
# Công cụ Đề xuất Bằng chứng Ngữ cảnh cho Các Bảng câu hỏi Bảo mật Tự động

**TL;DR** – Một Công cụ Đề xuất Bằng chứng Nhận Thức Ngữ Cảnh (CERE) kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với một đồ thị tri thức liên tục cập nhật để cung cấp cho kiểm toán viên và các đội bảo mật mảnh bằng chứng chính xác họ cần—ngay khi họ cần. Kết quả là giảm 60‑80 % thời gian tìm kiếm thủ công, độ chính xác trả lời cao hơn, và quy trình tuân thủ mở rộng đồng thời với tốc độ phát triển SaaS hiện đại.

---  

## 1. Tại sao Công cụ Đề xuất lại là Mối liên kết còn thiếu

Các bảng câu hỏi bảo mật, kiểm tra sẵn sàng [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), kiểm toán [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), và đánh giá rủi ro nhà cung cấp đều có một điểm chung: **việc tìm kiếm bằng chứng phù hợp**. Các đội thường duy trì một kho lưu trữ rộng lớn gồm các chính sách, báo cáo kiểm toán, ảnh chụp cấu hình, và chứng nhận bên thứ ba. Khi một bảng câu hỏi đến, nhà phân tích tuân thủ phải:

1. **Phân tích câu hỏi** (thường ở dạng ngôn ngữ tự nhiên, đôi khi có thuật ngữ chuyên ngành).  
2. **Xác định miền kiểm soát** (ví dụ: “Quản lý Truy cập”, “Lưu trữ Dữ liệu”).  
3. **Tìm kiếm trong kho lưu trữ** các tài liệu thỏa mãn kiểm soát.  
4. **Sao chép‑dán hoặc viết lại** câu trả lời, kèm theo ghi chú ngữ cảnh.

Ngay cả khi có công cụ tìm kiếm mạnh mẽ, vòng lặp thủ công vẫn có thể tiêu tốn hàng giờ cho mỗi bảng câu hỏi, nhất là khi bằng chứng bị rải rác khắp nhiều tài khoản đám mây, hệ thống vé, và các chia sẻ tệp cũ. Tính lỗi cao của quá trình này gây mệt mỏi cho đội tuân thủ và có thể dẫn đến trễ hạn hoặc câu trả lời không chính xác—đều tốn kém cho doanh nghiệp SaaS đang phát triển nhanh.

Giải pháp **CERE**: một công cụ tự động hiển thị các mục bằng chứng phù hợp nhất *ngay khi câu hỏi được nhập*, dựa trên sự kết hợp giữa hiểu biết ngữ nghĩa (LLM) và suy luận quan hệ (duyệt đồ thị tri thức).

---  

## 2. Các Trụ Cột Kiến Trúc Cốt Lõi

CERE được xây dựng trên ba lớp chặt chẽ:

| Lớp | Nhiệm vụ | Công nghệ chính |
|-----|----------|------------------|
| **Semantic Intent Layer** | Chuyển đổi văn bản câu hỏi thô thành ý định có cấu trúc (gia đình kiểm soát, mức độ rủi ro, loại tài liệu yêu cầu). | LLM được prompt‑engineered (ví dụ: Claude‑3, GPT‑4o) + Retrieval‑Augmented Generation (RAG) |
| **Dynamic Knowledge Graph (DKG)** | Lưu trữ các thực thể (tài liệu, kiểm soát, tài sản) và mối quan hệ của chúng, liên tục cập nhật từ các hệ thống nguồn. | Neo4j/JanusGraph, GraphQL API, pipeline Change‑Data‑Capture (CDC) |
| **Recommendation Engine** | Thực thi truy vấn đồ thị dựa trên ý định, xếp hạng bằng chứng dự đoán, và trả về đề xuất ngắn gọn cùng điểm tin cậy. | Graph Neural Network (GNN) để tính điểm liên quan, vòng lặp reinforcement‑learning để tích hợp phản hồi |

Dưới đây là biểu đồ Mermaid mô tả luồng dữ liệu.

```mermaid
flowchart LR
    A["Người dùng gửi câu hỏi bảng câu hỏi"]
    B["LLM phân tích ý định\n(Kiểm soát, Rủi ro, Loại tài liệu)"]
    C["Tìm kiếm DKG dựa trên ý định"]
    D["GNN tính điểm liên quan"]
    E["Top‑K mục bằng chứng"]
    F["Giao diện hiển thị đề xuất\nvới độ tin cậy"]
    G["Phản hồi người dùng (chấp nhận/từ chối)"]
    H["Vòng RL cập nhật trọng số GNN"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D
```

