
# Реальний‑Час Адаптивний Двигун Пріоритетизації Доказів

**Abstract** – Безпекові анкети та аудити відповідності відомі тим, що вимагають точних, актуальних доказів у широкому портфоліо політик, контрактів та системних журналів. Традиційні статичні сховища змушують команди безпеки шукати вручну, що призводить до затримок, пропуску доказів та людських помилок. У цій статті представлено **Real‑Time Adaptive Evidence Prioritization Engine (RAEPE)**, який поєднує генеруючий ШІ, динамічне оцінювання ризику та безперервно оновлюваний граф знань, щоб миттєво виявляти найрелевантніші докази. Навчаючись на попередніх відповідях, сигналах взаємодії у реальному часі та змінах регуляторних вимог, RAEPE перетворює доставку доказів з ручного полювання на інтелектуальну, самовдоскональну службу.

---

## 1. Основна Проблема

| Симптом | Вплив на Бізнес |
|---|---|
| **Пошук доказів** – аналітики витрачають 30‑45 % часу на анкету, шукаючи правильний артефакт. | Повільніші цикли укладання угод, вищі витрати на завершення. |
| **Застаріла документація** – версії політик відстають від оновлень регуляторних вимог. | Відповіді, що не відповідають вимогам, результати аудиту. |
| **Непослідовне покриття** – різні члени команди вибирають різні докази для одного й того ж контролю. | Розпад довіри у клієнтів та аудиторів. |
| **Тиск масштабування** – SaaS‑компанії, що обробляють десятки одночасних оцінок постачальників. | Вигоряння, пропущені SLA, втрата доходу. |

Корінна причина – **статичне сховище доказів**, що не володіє контекстною обізнаністю. Сховище не знає, *який* доказ найбільш ймовірно задовольнить конкретне питання *зараз*.

---

## 2. Що означає адаптивна пріоритетизація доказів

Адаптивна пріоритетизація доказів – це **закритий AI‑цикл**, який:

1. **Приймає** сигнали у реальному часі (текст питання, історичні відповіді, регуляторні оповіщення, дані взаємодії користувачів).  
2. **Ранжує** кожен кандидат‑артефакт за допомогою **контекстуальної, ризик‑коригованої оцінки**.  
3. **Вибирає** топ‑N елементів і **представляє** їх автору анкети або ревізору.  
4. **Навчається** на основі зворотного зв’язку (прийняття/відхилення), постійно удосконалюючи модель ранжування.

Результат – **динамічний, доказ‑як‑служба** шар, який працює над будь‑яким існуючим репозиторієм документів чи системою управління політиками.

---

## 3. Архітектурний План

```mermaid
graph LR
    A["Signal Ingestion Service"] --> B["Contextual Embedding Engine"]
    B --> C["Dynamic Scoring Engine"]
    C --> D["Knowledge‑Graph Enrichment Layer"]
    D --> E["Evidence Prioritization API"]
    E --> F["User Interface (Questionnaire Editor)"]
    C --> G["Feedback Collector"]
    G --> B
    D --> H["Regulatory Change Miner"]
    H --> B
```

* **Signal Ingestion Service** – збирає вміст питань, журнали взаємодії та зовнішні регуляторні потоки.  
* **Contextual Embedding Engine** – перетворює текстові сигнали у щільні вектори за допомогою тонко налаштованої LLM.  
* **Dynamic Scoring Engine** – застосовує ризик‑кориговану функцію оцінки (див. Розділ 4).  
* **Knowledge‑Graph Enrichment Layer** – зв’язує артефакти з сімействами контролів, стандартами та метаданими походження.  
* **Evidence Prioritization API** – надає ранжовані списки доказів UI або іншим конвеєрам автоматизації.  
* **Feedback Collector** – фіксує прийняття, відхилення та коментарі користувачів для постійного уточнення моделі.  
* **Regulatory Change Miner** – моніторить офіційні канали (наприклад, [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), GDPR) і передає сповіщення про дрейф у конвеєр оцінки.

