Създаване на AI‑задвижван непрекъснат репозитория за доказателства за автоматизация на сигурностни въпросници в реално време

Предприятията днес се сблъскват с безпрестанен поток от сигурностни въпросници, одити на доставчици и регулаторни искания. Докато платформи като Procurize вече централизира какво – въпросниците и задачите – все още съществува скрито теснино: доказателствата, които подкрепят всеки отговор. Традиционното управление на доказателства се опира на статични библиотеки с документи, ръчно свързване и ад‑хок търсене. Резултатът е крехък процес „копирай‑и‑постави“, който въвежда грешки, закъснения и риск при одит.

В това ръководство ще:

1. Определим концепцията за Непрекъснат репозитория за доказателства (CER) – живо хранилище от знания, което се развива с всяка нова политика, контрол или инцидент.
2. Покажем как Големите езикови модели (LLM) могат да бъдат използвани за извличане, обобщаване и свързване на доказателства с клаузите на въпросниците в реално време.
3. Представим цялостна архитектура, която комбинира съхранение с контрол на версии, обогатяване на метаданни и AI‑движимо извличане.
4. Предоставим практични стъпки за внедряване на решението върху Procurize, включително точки за интеграция, съображения за сигурност и съвети за мащабиране.
5. Обсъдим управление и одитируемост, за да поддържаме системата съобразена със стандарти и надеждна.

1. Защо Непрекъснатият репозитория за доказателства е важен

1.1 Пробелът в доказателствата

CER решава тези болки, като непрекъснато поглъща политики, резултати от тестове, журналите на инциденти и архитектурни диаграми, след което нормализира ги в претърсващ, версиониран граф на знания.

1.2 Ползи

• Скорост: Най‑новото доказателство се извлича за секунди, премахвайки ръчното копаене.
• Точност: AI‑генерираните проверки предупреждават, когато отговор се различава от съответстващия контрол.
• Готовност за одит: Всяко доказателство носи неизменяеми метаданни (източник, версия, одитор) и може да се експортира като пакет за съответствие.
• Мащабируемост: Нови типове въпросници (напр. GDPR DPA, CMMC) се добавят чрез прост набор от правила за съпоставяне, без да се налага пълно изграждане на репозитория.

2. Основни компоненти на CER

По‑долу е показан високото ниво на системата. Всеки блок е умишлено технологично неутрален, което ви позволява да изберете облачни услуги, отворен код или хибриден подход.

  graph TD
    A["Policy & Control Sources"] -->|Ingest| B["Raw Evidence Store"]
    C["Test & Scan Results"] -->|Ingest| B
    D["Incident & Change Logs"] -->|Ingest| B
    B -->|Versioning & Metadata| E["Evidence Lake (object storage)"]
    E -->|Embedding / Indexing| F["Vector Store (e.g., Qdrant)"]
    F -->|LLM Retrieval| G["AI Retrieval Engine"]
    G -->|Answer Generation| H["Questionnaire Automation Layer (Procurize)"]
    H -->|Feedback Loop| I["Continuous Learning Module"]

Ключови изводи:

• Всички входни данни се съхраняват в централен Blob/Lake (Evidence Lake). Файловете запазват оригиналния формат (PDF, CSV, JSON) и се придружават от лек JSON side‑car, съдържащ версия, автор, етикети и SHA‑256 хеш.
• Услугата за вграждане превръща текстовото съдържание (клаузи от политики, журнали от сканирания) във векторни представяния, съхранявани във векторно хранилище. Това дава семантично търсене, а не само ключови думи.
• AI Retrieval Engine изпълнява retrieval‑augmented generation (RAG) pipeline: заявка (клауза от въпросник) първо извлича топ‑k релевантни откъси, след което тези откъси се подават към фино‑настроен LLM, който генерира кратък, цитиран отговор.
• Continuous Learning Module събира обратна връзка от ревюерите (👍 / 👎, редактирани отговори) и фино‑настройва LLM върху специфичния език на организацията, подобрявайки точността с времето.

3. Приемане и нормализация на данните

3.1 Автоматизирани извличания

Всеки процес на извличане записва манифест, напр.:

{
  "source_id": "github.com/company/policies",
  "file_path": "iso27001/controls/A.12.1.2.md",
  "commit_sha": "b7c9d2e...",
  "ingested_at": "2025-10-05T14:23:00Z",
  "hash": "4a7d1ed414..."
}

3.2 Обогатяване на метаданните

След съхранението на суровите данни, услуга за обогатяване добавя:

• Идентификатори на контрол (например ISO 27001 A.12.1.2, NIST 800‑53 AC‑2).
• Тип доказателство (policy, scan, incident, architecture diagram).
• Оценка на увереност (основаваща се на качество на OCR, валидация на схеми).
• Тагове за достъп (confidential, public).

Обогатените метаданни се съхраняват в документна база (напр. MongoDB), която служи като източник на истина за последващи заявки.

4. Pipeline за Retrieval‑Augmented Generation

4.1 Нормализация на заявката

Когато пристигне клауза от въпросник (например „Опишете вашите контроли за криптиране в покой“), системата извършва:

1. Парсиране на клаузата – откриване на ключови думи, регулаторни препратки и намерение чрез sentence‑level classifier.
2. Семантично разширяване – разширяване на “encryption‑at‑rest” със синоними (“data‑at‑rest encryption”, “disk encryption”) чрез предварително обучен Word2Vec модел.
3. Векторно вграждане – кодиране на разширената заявка в плътен вектор (напр. sentence‑transformers/all‑mpnet‑base‑v2).

