
# Штучний інтелект‑керований контекстуальний движок оцінки репутації для відповідей на запитники постачальників у режимі реального часу

Запитники безпеки постачальників стали вузьким місцем у циклах продажу SaaS. Традиційні моделі оцінки спираються на статичні чек‑лісти, ручний збір доказів і періодичні аудити — процеси, які повільні, схильні до помилок та не здатні відображати швидкі зміни у безпековій позиції постачальника.  

У відповідь з’явився **Штучний інтелект‑керований контекстуальний движок оцінки репутації (CRSE)**, рішення наступного покоління, яке у реальному часі оцінює кожну відповідь, поєднує її з постійно оновлюваним графом знань і генерує динамічний, підтверджений доказами бал довіри. Движок не лише відповідає на питання «Чи безпечний цей постачальник?», а й пояснює **чому** бал змінився, виводячи практичні кроки з усунення ризиків.

У цій статті ми розглянемо:

1. Проблемну область і причини, чому потрібен новий підхід.  
2. Основну архітектуру CRSE, ілюстровану діаграмою Mermaid.  
3. Детальний опис кожного компонента — збір даних, федеративне навчання, генеративний синтез доказів і логіку оцінки.  
4. Приклад інтеграції движка в існуючі процеси закупівель і CI/CD‑конвеєри.  
5. Питання безпеки, конфіденційності та відповідності (Zero‑Knowledge Proofs, диференціальна приватність тощо).  
6. Дорожню карту розширення движка до мульти‑хмари, багатомовності та крос‑регуляторних середовищ.

---

## 1. Чому традиційна оцінка не виправдовує очікувань

| Обмеження | Наслідок |
|------------|----------|
| **Статичні чек‑лісти** | Оцінки перестають актуальними одразу після виявлення нової вразливості. |
| **Ручний збір доказів** | Людські помилки та витрати часу підвищують ризик неповних відповідей. |
| **Тільки періодичні аудити** | Проміжки між аудитами залишаються невидимими, дозволяючи накопичуватись ризикам. |
| **Один розмір для всіх** | Різні підрозділи (наприклад, фінанси vs. інженерія) мають різні толерантності до ризику, які статичні ваги не враховують. |

Ці проблеми проявляються у довших циклах продажу, підвищеній юридичній вразливості та втрачених можливостях доходу. Компаніям потрібна система, яка **безперервно навчається** на нових даних, **контекстуалізує** кожну відповідь і **комунікує** обґрунтування балу довіри.

---

## 2. Архітектура високого рівня

Нижче — спрощений вигляд конвеєра CRSE. Діаграма написана у форматі Mermaid, який Hugo рендерить нативно при ввімкненому шорткоді `mermaid`.

```mermaid
graph TD
    A["Вхідна відповідь на запитник"] --> B["Попередня обробка та нормалізація"]
    B --> C["Федеративне збагачення графом знань"]
    C --> D["Генеративний синтез доказів"]
    D --> E["Контекстуальна оцінка репутації"]
    E --> F["Дашборд балу та API"]
    C --> G["Потік реального часу про загрози"]
    G --> E
    D --> H["Пояснювальний AI‑наратив"]
    H --> F
```

*Текст у вузлах взято в лапки згідно вимог Mermaid.*  

Конвеєр можна розбити на **чотири** логічні шари:

1. **Збір та нормалізація** — парсинг вільних відповідей, відображення їх у канонічну схему, видобуток сутностей.  
2. **Збагачення** — об’єднання парсених даних з федеративним графом знань, що агрегує відкриті потоки вразливостей, атестації постачальника та внутрішні дані про ризики.  
3. **Синтез доказів** — модель Retrieval‑Augmented Generation (RAG) створює стислий, аудитований абзац‑доказ, додаючи метадані джерела.  
4. **Оцінка та пояснюваність** — движок оцінки на базі GNN обчислює числовий бал, а LLM генерує зрозуміле пояснення.

---

## 3. Детальний розбір компонентів

### 3.1 Збір та нормалізація

* **Відображення схеми** — движок використовує YAML‑базовану схему запитника, яка кожне питання прив’язує до **онтологічного терміна** (наприклад, `ISO27001:AccessControl:Logical`).  
* **Видобуток сутностей** — легковажний розпізнавач названих сутностей (NER) витягує активи, регіони хмари та ідентифікатори контролю з вільних полів.  
* **Контроль версій** — усі сирі відповіді зберігаються у репозиторії Git‑Ops, що забезпечує незмінний аудит та просте відкатування.

