
# เครื่องยนต์ Prompt ที่อิง Ontology สำหรับทำให้แบบสอบถามความปลอดภัยสอดคล้องกัน

> **TL;DR** – เครื่องยนต์ Prompt ที่อิง Ontology สร้างสะพานเชิงความหมายระหว่างกรอบการปฏิบัติตามที่ขัดแย้งกัน ทำให้ AI แบบสร้างสรรค์สามารถผลิตคำตอบที่สอดคล้องและสามารถตรวจสอบได้สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัยใด ๆ ในขณะที่รักษาความเกี่ยวข้องเชิงบริบทและความถูกต้องของกฎระเบียบ

---

## 1. ทำไมต้องวิธีใหม่

แบบสอบถามความปลอดภัยยังคงเป็นคอขวดสำคัญสำหรับผู้ให้บริการ SaaS แม้จะมีเครื่องมืออย่าง Procurize ที่รวมเอกสารและอัตโนมัติ workflow แต่ **ช่องว่างเชิงความหมาย** ระหว่างมาตรฐานต่าง ๆ ยังคงทำให้ทีมความปลอดภัย, กฎหมายและวิศวกรรมต้องเขียนหลักฐานเดียวกันหลายครั้ง:

| กรอบ | คำถามทั่วไป | ตัวอย่างคำตอบ |
|------|-------------|----------------|
| **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** | *อธิบายการเข้ารหัสข้อมูลของคุณขณะพักซึ่งอยู่ในที่จัดเก็บ* | “ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256 …” |
| **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** | *คุณปกป้องข้อมูลที่จัดเก็บอย่างไร?* | “เราดำเนินการเข้ารหัส AES‑256 …” |
| **[GDPR](https://gdpr.eu/)** | *อธิบายมาตรการเชิงเทคนิคสำหรับข้อมูลส่วนบุคคล* | “ข้อมูลถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256 และทำการหมุนคีย์ทุกไตรมาส.” |

แม้ว่าการควบคุมพื้นฐานจะเหมือนกัน แต่รูปแบบการเขียน, ขอบเขต, และความคาดหวังของหลักฐานต่างกัน การทำงานของ AI แบบเดิมมักใช้ **การปรับแต่ง Prompt แยกตามกรอบ** ซึ่งเมื่อจำนวนมาตรฐานเพิ่มขึ้นก็จะไม่ยั่งยืน

**เครื่องยนต์ Prompt ที่อิง Ontology** แก้ปัญหาตั้งแต่ราก โดยสร้าง **การเป็นตัวแทนรูปแบบเดียว** ของแนวคิดการปฏิบัติตาม จากนั้น **แมพ** ภาษาแบบสอบถามแต่ละชุดไปยังโมเดลร่วมนี้ AI จะต้องทำความเข้าใจ Prompt “แคนอนิคัล” เพียงชุดเดียว ส่วน Ontology จะรับหน้าที่แปล, เวอร์ชัน, และอธิบายเหตุผล

---

## 2. ส่วนประกอบหลักของสถาปัตยกรรม

ด้านล่างเป็นภาพรวมระดับสูงของโซลูชัน แสดงเป็นแผนภาพ Mermaid (ข้อความในเครื่องหมายคำพูดสองคู่จะถูกแปล)

```mermaid
graph TD
    A["ที่เก็บ Ontology กฎระเบียบ"] --> B["ตัวแมปกรอบมาตรฐาน"]
    B --> C["ผู้สร้าง Prompt มาตรฐาน"]
    C --> D["เครื่องยนต์การสรุปผล LLM"]
    D --> E["ตัวแปลงผลลัพธ์คำตอบ"]
    E --> F["บันทึกเส้นทางการตรวจสอบ"]
    G["คลังหลักฐาน"] --> C
    H["บริการตรวจจับการเปลี่ยนแปลง"] --> A
```

