
# แดชบอร์ดการพิสูจน์แหล่งที่มาของหลักฐานแบบโต้ตอบด้วย Mermaid สำหรับการตรวจสอบแบบสอบถามแบบเรียลไทม์

## บทนำ  

แบบสอบถามความปลอดภัย การตรวจสอบความสอดคล้อง และการประเมินความเสี่ยงของผู้ขายโดยทั่วไปเป็นคอขวดสำหรับบริษัท SaaS ที่เคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว แม้ว่า AI จะร่างคำตอบได้ภายในไม่กี่วินาที แต่ผู้ตรวจสอบและผู้ตรวจทานภายในยังคงถามว่า *“คำตอบนั้นมาจากไหน? มีการเปลี่ยนแปลงตั้งแต่การตรวจสอบครั้งล่าสุดหรือไม่?”* คำตอบอยู่ที่ **การพิสูจน์แหล่งที่มาของหลักฐาน**—ความสามารถในการตามรอยทุกคำตอบกลับไปยังแหล่งที่มา เวอร์ชัน และร่องรอยการอนุมัติ

ฟีเจอร์สแตกของ Procurize รุ่นต่อไปแนะนำ **แดชบอร์ด Mermaid โต้ตอบ** ที่ทำให้เห็นภาพการพิสูจน์แหล่งที่มาของหลักฐานแบบเรียลไทม์ แดชบอร์ดนี้ทำงานด้วย **Dynamic Compliance Knowledge Graph (DCKG)** ที่ซิงโครไนซ์ต่อเนื่องกับคลังนโยบาย, แหล่งเก็บเอกสาร, และฟีดความสอดคล้องภายนอก การแสดงกราฟเป็นไดอะแกรม Mermaid ที่เข้าใจง่ายทำให้ทีมความปลอดภัยสามารถ:

* **นำทาง** เชิงสายของแต่ละคำตอบด้วยการคลิก
* **ตรวจสอบ** ความสดของหลักฐานผ่านการแจ้งเตือนการเปลี่ยนแปลงนโยบายอัตโนมัติ
* **ส่งออก** snapshot พร้อมเอกสารที่พร้อมตรวจสอบซึ่งฝังภาพแหล่งที่มาลงในรายงานความสอดคล้อง

ส่วนต่อไปนี้จะอธิบายสถาปัตยกรรม, โมเดล Mermaid, รูปแบบการผสานรวม, และขั้นตอนการเปิดใช้งานแบบปฏิบัติงานที่ดีที่สุด

---

## 1. ทำไมการพิสูจน์แหล่งที่มาถึงสำคัญในการทำแบบสอบถามอัตโนมัติ  

| จุดเจ็บปวด | วิธีแก้แบบดั้งเดิม | ความเสี่ยงที่เหลือ |
|------------|--------------------|-------------------|
| **คำตอบล้าสมัย** | หมายเหตุ “อัปเดตล่าสุด” ด้วยตนเอง | พลาดการเปลี่ยนแปลงนโยบาย |
| **แหล่งที่มาไม่ชัดเจน** | การอธิบายเชิงอรรถ | ผู้ตรวจสอบไม่สามารถตรวจสอบได้ |
| **ความยุ่งยากของเวอร์ชันคอนโทรล** | แยก repo Git สำหรับเอกสาร | snapshot ไม่สอดคล้องกัน |
| **ภาระงานร่วมกัน** | ไฟล์อีเมลเกี่ยวกับการอนุมัติ | การอนุมัติหายไป งานซ้ำซ้อน |

การพิสูจน์แหล่งที่มาขจัดช่องว่างเหล่านี้โดย **ผูกคำตอบที่สร้างด้วย AI กับโหนดหลักฐานที่เป็นเอกลักษณ์** ในกราฟซึ่งบันทึก:

* **เอกสารต้นทาง** (ไฟล์นโยบาย, การรับรองจากบุคคลที่สาม, หลักฐานการควบคุม)
* **แฮชเวอร์ชัน** (ลายนิ้วมือเชิงคริปโตที่รับประกันความคงที่)
* **เจ้าของ / ผู้อนุมัติ** (บุคคลหรือบอท)
* **เวลาประทับ** (เวลามาตรฐาน UTC อัตโนมัติ)
* **แฟล็กการเปลี่ยนนโยบาย** (สร้างโดย Real‑Time Drift Engine)

เมื่อผู้ตรวจสอบคลิกที่คำตอบในแดชบอร์ด ระบบจะแสดงโหนดนั้นพร้อมเมตาดาต้าข้างต้นทันที

