
# AI‑підтримуване оркестрування доказів у реальному часі для опитувань безпеки

## Вступ

Опитування безпеки, аудити комплаєнсу та оцінки ризиків постачальників становлять значну перешкоду для SaaS‑компаній. Команди витрачають безліч годин на пошук потрібної політики, вилучення доказів та ручне копіювання відповідей у форми. Процес схильний до помилок, важко піддається аудиту і уповільнює цикли продажів.

**Procurize** представила уніфіковану платформу, що централізовано зберігає опитування, розподіляє завдання та забезпечує спільний перегляд. Наступним кроком еволюції цієї платформи є **Real‑Time Evidence Orchestration Engine (REE)** — движок, який постійно відстежує будь‑які зміни у артефактах комплаєнсу компанії (політики, файли конфігурації, звіти тестів, журнали хмарних ресурсів) і миттєво відображає їх у відповідях на опитування за допомогою ШІ‑орієнтованого мапінгу.

У цій статті пояснюється концепція, архітектура, ШІ‑техніки, що роблять це можливим, та практичні кроки впровадження REE у вашій організації.

---

## Чому оркестрування у реальному часі важливе

| Традиційний процес | Оркестрування у реальному часі |
|--------------------|---------------------------------|
| Ручний пошук доказів після оновлення політик | Оновлення доказів відбуваються автоматично |
| Відповіді швидко застарівають, потребують повторної верифікації | Відповіді залишаються актуальними, мінімізуючи повторну роботу |
| Відсутність єдиного джерела правди для походження доказів | Незмінний журнал аудиту прив’язує кожну відповідь до її джерела |
| Тривалий час виконання (дні‑тижні) | Практично миттєва реакція (хвилини) |

Коли регуляторні органи випускають нові рекомендації, навіть один абзац у контрольному пункті [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) може анулювати десятки відповідей на опитування. При ручному підході команда комплаєнсу виявляє відхилення лише через кілька тижнів, що ставить під загрозу відповідність. REE усуває цю затримку, **слухаючись** джерела правди та **реагуючи** миттєво.

---

## Основні концепції

1. **Подія‑орієнтований граф знань** – динамічний граф, що представляє політики, активи і докази як вузли та зв’язки. Кожен вузол містить метадані (версію, автора, часову мітку).

2. **Шар виявлення змін** – агенти, встановлені у репозиторіях політик (Git, Confluence, хмарні сховища конфігурацій), генерують події коли документ створюється, змінюється або видаляється.

3. **ШІ‑движок мапінгу** – модель Retrieval‑Augmented Generation (RAG), що навчається переводити пункт політики у формулювання конкретного опитувальника ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/) тощо).

4. **Мікросервіс вилучення доказів** – мультимодальний Document AI, який відбирає конкретні фрагменти, скріншоти чи журнали тестів із сирих файлів згідно з результатами мапінгу.

5. **Журнал аудиту (ledger)** – криптографічний ланцюжок хешів (або, за потреби, блокчейн), що записує кожну автоматичну відповідь, використаний доказ та оцінку впевненості моделі.

6. **Інтерфейс «людина‑в‑циклі»** – користувачі можуть схвалювати, коментувати або перевизначати автоматичні відповіді перед їх відправкою, зберігаючи остаточну відповідальність.

---

## Огляд архітектури

```mermaid
graph LR
  subgraph Source Layer
    A[Policy Repo] -->|Git webhook| E1[Change Detector]
    B[Cloud Config Store] -->|Event Bridge| E1
    C[Asset Monitoring] -->|Telemetry| E1
  end
  E1 --> D[Event Bus (Kafka)]
  D --> G1[Knowledge Graph Service]
  D --> G2[Evidence Extraction Service]
  G1 --> M[Mapping RAG Model]
  M --> G2
  G2 --> O[Answer Generation Service]
  O --> H[Human Review UI]
  H --> I[Audit Ledger]
  I --> J[Questionnaire Platform]
  style Source Layer fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:1px
  style Answer Generation Service fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px
```

