
# Zero Trust Federovaný Znalostný Graf pre Automatizáciu Dotazníkov Viacero Nájemníkov

## Úvod

Bezpečnostné a súladové dotazníky predstavujú neustálu prekážku pre SaaS poskytovateľov. Každý poskytovateľ musí odpovedať na stovky otázok, ktoré pokrývajú viaceré rámce – [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) a priemyselné špecifické štandardy. Manuálna práca potrebná na vyhľadanie dôkazov, overenie ich relevance a prispôsobenie odpovedí pre každého zákazníka sa rýchlo mení na nákladové centrum.

**Federovaný znalostný graf (FKG)** – distribuované, schémou bohaté znázornenie dôkazov, politík a kontrol – ponúka spôsob, ako túto prekážku prekonať. V kombinácii so **Zero‑Trust bezpečnosťou** môže FKG bezpečne obsluhovať mnoho nájomcov (rôzne obchodné jednotky, dcérske spoločnosti alebo partnerské organizácie) bez toho, aby sa akékoľvek dáta patriace inému nájomcovi zverejnili. Výsledkom je **viacnájomná, AI‑riadená platforma na automatizáciu dotazníkov**, ktorá:

* **Zbiera** dôkazy z rôznych úložísk (Git, cloudové úložiská, CMDB).
* **Vynucuje** prísne prístupové politiky na úrovni uzlov a hrán (Zero‑Trust).
* **Orchestruje** AI‑generované odpovede prostredníctvom Retrieval‑Augmented Generation (RAG), ktoré čerpajú len z povolených znalostí nájomcu.
* **Sleduje** pôvod a auditovateľnosť pomocou nemenného registra.

V tomto článku sa podrobne pozrieme na architektúru, tok dát a implementačné kroky potrebné na vytvorenie takéhoto systému na platforme **Procurize AI**.

---

## 1. Základné pojmy

| Pojem | Čo to znamená pre automatizáciu dotazníkov |
|---|---|
| **Zero Trust** | „Nikdy neveriť, vždy overovať.“ Každá požiadavka na graf je autentifikovaná, autorizovaná a kontinuálne vyhodnocovaná podľa politík. |
| **Federovaný Znalostný Graf** | Sieť nezávislých uzlov grafu (každý patrí nájomcovi), ktoré zdieľajú spoločnú schému, ale svoje dáta fyzicky izolujú. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | Generovanie odpovedí na báze LLM, ktoré najprv načíta relevantné dôkazy z grafu pred zostavením odpovede. |
| **Nemenný Register** | Úložisko typu append‑only (napr. blockchain‑štýlový Merkle strom), ktoré zaznamenáva každú zmenu dôkazov a zabezpečuje proti manipulácii. |

---

## 2. Prehľad architektúry

Nižšie je vysokúrovňový diagram Mermaid, ktorý znázorňuje hlavné komponenty a ich interakcie.

```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
```

**Kľúčové poznatky z diagramu**

1. **Izolácia nájomcov** – Každý nájomca má svoj vlastný Policy Store a Evidence Nodes, avšak Access Control Engine sprostredkuje každú požiadavku medzi nájomcami.
2. **Federovaný graf** – Uzol `FK` agreguje metadáta schémy, pričom surové dôkazy zostávajú šifrované a oddelené.
3. **Zero‑Trust kontroly** – Každá požiadavka prechádza Access Control Engine, ktorý vyhodnocuje kontext (rola, postoj zariadenia, účel požiadavky).
4. **Integrácia AI** – RAG komponent načíta len tie dôkazy, ku ktorým má nájomca oprávnenie, a potom ich odovzdá LLM pre syntézu odpovede.
5. **Auditovateľnosť** – Všetky načítania a generované odpovede sú zaznamenané v Nemennom registri pre audítorov.

---

## 3. Dátový model

### 3.1 Zjednotená schéma

| Entita | Atribúty | Príklad |
|---|---|---|
| **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` |

Všetky entity sú uložené ako **property graphs** (napr. Neo4j alebo JanusGraph) a vystavované cez GraphQL‑kompatibilné API.