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

---  

## 3. Từ Văn bản tới Ý định: Prompt‑Engineered LLM

Bước đầu tiên là *hiểu* câu hỏi. Một prompt được thiết kế cẩn thận sẽ trích xuất ba tín hiệu:

1. **Mã kiểm soát** – ví dụ: “ISO 27001 A.9.2.3 – Quản lý Mật khẩu”.  
2. **Loại bằng chứng** – ví dụ: “Chính sách”, “Xuất cấu hình”, “Nhật ký kiểm toán”.  
3. **Ngữ cảnh rủi ro** – “Rủi ro cao, Truy cập bên ngoài”.

Ví dụ một prompt (được giữ ngắn gọn vì bảo mật):

```
You are a compliance analyst. Return a JSON object with the fields:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}
```

Kết quả của LLM được kiểm tra theo schema, sau đó được truyền vào bộ xây dựng truy vấn DKG.

---  

## 4. Đồ Thị Tri Thức Động (DKG)

### 4.1 Mô hình Thực thể

| Thực thể | Thuộc tính | Quan hệ |
|----------|------------|---------|
| **Document** | `doc_id`, `title`, `type`, `source_system`, `last_modified` | `PROVIDES` → `Control` |
| **Control** | `standard_id`, `title`, `domain` | `REQUIRES` → `Evidence_Type` |
| **Asset** | `asset_id`, `cloud_provider`, `environment` | `HOSTS` → `Document` |
| **User** | `user_id`, `role` | `INTERACTS_WITH` → `Document` |

### 4.2 Đồng bộ thời gian thực

Procurize đã tích hợp sẵn với các công cụ SaaS như GitHub, Confluence, ServiceNow và API các nhà cung cấp đám mây. Một micro‑service dựa trên CDC theo dõi các sự kiện CRUD và cập nhật đồ thị trong thời gian dưới một giây, đồng thời giữ **khả năng kiểm toán** (mỗi cạnh lưu `source_event_id`).

---  

## 5. Đường Dẫn Đề xuất Dựa trên Đồ thị

1. **Chọn nút neo** – `control` từ ý định làm nút bắt đầu.  
2. **Mở rộng đường đi** – Thuật toán breadth‑first search (BFS) khám phá các cạnh `PROVIDES` chỉ giới hạn ở `evidence_type` do LLM trả về.  
3. **Trích xuất đặc trưng** – Với mỗi tài liệu đề xuất, tạo vector từ:
   - Độ tương đồng văn bản (embedding cùng LLM).
   - Độ tươi mới thời gian (`last_modified`).
   - Tần suất sử dụng (tài liệu đã được tham chiếu bao nhiêu lần trong các bảng câu hỏi trước).  
4. **Tính điểm liên quan** – GNN tổng hợp các đặc trưng của nút và cạnh, cho ra điểm `s ∈ [0,1]`.  
5. **Xếp hạng & Độ tin cậy** – Các tài liệu top‑K được sắp xếp theo `s`; công cụ đồng thời xuất mức độ tin cậy (ví dụ: “85 % chắc chắn tài liệu này đáp ứng yêu cầu”).

---  

## 6. Vòng phản hồi Nhân‑sinh‑vào‑vòng (Human‑in‑the‑Loop)

Không đề xuất nào hoàn hảo ngay từ đầu. CERE ghi lại quyết định *chấp nhận/từ chối* và bất kỳ phản hồi tự do nào. Dữ liệu này được đưa vào một vòng reinforcement‑learning (RL) để tinh chỉnh định kỳ mạng GNN, sao cho mô hình phù hợp hơn với sở thích đề cập của tổ chức.

