
# การสังเคราะห์นโยบายแบบไดนามิกด้วย LLMs และบริบทความเสี่ยงแบบเรียลไทม์

**บทคัดย่อ** – แบบสอบถามความปลอดภัยของผู้ขายเป็นคอขวดที่เป็นที่รู้จักกันดีสำหรับบริษัท SaaS. คลังนโยบายแบบคงที่แบบดั้งเดิมทำให้นโยบายถูกล็อกไว้ตามเวลา ทำให้ทีมต้องแก้ไขคำตอบด้วยตนเองทุกครั้งที่สัญญาณความเสี่ยงใหม่ปรากฏขึ้น. บทความนี้แนะนำ *การสังเคราะห์นโยบายแบบไดนามิก* (DPS) ซึ่งเป็นแผนผังที่ผสานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs), เทเลเมทรีความเสี่ยงต่อเนื่อง, และชั้นการประสานงานแบบเหตุการณ์เพื่อผลิตคำตอบที่อัปเดต, เข้าใจบริบทและพร้อมใช้งานตามความต้องการ. เมื่ออ่านจบแล้วคุณจะเข้าใจส่วนประกอบหลัก, การไหลของข้อมูล, และขั้นตอนปฏิบัติที่สามารถทำ DPS บนแพลตฟอร์ม Procurize ได้.

---

## 1. ทำไมคลังนโยบายแบบคงที่ถึงล้มเหลวต่อการตรวจสอบสมัยใหม่

1. **ความล่าช้าของการเปลี่ยนแปลง** – ช่องโหว่ที่เพิ่งค้นพบในส่วนประกอบของบุคคลที่สามอาจทำให้ข้อตกลงที่ได้รับการอนุมัติหกเดือนก่อนกลายเป็นโมฆะ. คลังนโยบายแบบคงที่ต้องการวัฏจักรการแก้ไขด้วยมือซึ่งอาจกินเวลาหลายวัน.  
2. **ความไม่ตรงกันของบริบท** – การควบคุมเดียวกันอาจถูกตีความแตกต่างกันขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของภัยคุกคามในปัจจุบัน, ขอบเขตของสัญญา, หรือกฎระเบียบตามภูมิภาค.  
3. **แรงกดดันด้านการขยายตัว** – บริษัท SaaS ที่เติบโตอย่างรวดเร็วรับแบบสอบถามหลายสิบฉบับต่อสัปดาห์; แต่ละคำตอบต้องสอดคล้องกับท่าทีความเสี่ยงล่าสุด, ซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะรับประกันด้วยกระบวนการมือ.

จุดเจ็บปวดเหล่านี้ทำให้ต้องการระบบ *ปรับตัว* ที่สามารถ **ดึง** และ **ผลัก** ข้อมูลเชิงความเสี่ยงแบบเรียลไทม์และแปลงเป็นภาษานโยบายที่สอดคล้องโดยอัตโนมัติ.

---

## 2. เสาแกนหลักของการสังเคราะห์นโยบายแบบไดนามิก

| เสา | ฟังก์ชัน | เทคโนโลยีที่ใช้ทั่วไป |
|--------|----------|--------------------|
| **การรับข้อมูลเทเลเมทรีความเสี่ยง** | สตรีมฟีดของช่องโหว่, การแจ้งเตือนข่าวกรองภัยคุกคาม, และเมตริกความปลอดภัยภายในเข้าสู่สระข้อมูลรวม. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **เครื่องยนต์บริบท** | ทำให้เทเลเมทรีเป็นมาตรฐาน, เพิ่มเติมด้วยสินทรัพย์, และคำนวณ *คะแนนความเสี่ยง* สำหรับแต่ละโดเมนการควบคุม. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **ตัวสร้าง Prompt สำหรับ LLM** | สร้าง prompt เฉพาะโดเมนที่รวมคะแนนความเสี่ยงล่าสุด, การอ้างอิงกฎระเบียบ, และแม่แบบนโยบาย. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **ชั้นการประสานงาน** | ควบคุมการกระตุ้นเหตุการณ์, รัน LLM, เก็บข้อความที่สร้าง, และแจ้งผู้ตรวจสอบ. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **ร่องรอยการตรวจสอบและเวอร์ชัน** | เก็บทุกคำตอบที่สร้างพร้อมแฮชแบบเข้ารหัสเพื่อความตรวจสอบได้. | Git, Immutable Object Store (เช่น S3 with Object Lock) |

เมื่อรวมกันจะสร้างไบโพล์ลูปที่เปลี่ยนสัญญาณความเสี่ยงดิบให้เป็นคำตอบที่ขัดเกลาและพร้อมใช้ในแบบสอบถาม.