### 3.2 Jazyk politík Zero‑Trust

Jednoduchý DSL (Domain Specific Language) vyjadruje jemnozrnné pravidlá:

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

Tieto pravidlá sa kompilujú do real‑time politík vynucovaných Access Control Engine.

---

## 4. Pracovný tok: Od otázky po odpoveď

1. **Získanie otázky** – Bezpečnostný kontrolór nahrá dotazník (PDF, CSV alebo API JSON). Procurize ho rozparsuje na jednotlivé otázky a priradí ich k jednému alebo viacerým rámcom kontrol.
2. **Mapovanie kontrol‑dôkazov** – Systém dotazuje FKG na hrany, ktoré spájajú cieľovú kontrolu s dôkazovými uzlami patriacimi požadujúcemu nájomcovi.
3. **Zero‑Trust autorizácia** – Pred akýmkoľvek načítaním dôkazov Access Control Engine overí kontext požiadavky (používateľ, zariadenie, lokácia, čas).
4. **Načítanie dôkazov** – Autorizované dôkazy sa streamujú do RAG modulu. RAG ich zoradí podľa relevance pomocou hybridného TF‑IDF + embedding similarity modelu.
5. **Generovanie LLM** – LLM dostane otázku, načítané dôkazy a šablónu promptu, ktorá vynucuje tón a jazyk súladu. Príklad promptu:

