
# AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการอัตโนมัติของแบบสอบถามความปลอดภัย

*ในยุคของ Generative AI อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดในการขยายการอัตโนมัติของแบบสอบถามคือ **ข้อมูล**—ไม่ใช่การประมวณผล ข้อความนโยบายความปลอดภัยจริงมักถูกปกป้อง, มีรูปแบบที่ซับซ้อน, และแทบไม่มีการทำป้ายกำกับเพื่อการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลสังเคราะห์เสนอทางลัดที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว, ทำให้องค์กรสามารถฝึก, ตรวจสอบ, และปรับปรุง LLMs อย่างต่อเนื่องเพื่อร่างคำตอบที่แม่นยำและตรวจสอบได้ตามความต้องการ*

---

## ทำไมข้อมูลสังเคราะห์ถึงเป็นส่วนที่ขาดหายไป

| ความท้าทาย | แนวทางแบบดั้งเดิม | ทางเลือกแบบสังเคราะห์ |
|------------|-------------------|------------------------|
| **ความขาดแคลนข้อมูล** — มีชุดข้อมูลแบบสอบถามความปลอดภัยสาธารณะน้อย | การเก็บข้อมูลด้วยตนเอง, การลบข้อมูลอย่างหนัก, การตรวจสอบทางกฎหมาย | การสร้างอย่างอัตโนมัติของคำตอบคู่ที่สมจริงจำนวนหลายล้านชุด |
| **ความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัว** — ข้อความนโยบายจริงมีความลับ | กระบวนการทำให้เป็นนิรนามที่ซับซ้อน | ไม่มีข้อมูลจริงถูกเปิดเผย; ข้อความสังเคราะห์เลียนแบบรูปแบบและโครงสร้าง |
| **การเปลี่ยนแปลงโดเมน** — กฎระเบียบพัฒนาเร็วกว่าการอัปเดตโมเดล | การฝึกซ้ำเป็นระยะบนข้อมูลใหม่ที่เก็บด้วยตนเอง | การรีเฟรชข้อมูลสังเคราะห์อย่างต่อเนื่องสอดคล้องกับมาตรฐานใหม่ |
| **อคติในการประเมิน** — ชุดทดสอบสะท้อนอคติการฝึก | เมตริกที่คาดการณ์เกินจริง | ชุดทดสอบสังเคราะห์ที่ควบคุมครอบคลุมกรณีขอบ |

การกำจัดความจำเป็นในการป้อนนโยบายดิบเข้าในลูปการฝึกทำให้ข้อมูลสังเคราะห์ไม่เพียงรักษาความลับเท่านั้น แต่ยังให้ทีมการปฏิบัติตามกฎระเบียบควบคุม *ว่า* และ *อย่างไร* ของพฤติกรรมโมเดลได้เต็มที่

---

## แนวคิดหลักเบื้องหลังข้อมูลแบบสอบถามสังเคราะห์

### 1. การสร้างด้วย Prompt

LLMs สามารถสั่งให้ **ทำหน้าที่เป็นผู้เขียนนโยบาย** และสร้างร่างคำตอบสำหรับเทมเพลตคำถามที่กำหนด ตัวอย่าง Prompt:

```
You are a compliance officer for a SaaS platform. Write a concise answer (≤150 words) to the following ISO 27001 control:
"Describe how encryption keys are protected at rest and in transit."
```

การเรียก Prompt นี้กับแคตาล็อกของคอนโทรลทั้งหมดจะให้ **คอร์ปัสสังเคราะห์ดิบ** แก่เรา

### 2. คลังศัพท์ที่ควบคุมและการจัดแนว Ontology

เพื่อให้ข้อความที่สร้างมีความสอดคล้อง เราใส่ **ontology ด้านความปลอดภัย** (เช่น [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)) ซึ่งกำหนด:

- **ประเภทเอนทิตี**: `Encryption`, `AccessControl`, `IncidentResponse`  
- **แอตทริบิวต์**: `algorithm`, `keyRotationPeriod`, `auditLogRetention`  
- **ความสัมพันธ์**: `protects`, `monitoredBy`

Ontology นี้เป็นแนวทางให้ LLM ผ่าน **Prompt ที่มีโครงสร้าง** และ **post‑processing** เพื่อนำคำอธิบายแบบอิสระไปเป็นโทเค็นที่สอดคล้องกับ ontology ซึ่งทำให้การตรวจสอบภายหลังทำได้ง่าย