---

## 3. การไหลของข้อมูลที่แสดงด้วยภาพ

```mermaid
flowchart TD
    A["แหล่งฟีดความเสี่ยง"] -->|Kafka Stream| B["สระเทเลเมทรีดิบ"]
    B --> C["การทำให้เป็นมาตรฐาน & การเสริมข้อมูล"]
    C --> D["เครื่องยนต์คำนวณคะแนนความเสี่ยง"]
    D --> E["แพ็กเกจบริบท"]
    E --> F["ผู้สร้าง Prompt"]
    F --> G["LLM (GPT‑4)"]
    G --> H["ร่างข้อกำหนดนโยบาย"]
    H --> I["ศูนย์การตรวจสอบมนุษย์"]
    I --> J["คลังคำตอบที่ได้รับการอนุมัติ"]
    J --> K["UI แบบสอบถาม Procurize"]
    K --> L["การส่งผู้ขาย"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*ข้อความของทุกโหนดอยู่ในเครื่องหมายอัญประกาศคู่ตามที่ต้องการ.*

---

## 4. การสร้าง Prompt Generator

Prompt คุณภาพสูงคือ “ซอสลับลับ”. ด้านล่างเป็นสคริปต์ Python แสดงวิธีประกอบ Prompt ที่ผสมบริบทความเสี่ยงกับแม่แบบที่ใช้ซ้ำได้.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # โหลดแม่แบบข้อกำหนดที่เก็บไว้
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # ใส่ตัวแปรความเสี่ยงลงใน Prompt
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# ตัวอย่างการใช้งาน
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

Prompt ที่สร้างแล้วจะถูกส่งต่อไปยัง LLM ผ่าน API และข้อความที่ได้จะถูกเก็บเป็น *ร่าง* รอการตรวจสอบโดยมนุษย์หนึ่งครั้ง.

---

## 5. การประสานงานแบบเรียลไทม์ด้วย Temporal.io

Temporal ให้ workflow‑as‑code ทำให้เราสามารถกำหนดไพป์ไลน์ที่เชื่อถือได้และรองรับการลองใหม่อัตโนมัติ.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // ขั้นตอนที่ 1: สร้างแพ็กเกจบริบท
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // ขั้นตอนที่ 2: สร้าง Prompt สำหรับ LLM
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // ขั้นตอนที่ 3: เรียก LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // ขั้นตอนที่ 4: เก็บร่างและแจ้งผู้ตรวจสอบ
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // ทางเลือก: อนุมัติโดยอัตโนมัติถ้าคะแนนความเสี่ยง < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

Workflow นี้รับประกันการทำงานแบบ exactly‑once, การลองใหม่อัตโนมัติเมื่อเกิดข้อผิดพลาดชั่วคราว, และมองเห็นได้ชัดเจนผ่าน Temporal UI—สิ่งสำคัญสำหรับผู้ตรวจสอบการปฏิบัติตาม.

---

## 6. การกำกับดูแลแบบ Human‑In‑The‑Loop (HITL)

แม้ LLM ที่ดีที่สุดก็อาจ “hallucinate”. DPS จึงรวมขั้นตอน HITL ที่เรียบง่าย:

1. **ผู้ตรวจสอบได้รับการแจ้งเตือนใน Slack/Teams** พร้อมมุมมองเคียงกันของร่างและบริบทความเสี่ยงที่เป็นพื้นฐาน.  
2. **คลิกเดียวเพื่ออนุมัติ** จะเขียนคำตอบสุดท้ายลงในคลังข้อมูลที่ไม่เปลี่ยนแปลงและอัปเดต UI แบบสอบถาม.  
3. **การปฏิเสธ** จะทำให้เกิดลูปฟีดแบ็กที่ทำเครื่องหมาย Prompt เพื่อปรับปรุงรุ่นต่อ ๆ ไป.

บันทึกการตรวจสอบบันทึก ID ผู้ตรวจสอบ, เวลา, และแฮชของข้อความที่อนุมัติ, เพื่อตอบสนองข้อกำหนดของ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) และ [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001).

---

