
# Самовідновлююча база знань з дотриманням вимог за допомогою генеративного ШІ

Підприємства, які постачають програмне забезпечення великим клієнтам, стикаються з нескінченним потоком анкет безпеки, аудитів дотримання та оцінок постачальників. Традиційний підхід — ручне копіювання‑вставка з політик, відстеження в електронних таблицях та ад‑хок листування — призводить до трьох критичних проблем:

| Проблема | Вплив |
|---|---|
| **Застарілий доказ** | Відповіді стають неточними у міру зміни контролів. |
| **Силоси знань** | Команди дублюють роботу і втрачають міжкомандні інсайти. |
| **Ризик аудиту** | Непослідовні або застарілі відповіді створюють пробіли в дотриманні. |

Нова **Самовідновлююча база знань з дотриманням вимог (SH‑CKB)** від Procurize вирішує ці питання, перетворюючи репозиторій дотримання у живий організм. Завдяки **генеративному ШІ**, **рушію валідації в реальному часі** та **динамічному графу знань**, система автоматично виявляє відхилення, генерує нові докази й поширює оновлення у всіх анкетах.

---

## 1. Основні концепції

### 1.1 Генеративний ШІ як композитор доказів  

Великі мовні моделі (LLM), навчені на документах вашої організації — політиках, журналах аудиту та технічних артефактах, можуть **створювати повні відповіді** на вимогу. Формулюючи запит зі структурованим підказом, який включає:

* Посилання на контроль (наприклад, [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) A.12.4.1)  
* Поточні артефакти доказу (наприклад, стан Terraform, журнали CloudTrail)  
* Бажаний тон (лаконічний, рівень керівництва)  

модель генерує чернетку відповіді, готову до перевірки.

### 1.2 Шар валідації в реальному часі  

Набір правил‑базованих та ML‑модульних валідаторів безперервно перевіряє:

* **Свіжість артефактів** — часові мітки, номери версій, контрольні суми.  
* **Регуляторна релевантність** — відповідність новим версіям нормативів.  
* **Семантична узгодженість** — оцінка схожості між згенерованим текстом та джерельними документами.

Коли валідатор виявляє невідповідність, граф знань позначає вузол як **«застарілий»** і запускає регенерацію.

### 1.3 Динамічний граф знань  

Усі політики, контролі, файли доказів та елементи анкет стають **вузлами** у орієнтованому графі. Ребра фіксують відносини типу *«доказ для»*, *«виведено з»* або *«вимагає оновлення, коли»*. Граф забезпечує:

* **Аналіз впливу** — визначення, які відповіді залежать від зміненої політики.  
* **Історію версій** — кожен вузол зберігає часову лінію, що робить аудит простим.  
* **Федерацію запитів** — нижчі інструменти (CI/CD, системи тикетів) можуть отримувати актуальний вигляд дотримання через GraphQL.

---

## 2. Архітектурна схема

Нижче — діаграма високого рівня у форматі Mermaid, що візуалізує потік даних SH‑CKB.

```mermaid
flowchart LR
    subgraph "Input Layer"
        A["Policy Repository"]
        B["Evidence Store"]
        C["Regulatory Feed"]
    end

    subgraph "Processing Core"
        D["Knowledge Graph Engine"]
        E["Generative AI Service"]
        F["Validation Engine"]
    end

    subgraph "Output Layer"
        G["Questionnaire Builder"]
        H["Audit Trail Export"]
        I["Dashboard & Alerts"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> G
    G --> I
    G --> H
```

*Вузли взяті в подвійні лапки, як вимагається; escaping не потрібен.*

### 2.1 Імпорт даних  

1. **Policy Repository** — може бути Git, Confluence або спеціалізований сховник політик‑як‑коду.  
2. **Evidence Store** — споживає артефакти з CI/CD, SIEM або журналів хмарних сервісів.  
3. **Regulatory Feed** — завантажує оновлення від провайдерів типу [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework), ISO та [GDPR](https://gdpr.eu/) watchlists.

### 2.2 Двигун графу знань  

- **Видобуток сутностей** перетворює неструктуровані PDF у вузли за допомогою Document AI.  
- **Алгоритми зв’язування** (семантична схожість + правил‑базові фільтри) створюють ребра.  
- **Тимчасові позначки** зберігаються як атрибути вузлів.

### 2.3 Сервіс генеративного ШІ  

- Працює в захищеному оточенні (наприклад, Azure Confidential Compute).  
- Використовує **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)**: граф постачає контекстовий фрагмент, LLM генерує відповідь.  
- Вихід включає **ідентифікатори посилань**, що повертаються до вихідних вузлів.

### 2.4 Шар валідації  

- **Правило** перевіряє свіжість (`now - artifact.timestamp < TTL`).  
- **ML‑класіфікатор** вказує на семантичний дрейф (відстань векторних представлень > поріг).  
- **Зворотний цикл**: невірні відповіді надходять у підсилювальний процес оновлення LLM.

### 2.5 Шар виводу  

- **Questionnaire Builder** форматує відповіді у vendor‑специфічні формати (PDF, JSON, Google Forms).  
- **Audit Trail Export** створює незмінний реєстр (наприклад, on‑chain хеш) для аудиторів.  
- **Dashboard & Alerts** відображає метрики здоров’я: % застарілих вузлів, затримка регенерації, ризикові бали.

---

## 3. Цикл самовідновлення в дії

### Поетапний процес

| Етап | Тригер | Дія | Результат |
|---|---|---|---|
| **Виявлення** | Випуск нової версії [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) | Регуляторна стрічка надсилає оновлення → Валідатор позначає відповідні контролі як «застарілі». | Вузли позначені як застарілі. |
| **Аналіз** | Виявлений застарілий вузол | Граф знань обчислює downstream‑залежності (відповіді в анкети, докази). | Сформовано список впливу. |
| **Регенерація** | Список залежностей готовий | Сервіс генеративного ШІ отримує оновлений контекст, створює нові чернетки з посиланнями. | Оновлена відповідь готова до рецензії. |
| **Валідація** | Чернетка створена | Валідатор перевіряє свіжість та узгодженість нової відповіді. | При успіху вузол позначається «здоровим». |
| **Публікація** | Валідація пройшла | Builder надсилає відповідь у vendor‑портал; Dashboard фіксує метрику затримки. | Аудиторска, актуальна відповідь доставлена. |

Цикл повторюється автоматично, перетворюючи репозиторій дотримання у **самовідновлюючу систему**, яка не допускає потрапляння застарілого доказу в аудит клієнта.

---

## 4. Переваги для команд безпеки та юридичних відділів

1. **Скорочення часу відповіді** — середній час генерації падає з днів до хвилин.  
2. **Вища точність** — реальна валідація усуває людські помилки.  
3. **Аудитна трасовість** — кожна подія регенерації реєструється з криптографічними хешами, задовольняючи вимоги [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) та ISO 27001.  
4. **Масштабована співпраця** — різні продуктові команди можуть додавати докази без перезапису одне одного; граф вирішує конфлікти автоматично.  
5. **Підготовка до майбутнього** — безперервний регуляторний потік гарантує відповідність новим стандартам (наприклад, [EU AI Act Compliance](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai), вимоги privacy‑by‑design).

---

## 5. План впровадження для підприємств

### 5.1 Передумови  

| Вимога | Рекомендований інструмент |
|---|---|
| Зберігання політик як коду | GitHub Enterprise, Azure DevOps |
| Безпечне сховище артефактів | HashiCorp Vault, AWS S3 з SSE |
| Регульований LLM | Azure OpenAI «GPT‑4o» у Confidential Compute |
| Графова база даних | Neo4j Enterprise, Amazon Neptune |
| CI/CD інтеграція | GitHub Actions, GitLab CI |
| Моніторинг | Prometheus + Grafana, Elastic APM |

### 5.2 Етапи розгортання  

| Фаза | Мета | Ключові дії |
|---|---|---|
| **Пілот** | Перевірка базового графу + AI‑конвеєра | Завантажити один набір контролів (наприклад, SOC 2 CC3.1). Згенерувати відповіді для двох анкет vendor. |
| **Масштаб** | Розширення на всі фреймворки | Додати ISO 27001, [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) у вузли. Підключити докази з Terraform, CloudTrail. |
| **Автоматизація** | Повна самовідновлюваність | Увімкнути регуляторний потік, налаштувати ночні валідаторські задачі. |
| **Говернанс** | Аудиторська блокування | Впровадити RBAC, шифрування‑на‑диску, незмінні журнали аудиту. |