*Діаграма ілюструє безперервний потік від змін у джерелах до оновлених відповідей на опитування.*

---

## Поглиблений аналіз кожного компонента

### 1. Подія‑орієнтований граф знань

- Використовує Neo4j (або відкриту альтернативу) для зберігання **вузлів** типу `Policy`, `Control`, `Asset`, `Evidence`.
- Зв’язки `ENFORCES`, `EVIDENCE_FOR`, `DEPENDS_ON` створюють **семантичну мережу**, яку може опитувати ШІ.
- Граф **інкрементально оновлюється**; кожна зміна додає нову версію вузла, зберігаючи історію.

### 2. Шар виявлення змін

| Джерело | Техніка виявлення | Приклад події |
|--------|-------------------|---------------|
| Git‑репо | Webhook push → аналіз diff | оновлено `policy/incident-response.md` |
| Хмарна конфігурація | AWS EventBridge або Azure Event Grid | додано IAM‑політику |
| Журнали активів | Filebeat → Kafka topic | новий результат сканування уразливостей |

Події нормалізуються у спільну схему (`source_id`, `action`, `timestamp`, `payload`) перед надсиланням у Kafka.

### 3. ШІ‑движок мапінгу

- **Retrieval**: векторний пошук по вже відповіданим пунктам опитувальників для отримання схожих мапінгів.
- **Generation**: донавчена LLM (наприклад, Mixtral‑8x7B) з **system prompt**‑ами, що описують кожний фреймворк опитувальника.
- **Confidence Scoring**: модель повертає ймовірність того, що згенерована відповідь задовольняє вимогу; нижчі за поріг значення направляються на ручну перевірку.

### 4. Мікросервіс вилучення доказів

- Поєднує **OCR**, **видобування таблиць** та **детекцію фрагментів коду**.
- Використовує **prompt‑тюновані** моделі Document AI, які можуть точно витягнути потрібні текстові фрагменти.
- Повертає структуру: `{ snippet, page_number, source_hash }`.

### 5. Журнал аудиту (ledger)

- Кожна згенерована відповідь хешується разом з її доказом та оцінкою впевненості.
- Хеш зберігається в **додатковому журналу** (наприклад, Apache Pulsar або незмінному сховищі в хмарах).
- Забезпечує **незмінність** та швидке відтворення походження відповіді під час аудиту.

### 6. Інтерфейс «людина‑в‑циклі»

- Показує автоматичну відповідь, прив’язаний доказ і рівень впевненості.
- Дозволяє **коментувати**, **схвалювати** або **перевизначати** відповідь.
- Кожне рішення логгується, що підвищує підзвітність.

---

## Кількісна оцінка переваг

| Показник | До REE | Після REE | Покращення |
|----------|--------|-----------|------------|
| Середній час формування відповіді | 3,2 дня | 0,6 години | скорочення на 92 % |
| Час ручного пошуку доказів на одне опитування | 8 годин | 1 година | скорочення на 87 % |
| Частота виявлення застарілих відповідей в аудитах | 12 % | 2 % | скорочення на 83 % |
| Втрачений час у циклі продажів (дні) | 5 днів | 1 день | скорочення на 80 % |

Ці дані отримані від ранніх користувачів, які інтегрували REE у свої процеси закупівель у другому кварталі 2025 р.

---

## Дорожня карта впровадження

1. **Дослідження та інвентаризація активів**  
   - Складіть перелік усіх репозиторіїв політик, джерел хмарної конфігурації та сховищ доказів.  
   - Позначте кожний артефакт метаданими (власник, версія, фреймворк комплаєнсу).

2. **Розгортання агентів виявлення змін**  
   - Налаштуйте webhooks у Git, правила EventBridge, увімкніть форвардери логів.  
   - Перевірте, що події з’являються у Kafka‑топі в реальному часі.

3. **Створення графа знань**  
   - Запустіть початкову пакетну інжестацію для заповнення вузлів.  
   - Визначте таксономію зв’язків (`ENFORCES`, `EVIDENCE_FOR`).

