
# Федеративний граф знань Zero Trust для багатокористувацької автоматизації анкет

## Вступ

Безпекові та комплаєнс‑анкетування являються постійним вузьким місцем для SaaS‑провайдерів. Кожний провайдер мусить відповісти на сотні питань, що охоплюють кілька рамок — [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), та галузеві стандарти. Ручна праця, необхідна для пошуку доказів, перевірки їх релевантності та налаштування відповідей під кожного клієнта, швидко стає центром витрат.

**Федеративний граф знань (FKG)** — розподілена, схематично‑багата репрезентація доказів, політик та контролів — пропонує спосіб розв’язати це вузьке місце. У поєднанні з **zero‑trust безпекою** FKG може безпечно обслуговувати багатьох орендарів (різні підрозділи, дочірні компанії або партнерські організації), не розкриваючи дані, що належать іншим орендарям. Результат — **багатокористувацький, ШІ‑запусканий движок автоматизації анкет**, який:

* **Агрегує** докази з різних сховищ (Git, хмарне сховище, CMDB).  
* **Застосовує** суворі політики доступу на рівні вузлів і ребер (zero‑trust).  
* **Оркеструє** відповіді, згенеровані ШІ через Retrieval‑Augmented Generation (RAG), використовуючи лише дозволені орендарем знання.  
* **Відстежує** походження та аудиторську прозорість за допомогою незмінного реєстру.

У цій статті ми глибоко зануримося в архітектуру, потік даних та кроки впровадження такої системи на базі **платформи Procurize AI**.

---

## 1. Основні концепції

| Концепція | Що це означає для автоматизації анкет |
|---|---|
| **Zero Trust** | «Ніколи не довіряти, завжди перевіряти». Кожний запит до графа автентифікується, авторизується та постійно оцінюється згідно політик. |
| **Federated Knowledge Graph** | Мережа незалежних вузлів графа (кожен належить орендарю), які діляться спільною схемою, але фізично ізольовують свої дані. |
| **RAG (Retrieval‑Augmented Generation)** | Генерація відповідей за допомогою LLM, яка спочатку отримує релевантні докази з графа, а потім формує відповідь. |
| **Immutable Ledger** | Сховище лише для додавання (наприклад, мерклеве дерево у стилі блокчейну), що записує кожну зміну доказів, забезпечуючи захист від підробки. |

---

## 2. Огляд архітектури

Нижче наведено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє основні компоненти та їх взаємодії.

```mermaid
graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User
```

**Ключові висновки з діаграми**

1. **Ізоляція орендарів** – Кожний орендар має власний сховищ політик та вузли доказів, а двигун контролю доступу посередниць будь‑який запит між орендарями.  
2. **Федеративний граф** – Вузол `FK` агрегує метадані схеми, залишаючи сирі докази зашифрованими та ізольованими.  
3. **Перевірки Zero‑Trust** – Кожен запит проходить через двигун контролю доступу, який оцінює контекст (роль, стан пристрою, мету запиту).  
4. **Інтеграція ШІ** – Компонент RAG отримує лише ті докази, які орендар має право бачити, а потім передає їх LLM для синтезу відповіді.  
5. **Аудиторність** – Всі запити на отримання даних та згенеровані відповіді записуються в незмінний реєстр для аудитів.

---

## 3. Модель даних

### 3.1 Уніфікована схема

| Сутність | Атрибути | Приклад |
|---|---|---|
| **Policy** | `policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text` | `SOC2-CC6.1` |
| **Evidence** | `evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id` | `evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log` |
| **Relationship** | `source_id`, `target_id`, `rel_type` | `policy_id -> evidence_id` (evidence_of) |
| **AccessRule** | `entity_id`, `principal`, `action`, `conditions` | `evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trusted==true` |

Всі сутності зберігаються у **властивісних графах** (наприклад, Neo4j або JanusGraph) і доступні через GraphQL‑сумісний API.

### 3.2 Мова політик Zero‑Trust

Легка DSL (доменно‑специфічна мова) виражає тонкі правила:

```
allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;
```

Ці правила компілюються у реальні політики, що виконуються в режимі реального часу двигуном контролю доступу.

---

## 4. Робочий процес: від питання до відповіді

1. **Збір питань** – Переглядач безпеки завантажує анкету (PDF, CSV або API JSON). Procurize розбирає її на окремі питання та прив’язує кожне до одного чи декількох контролів рамки.  
2. **Пошук зв’язку контроль‑доказ** – Система запитує FKG щодо ребер, що з’єднують цільовий контроль із доказами, що належать запитуваному орендарю.  
3. **Авторизація Zero‑Trust** – Перед будь‑яким отриманням доказу двигун контролю доступу перевіряє контекст запиту (користувач, пристрій, місце, час).  
4. **Отримання доказів** – Дозволені докази передаються в модуль RAG. RAG ранжує їх за релевантністю за допомогою гібридної моделі TF‑IDF + embedding‑подібності.  
5. **Генерація ШІ** – LLM отримує питання, отримані докази та шаблон підказки, що гарантує тон і мову комплаєнсу. Приклад підказки:  