## 7. การเวอร์ชันและหลักฐานที่ตรวจสอบได้

ทุกข้อกำหนดที่สร้างจะถูกคอมมิทลงในที่เก็บข้อมูลแบบ Git‑compatible พร้อมเมทาดาต้าดังนี้:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

การจัดเก็บแบบไม่สามารถแก้ไขได้ (S3 Object Lock) ทำให้หลักฐานไม่สามารถถูกดัดแปลงหลังจากนั้น, ให้ห่วงโซ่การครอบครองที่มั่นคงสำหรับการตรวจสอบ.

---

## 8. ผลประโยชน์ที่วัดได้

| ตัวชี้วัด | ก่อน DPS | หลัง DPS (12 เดือน) |
|--------|------------|-------------------|
| เวลาโดยเฉลี่ยในการตอบ | 3.2 วัน | 3.5 ชม. |
| ความพยายามในการแก้ไขโดยมนุษย์ | 25 ชม. ต่อสัปดาห์ | 6 ชม. ต่อสัปดาห์ |
| ช่องว่างของหลักฐานการปฏิบัติตาม | 12 % | <1 % |
| ความครอบคลุมของการปฏิบัติตาม (คอนโทรล) | 78 % | 96 % |

ตัวเลขเหล่านี้มาจากการทดลองนำ DPS ไปใช้กับบริษัท SaaS ขนาดกลาง 3 แห่งที่ผนวกรวม DPS เข้าในสภาพแวดล้อม Procurize ของตน.

---

## 9. รายการตรวจสอบการทำงานจริง

- **[ ]** ตั้งค่าแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง (Kafka) สำหรับฟีดความเสี่ยง.  
- **[ ]** สร้างกราฟควาระดับความรู้ Neo4j เชื่อมโยงสินทรัพย์, ควบคุม, และข่าวกรองภัยคุกคาม.  
- **[ ]** สร้างแม่แบบข้อกำหนดที่ใช้ซ้ำได้และเก็บเป็น Markdown.  
- **[ ]** ปรับใช้บริการ micro‑service สำหรับสร้าง Prompt (Python/Node).  
- **[ ]** จัดสรรการเข้าถึง LLM (OpenAI, Azure OpenAI ฯลฯ).  
- **[ ]** กำหนด Workflow ของ Temporal หรือ DAG ของ Airflow.  
- **[ ]** ผสานกับ UI การตรวจสอบคำตอบของ Procurize.  
- **[ ]** เปิดใช้งานการบันทึกแบบไม่เปลี่ยนแปลง (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** ทำการตรวจสอบความปลอดภัยของโค้ดการประสานงานเอง.

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้จะทำให้องค์กรของคุณได้พายป์ไลน์ DPS ที่พร้อมใช้งานภายใน 6‑8 สัปดาห์.

---

## 10. แนวทางในอนาคต

1. **การเรียนรู้แบบกระจาย (Federated Learning)** – ฝึกตัวปรับแต่ง LLM แบบเฉพาะโดเมนโดยไม่ต้องย้ายเทเลเมทรีดิบออกจากไฟร์วอลล์ขององค์กร.  
2. **ความเป็นส่วนตัวเชิงความแตกต่าง (Differential Privacy)** – ใส่สัญญาณรบกวนในคะแนนความเสี่ยงก่อนที่ข้อมูลจะถึง Prompt Generator, รักษาความลับพร้อมยังคงประโยชน์.  
3. **หลักฐานศูนย์ความรู้ (Zero‑Knowledge Proofs)** – ให้ผู้ขายตรวจสอบว่าคำตอบสอดคล้องกับโมเดลความเสี่ยงโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐาน.

เส้นทางวิจัยเหล่านี้สัญญาว่าจะทำให้การสังเคราะห์นโยบายแบบไดนามิกยิ่งปลอดภัย, โปร่งใส, และเป็นมิตรต่อกฎระเบียบมากขึ้น.

---

## 11. สรุป

การสังเคราะห์นโยบายแบบไดนามิกเปลี่ยนภารกิจที่ยุ่งยากและเสี่ยงต่อความผิดพลาดของการตอบแบบสอบถามความปลอดภัยให้เป็น **บริการแบบเรียลไทม์ที่มีหลักฐานรองรับ**. ด้วยการผสานเทเลเมทรีความเสี่ยงสด, เครื่องยนต์บริบท, และ LLMs ที่ทรงพลังภายในเวิร์กโฟลว์ที่ประสานกัน, องค์กรสามารถลดเวลาตอบลงอย่างมหาศาล, รักษาการปฏิบัติตามอย่างต่อเนื่อง, และให้ผู้ตรวจสอบเข้าถึงหลักฐานที่ไม่อาจแก้ไขได้. เมื่อรวมกับ Procurize, DPS กลายเป็นข้อได้เปรียบด้านการแข่งขัน—เปลี่ยนข้อมูลความเสี่ยงให้เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่เร่งการปิดดีลและสร้างความเชื่อมั่น.