1. **ที่เก็บ Ontology กฎระเบียบ** – กราฟความรู้ที่บันทึกแนวคิด (เช่น *การเข้ารหัส*, *การควบคุมการเข้าถึง*), ความสัมพันธ์ (*ต้องการ*, *สืบทอด*), และแอตทริบิวท์ตามเขตอำนาจ.  
2. **ตัวแมปกรอบมาตรฐาน** – ตัวแปลงน้ำหนักเบา ที่พาร์สคำถามจากแบบสอบถาม, ระบุโหนด Ontology ที่สอดคล้อง, และให้คะแนนความมั่นใจ.  
3. **ผู้สร้าง Prompt มาตรฐาน** – ประกอบ Prompt หนึ่งชุดที่อัดแนวคิดจาก Ontology พร้อมหลักฐานที่เชื่อมโยง.  
4. **เครื่องยนต์การสรุปผล LLM** – โมเดลสร้างสรรค์ใด ๆ (GPT‑4o, Claude 3, ฯลฯ) ที่ผลิตคำตอบเป็นภาษาธรรมชาติ.  
5. **ตัวแปลงผลลัพธ์คำตอบ** – จัดรูปผลลัพธ์ LLM ให้ตรงโครงสร้างแบบสอบถามที่ต้องการ (PDF, markdown, JSON).  
6. **บันทึกเส้นทางการตรวจสอบ** – เก็บการแมพ, เวอร์ชัน Prompt, และคำตอบ LLM เพื่อตรวจสอบและใช้ฝึกโมเดลต่อในอนาคต.  
7. **คลังหลักฐาน** – เก็บเอกสารนโยบาย, รายงานการตรวจสอบ, และลิงก์ศิลปวัตถุที่อ้างอิงในคำตอบ.  
8. **บริการตรวจจับการเปลี่ยนแปลง** – เฝ้าระวังการอัปเดตของมาตรฐานหรือ 정책ภายในและส่งต่อการเปลี่ยนแปลงผ่าน Ontology โดยอัตโนมัติ.

---

## 3. การสร้าง Ontology

### 3.1 แหล่งข้อมูล

| แหล่งข้อมูล | ตัวอย่างเอนทิตี้ | วิธีการสกัดข้อมูล |
|-------------|------------------|-------------------|
| **ISO 27001 Annex A** | “การควบคุมการเข้ารหัส”, “ความปลอดภัยทางกายภาพ” | การทำพาร์สตามกฎสำหรับข้อกำหนด ISO |
| **SOC 2 Trust Services Criteria** | “ความพร้อมใช้งาน”, “ความลับ” | การจัดประเภท NLP บนเอกสาร SOC |
| **GDPR Recitals & Articles** | “การลดข้อมูลลง”, “สิทธิ์ในการลบข้อมูล” | การสกัดเอนทิตี้‑ความสัมพันธ์ด้วย spaCy + แพทเทิร์นกำหนดเอง |
| **Internal Policy Vault** | “นโยบายการเข้ารหัสระดับบริษัท” | นำเข้าตรงจากไฟล์ YAML/Markdown ของนโยบาย |

แต่ละแหล่งให้ **โหนดแนวคิด** (`C`) และ **ขอบความสัมพันธ์** (`R`) ตัวอย่างเช่น **“AES‑256”** เป็น *เทคนิค* (`C`) ที่ *ดำเนินการ* ควบคุม **“การเข้ารหัสข้อมูลที่พัก”** (`C`). ทุกลิงก์จะระบุแหล่งที่มา (source, version) และคะแนนความมั่นใจ

### 3.2 กฎการทำให้เป็นมาตรฐานเดียว

เพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อน แนวคิดจะ **ทำให้เป็นรูปแบบมาตรฐาน**:

| คำดิบ | รูปแบบมาตรฐาน |
|--------|-----------------|
| “Encryption at Rest” | `encryption_at_rest` |
| “Data Encryption” | `encryption_at_rest` |
| “AES‑256 Encryption” | `aes_256` (sub‑type ของ `encryption_algorithm`) |

การทำให้เป็นมาตรฐานทำโดย **ดิกชันนารี‑ดริเวน ฟัซซี่แมตช์** ที่เรียนรู้จากการแมพที่ผู้เชี่ยวชาญอนุมัติ