   ```
   You are a compliance specialist for {tenant_name}. Answer the following security questionnaire item using ONLY the supplied evidence. Do not fabricate details.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   ```

6. **Рецензування та співпраця** – Згенерована відповідь з’являється в реальному часі у UI Procurize, де експерти можуть коментувати, редагувати або схвалювати її.  
7. **Аудитний журнал** – Кожен запит на отримання, генерація та правка додаються до незмінного реєстру з криптографічним хешем, що посилається на конкретну версію доказу.

---

## 5. Гарантії безпеки

| Загроза | Заходи |
|---|---|
| **Витік даних між орендарями** | Zero‑Trust контролює доступ, примушуючи збіг `tenant_id`; всі трансфери зашифровані end‑to‑end (TLS 1.3 + Mutual TLS). |
| **Компрометація облікових даних** | Короткоживучі JWT, атестація пристроїв та безперервне оцінювання ризику (поведінкова аналітика) скасовують токени при виявленні аномалій. |
| **Підробка доказів** | Незмінний реєстр використовує мерклеві докази; будь‑яка зміна викликає розбіжність, яку бачать аудитори. |
| **Галюцинація моделі** | RAG обмежує LLM лише отриманими доказами; пост‑генераційний верифікатор перевіряє відсутність незаснованих тверджень. |
| **Атаки ланцюжка поставок** | Всі розширення графа (плагіни, коннектори) підписані та проходять CI/CD ворота, які виконують статичний аналіз та перевірку SBOM. |

---

## 6. Кроки впровадження на Procurize

1. **Налаштування вузлів графа для орендарів**  
   - Розгорнути окремий інстанс Neo4j для кожного орендаря (або використати мульти‑тенантну БД з рівнем безпеки рядків).  
   - Завантажити існуючі політики та докази за допомогою імпортних конвеєрів Procurize.  

2. **Визначення правил Zero‑Trust**  
   - Використати редактор політик Procurize для написання правил DSL.  
   - Увімкнути інтеграцію *постури пристрою* (MDM, EDR) для динамічних оцінок ризику.  

3. **Налаштування федеративної синхронізації**  
   - Встановити мікросервіс `procurize-fkg-sync`.  
   - Налаштувати його на публікацію оновлень схеми у спільний *реєстр схем*, залишаючи дані зашифрованими.  

4. **Інтеграція RAG‑конвеєра**  
   - Розгорнути контейнер `procurize-rag` (векторне сховище, Elasticsearch, тонко налаштований LLM).  
   - Під’єднати RAG‑ендпоінт до GraphQL‑API FKG.  

5. **Активація незмінного реєстру**  
   - Включити модуль `procurize-ledger` (Hyperledger Fabric або легковаговий Append‑Only Log).  
   - Встановити політики зберігання відповідно до вимог комплаєнсу (наприклад, аудит протягом 7 років).  

6. **Увімкнення спільного UI**  
   - Активувати функцію *Real‑Time Collaboration*.  
   - Визначити ролі та права перегляду (Reviewer, Approver, Auditor).  

7. **Пілотний запуск**  
   - Обрати анкету з високим навантаженням (наприклад, SOC 2 Type II) і виміряти:  
     - **Час реакції** (база vs. AI‑підсилений).  
     - **Точність** (відсоток відповідей, що проходять аудиторську перевірку).  
     - **Зниження витрат** (зекономлені FTE‑години).  

---

## 7. Переваги

| Бізнес вигода | Технічний результат |
|---|---|
| **Швидкість** – Скорочення часу відповіді на анкети з днів до хвилин. | RAG отримує релевантні докази за < 250 мс; LLM генерує відповіді за < 1 с. |
| **Зниження ризику** – Усунення людських помилок та витоку даних. | Zero‑trust забезпечує, що використані лише дозволені докази, а незмінний журнал фіксує всю історію. |
| **Масштабованість** – Підтримка сотень орендарів без дублювання даних. | Федеративний граф ізольовує сховища, спільна схема дозволяє аналітику між орендарями. |
| **Готовність до аудиту** – Надання доказової бази регуляторам. | Кожна відповідь зв’язана з криптографічним хешем конкретної версії доказу. |
| **Економічна ефективність** – Зниження ОPEX комплаєнсу. | Автоматизація скорочує ручну працю до 80 %, звільняючи команди безпеки для стратегічних задач. |

---

## 8. Майбутні розширення

1. **Федеративне навчання для тонкої настройка LLM** – Кожен орендар може надсилати анонімізовані градієнти, покращуючи доменно‑специфічну модель без розкриття сирих даних.  
2. **Генерація політик‑як‑код** – Автоматичне створення Terraform або Pulumi модулів, що впроваджують ті ж Zero‑Trust правила у хмарну інфраструктуру.  
3. **Explainable AI оверлеї** – Візуалізація шляху reasoning (доказ → підказка → відповідь) безпосередньо в UI за допомогою діаграм Mermaid.  
4. **Інтеграція Zero‑Knowledge Proof (ZKP)** – Доведення аудитором, що певний контроль виконано, без розкриття самого доказу.  

---

## 9. Висновок

**Федеративний граф знань Zero‑Trust** перетворює громіздкий, роздроблений процес управління безпековими анкетами у безпечний, спільний та ШІ‑підсилений робочий процес. Поєднання ізольованих графів орендарів, тонких політик доступу, Retrieval‑Augmented Generation та незмінного аудиторського журналу дозволяє організаціям відповідати на питання комплаєнсу швидше, точніше та з повною регуляторною впевненістю.

Впровадження цієї архітектури на **платформі Procurize AI** використовує наявні конвеєри інжесту, інструменти співпраці та безпекові примітиви — даючи командам можливість зосередитися на стратегічному управлінні ризиками, а не на рутинному збиранні даних.

Майбутнє комплаєнсу — це федерація, довіра та інтелект. Прийміть його вже сьогодні, щоб випередити аудитори, партнерів та регуляторів.

---

## <span class='highlight-content'>Перегляньте</span> Also

* [Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final)  
* [Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data](https://arxiv.org/abs/1902.01046)  
* [Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)](https://arxiv.org/abs/2005.11401)