   ```
   Si špecialista na súlad pre {tenant_name}. Odpíš na nasledujúcu položku bezpečnostného dotazníka VÝHRADNE pomocou DOSTUPNÝCH dôkazov. Nevymýšľaj informácie.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   ```

6. **Kontrola a spolupráca** – Vygenerovaná odpoveď sa zobrazí v reálnom čase v UI Procurize, kde môžu experti komentovať, upravovať alebo schváliť.
7. **Auditovanie** – Každé načítanie, generovanie a úprava sa pridá do Nemenného registra s kryptografickým hashom odkazujúcim na konkrétnu verziu dôkazu.

---

## 5. Bezpečnostné záruky

| Hrozba | Riešenie |
|---|---|
| **Únik dát medzi nájomcami** | Zero‑Trust Access Control vynucuje zhodu `tenant_id`; všetky prenosy sú šifrované end‑to‑end (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Komprozia poverení** | Krátkodobé JWT, attestačný proces zariadení a kontinuálne skórovanie rizika (behavioural analytics) zneplatňujú tokeny pri anomáliách. |
| **Manipulácia s dôkazmi** | Nemenný Register používa Merkle proofy; akákoľvek úprava spustí výstrahu viditeľnú pre audítorov. |
| **Halucinácia modelu** | RAG obmedzuje LLM len na načítané dôkazy; po‑generácia verifier kontroluje, či v odpovedi nie sú nepodložené tvrdenia. |
| **Útok na dodávateľský reťazec** | Všetky rozšírenia grafu (plug‑iny, konektory) sú podpisované a kontrolované CI/CD bránou, ktorá spúšťa statickú analýzu a SBOM kontroly. |

---

## 6. Implementačné kroky na platforme Procurize

1. **Nastavenie grafových uzlov pre nájomcov**  
   - Nasadiť samostatnú inštanciu Neo4j pre každého nájomcu (alebo použiť multitenant databázu s row‑level security).  
   - Načítať existujúce politické dokumenty a dôkazy pomocou importných pipeline v Procurize.

2. **Definovanie Zero‑Trust pravidiel**  
   - Použiť editor politík v Procurize na tvorbu DSL pravidiel.  
   - Aktivovať integráciu *postoj zariadenia* (MDM, endpoint detection) pre dynamické risk scoring.

3. **Konfigurácia federovanej synchronizácie**  
   - Nainštalovať mikroservis `procurize-fkg-sync`.  
   - Nakonfigurovať tak, aby publikoval aktualizácie schémy do spoločného *registry schém* pri zachovaní šifrovaných dát v pokoji.

4. **Integrácia RAG pipeline**  
   - Nasadiť kontajner `procurize-rag` (obsahuje vektorové úložisko, Elasticsearch a doladený LLM).  
   - Prepojiť RAG endpoint s GraphQL API FKG.

5. **Aktivácia Nemenného registra**  
   - Zapnúť modul `procurize-ledger` (využíva Hyperledger Fabric alebo ľahký Append‑Only Log).  
   - Nastaviť retencia politiky podľa požiadaviek súladu (napr. 7‑ročná auditová stopa).

6. **Povoliť kolaboračné UI**  
   - Aktivovať funkciu *Real‑Time Collaboration*.  
   - Definovať role‑založené zobrazenia (Reviewer, Approver, Auditor).

7. **Spustenie pilotného projektu**  
   - Vybrať dotazník s vysokým objemom (napr. SOC 2 Type II) a merať:  
     - **Doba spracovania** (základ vs. AI‑podporované).  
     - **Presnosť** (percento odpovedí, ktoré prejdú audítorským overením).  
     - **Zníženie nákladov na súlad** (ušetrené FTE hodiny).

---

## 7. Prehľad výhod

| Obchodná výhoda | Technický výsledok |
|---|---|
| **Rýchlosť** – Zníženie času odpovede z dní na minúty. | RAG načíta relevantné dôkazy < 250 ms; LLM vygeneruje odpoveď < 1 s. |
| **Zníženie rizika** – Eliminácia ľudských chýb a úniku dát. | Zero‑Trust vynútenie a nemenný log garantujú, že sa používajú len oprávnené dôkazy. |
| **Škálovateľnosť** – Podpora stovák nájomcov bez duplikácie dát. | Federovaný graf izoluje úložisko, zatiaľ čo spoločná schéma umožňuje naprieč‑nájomcové analytiky. |
| **Pripravenosť na audit** – Poskytnutie dokazateľnej stopy pre regulátory. | Každá odpoveď je spojená s kryptografickým hashom konkrétnej verzie dôkazu. |
| **Efektivita nákladov** – Nižšie náklady na súlad. | Automatizácia znižuje manuálnu prácu až o 80 %, čím umožňuje tímom zamerať sa na strategické úlohy. |

---

## 8. Budúce vylepšenia

1. **Federované učenie pre doladenie LLM** – Každý nájomca môže prispievať anonymizovanými gradientmi, čím zlepšuje doménovo‑špecifický LLM bez zverejnenia surových dát.
2. **Generovanie politiky‑ako‑kódu** – Automatické generovanie Terraform alebo Pulumi modulov, ktoré vynucujú rovnaké Zero‑Trust pravidlá v cloudovej infraštruktúre.
3. **Vysvetliteľné AI vrstvy** – Vizualizácia cesty reasoning (dôkaz → prompt → odpoveď) priamo v UI pomocou Mermaid sekvenčných diagramov.
4. **Integrácia Zero‑Knowledge Proof (ZKP)** – Preukázanie auditorom, že konkrétna kontrola je splnená bez odhalenia podkladových dôkazov.

---

## 9. Záver

**Zero‑Trust Federovaný Znalostný Graf** transformuje ťažkopádny, izolovaný svet správy bezpečnostných dotazníkov na bezpečný, kolaboratívny a AI‑posilnený pracovný proces. Spojením izolovaných grafov nájomcov, jemnozrnnej politiky prístupu, Retrieval‑Augmented Generation a nemenného audítorského logu môžu organizácie odpovedať na súladové otázky rýchlejšie, presnejšie a s úplnou regulačnou istotou.

Implementácia tejto architektúry na **platforme Procurize AI** využíva existujúce pipeline na import dát, nástroje na spoluprácu a bezpečnostné primitiva – čím umožňuje tímom sústrediť sa na strategické riadenie rizík namiesto opakovaného zhromažďovania dát.

Budúcnosť súladu je federovaná, dôveryhodná a inteligentná. Prijmite ju už dnes, aby ste zostali o krok pred audítormi, partnermi i regulátormi.  

---

## <span class='highlight-content'>Pozri</span> Tiež

* [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)