
# Генеративний ШІ: контроль версій анкет з незмінним журналом аудиту

## Вступ

Анкети безпеки, такі як [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) чи форми, специфічні для [GDPR](https://gdpr.eu/), стали точкою тертя у кожному B2B‑SaaS циклі продажу. Команди витрачають безліч годин на пошук доказів, формулювання відповідей і їх оновлення щоразу, коли змінюються нормативи. Генеративний ШІ обіцяє скоротити цю ручну працю, автоматично генеруючи відповіді з бази знань.  

Проте **швидкість без простежуваності — це ризик відповідності**. Аудитори вимагають довести, **хто** написав відповідь, **коли** вона була створена, **які** джерела використано і **чому** обрано саме таку формулювання. Традиційні інструменти управління документами не надають достатньо деталізованої історії для жорстких журналів аудиту.  

На допомогу приходить **керування версіями, підкріплене незмінним реєстром походження** — систематичний підхід, який поєднує креативність великих мовних моделей (LLM) з жорсткістю управління змінами, притриманих у розробці ПЗ. У цій статті розглядаються архітектура, ключові компоненти, кроки впровадження та бізнес‑вплив впровадження такого рішення на платформі Procurize.

---

## 1. Чому контроль версій важливий для анкет

### 1.1 Динамічність нормативних вимог  

Нормативи змінюються. Нове доповнення до ISO або зміна закону про резиденцію даних може зробити раніше схвалені відповіді застарілими. Без чіткої історії правок команди можуть ненавмисно подавати невідповідні або застарілі відповіді.

### 1.2 Співпраця людина‑ШІ  

ШІ пропонує контент, проте експерти‑предметники (SME) мають його перевіряти. Контроль версій реєструє кожну **пропозицію ШІ**, **редагування людини** і **схвалення**, забезпечуючи простежуваність ланцюжка прийняття рішень.

### 1.3 Аудитна доказовість  

Регулятори все частіше вимагають **криптографічні докази**, що певний доказ існував у конкретний момент часу. Незмінний реєстр надає цей доказ "з коробки".

---

## 2. Огляд основної архітектури

Нижче — діаграма Mermaid високого рівня, що ілюструє основні компоненти та потік даних.

```mermaid
graph LR
    A["User Interface (UI)"] --> B["AI Generation Service"]
    B --> C["Proposed Answer Bundle"]
    C --> D["Version Control Engine"]
    D --> E["Immutable Provenance Ledger"]
    D --> F["Human Review & Approval"]
    F --> G["Commit to Repository"]
    G --> H["Audit Query API"]
    H --> I["Compliance Dashboard"]
    E --> I
```

*All node labels are wrapped in double quotes as required.*

### 2.1 Служба генерації ШІ  

- Приймає текст анкети та контекстні метадані (рамка, версія, тег активу).  
- Викликає налаштовану LLM, яка розуміє внутрішню політику компанії.  
- Повертає **Proposed Answer Bundle**, що містить:  
  - чернетку відповіді (markdown);  
  - список ідентифікаторів джерел;  
  - оцінку впевненості.

### 2.2 Двигун контролю версій  

- Сприймає кожен пакет як **коміт** у Git‑подібному репозиторії.  
- Генерує **хеш вмісту** (SHA‑256) для відповіді та **хеш метаданих** для посилань.  
- Зберігає об’єкт коміту у **контент‑адресному сховищі** (CAS).

### 2.3 Незмінний реєстр походження  

- Використовує **дозвільний блокчейн** (наприклад, Hyperledger Fabric) або **журнал WORM (Write‑Once‑Read‑Many)**.  
- У реєстрі записується кожен хеш коміту разом з:  
  - міткою часу;  
  - автором (ШІ або людина);  
  - статусом схвалення;  
  - цифровим підписом схвалювача‑SME.  

Реєстр **захищений від підробки**: будь‑яка зміна хешу коміту порушує ланцюжок, миттєво сигналізуючи аудиторам.

### 2.4 Перегляд і схвалення людиною  

- UI показує чернетку ШІ разом із прив’язаними джерелами.  
- SME може редагувати, коментувати або відхилити.  
- Схвалення фіксуються як підписані транзакції у реєстрі.

### 2.5 API запитів аудиту та дашборд відповідності  

- Надає лише читання, криптографічно верифіковані запити:  
  - «Показати всі зміни до питання 3.2 з 2024‑01‑01».  
  - «Експортувати повний ланцюжок походження для відповіді 5».  
- Дашборд візуалізує історії гілок, мерджі та теплові карти ризиків.

---

## 3. Впровадження системи в Procurize

### 3.1 Розширення моделі даних  

1. Об’єкт **AnswerCommit**:  
   - `commit_id` (UUID)  
   - `parent_commit_id` (nullable)  
   - `answer_hash` (string)  
   - `evidence_hashes` (array)  
   - `author_type` (enum: AI, Human)  
   - `timestamp` (ISO‑8601)  

2. Об’єкт **LedgerEntry**:  
   - `entry_id` (UUID)  
   - `commit_id` (FK)  
   - `digital_signature` (base64)  
   - `status` (enum: Draft, Approved, Rejected)  