### 3. การใส่เสียงรบกวนและการจำลองกรณีขอบ

คำตอบด้านการปฏิบัติตามมักไม่สมบูรณ์แบบ เราจึงตั้งค่าพายป์ไลน์สังเคราะห์ให้ใส่:

- **ข้อมูลเท็จเล็กน้อย** (เช่น ระยะเวลาการหมุนคีย์ที่เก่าเล็กน้อย) เพื่อสอนโมเดลให้ตรวจจับข้อผิดพลาด  
- **การเขียนที่คลุมเครือ** เพื่อฝึกโมเดลให้ขอข้อมูลเพิ่มเติมเมื่อจำเป็น  
- **ความแตกต่างของภาษา** (อังกฤษแบบ British vs. American, อย่างเป็นทางการ vs. ไม่เป็นทางการ) เพื่อพร้อมใช้งานหลายภาษา

---

## กระบวนการข้อมูลสังเคราะห์จากต้นจบถึงปลาย

```mermaid
flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]
```

### ขั้นตอนการทำงานของกระบวนการ

1. **Control Catalog** – ดึงรายการคำถามจากมาตรฐานล่าสุด (ISO, SOC, NIST)  
2. **Prompt Template Library** – เก็บรูปแบบ Prompt ที่ใช้ซ้ำได้ตามประเภทคอนโทรล  
3. **LLM Synthetic Generator** – ใช้ LLM เบื้องต้น (เช่น GPT‑4o) เพื่อสร้างร่างคำตอบดิบ  
4. **Ontology Mapper** – แปลงข้อความอิสระให้สอดคล้องกับ ontology, แปลงวลีสำคัญเป็นโทเค็นมาตรฐาน  
5. **Noise & Edge‑Case Engine** – ใส่การปรับเปลี่ยนที่ควบคุมได้ตามที่อธิบายข้างบน  
6. **Final Synthetic Dataset** – เก็บใน data lake ที่มี version control (เช่น Snowflake + Delta Lake)  
7. **Train / Fine‑Tune LLM** – ใช้ instruction‑tuning ด้วย LoRA หรือ QLoRA เพื่อลดค่าใช้จ่ายของ compute  
8. **Evaluation Suite** – รวมกรณีทดสอบสังเคราะห์กับชุด QA จริงขนาดเล็กเพื่อประเมินความทนทาน  
9. **Model Registry** – บันทึกเวอร์ชันโมเดลพร้อม metadata (hash ของข้อมูลฝึก, เวอร์ชันมาตรฐาน)  
10. **Deploy to Procurize AI Engine** – ให้บริการผ่าน API ที่เชื่อมต่อกับแดชบอร์ดแบบสอบถาม  
11. **Live Automation** – ทีมงานได้รับร่างคำตอบจาก AI, สามารถรีวิว, แก้ไข, และอนุมัติแบบเรียลไทม์

---

## เชิงลึกทางเทคนิค: การปรับแต่งด้วย LoRA

**Low‑Rank Adaptation (LoRA)** ช่วยลดการใช้หน่วยความจำอย่างมหาศาลในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพของโมเดล:

```python
import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")
```

ด้วย LoRA เราสามารถอัปเดตโมเดลอย่างรวดเร็ว – เพียงเพิ่มชุดข้อมูลสังเคราะห์ใหม่สัปดาห์ละหนึ่งครั้งก็ไม่จำเป็นต้องฝึกโมเดลเต็มรูปแบบใหม่

---

## การบูรณาการกับ Procurize: จากโมเดลสู่ UI

1. **Model Endpoint Registration** – เก็บโมเดลที่ผ่าน LoRA ไว้ในบริการ inference ที่ปลอดภัย (เช่น SageMaker, Vertex AI)  
2. **API Bridge** – Backend ของ Procurize เรียก `POST /v1/generate-answer` พร้อม payload:

```json
{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}
```

3. **Real‑Time Review Layer** – ร่างคำตอบแสดงใน UI ของแบบสอบถามพร้อม **rich‑text ที่แก้ไขได้**, **โทเค็น ontology ที่ไฮไลท์**, และ **คะแนนความมั่นใจ** (0–100)  
4. **Audit Trail** – ทุกคำตอบที่สร้างโดย AI จะบันทึกพร้อม provenance ของข้อมูลสังเคราะห์, เวอร์ชันโมเดล, และการกระทำของผู้ตรวจสอบ เพื่อรองรับข้อกำหนดการตรวจสอบ