---

## 4. Детальний Опис Моделі Оцінки

Рангова оцінка *S* для артефакту *e* щодо питання *q* розраховується як зважена сума:

\[
S(e,q) = \alpha \cdot \text{SemanticSim}(e,q) \;+\; \beta \cdot \text{RiskFit}(e) \;+\; \gamma \cdot \text{Freshness}(e) \;+\; \delta \cdot \text{FeedbackBoost}(e)
\]

| Компонент | Призначення | Обчислення |
|---|---|---|
| **SemanticSim** | Наскільки точно вміст артефакту відповідає семантиці питання. | Косинусна схожість між вбудовуваннями LLM для *e* і *q*. |
| **RiskFit** | Вирівнювання з ризиковим рейтингом контролю (високий, середній, низький). | Відображення тегів артефакту на ризик‑таксономію; вища вага для високоризикових контролів. |
| **Freshness** | Актуальність артефакту щодо останньої регуляторної зміни. | Експоненціальна функція згасання на основі *вік* = `now – last_update`. |
| **FeedbackBoost** | Підвищує позиції елементів, раніше прийнятих рецензентами. | Накопичений рахунок позитивного зворотного зв’язку, нормалізований за загальною кількістю. |

Гіперпараметри (α,β,γ,δ) постійно підбираються за допомогою **байєсової оптимізації** на валідаційному наборі, сформованому з історичних результатів анкет.

---

## 5. База Знань‑Граф

**Властивісний граф** зберігає взаємозв’язки між:

* **Контролями** (наприклад, ISO 27001 A.12.1)  
* **Артефактами** (PDF‑політики, знімки конфігурацій, журнали аудиту)  
* **Регуляторними Джерелами** (NIST 800‑53, GDPR, CMMC)  
* **Профілями Ризику** (риси ризику постачальників, галузеві рівні)

Типовий схематичний запис вершини:

```json
{
  "id": "artifact-1234",
  "type": "Artifact",
  "tags": ["encryption", "access‑control"],
  "last_updated": "2025-10-28T14:32:00Z",
  "source_system": "SharePoint"
}
```

Ребра дозволяють виконувати **запити обходу**, наприклад: “Покажи всі артефакти, пов’язані з контролем A.12.1, оновлені після останньої зміни NIST”.

Граф **інкрементно оновлюється** за допомогою стрімінгового ETL‑конвеєру, забезпечуючи *eventual consistency* без часу простою.

---

## 6. Зворотний Зв’язок у Реальному Часі

Кожного разу, коли автор анкети обирає артефакт, UI надсилає **подію зворотного зв’язку**:

```json
{
  "question_id": "q-784",
  "artifact_id": "artifact-1234",
  "action": "accept",
  "timestamp": "2025-11-01T09:15:42Z"
}
```

**Feedback Collector** агрегує події у **віконний сховище ознак**, що згодом подається у **Dynamic Scoring Engine**. За допомогою **online gradient boosting** модель оновлює параметри протягом кількох хвилин, гарантуючи швидку адаптацію до уподобань користувачів.

---

## 7. Безпека, Аудит та Відповідність

RAEPE побудовано згідно принципів **Zero‑Trust**:

* **Аутентифікація та Авторизація** – OAuth 2.0 + детальна RBAC‑контроль за артефактами.  
* **Шифрування даних** – На диску AES‑256, у транзиті TLS 1.3.  
* **Аудит‑журнал** – Немодифіковані логи записуються у **блокчейн‑підкріплений реєстр** для доказу незмінності.  
* **Диференціальна приватність** – Статистики зворотного зв’язку піддаються шуму, щоб захистити шаблони поведінки аналітиків.

Разом ці механізми задовольняють вимоги SOC 2 CC 6.9, ISO 27001 A.12.4 та новітні нормативи конфіденційності.