### 3.3 กลยุทธ์เวอร์ชัน

มาตรฐานการปฏิบัติตามเปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ Ontology ใช้ **ระบบเวอร์ชันแบบ Semantic (`MAJOR.MINOR.PATCH`)** เมื่อมีคลอสใหม่เพิ่มขึ้น จะทำ **minor bump** ซึ่งกระตุ้นการประเมิน Prompt ที่เกี่ยวข้องใหม่ ตัวบันทึกตรวจสอบจะบันทึกเวอร์ชัน Ontology ที่ใช้สำหรับแต่ละคำตอบ เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างชัดเจน

---

## 4. การสร้าง Prompt ในการปฏิบัติ

### 4.1 From Questionnaire to Ontology Node

เมื่อผู้ขายได้รับคำถามเช่น:

> *“คุณทำการเข้ารหัสข้อมูลสำรองที่จัดเก็บนอกสถานที่หรือไม่?”*

**ตัวแมปกรอบมาตรฐาน** จะทำการค้นหาความคล้ายคลึงกับ Ontology แล้วส่งคืนโหนด `encryption_at_rest` พร้อมคะแนนความมั่นใจ 0.96 พร้อมดึงคุณลักษณะ “สำรอง”, “นอกสถานที่” เป็น *attribute* เสริม

### 4.2 Canonical Prompt Template

Prompt มาตรฐานเดียวที่ใช้ซ้ำได้ มีรูปแบบ pseudo‑code ดังนี้ (ข้อความในเทมเพลตถูกแปลเป็นไทย):

```
คุณเป็นเจ้าหน้าที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เชี่ยวชาญ โปรดตอบคำถามต่อไปนี้โดยใช้การควบคุมที่บริษัทได้จัดทำเป็นเอกสาร

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: ให้คำตอบสั้นกระชับ (สูงสุด 150 คำ) และแนบรายการสัญลักษณ์แบบหัวข้อย่อยของหลักฐานที่สนับสนุน
```

### 4.3 ตัวอย่างผลลัพธ์จาก LLM

> **คำตอบ:** ใช่, ข้อมูลสำรองที่จัดเก็บนอกสถานที่ทั้งหมดถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256 โดยใช้คีย์ที่เป็นเอกลักษณ์ต่อชุดสำรอง การจัดการคีย์ทำผ่านฮับการจัดเก็บคีย์ที่ได้รับการปกป้องด้วย HSM และมีการหมุนคีย์ทุกไตรมาส.  
> **หลักฐานสนับสนุน:**  
> - *นโยบายการเข้ารหัสสำรอง* – `https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf`  
> - *บันทึกการหมุนคีย์ HSM* – `https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json`

**ตัวแปลงผลลัพธ์คำตอบ** จะนำข้อความนี้จัดรูปตามโครงสร้างแบบสอบถามเฉพาะ (เช่น เซลล์ตารางสำหรับ ISO, ฟิลด์ข้อความอิสระสำหรับ SOC 2)

---

## 5. ข้อได้เปรียบเมื่อเทียบกับการปรับแต่ง Prompt แบบดั้งเดิม

| ตัวชี้วัด | การปรับแต่ง Prompt แบบดั้งเดิม | เครื่องยนต์ Prompt ที่อิง Ontology |
|-----------|----------------------------------|-----------------------------------|
| **ขยายตัว** | หนึ่ง Prompt ต่อกรอบ → การเติบโตเชิงเส้น | Prompt มาตรฐานเดียว → คงที่ |
| **ความสอดคล้อง** | คำตอบแตกต่างตามกรอบ | คำตอบสอดคล้องจากแหล่งเดียว |
| **ตรวจสอบได้** | การติดตามเวอร์ชัน Prompt ด้วยตนเอง | เวอร์ชัน Ontology + บันทึกตรวจสอบอัตโนมัติ |
| **ปรับตัว** | ต้องฝึกใหม่เมื่อมาตรฐานอัปเดต | ระบบตรวจจับการเปลี่ยนแปลงอัปเดตผ่าน Ontology |
| **ภาระการบำรุงรักษา** | สูง – มีไฟล์ Prompt จำนวนหลายสิบ | ต่ำ – ชั้นแมพและกราฟความรู้เดียว |