---

## 2. สถาปัตยกรรมหลัก  

ด้านล่างเป็นไดอะแกรม Mermaid ระดับสูงของ pipeline การพิสูจน์แหล่งที่มา ไดอะแกรมใช้ **ป้ายกำกับโหนดในเครื่องหมายอัญประกาศคู่** ตามสเปคที่กำหนด

```mermaid
graph TD
    subgraph AI Engine
        A["LLM Answer Generator"]
        B["Prompt Manager"]
    end
    subgraph Knowledge Graph
        KG["Dynamic Compliance KG"]
        V["Evidence Version Store"]
        D["Drift Detection Service"]
    end
    subgraph UI Layer
        UI["Interactive Mermaid Dashboard"]
        C["Audit Export Service"]
    end
    subgraph Integrations
        R["Policy Repo (Git)"]
        S["Document Store (S3)"]
        M["External Compliance Feed"]
    end

    B --> A
    A --> KG
    KG --> V
    V --> D
    D --> KG
    KG --> UI
    UI --> C
    R --> V
    S --> V
    M --> KG
```

**กระแสหลัก**

1. **Prompt Manager** เลือกพรอมต์ที่คำนึงถึงบริบทและอ้างอิงโหนด KG ที่เกี่ยวข้อง
2. **LLM Answer Generator** ผลิตคำตอบฉบับร่าง
3. คำตอบนั้น **ถูกลงทะเบียน** ใน KG เป็น *Answer Node* ใหม่ที่เชื่อมต่อกับ *Evidence Nodes* ด้านล่าง
4. **Evidence Version Store** เขียนแฮชเชิงคริปโตของเอกสารต้นทางแต่ละไฟล์
5. **Drift Detection Service** เปรียบเทียบแฮชที่เก็บไว้กับสแนปชอตนโยบายสดอย่างต่อเนื่อง; ความไม่ตรงกันใด ๆ จะทำให้คำตอบถูกทำเครื่องหมายให้ตรวจทาน
6. **Interactive Dashboard** ดึงข้อมูลจาก KG ผ่าน GraphQL endpoint แล้วเรนเดอร์โค้ด Mermaid แบบเรียลไทม์
7. **Audit Export Service** รวม SVG Mermaid ปัจจุบัน, JSON ของแหล่งที่มา, และข้อความคำตอบเป็นไฟล์ PDF ชุดเดียว

---

## 3. สร้างแดชบอร์ด Mermaid  

### 3.1 การแปลงข้อมูลเป็นไดอะแกรม  

 UI layer คิวรี KG ด้วย questionnaire ID เฉพาะ ผลลัพธ์จะเป็นโครงสร้างซ้อนแบบนี้

```json
{
  "questionId": "Q-101",
  "answer": "We encrypt data at rest using AES‑256.",
  "evidence": [
    {
      "docId": "policy-iso27001",
      "versionHash": "0x9f2c...",
      "approvedBy": "alice@example.com",
      "timestamp": "2025-11-20T14:32:00Z",
      "drift": false
    },
    {
      "docId": "cloud‑kbs‑report",
      "versionHash": "0x4c1a...",
      "approvedBy": "bob@example.com",
      "timestamp": "2025-09-05T09:10:00Z",
      "drift": true
    }
  ]
}
```

 **เรนเดอร์บนฝั่งไคลเอนต์** จะเปลี่ยนแต่ละรายการหลักฐานเป็น sub‑graph Mermaid

```mermaid
graph LR
    A["Answer Q‑101"] --> E1["policy‑iso27001"]
    A --> E2["cloud‑kbs‑report"]
    E1 -->|hash: 0x9f2c| H1["Hash"]
    E2 -->|hash: 0x4c1a| H2["Hash"]
    E2 -->|drift| D["⚠️ Drift Detected"]
```

 UI จะเพิ่มสัญญาณสีประทับ:

* **โหนดสีเขียว** – หลักฐานเป็นปัจจุบัน
* **โหนดสีแดง** – มีการเปลี่ยนแปลง (drift) 
* **ไอคอนแม่กุญแจ** – แฮชเชิงคริปโตได้รับการตรวจสอบแล้ว

> **หมายเหตุ:** การอ้างอิง *policy‑iso27001* สอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 27001 — ดูสเปคอย่างเป็นทางการได้ที่: [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)

### 3.2 ฟีเจอร์แบบโต้ตอบ  

| ฟีเจอร์ | การโต้ตอบ | ผลลัพธ์ |
|---------|------------|----------|
| **คลิกโหนด** | คลิกที่โหนดหลักฐานใดก็ได้ | เปิดโมดัลแสดงพรีวิวเอกสารเต็ม, ความแตกต่างเวอร์ชัน, คอมเมนต์การอนุมัติ |
| **สลับมุมมอง Drift** | สวิตช์ในแถบเครื่องมือ | ไฮไลท์เฉพาะโหนดที่มี `drift = true` |
| **ส่งออก Snapshot** | คลิกปุ่ม “Export” | สร้างไฟล์ SVG + JSON ของแหล่งที่มาสำหรับผู้ตรวจสอบ |
| **ค้นหา** | พิมพ์ doc ID หรืออีเมลผู้เป็นเจ้าของ | โฟกัสอัตโนมัติที่ sub‑graph ที่ตรงกัน |

การโต้ตอบทั้งหมดทำบน **คลายเอ็นท์** เพื่อหลีกเลี่ยงการร้องขอเพิ่มเติม โค้ด Mermaid ที่สร้างขึ้นจะถูกเก็บไว้ใน `<textarea>` ที่ซ่อนเพื่อให้คัดลอก‑วางได้ง่าย

---

## 4. ผสานการพิสูจน์แหล่งที่เข้ากับกระบวนการทำงานเดิม  

### 4.1 ประตู CI/CD สำหรับความสอดคล้อง  

เพิ่มขั้นตอนใน pipeline ที่ **ทำให้ build ล้มเหลว** หากมีแฟล็ก drift ที่ยังไม่ได้แก้ไข ตัวอย่าง GitHub Action

```yaml
name: Evidence Provenance Gate
on: [pull_request]
jobs:
  provenance-check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Drift Scanner
        run: |
          curl -s https://api.procurize.io/drift?pr=${{ github.event.pull_request.number }} \
          | jq '.drifted | length > 0' && exit 1 || exit 0
```

### 4.2 การแจ้งเตือนใน Slack / Teams  

กำหนดให้ **Drift Detection Service** ส่ง **snippet Mermaid** สั้น ๆ ไปยังช่องทางเมื่อเกิด drift ไฟล์ snippet จะถูกเรนเดอร์อัตโนมัติโดยบอทที่รองรับ ทำให้หัวหน้าฝ่ายความปลอดภัยเห็นภาพได้ทันที

### 4.3 การอัตโนมัติการตรวจสอบทางกฎหมาย  

ทีมกฎหมายสามารถเพิ่ม edge **“Legal Sign‑Off”** ไปยังโหนดหลักฐานได้ แดชบอร์ดจะแสดงไอคอนแม่กุญแจบนโหนดนั้นเพื่อบอกว่าผ่านการตรวจสอบตามเช็คลิสต์กฎหมายแล้ว

---

## 5. เรื่องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว  

| ประเด็น | วิธีบรรเทา |
|----------|------------|
| **การเปิดเผยเอกสารที่เป็นความลับ** | เก็บเอกสารดิบใน S3 ที่เข้ารหัส; แดชบอร์ดแสดงเฉพาะเมตาดาต้าและแฮช ไม่แสดงเนื้อหาไฟล์ |
| **การปลอมแปลงข้อมูลแหล่งที่มา** | ใช้ลายเซ็นแบบ **EIP‑712** สำหรับทุก transaction บนกราฟ; การแก้ไขใด ๆ จะทำให้แฮชไม่ตรง |
| **ที่ตั้งข้อมูล** | ปรับใช้ KG และ stores ของหลักฐานในโซนเดียวกับข้อมูลความสอดคล้องหลัก (EU, US‑East เป็นต้น) |
| **การควบคุมการเข้าถึง** | ใช้ RBAC ของ Procurize: ผู้ใช้ต้องมี `provenance:read` ถึงจะดูแดชบอร์ด; ต้องมี `provenance:edit` จึงจะทำการอนุมัติได้ |

---

## 6. ผลกระทบจริง: กรณีศึกษา  

**บริษัท:** SecureFinTech Ltd.  
**สถานการณ์:** การตรวจสอบ **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** รายไตรมาสต้องการหลักฐานสำหรับ 182 ควบคุมการเข้ารหัส  
**ก่อนใช้แดชบอร์ด:** การรวบรวมด้วยตนเองใช้เวลา 12 วัน ผู้ตรวจสอบตั้งคำถามเรื่องความสดของหลักฐาน  
**หลังใช้แดชบอร์ด:**  

| ตัวชี้วัด | ก่อน | หลัง |
|-----------|------|------|
| เวลาตอบคำถามเฉลี่ย | 4.2 ชม. | **1.1 ชม.** |
| งานที่ต้องทำซ้ำเนื่องจาก drift | 28 % ของคำตอบ | **3 %** |
| คะแนนความพึงพอใจของผู้ตรวจสอบ (1‑5) | 2.8 | **4.7** |
| เวลาสำหรับส่งออกแพ็คเกจการตรวจสอบ | 6 ชม. | **45 นาที** |

การแสดงภาพแหล่งที่มาช่วยลดระยะเวลาการเตรียมการตรวจสอบลง **70 %** และการแจ้งเตือน drift อัตโนมัติประหยัดประมาณ **160 ชั่วโมงคนต่อปี**

---

## 7. คู่มือการติดตั้งแบบขั้นตอนต่อขั้นตอน  

1. **เปิดใช้งาน Knowledge Graph Sync** – เชื่อมต่อ repo Git ของนโยบาย, store เอกสาร, และฟีดความสอดคล้องภายนอกในเมนู Settings ของ Procurize  
2. **เปิดใช้งาน Provenance Service** – เปิดสวิตช์ “Evidence Versioning & Drift Detection” ในคอนโซลผู้ดูแลระบบ  
3. **กำหนดค่าแดชบอร์ด Mermaid** – เพิ่ม `dashboard.provenance.enabled = true` ในไฟล์ `procurize.yaml`  
4. **กำหนด Workflow การอนุมัติ** – ใช้ “Workflow Builder” เพื่อผูกขั้นตอน “Legal Sign‑Off” และ “Security Owner” เข้าไปในโหนดหลักฐานแต่ละอัน  
5. **ฝึกทีม** – จัดการสาธิต 30 นาที ครอบคลุมการคลิกโหนด, การจัดการ drift, และการส่งออก  
6. **ฝังในพอร์ทัลผู้ตรวจสอบ** – ใช้ snippet IFrame ด้านล่างเพื่อโฮสต์แดชบอร์ดภายในพอร์ทัลตรวจสอบภายนอก  

```html
<iframe src="https://dashboard.procurize.io/q/2025-Q101"
        width="100%" height="800"
        style="border:none;"></iframe>
```

7. **ตรวจสอบเมตริก** – ติดตาม “Drift Events”, “Export Count”, และ “Avg. Answer Time” บนแผงวิเคราะห์ของ Procurize เพื่อประเมิน ROI

---

## 8. การพัฒนาในอนาคต  

| รายการใน Roadmap | คำอธิบาย |
|-------------------|-----------|
| **การทำนาย Drift ด้วย AI** | ใช้ LLM วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงนโยบายเพื่อคาดการณ์ drift ก่อนเกิด |
| **การแชร์แหล่งที่มาข้ามองค์กร** | โหมด KG แบบเฟเดอเรตที่ให้บริษัทพันธมิตรดูแหล่งที่มาที่แชร์โดยไม่เปิดเผยเอกสารจริง |
| **การนำทางด้วยเสียง** | ผสานกับ Procurize Voice Assistant ให้ผู้ตรวจสอบถาม “แสดงแหล่งที่มาของคำตอบ 34” |
| **การทำงานร่วมแบบเรียลไทม์** | แก้ไขโหนดหลักฐานหลายผู้ใช้พร้อมกันพร้อมแสดงตัวบ่งชี้ผู้เข้าร่วม |

---

## 9. สรุป  

**แดชบอร์ดการพิสูจน์แหล่งที่มาของหลักฐานแบบโต้ตอบด้วย Mermaid** ของ Procurize เปลี่ยนการทำแบบสอบถามความปลอดภัยจากความมืดเป็นประสบการณ์ที่โปร่งใส, ตรวจสอบได้, และทำงานร่วมกันได้ โดยผสานคำตอบที่สร้างด้วย AI กับ Knowledge Graph ความสอดคล้องแบบเรียลไทม์ องค์กรจะได้ **การมองเห็นเชิงสายทันที**, **การบรรเทา drift อัตโนมัติ**, และ **เอกสารพร้อมตรวจสอบ** โดยไม่เสียความเร็ว

การนำเลเยอร์การพิสูจน์แหล่งที่มานี้ไปใช้ไม่เพียงย่นระยะเวลาการตรวจสอบ แต่ยังเสริมสร้างความเชื่อมั่นระหว่างผู้กำกับ, พันธมิตร, และลูกค้าว่า “คำกล่าวอ้างด้านความปลอดภัยของคุณได้รับการสนับสนุนด้วยหลักฐานที่คงที่และเป็นเรียลไทม์”