---

## 8. План Впровадження для Практиків

| Крок | Дія | Пропозиція інструменту |
|---|---|---|
| **1. Збір даних** | Підключити існуючі сховища політик (SharePoint, Confluence) до каналу інжесту. | Apache NiFi + кастомні коннектори. |
| **2. Служба вбудовувань** | Розгорнути тонко налаштовану LLM (наприклад, Llama‑2‑70B) як REST‑endpoint. | HuggingFace Transformers з NVIDIA TensorRT. |
| **3. Побудова графу** | Заповнити граф знань зв’язками контроль‑артефакт. | Neo4j Aura або TigerGraph Cloud. |
| **4. Сервіс оцінки** | Реалізувати зважену формулу оцінки у стрімінговому середовищі. | Apache Flink + PyTorch Lightning. |
| **5. API‑шар** | Надати endpoint `/evidence/prioritized` з пагінацією та фільтрами. | FastAPI + OpenAPI‑специфікація. |
| **6. Інтеграція UI** | Вбудувати API у редактор анкет (React, Vue). | Компонентна бібліотека зі списком пропозицій‑автодоповнення. |
| **7. Захоплення зворотного зв’язку** | Під’єднати UI‑події до Feedback Collector. | Kafka‑топік `feedback-events`. |
| **8. Моніторинг** | Налаштувати виявлення дрейфу у регуляторних потоках та продуктивності моделі. | Prometheus + Grafana‑дашборди. |

Дотримуючись цих восьми кроків, SaaS‑компанія зможе вивести адаптивний двигун доказів у продуктивне середовище за **6‑8 тижнів**.

---

## 9. Вимірювані Переваги

| Метрика | До RAEPE | Після RAEPE | Поліпшення |
|---|---|---|---|
| **Середній час вибору доказу** | 12 хв/питання | 2 хв/питання | зменшення на 83 % |
| **Термін обробки анкети** | 10 днів | 3 дні | швидше на 70 % |
| **Коефіцієнт повторного використання доказів** | 38 % | 72 % | +34 п.п. |
| **Рівень невідповідностей у аудитах** | 5 % відповідей | 1 % відповідей | падіння на 80 % |
| **Задоволеність користувачів (NPS)** | 42 | 68 | приріст на 26 балів |

Дані отримані від перших впроваджень у фінтех‑ та хелс‑тех секторах.

---

## 10. Майбутня Дорожна Карта

1. **Багатомодальний доказ** – додати скріншоти, архітектурні діаграми та відео‑демонстрації через CLIP‑подібну схожість.  
2. **Федеративне навчання** – дозволити кільком організаціям спільно тренувати модель ранжування без обміну сирими артефактами.  
3. **Прогенерація запитань** – автоматично формувати чернетки відповідей на підставі топ‑доказів, перед остаточною перевіркою людини.  
4. **Explainable AI** – візуалізувати причини, чому конкретний артефакт отримав свою оцінку (теплові карти внеску ознак).  

Ці вдосконалення переведуть платформу від *асистентської* до *автономної* оркестрації відповідності.

---

## 11. Висновок

**Real‑Time Adaptive Evidence Prioritization Engine** переструктурує управління доказами як **контекстно‑обізнану, постійно навчаючуся службу**. Об’єднавши збір сигналів, семантичні вбудовування, ризик‑кориговане ранжування та граф знань, організації отримують миттєвий доступ до найрелевантніших доказів, різко скорочуючи час відповіді та підвищуючи якість аудиту. У міру зростання швидкості регуляторних змін та розширення екосистем постачальників, адаптивна пріоритетизація доказів стане фундаментальним компонентом будь‑якої сучасної платформи для безпекових анкет.

---

## <span class='highlight-content'>Дивіться</span> також

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Керівництво з Автоматизованої Оцінки](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [OpenAI Cookbook: Пошук на Основі Вбудовувань для Корпоративних Документів](https://github.com/openai/openai-cookbook#embedding-based-retrieval)