---

## ประโยชน์ที่วัดได้

| เมตริก | AI สังเคราะห์ก่อน | AI สังเคราะห์หลัง |
|--------|-------------------|--------------------|
| ระยะเวลาตอบโดยเฉลี่ย | 3.2 วัน | 5.4 ชั่วโมง |
| ความพยายามการแก้ไขโดยมนุษย์ | 45 % ของความยาวคำตอบ | 12 % ของความยาวคำตอบ |
| ผลการตรวจสอบการปฏิบัติตาม | 8 ความไม่สอดคล้องต่อการตรวจสอบ | 1 ความไม่สอดคล้องต่อการตรวจสอบ |
| เวลาสำหรับการนำมาตรฐานใหม่เข้าสู่ระบบ | 6 สัปดาห์ (การแมปด้วยมือ) | 2 สัปดาห์ (รีเฟรชสังเคราะห์) |

กรณีศึกษาใน **Acme Cloud** แสดงให้เห็นว่า **ลดระยะเวลาในการทำแบบสอบถามลง 71 %** หลังจากนำ LLM ที่ฝึกด้วยข้อมูลสังเคราะห์มาบูรณาการกับ Procurize

---

## วิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดและข้อควรหลีกเลี่ยง

1. **Validate Ontology Mapping** – สร้าง sanity‑check อัตโนมัติให้แน่ใจว่าแต่ละคำตอบที่สร้างมีโทเค็นที่จำเป็น (เช่น `encryptionAlgorithm`, `keyRotationPeriod`) ปรากฏอยู่  
2. **Human‑in‑the‑Loop (HITL)** – กำหนดขั้นตอนการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญสำหรับคอนโทรลที่เสี่ยงสูง (เช่น การแจ้งเหตุละเมิดข้อมูล)  
3. **Version Control Synthetic Data** – เก็บสคริปต์การสร้าง, prompt, และค่า seed ไว้ในระบบเวอร์ชันเพื่อให้สามารถทำซ้ำและตรวจสอบได้  
4. **Monitor Drift** – ติดตามการเปลี่ยนแปลงของ distribution ค่าความมั่นใจ; การเบี่ยงเบนอย่างฉับพลันอาจบ่งบอกว่า prompt หรือมาตรฐานอัปเดตแล้วไม่ได้อัปเดทใน pipeline  
5. **Guard Against Over‑fitting** – ผสมข้อมูลจริงที่ถูกทำให้เป็นนิรนามในจำนวนจำกัดเพื่อให้โมเดลไม่ลืม “โลกจริง”

---

## แนวทางในอนาคต

- **Cross‑Domain Transfer:** ใช้ข้อมูลสังเคราะห์จาก SaaS, FinTech, และ Healthcare เพื่อสร้าง LLM “สากล” ที่สามารถปรับให้เข้ากับโดเมนเฉพาะได้ด้วยตัวอย่างไม่กี่ร้อยตัวอย่าง  
- **Privacy‑Preserving Federated Tuning:** ผสานข้อมูลสังเคราะห์กับอัปเดต federated ที่เข้ารหัสจากหลาย tenant ทำให้โมเดลร่วมกันได้โดยไม่เปิดเผยนโยบายดิบของใครเลย  
- **Explainable Evidence Chains:** เชื่อมการสร้างสังเคราะห์กับ engine กราฟสาเหตุ เพื่อให้ระบบอัตโนมัติ “แสดงที่มาของคำตอบ” ให้ auditor ตรวจสอบได้แบบเชิงเครื่องมือ

---

## สรุป

ข้อมูลสังเคราะห์ไม่ใช่เพียงกลเม็ดฉลาด ๆ แต่เป็น **ผู้กระตุ้นเชิงกลยุทธ์** ที่ทำให้ AI‑driven questionnaire automation สามารถดำเนินการในโลกที่ต้องการความเป็นส่วนตัวสูงได้ โดยการสร้างคอร์ปัสคำตอบที่สอดคล้องกับ ontology, เราสามารถฝึก LLM ที่ทรงพลังโดยไม่เสี่ยงเปิดเผยข้อมูลนโยบายลับ ลดเวลาตอบแบบสอบถาม, รักษาการปฏิบัติตามที่สม่ำเสมอ, และยังคงมี audit‑trail ที่ครบถ้วน เมื่อผสานกับแพลตฟอร์มอย่าง Procurize, ข้อมูลสังเคราะห์ทำให้คอขวดที่เคยเป็นอุปสรรคกลายเป็นเครื่องยนต์การปฏิบัติตามที่ต่อเนื่องและอัตโนมัติ

---

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

- [NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA  
- [ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements](https://www.iso.org/standard/82875.html)  
- Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation