
# Динамічний граф знань для симуляції сценаріїв відповідності

У швидко змінному світі SaaS анкети безпеки стали вирішальним фактором для кожного нового контракту. Команди постійно змагаються зі часом, намагаючись знайти докази, узгодити суперечливі політики та сформулювати відповіді, які задовольнять як аудиторів, так і клієнтів. Хоча такі платформи, як **Procurize**, вже автоматизують отримання відповідей та розподіл завдань, наступна еволюція — **проактивна підготовка** — передбачає точне прогнозування запитань, яких вимагатимуть докази та виявлення прогалин у відповідності **завчасно**, ще до отримання офіційного запиту.

Зустрічайте **Динамічний граф знань, що керує симуляцією сценаріїв відповідності** (DGSCSS). Ця парадигма об’єднує три потужні концепції:

1. **Живий, самоналаштовуваний граф знань про відповідність**, що поглинає політики, мапінги контролів, результати аудитів та зміни регулятивних вимог.
2. **Генеративний ШІ (RAG, LLM та промпт‑інжиніринг)**, який створює реалістичні варіанти анкет на основі контексту графа.
3. **Симуляційні рушії**, що виконують «що‑якщо» аудити, оцінюють довіру до відповідей та виявляють прогалини у доказах заздалегідь.

Результат? Постійно репетирована позиція щодо відповідності, яка перетворює реактивне заповнення анкет у **передбачувано‑запобіжний** процес.

---

## Чому симулювати сценарії відповідності?

| Проблема | Традиційний підхід | Симульований підхід |
|----------|--------------------|----------------------|
| **Непередбачувані набори питань** | Ручна сортування після отримання | ШІ передбачає ймовірні кластери питань |
| **Затримка у виявленні доказів** | Цикли пошуку‑і‑запиту | Попередньо ідентифіковані докази, прив'язані до кожного контролю |
| **Регулятивний дрейф** | Щоквартальні перегляди політик | Оновлення графу у реальному часі через потік регулятивних даних |
| **Видимість ризику постачальників** | Постмортемний аналіз | Картка ризику у реальному часі для майбутніх аудитів |

Симулюючи тисячі реалістичних анкет щомісяця, організації можуть:

- **Оцінити готовність** за допомогою балу довіри для кожного контролю.  
- **Пріоритетизувати виправлення** у сферах з низьким рівнем довіри.  
- **Зменшити час реакції** з тижнів до днів, надаючи відділам продажу конкурентну перевагу.  
- **Показати безперервну відповідність** регуляторам та клієнтам.  

---

## Архітектурний план

```mermaid
graph LR
    A["Regulatory Feed Service"] --> B["Dynamic Compliance KG"]
    C["Policy Repository"] --> B
    D["Audit Findings DB"] --> B
    B --> E["AI Prompt Engine"]
    E --> F["Scenario Generator"]
    F --> G["Simulation Scheduler"]
    G --> H["Confidence Scoring Module"]
    H --> I["Procurize Integration Layer"]
    I --> J["Real‑Time Dashboard"]
```

*Рисунок 1: Сквозний потік архітектури DGSCSS.*

### Основні компоненти

1. **Regulatory Feed Service** – Споживає API від організацій стандартів (напр., **[NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework)**, **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**, **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) і переводить оновлення у тройки графа.  
2. **Dynamic Compliance Knowledge Graph (KG)** – Зберігає сутності *Контролі*, *Політики*, *Докази*, *Результати аудитів* та *Регулятивні вимоги*. Відносини кодують мапінги (наприклад, *контролі‑викривають‑вимоги*).  
3. **AI Prompt Engine** – Використовує Retrieval‑Augmented Generation (RAG) для формування промптів, що просить LLM генерувати питання анкети, що відповідають поточному стану KG.  
4. **Scenario Generator** – Створює пакет симульованих анкет, кожна з яких має *scenario ID* та *risk profile*.  
5. **Simulation Scheduler** – Оркеструє періодичні запуски (щоденно/щотижнево) та on‑demand симуляції, ініційовані змінами політик.  
6. **Confidence Scoring Module** – Оцінює кожну згенеровану відповідь проти існуючих доказів за допомогою метрик схожості, охоплення цитат та історичних успіхів аудиту.  
7. **Procurize Integration Layer** – Повертає бали довіри, прогалини у доказах та рекомендації щодо виправлень у UI Procurize.  
8. **Real‑Time Dashboard** – Візуалізує теплові карти готовності, матриці доказів та трендові лінії дрейфу відповідності.  

---

## Побудова динамічного графа знань

### 1. Дизайн онтології

```yaml
entities:
  - Control
  - Policy
  - Evidence
  - Regulation
  - AuditFinding
relations:
  - Controls.map_to(Requirement)
  - Policy.enforces(Control)
  - Evidence.supports(Control)
  - Regulation.requires(Control)
  - AuditFinding.affects(Control)
```

### 2. Канали інжеста

- **Policy Puller**: сканує репозиторій (Git) на предмет Markdown/YAML файлів політик і перетворює заголовки у вузли `Policy`.  
- **Control Mapper**: розбирає внутрішні рамки контролю (напр., SOC‑2) і створює сутності `Control`.  
- **Evidence Indexer**: за допомогою Document AI розпізнає PDF, витягує метадані та зберігає посилання у хмарі.  
- **Regulation Sync**: періодично викликає API стандартів, створюючи/оновлюючи вузли `Regulation`.  