ในการทดสอบจริงที่ Procurize เครื่องยนต์ที่อิง Ontology ลด **เวลาเฉลี่ยในการสร้างคำตอบ** จาก 7 วินาที (การปรับแต่ง Prompt) เหลือ 2 วินาที พร้อม **เพิ่มคะแนนความคล้ายคลึงข้ามกรอบ** (BLEU‑score เพิ่มขึ้น 18 %)

---

## 6. เคล็ดลับการนำไปใช้

1. **เริ่มด้วยขนาดเล็ก** – เติม Ontology ด้วยควบคุมที่พบบ่อยที่สุด (การเข้ารหัส, การควบคุมการเข้าถึง, การบันทึก) ก่อนขยายต่อ.  
2. **ใช้ Vocabulary ที่มีอยู่** – โครงการอย่าง **Schema.org**, **OpenControl**, และ **CAPEC** มีศัพท์ที่พร้อมขยายได้.  
3. **เลือก Graph DB** – Neo4j หรือ Amazon Neptune รองรับการเดินทางแบบซับซ้อนและการเวอร์ชันอย่างมีประสิทธิภาพ.  
4. **ผสานกับ CI/CD** – ถือ Ontology เป็นโค้ด; รันเทสอัตโนมัติเพื่อตรวจสอบความแมพของชุดคำถามตัวอย่าง.  
5. **มนุษย์เป็นผู้ตรวจสอบ** – จัด UI ให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยยืนยันหรือแก้ไขแมพ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะย้อนกลับไปฝึกฟัซซีแมตเชอร์

---

## 7. ส่วนขยายในอนาคต

- **การซิงค์ Ontology ระหว่างองค์กร** – บริษัทต่าง ๆ สามารถแชร์ส่วนย่อยของ Ontology แบบไม่ระบุตัวตน เพื่อสร้างฐานความรู้การปฏิบัติตามร่วมกัน.  
- **เลเยอร์ Explainable AI** – แนบกราฟเหตุผลให้แต่ละคำตอบ เพื่อแสดงว่าโหนด Ontology ใดบ้างที่มีส่วนทำให้เกิดข้อความนั้น.  
- **การบูรณาการ Zero‑Knowledge Proof** – สำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องการความปลอดภัยสูง สามารถใส่หลักฐาน zk‑SNARK เพื่อยืนยันว่าการแมพเป็นไปตามกฎโดยไม่เปิดเผยเนื้อหาเชิงลับ.

---

## 8. สรุป

เครื่องยนต์ Prompt ที่อิง Ontology เป็นการเปลี่ยนแปลงวิธีคิดในการอัตโนมัติแบบสอบถามความปลอดภัย โดยการรวมกรอบการปฏิบัติตามที่แตกต่างกันไว้ภายใต้กราฟความรู้รูปแบบเดียว องค์กรจะสามารถ:

- **ขจัดงานมือซ้ำซ้อน** ระหว่างกรอบต่าง ๆ  
- **รับประกันความสอดคล้องและตรวจสอบได้** ของคำตอบ  
- **ปรับตัวอย่างรวดเร็ว** ต่อการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบด้วยภาระการพัฒนาเพียงเล็กน้อย  

เมื่อเชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มร่วมมือของ Procurize วิธีนี้ทำให้ทีมความปลอดภัย, กฎหมาย, และผลิตภัณฑ์ตอบโจทย์การประเมินของผู้ขายได้ในไม่กี่นาที แทนที่จะใช้หลายวัน เปลี่ยนการปฏิบัติตามจากศูนย์ต้นทุนเป็นข้อได้เปรียบเชิงการแข่งขัน

## <span class='highlight-content'>ดู</span> เพิ่มเติม

- [OpenControl แหล่งเก็บบน GitHub](https://github.com/opencontrol) – แหล่งเปิดของนโยบายและการกำหนดค่าการปฏิบัติตาม.  
- [ฐานความรู้ MITRE ATT&CK®](https://attack.mitre.org) – ไทแคโนโลยีของเทคนิคล่าสุดที่ใช้สร้าง Ontology ด้านความปลอดภัย.  
- [ภาพรวมมาตรฐาน ISO/IEC 27001:2025](https://www.iso.org/standard/82875.html) – เวอร์ชันล่าสุดของมาตรฐานการจัดการความปลอดภัยข้อมูล.