### 3.2 Федеративне збагачення графом знань

**Федеративний граф знань (FKG)** з’єднує кілька сховищ даних:

| Джерело | Приклад даних |
|--------|--------------|
| **Відкриті потоки CVE** | Вразливості, що впливають на стек програмного забезпечення постачальника. |
| **Атестації постачальника** | **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** Type II звіти, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)** сертифікати, результати пенетраційних тестів. |
| **Внутрішні сигнали ризику** | Попередні інциденти, сповіщення SIEM, дані про відповідність кінцевих точок. |
| **Треті‑сторони threat intel** | MITRE ATT&CK, розмови у dark‑web. |

FKG будується за допомогою **графових нейронних мереж (GNN)**, які навчаються виявляти зв’язки між сутностями (наприклад, «служба X залежить від бібліотеки Y»). Працюючи у **федеративному режимі**, кожен власник даних навчає локальну під‑граф модель і передає лише оновлення векторів, зберігаючи конфіденційність.

### 3.3 Генеративний синтез доказів

Коли відповідь посилається на певний контроль, система автоматично підбирає релевантні докази з FKG і переписує їх у стислий наратив. Це здійснює **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**:

1. **Retriever** — пошук у щільному векторному індексі (FAISS) повертає топ‑k документів за запитом.  
2. **Generator** — налаштована LLM (наприклад, LLaMA‑2‑13B) генерує 2‑3 речення доказу, додаючи посилання у стилі Markdown‑footnote.  

Згенерований доказ **криптографічно підписується** приватним ключем, прив’язаним до ідентичності організації, що дозволяє перевіряти його автентичність.

### 3.4 Контекстуальна оцінка репутації

Оцінка комбінує **статичні метрики відповідності** та **динамічні сигнали ризику**:

\[
Score = \sigma\Bigl( \alpha \cdot C_{static} + \beta \cdot R_{dynamic} + \gamma \cdot P_{policy\ drift} \Bigr)
\]

* `C_static` — повнота чек‑ліста відповідності (0–1).  
* `R_dynamic` — фактор ризику у реальному часі, отриманий з FKG (наприклад, нова CVE‑серйозність, ймовірність активної експлуатації).  
* `P_policy drift` — модуль детекції відхилень, що вказує на розбіжності між заявленими контролями й спостережуваною поведінкою.  
* `α, β, γ` — безрозмірні ваги, налаштовані під кожен бізнес‑підрозділ.  
* `σ` — сигмоїдна функція, що обмежує фінальний бал у діапазоні 0‑10.

Движок також повертає **доверчливий інтервал**, заснований на диференціальній приватності, щоб запобігти розкриттю конфіденційних даних через зворотний інжиніринг.

### 3.5 Пояснювальний AI‑наратив

Окремий LLM, отримуючи сирі відповіді, зібрані докази та обчислений бал, формує **зрозумілий людям наратив**:

> “Ваша відповідь свідчить, що багатофакторна автентифікація (MFA) застосовується до всіх адміністративних акаунтів. Проте нещодавня CVE‑2024‑12345, що вразила вашого провайдера SSO, знижує довіру до цього контролю. Рекомендуємо оновити секрет SSO та повторно перевірити охоплення MFA. Поточний бал довіри: **7,4 / 10** (±0,3).”

Наратив додається до відповіді API та може бути відображений безпосередньо у порталі закупівель.

---

## 4. Інтеграція в існуючі процеси

### 4.1 API‑перший дизайн

Движок пропонує **RESTful API** та **GraphQL endpoint** для:

* Надсилання сирих відповідей (`POST /responses`).  
* Отримання актуального балу (`GET /score/{vendorId}`).  
* Завантаження пояснювального наративу (`GET /explanation/{vendorId}`).  

Аутентифікація здійснюється за **OAuth 2.0** з підтримкою **клієнтських сертифікатів** у Zero‑Trust середовищах.