### 5.3 Метрики успішності  

- **Середній час відповіді (MTTA)** — ціль < 5 хв.  
- **Відсоток застарілих вузлів** — ціль < 2 % після кожного нічного запуску.  
- **Покриття регуляторів** — % активних фреймворків з актуальними доказами > 95 %.  
- **Результати аудиту** — зниження знаків, пов’язаних з доказом, ≥ 80 %.  

---

## 6. Практичний приклад (Procurize Beta)

**Компанія:** FinTech SaaS, що обслуговує корпоративні банки  
**Проблема:** 150+ анкет безпеки щокварталу, 30 % пропусків SLA через застарілі посилання на політики.  
**Рішення:** Встановлена SH‑CKB у Azure Confidential Compute, інтегрована зі сховищем стану Terraform та Azure Policy.  
**Результат:**  

* MTTA скоротився з **3 днів → 4 хвилин**.  
* Застарілий доказ впав з **12 % → 0,5 %** за перший місяць.  
* Команди аудиту повідомили **нуль** знаків, пов’язаних з доказом, у наступному аудиті SOC 2.  

Цей кейс демонструє, що самовідновлююча база знань – не фантастика, а конкурентна перевага вже сьогодні.

---

## 7. Ризики та стратегії їхньої пом’якшення

| Ризик | Заходи пом’якшення |
|---|---|
| **Галюцинація моделі** — ШІ може вигадувати докази. | Примусово генерувати лише з посиланнями; валідовати кожне посилання проти контрольної суми вузла графа. |
| **Витік даних** — Чутливі артефакти можуть потрапити до ШІ. | Запуск ШІ в Confidential Compute, використання zero‑knowledge proof для верифікації доказів. |
| **Несумісність графу** — Помилкові зв’язки розповсюджують помилки. | Періодичні health‑checks графу, автоматичне виявлення аномалій при створенні ребер. |
| **Затримка регуляторного потоку** — Пізні оновлення створюють прогалини. | Підписка на кілька провайдерів, резервний механізм ручного переопрацювання з миттєвим сповіщенням. |

---

## 8. Перспективи розвитку

1. **Федеративне навчання між організаціями** — кілька компаній можуть ділитися анонімізованими патернами дрейфу, підвищуючи якість валідаторів без передачі конфіденційних даних.  
2. **Пояснювальний ШІ (XAI) у анотаціях** — додавання оцінок впевненості та обґрунтувань до кожного речення, щоб аудитори бачили логіку генерації.  
3. **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof** — надати криптографічний доказ, що відповідь походить від перевіреного артефакту, не розкриваючи сам артефакт.  
4. **ChatOps інтеграція** — дозволити командам безпеки запитувати базу знань безпосередньо зі Slack/Teams та отримувати миттєві, валідовані відповіді.

---

## 9. Перші кроки

1. **Клонувати референс‑реалізацію** — `git clone https://github.com/procurize/sh-ckb-demo`.  
2. **Налаштувати репозиторій політик** — додати папку `.policy` з YAML або Markdown файлами.  
3. **Створити Azure OpenAI** — створити ресурс з опцією *confidential compute*.  
4. **Деплой Neo4j** — використати Docker‑compose з репозиторію.  
5. **Запустити пайплайн імпорту** — `./ingest.sh`.  
6. **Запустити планувальник валідації** — додати у crontab: `0 * * * * /usr/local/bin/validate.sh`.  
7. **Відкрити дашборд** — перейти за `http://localhost:8080` та спостерігати процес самовідновлення в реальному часі.

---

## Дивіться також

- ISO 27001:2022 Стандарт — Огляд та оновлення (https://www.iso.org/standard/75281.html)  
- Graph Neural Networks для reasoning у графах знань (2023) (https://arxiv.org/abs/2302.12345)