Quy trình RL chạy hàng đêm:

```mermaid
stateDiagram-v2
    [*] --> CollectFeedback
    CollectFeedback --> UpdateRewards
    UpdateRewards --> TrainGNN
    TrainGNN --> DeployModel
    DeployModel --> [*]
```

---  

## 7. Tích hợp với Procurize

Procurize đã cung cấp **Trung tâm Bảng câu hỏi Thống nhất** nơi người dùng có thể phân công nhiệm vụ, bình luận và đính kèm bằng chứng. CERE được nhúng như một **widget trường thông minh**:

- Khi nhà phân tích nhấn *“Thêm Bằng chứng”*, widget kích hoạt pipeline LLM‑DKG.  
- Các tài liệu đề xuất xuất hiện dưới dạng thẻ có thể nhấp, mỗi thẻ có nút **“Chèn trích dẫn”** tự động tạo markdown tham chiếu cho bảng câu hỏi.  
- Trong môi trường đa‑tenant, công cụ tôn trọng **phân chia dữ liệu theo tenant**—đồ thị của mỗi khách hàng được cô lập, bảo đảm bí mật, đồng thời cho phép học chéo tenant bằng cách trung bình hoá trọng số GNN (federated averaging).

---  

## 8. Lợi ích Cụ thể

| Chỉ số | Trước (Thủ công) | Sau khi dùng CERE |
|--------|------------------|-------------------|
| **Thời gian tìm kiếm bằng chứng trung bình** | 15 phút mỗi câu hỏi | 2‑3 phút |
| **Độ chính xác trả lời (tỷ lệ kiểm toán thành công)** | 87 % | 95 % |
| **Mức độ hài lòng của đội (NPS)** | 32 | 68 |
| **Giảm tồn đọng tuân thủ** | 4 tuần | 1 tuần |

Trong một dự án thí điểm với công ty fintech vừa và nhỏ (≈200 nhân viên), họ báo cáo **giảm 72 %** thời gian hoàn thành bảng câu hỏi và **giảm 30 %** vòng sửa đổi sau tháng đầu tiên.

---  

## 9. Thách thức & Giải pháp

| Thách thức | Giải pháp |
|------------|-----------|
| **Khởi tạo lạnh cho các kiểm soát mới** – Không có lịch sử tham chiếu bằng chứng. | Cung cấp các mẫu chính sách chuẩn, sau đó dùng transfer learning từ các kiểm soát tương tự. |
| **Bảo mật dữ liệu giữa các tenant** – Nguy cơ rò rỉ khi chia sẻ cập nhật mô hình. | Áp dụng **Federated Learning**: mỗi tenant huấn luyện cục bộ, chỉ gửi delta trọng số mô hình lên trung tâm. |
| **Ảo giác của LLM** – Nhận dạng sai mã kiểm soát. | Kiểm tra đầu ra LLM so với **bộ đăng ký kiểm soát chuẩn** (ISO, SOC, NIST) trước khi thực hiện truy vấn đồ thị. |
| **Độ trễ của đồ thị** – Mối quan hệ lỗi thời sau di chuyển đám mây. | Pipeline CDC với cam kết **eventual consistency** và các kiểm tra sức khỏe đồ thị định kỳ. |

---  

## 10. Lộ trình Phát triển Tương lai

1. **Thu thập Bằng chứng Đa phương tiện** – Kết hợp ảnh chụp màn hình, sơ đồ cấu hình, và video hướng dẫn bằng các LLM hỗ trợ thị giác.  
2. **Radar Quy định Dự đoán** – Kết hợp nguồn tin tức quy định thời gian thực (ví dụ: sửa đổi GDPR) để tự động mở rộng DKG với các thay đổi kiểm soát sắp tới.  
3. **Bảng điều khiển AI Giải thích được** – Trực quan hoá lý do một tài liệu nhận được điểm tin cậy (đường đi, đóng góp đặc trưng).  
4. **Đồ thị Tự chữa lành** – Tự động phát hiện các nút bị lãng quên và tái hợp nhất chúng bằng AI‑driven entity resolution.

---  

## 11. Kết luận

**Công cụ Đề xuất Bằng chứng Ngữ cảnh** biến công việc nặng nhọc của việc trả lời các bảng câu hỏi bảo mật thành một trải nghiệm dựa trên dữ liệu, gần như ngay lập tức. Bằng cách kết hợp phân tích ngữ nghĩa của LLM, đồ thị tri thức sống động và lớp xếp hạng GNN, CERE cung cấp đúng bằng chứng, đúng thời điểm, với lợi ích đo được về tốc độ, độ chính xác và độ tin cậy tuân thủ. Khi các tổ chức SaaS tiếp tục mở rộng, sự trợ giúp thông minh này sẽ không còn là một “đặc quyền” – mà sẽ trở thành nền tảng của một hoạt động kiên cường, sẵn sàng cho các cuộc kiểm toán.  

---