4. **Донавчання моделі мапінгу**  
   - Зберіть корпус минулих відповідей на опитування.  
   - Використайте **LoRA**‑адаптери для адаптації LLM під кожен фреймворк.  
   - Визначте пороги впевненості через A/B‑тестування.

5. **Інтеграція вилучення доказів**  
   - Підключіть кінцеві точки Document AI.  
   - Створіть шаблони prompt‑ів для різних типів доказів (текст політики, файли конфігурації, звіти сканувань).

6. **Налаштування журналу аудиту**  
   - Оберіть бекенд з незмінними даними.  
   - Реалізуйте ланцюжок хешів і регулярні резервні копії.

7. **Запуск інтерфейсу перевірки**  
   - Пілотний запуск у одній команді комплаєнсу.  
   - Збирайте зворотний зв’язок для поліпшення UX та процесу ескалації.

8. **Масштабування та оптимізація**  
   - Горизонтальне масштабування шини подій і мікросервісів.  
   - Моніторинг затримки (ціль → < 30 секунд від зміни до оновленої відповіді).

---

## Кращі практики та підводні камені

| Краща практика | Причина |
|----------------|----------|
| Підтримуйте **єдине джерело правди** для всіх артефактів | Запобігає розбіжностям, які плутають граф. |
| Версіонуйте **усі prompt‑и та конфігурації моделі** | Забезпечує відтворюваність автоматичних відповідей. |
| Встановіть мінімальний поріг **впевненості** (наприклад, 0,85) для автосхвалення | Балансує швидкість і безпеку аудиту. |
| Проводьте регулярний **огляд упередженості моделі** | Уникає системних помилок у трактуванні нормативних текстів. |
| Логуйте **перевизначення користувачами** окремо | Надає дані для подальшого навчання моделі. |

**Підводні камені**

- **Залежність лише від ШІ**: движок слід розглядати як помічника, а не як заміну юридичної консультації.  
- **Недостатньо метаданих**: без належного тегування граф стає заплутаним, що погіршує якість пошуку.  
- **Затримка подій у хмарних сервісах**: може створити короткі вікна зі застарілими відповідями; варто ввести «буфер часу» перед публікацією оновлень.

---

## Майбутні розширення

1. **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof** – дозволить постачальникам доводити наявність доказу без розкриття самого документа, підвищуючи конфіденційність.  
2. **Федеративне навчання між компаніями** – обмін анонімізованими патернами мапінгу для прискореного покращення моделей при збереженні приватності даних.  
3. **Автоматичне поглинання нових регуляторних норм** – підключення до офіційних API NIST, ENISA тощо для миттєвого розширення таксономії графа.  
4. **Багатомовна підтримка доказів** – впровадження конвеєрів перекладу, щоб глобальні команди могли надавати докази рідною мовою.

---

## Висновок

**Real‑Time Evidence Orchestration Engine** перетворює функцію комплаєнсу з реактивного, ручного «вузького місця» у проактивний, ШІ‑підсилений сервіс. Постійна синхронізація змін у політиках, автоматичне видобування точних доказів та автозаповнення відповідей з аудиторським слідом дають організаціям швидший цикл продажів, нижчий ризик аудиту та чітку конкурентну перевагу.

Впровадження REE — це не «встанови‑і‑забудь» проєкт; воно вимагає дисциплінованого управління метаданими, продуманого керування моделями та людського контролю, що зберігає відповідальність. При правильному підході вигода — виміряна в заощаджених годинах, зниженому ризику і укладених угодах — значно перевищує витрати на інтеграцію.

**Procurize** вже пропонує REE як додатковий модуль до існуючої платформи. Перші користувачі повідомляють до **70 % скорочення часу на заповнення опитувань** та **майже нульове виявлення застарілих доказів** під час аудитів. Якщо ваша організація готова перейти від ручної морози до реального часу, ШІ‑підтримуваного комплаєнсу, настав час вивчити REE.