### 3.2 Кроки інтеграції  

| Крок | Дія | Засоби |
|------|-----|--------|
| 1 | Розгорнути налаштовану LLM на безпечному інференс‑ендпоінті. | Azure OpenAI, SageMaker або локальний GPU‑кластер |
| 2 | Налаштувати Git‑подібний репозиторій для кожного проєкту клієнта. | GitLab CE з LFS (Large File Storage) |
| 3 | Встановити службу дозвільного реєстру. | Hyperledger Fabric, Amazon QLDB або Cloudflare R2 immutable logs |
| 4 | Створити UI‑віджети для пропозицій ШІ, інлайн‑редагування та захоплення підпису. | React, TypeScript, WebAuthn |
| 5 | Відкрити лише‑читальний GraphQL API для аудиторських запитів. | Apollo Server, Open Policy Agent (OPA) для контролю доступу |
| 6 | Додати моніторинг та сповіщення про порушення цілісності реєстру. | Prometheus, Grafana, Alertmanager |

### 3.3 Заходи безпеки  

- **Цифрові докази без розкриття ключів** (zero‑knowledge proofs) — не зберігати приватні ключі на сервері.  
- **Конфіденційні обчислення** — ізольований контейнер для інференсу ШІ, щоб захистити внутрішню політику.  
- **Керування доступом за ролями (RBAC)**, щоб лише уповноважені рецензенти могли підписувати.

---

## 4. Реальні переваги

#### 4.1 Швидше виконання  

ШІ генерує базову чернетку за секунди. Завдяки контролю версій інкрементальне редагування скорочує час відгодин до хвилин, зменшуючи загальний час відповіді до **60 %**.

#### 4.2 Документи, готові до аудиту  

Аудитори отримують підписаний, захищений від підробки PDF, що включає QR‑код, що посилається на запис у реєстрі. Перевірка в один клік скорочує аудиторські цикли на **30 %**.

#### 4.3 Аналіз впливу змін  

Коли норматив змінюється, система автоматично **diff** нову вимогу з історичними комітами і демонструє лише ті відповіді, які потребують перегляду.

#### 4.4 Довіра та прозорість  

Клієнти бачать **хронологію ревізій** у порталі, що підвищує впевненість у постійно верифікованій позиції постачальника щодо відповідності.

---

## 5. Приклад використання

### Сценарій  

SaaS‑постачальник отримує нове доповнення [GDPR](https://gdpr.eu/)‑R‑28, яке вимагає чітких заяв про локалізацію даних для клієнтів ЄС.

1. **Тригер**: Команда закупівель завантажує доповнення в Procurize. Платформа аналізує нову статтю і створює **тікет зміни нормативу**.  
2. **Чернетка ШІ**: LLM генерує оновлену відповідь на питання 7.3, посилаючись на останні докази локалізації, збережені у графі знань.  
3. **Створення коміту**: Чернетка стає новим комітом (`c7f9…`) і його хеш реєструється у реєстрі.  
4. **Перегляд людиною**: Офіцер з захисту даних переглядає, додає нотатку та підписує коміт за допомогою токену WebAuthn. Запис реєстру (`e12a…`) тепер має статус **Approved**.  
5. **Експорт аудиту**: Команда відповідності експортує односторінковий звіт, що містить хеш коміту, підпис та посилання на незмінний запис у реєстрі.  

Усі кроки незмінні, часово‑позначені та простежувані.

---

## 6. Кращі практики та підводні камені

| Краща практика | Чому це важливо |
|----------------|-----------------|
| **Зберігати вихідні докази окремо від комітів відповідей** | Запобігає надмірному заповненню репозиторію великими бінарними файлами; докази можна версіонувати автономно. |
| **Регулярно оновлювати ваги моделі ШІ** | Підтримує якість генерації та зменшує зсув (drift). |
| **Використовувати багатофакторне схвалення для критичних категорій** | Додає додатковий рівень управління ризиками для високоважливих питань (наприклад, результати пенетраційного тесту). |
| **Періодично перевіряти цілісність реєстру** | Дозволяє виявити випадкову корупцію даних на ранніх етапах. |

### Поширені підводні камені  

- **Залежність лише від оцінки впевненості ШІ**: розглядайте їх лише як індикатор, а не гарантію.  
- **Занедбання актуальності доказів**: поєднуйте контроль версій з автоматичними сповіщеннями про закінчення терміну дії доказів.  
- **Пропуск очищення гілок**: застарілі гілки можуть затемнювати справжню історію; плануйте регулярне вилучення непотрібних гілок.

---

## 7. Майбутні розширення

1. **Самовідновлювані гілки** — коли регулятор оновлює пункт, автономний агент створює нову гілку, застосовує необхідні корекції та помічає її для перегляду.  
2. **Федеративний граф знань між клієнтами** — використовувати федеративне навчання для обміну анонімізованими шаблонами відповідності, зберігаючи конфіденційність власних даних.  
3. **Аудити за допомогою zero‑knowledge proof** — дозволяє аудиторам верифікувати відповідність без розкриття вмісту відповіді, що ідеально підходить для надзвичайно конфіденційних контрактів.  

---

## Висновок

Поєднання генеративного ШІ з дисциплінованим контролем версій і незмінним реєстром походження перетворює **швидкість автоматизації** на **надійну відповідність**. Команди закупівель, безпеки та юридичної підтримки отримують у реальному часі прозорість щодо того, як створюються відповіді, хто їх схвалив і які докази їх підкріплювали. Вбудувавши ці можливості у Procurize, організації не лише пришвидшують процес заповнення анкет, а й майбутньо‑захищають свою готовність до аудиту у постійно мінливому нормативному середовищі.