### 4.2 Хук CI/CD

У сучасних DevOps‑конвеєрах запитники безпеки часто оновлюються після кожного релізу. Додавши коротку **GitHub Action**, яка викликає `/responses` після кожного пушу, бал оновлюється автоматично, забезпечуючи постійно актуальну сторінку довіри.

```yaml
name: Оновити бал постачальника
on:
  push:
    branches: [ main ]
jobs:
  update-score:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Надіслати знімок запитника
        run: |
          curl -X POST https://api.procurize.ai/score \
            -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.API_TOKEN }}" \
            -F "vendorId=${{ secrets.VENDOR_ID }}" \
            -F "file=@./questionnaire.yaml"
```

### 4.3 Вбудовування дашборду

Легкий **JavaScript‑віджет** можна вбудувати у будь‑яку сторінку довіри. Він отримує бал, візуалізує його у вигляді індикатора та показує пояснювальний наратив при наведенні.

```html
<div id="crse-widget" data-vendor="acme-inc"></div>
<script src="https://cdn.procurize.ai/crse-widget.js"></script>
```

Віджет повністю **тематичний** — кольори адаптуються до бренду хост‑сайту.

---

## 5. Безпека, конфіденційність та відповідність

| Питання | Заходи |
|---------|--------|
| **Витік даних** | Всі сирі відповіді шифруються в спокої за допомогою **AES‑256‑GCM**. |
| **Підробка** | Абзаци доказів підписуються за допомогою **ECDSA P‑256**. |
| **Приватність** | Федеративне навчання передає лише градієнти моделей; диференціальна приватність додає калібрований шум Лапласа. |
| **Регуляторна** | Движок готовий до **[GDPR](https://gdpr.eu/)**: суб’єкти даних можуть запитати видалення своїх записів через окремий endpoint. |
| **Zero‑Knowledge Proof** | Коли постачальник хоче довести відповідність без розкриття всіх доказів, ZKP‑циркуль верифікує бал проти прихованих вхідних даних. |

---

## 6. Розширення движка

1. **Підтримка мульти‑хмари** — підключення API метаданих хмари (AWS Config, Azure Policy) для збагачення графу інфраструктурних сигналів.  
2. **Багатомовна нормалізація** — впровадження мовних моделей NER для іспанської, мандаринської тощо і переклад онтологічних термінів за допомогою налаштованої перекладацької LLM.  
3. **Крос‑регуляторний маппінг** — додавання шару регуляторної онтології, що зіставляє контролі ISO 27001 з SOC‑2, PCI‑DSS та статтями GDPR, дозволяючи одній відповіді задовольнити кілька стандартів.  
4. **Само‑зцілювальний цикл** — при виявленні відхилення автоматично ініціює **плейбук усунення** (створення задачі в Jira, надсилання сповіщення в Slack).

---

## 7. Реальні вигоди

| Показник | До впровадження CRSE | Після впровадження CRSE | Поліпшення |
|----------|---------------------|--------------------------|------------|
| Середній час обробки запитника | 14 днів | 2 дні | **86 % швидше** |
| Обсяг ручного перегляду доказів | 12 годин на постачальника | 1,5 години на постачальника | **87 % зменшення** |
| Волатильність балу довіри (σ) | 1.2 | 0.3 | **75 % стабілізації** |
| Хибнопозитивних ризикових сповіщень | 23 на місяць | 4 на місяць | **83 % менше** |

Перші користувачі повідомляють **коротші цикли продажу**, **вищу конверсію** та **нижчу кількість виявлених аудиторським звітом недоліків**.

---

## 8. Перші кроки

1. **Розгорнути движок** — використати офіційний Docker‑Compose стек або підписатися на керовану SaaS‑версію.  
2. **Визначити схему запитника** — експортувати існуючі форми у YAML‑формат, описаний у документації.  
3. **Підключити джерела даних** — увімкнути потік CVE, завантажити ваші **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)** атестації у PDF, вказати SIEM.  
4. **Навчити федеративну GNN** — запустити скрипт швидкого старту; стандартні гіперпараметри підходять для більшості середніх SaaS‑компаній.  
5. **Інтегрувати API** — додати веб‑хук у ваш портал закупівель для отримання балу у реальному часі.  

Доказовий концепт займе **30 хвилин** за допомогою **зразкового набору даних**, включеного у відкриту реліз‑версію.

---

## 9. Висновок

**Штучний інтелект‑керований контекстуальний движок оцінки репутації** замінює статичну, ручну оцінку запитників живою, даними‑набо́р‑багатою та пояснювальною системою. Поєднуючи федеративний граф знань, генеративний синтез доказів і оцінку на базі GNN, він забезпечує інсайти у реальному часі, що встигають за швидким темпом сучасного ландшафту загроз.  

Організації, що впроваджують CRSE, отримують конкурентну перевагу: швидше закриття угод, менші витрати на відповідність і прозору історію довіри, яку клієнти можуть перевіряти самостійно.