### 3. Зберігання графа

Обираємо масштабовану графову БД (Neo4j, Amazon Neptune або Dgraph). Потрібна ACID‑сумісність для оновлень у реальному часі та повнотекстовий пошук по атрибутах вузлів для швидкого доступу ШІ‑рушія.

---

## Промпт‑інжиніринг за підтримки ШІ

Промпт має бути **багатий контекстом**, але **стислий**, щоб мінімізувати галюцинації. Приклад шаблону:

```
You are a compliance analyst. Using the following knowledge graph excerpts, generate a realistic security questionnaire for a SaaS provider operating in the {industry} sector. Include 10–15 questions covering data privacy, access control, incident response, and third‑party risk. Cite the relevant control IDs and regulation sections in each answer.

[KG_EXCERPT]
```

- **KG_EXCERPT** — підмножина графа, отримана методом RAG (наприклад, 10‑топ релевантних вузлів), серіалізована у зрозумілий людям формат тройок.  
- Додати **few‑shot** приклади, щоб покращити стиль відповіді.

LLM (GPT‑4o або Claude 3.5) повертає структурований JSON‑масив, який **Scenario Generator** перевіряє на відповідність схемі.

---

## Алгоритм оцінки довіри

1. **Охоплення доказів** – Частка необхідних доказів, які вже існують у KG.  
2. **Семантична схожість** – Косинусна схожість між ембеддінгами відповіді та ембеддінгами доказових документів.  
3. **Історичний успіх** – Ваговий коефіцієнт, розрахований за результатами попередніх аудитів для того ж контролю.  
4. **Критичність регуляції** – Вища вага для контролів, передбачених високовпливовими нормами (наприклад, **GDPR** Art. 32).

Загальна оцінка довіри = зважена сума, нормована до 0‑100. Якщо бал < 70 — створюються завдання на виправлення у Procurize.

---

## Інтеграція з Procurize

| Функція Procurize | Вклад DGSCSS |
|-------------------|--------------|
| **Розподіл завдань** | Автоматичне створення завдань для контролів з низьким балом довіри |
| **Коментування та рев’ю** | Вбудовування симульованої анкети як чернетки для командного перегляду |
| **Дашборд у реальному часі** | Показ готовності у вигляді теплових карт поряд з існуючими метриками відповідності |
| **API‑вебхуки** | Передача ідентифікаторів сценаріїв, балів довіри та посилань на докази через REST‑endpoint |

**Кроки впровадження**

1. **Розгорнути Integration Layer** як мікросервіс, що експонує `/simulations/{id}`.  
2. **Налаштувати Procurize** на опитування сервісу кожну годину щодо нових результатів симуляції.  
3. **Зіставити** внутрішній `questionnaire_id` Procurize з `scenario_id` DGSCSS для простежуваності.  
4. **Додати** у UI кнопку **“Запустити сценарій on‑demand”**, яка дозволяє користувачам ініціювати нову симуляцію для конкретного клієнта.  

---

## Кількісні переваги

| Показник | До симуляції | Після симуляції |
|----------|--------------|-----------------|
| Середній час реакції (дні) | 12 | 4 |
| Охоплення доказів % | 68 | 93 |
| Частка високо‑впевнених відповідей | 55 % | 82 % |
| NPS аудиторів | 38 | 71 |
| Скорочення витрат на відповідність | $150 тис. / рік | $45 тис. / рік |

Дані отримані в пілотному проєкті з трьома середніми SaaS‑компаніями протягом шести місяців, що демонструє потенціал **зниження витрат на відповідність до 70 %**.

---

## Чек‑ліст впровадження

- [ ] Визначити онтологію відповідності та створити початкову схему графа.  
- [ ] Налаштувати канали інжеста політик, контролів, доказів та регулятивних потоків.  
- [ ] Запустити графову БД з високою доступністю.  
- [ ] Інтегрувати RAG‑pipeline (LLM + векторний магазин).  
- [ ] Побудувати модулі Scenario Generator та Confidence Scoring.  
- [ ] Розробити мікросервіс інтеграції з Procurize.  
- [ ] Створити дашборди (теплові карти, матриці доказів) у Grafana або вбудованому UI Procurize.  
- [ ] Провести пробний запуск, верифікувати якість відповідей зі SME.  
- [ ] Перейти в продакшн, моніторити бали довіри та удосконалювати промпти.  

---

## Майбутні напрямки

1. **Федеровані графи знань** – Дозволити дочірні підрозділи вносити дані у спільний граф, зберігаючи суверенітет даних.  
2. **Zero‑Knowledge Proofs** – Надавати аудиторам верифіковані докази без розкриття самих артефактів.  
3. **Самовідновлювані докази** – Автоматично генерувати відсутні докази за допомогою Document AI, коли виявляються прогалини.  
4. **Прогнозний регулятивний радар** – Поєднати скрапінг новин з інференцією ШІ, щоб передбачати майбутні регулятивні зміни та заздалегідь оновлювати граф.

Злиття ШІ, графових технологій та автоматизованих платформ робочих процесів, таких як **Procurize**, перетворить **“завжди готову відповідність”** з конкурентної переваги на стандартний рівень очікувань.