4.2 Векторно търсене

Векторното хранилище връща топ‑k (обикновено 5‑10) откъса, класирани по косинусово сходство. Всеки откъс се придружава от метаданните за произход.

4.3 Конструиране на Prompt

You are a compliance analyst for a SaaS company. Based on the following evidence, answer the questionnaire clause. Cite each source with its identifier.

Evidence:
1. "ISO 27001 A.10.1.1 – Data encryption policy version 3.2" (policy, v3.2, 2025‑09‑12)
2. "AWS KMS configuration – All S3 buckets encrypted with AES‑256" (scan, 2025‑10‑01)
3. "Incident #12345 – Encryption key rotation performed after breach" (incident, 2025‑08‑20)

Clause: "Describe your encryption‑at‑rest controls."

LLM‑ът връща кратък отговор с вградени цитати, например:

Всички SaaS данни, съхранявани в Amazon S3, RDS и EBS, са криптирани в покой с AES‑256 чрез AWS KMS, съгласно нашата ISO 27001‑съобразена политика за криптиране (v3.2). Ключовете за криптиране се завъртат автоматично на всеки 90 дни и ръчна завъртка беше задействана след Инцидент #12345 (вижте доказателства 1‑3). — Източници: 1, 2, 3.

4.4 Човешка проверка

Procurize представя AI‑генерирания отговор заедно със списъка с източници. Ревюерите могат да:

• Одобрят (добавя зелена отметка и записва решението).
• Редактират (актуализира отговора; действието се записва за фина настройка).
• Откажат (превключва към ръчен отговор и добавя негативен пример за обучение).

Всички действия се съхраняват в Continuous Learning Module, което позволява периодично преквалифициране на LLM върху специфичния стил и терминология на организацията.

5. Интеграция на CER с Procurize

5.1 API мост

Questionnaire Engine‑ът на Procurize изпраща webhook всеки път, когато се активира нов въпросник или клауза:

{
  "question_id": "Q-2025-SEC-07",
  "text": "Describe your encryption‑at‑rest controls."
}

Лека интеграционна услуга приема натоварването, препраща клаузата към AI Retrieval Engine и записва обратно генерирания отговор със статусен флаг (auto_generated).

5.2 Подобрения в UI‑то

• Панел с доказателства – разширяващ се списък с цитирани елементи, всеки с бутон за преглед.
• Метрика за увереност (0‑100) показва колко силно семантично съвпадение е открито.
• Селектор на версия – позволява обвързване на отговора с конкретна версия на политика, осигурявайки проследимост.

5.3 Права и одит

AI‑генерираното съдържание наследява таговете за достъп от изходните доказателства. Ако доказателство е маркирано confidential, само потребители с роля Compliance Manager могат да видят съответния отговор.

Одитните логове записват:

• Кой е одобрил AI отговора.
• Кога е генериран отговорът.
• Кои доказателства са били използвани (включително версияхешове).

Тези логове могат да се експортират към табла за съответствие (Splunk, Elastic) за непрекъснат мониторинг.

6. Съображения за мащабиране

7. Управленска рамка

1. Матрица на собственост – назначете Data Steward за всяка домейнна област (политика, сканиране, инциденти). Те одобряват процесите на извличане и схемите за метаданни.
2. Управление на промени – всяка актуализация на изходен документ автоматично задейства преоценка на всички отговори, които го цитират, и ги маркира за преглед.
3. Контрол на поверителност – чувствителни доказателства (например доклади от пенетрационни тестове) се криптират в покой с KMS ключ, който се завърта ежегодно. Дневниците за достъп се запазват за 2 години.
4. Експорт за съответствие – планирана задача компилира zip файл с всички доказателства + отговори за даден одитен период, подписан с организационен PGP ключ за проверка на целостта.

8. Контролен списък за внедряване на стъпка по стъпка

9. Реален пример: Мини‑Кейс Стъди

Компания: ФинТех SaaS доставчик с 300 служители, SOC 2‑Type II сертифициран.

Най‑голямата печалба беше премахването на отклоненията при одит, причинени от остарели препратки. Автоматичната преоценка на отговорите при промяна на политика позволи на екипа да демонстрира „непрекъснато съответствие“ пред одиторите, превръщайки традиционен риск в конкурентно предимство.

10. Бъдещи посоки

• Графове за знание между организации: Споделяне на анонимизирани схеми на доказателства с партньорски екосистеми за ускоряване на съвместните инициативи за съответствие.
• Прогнозиране на регулации: Инжектиране на предстоящи чернови на регулатори в CER pipeline, предварително обучение на LLM върху „бъдещи“ контроли.
• Генериране на доказателства: Използване на AI за създаване на първични политики (напр. нови процедури за съхранение на данни), които след това се заключват в репозиторията.

11. Заключение

Непрекъснатият репозитория за доказателства превръща статичните артефакти за съответствие в живо, AI‑подсилено хранилище от знания. Комбинирайки семантично търсене с Retrieval‑Augmented Generation, организациите могат да отговарят на сигурностни въпросници в реално време, да поддържат проследима готовност за одит и да освободят екипите по сигурност от клопотите по документиране.

Внедряването на тази архитектура върху Procurize не само ускорява отговорите, но и изгражда устойчива фундаментална платформа за съответствие, способна да се развива заедно с новите регулации, технологични стекове и бизнес растеж.