nasadili DMEE od Procurize s federovaným učením naprieč troma regionálnymi dátovými centrami.

| Metrika | Pred | Po |
|---------|------|----|
| Priemerný čas odpovede | 4 h | 6 min |
| Miera nesprávneho párovania dôkazov | 12 % | 1,5 % |
| Šírka pásma pre FL aktualizácie | — | 120 MB/mesiac |
| Spokojnosť analytikov (1‑5) | 2,8 | 4,6 |

**Kľúčové poznatky**  
* Federovaný prístup splnil prísne požiadavky na rezidenciu dát.  
* Multimodálny retrieval odhalil doteraz skryté dôkazy (napr. UI snímky), čím urýchlil auditné cykly.  

---

## 8. Výzvy a mitigácie

| Výzva | Mitigácia |
|-------|-----------|
| **Modelový drift** – lokálne distribúcie dát sa menia. | Plánovať mesačnú globálnu agregáciu; použiť **continual learning** callbacky. |
| **Ťažké obrázky** – vysoké rozlíšenie snímok zvyšuje výpočtovú záťaž. | Aplikovať **adaptívnu rezolúciu** v pre‑procese; embedovať len kľúčové UI oblasti. |
| **Zmena regulácií** – nové rámce prinášajú novelé typy dôkazov. | Dynamicky rozšíriť taxonómiu; federované aktualizácie automaticky šíria nové triedy. |
| **Veľkosť audit trailu** – nezmeniteľné logy môžu rásť. | Implementovať **reťazce Merkle stromov** s periodickým orezávaním starších záznamov pri zachovaní dôkazov. |

---

## 9. Budúca cesta

1. **Zero‑Shot generovanie dôkazov** – využiť generatívne difúzne modely na syntetizovanie maskovaných snímok, keď originálne artefakty nie sú k dispozícii.  
2. **Explainable AI skóre dôvery** – zobrazovať pre každý dôkaz pruhy dôvery s kontrafaktickými vysvetleniami.  
3. **Edge‑Federované uzly** – nasadiť ľahké extraktory na vývojárske notebooky pre okamžité získavanie dôkazov počas code review.  

---

## 10. Záver

Dynamické multimodálne získavanie dôkazov poháňané federovaným učením predstavuje paradigmatický posun v automatizácii bezpečnostných otáznikov. Kombináciou textu, vizuálnych a logových dát pri zachovaní súkromia môžu organizácie reagovať rýchlejšie, presnejšie a s plnou auditovateľnosťou. Modulárna architektúra Procurize uľahčuje adopciu, čo umožňuje tímom zodpovedným za zhody sústrediť sa na strategické riadenie rizík namiesto opakovaného zberu dát.