Контекстуален двигател за препоръчване на доказателства за автоматизирани въпросници за сигурност

TL;DR – Двигателят за контекстуално препоръчване на доказателства (CERE) съчетава големи езикови модели (LLM) с непрекъснато обновяващ се граф от знания, за да предостави на одитори и екипи по сигурност точното доказателство, от което се нуждаят – точно когато им е нужно. Резултатът е 60‑80 % намаление на времето за ръчно търсене, по‑висока точност на отговорите и работен процес за съответствие, който се мащабира със скоростта на съвременната SaaS разработка.

1. Защо двигател за препоръки е липсващата връзка

Въпросниците за сигурност, проверките за готовност за SOC 2, одитите по ISO 27001 и оценките на риска за доставчици споделят обща болка: търсенето на правилното доказателство. Екипите обикновено поддържат обширно хранилище от политики, одиторски доклади, конфигурационни снимки и външни атестации. Когато пристигне въпросник, анализаторът по съответствие трябва да:

1. Разбере въпроса (често в естествен език, понякога с индустриален жаргон).
2. Идентифицира домейна на контрола (например „Управление на достъпа“, „Съхранение на данни“).
3. Претърси хранилището за документи, които удовлетворяват контрола.
4. Копира‑постави или препише отговора, добавяйки контекстуални бележки.

Дори със сложни инструменти за търсене, ръчният цикъл може да отнеме няколко часа за един въпросник, особено когато доказателствата са разпръснати в множество облачни акаунти, системи за тикети и наследени файлови хранилища. Грешките в този процес водят до умора от съответствие и могат да предизвикат пропуски в сроковете или неточни отговори – и двете скъпи за бързоразвиващ се SaaS бизнес.

Въвеждаме CERE: двигател, който автоматично показва най‑релевантните доказателства веднага след въвеждането на въпроса, като се базира на комбинация от семантично разбиране (LLM‑и) и релационна логика (трасиране в графа).

2. Основни архитектурни стълбове

CERE е построен върху три тясно свързани слоя:

По‑долу е представена Mermaid диаграма, визуализираща потока от данни.

  flowchart LR
    A["Потребителят изпраща въпрос от въпросник"]
    B["LLM анализира намерението\n(Контрол, Риск, Тип артефакт)"]
    C["Търсене в DKG според намерението"]
    D["GNN скориране на релевантност"]
    E["Топ‑K доказателствени елементи"]
    F["UI представя препоръка\nс увереност"]
    G["Обратна връзка на потребителя (прием/отказ)"]
    H["RL цикъл актуализира теглата на GNN"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

Всички етикети на възлите са обградени с двойни кавички, както се изисква.

3. От текст към намерение: подканва‑проектиран LLM

Първата стъпка е да разберем въпроса. Внимателно създадената подканва извлича три сигнала:

1. Идентификатор на контрол – напр. „ISO 27001 A.9.2.3 – Управление на пароли“.
2. Категория доказателство – напр. „Политически документ“, „Конфигурационен експорт“, „Одиторски журнал“.
3. Контекст на риска – „Висок‑риск, външен достъп“.

Примерна подканва (задържана кратка по съображения за сигурност) изглежда така:

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}

Изходът на LLM се валидира спрямо схема и след това се предава към генератора на заявки за DKG.

4. Динамичният граф от знания (DKG)

4.1 Модел на обектите

4.2 Синхронизация в реално време

Procurize вече се интегрира със SaaS инструменти като GitHub, Confluence, ServiceNow и API‑та на облачните доставчици. Микросервиз на базата на CDC наблюдава CRUD събития и актуализира графа със субсекундна латентност, запазвайки аудитируемост (всяка ръба носи source_event_id).

5. Път за препоръка, ръководен от графа

1. Избор на анкерен възел – control‑ът от намерението става стартовия възел.
2. Разширяване на пътя – breadth‑first search (BFS) обхваща PROVIDES ребрата, филтрирани по evidence_type, върнат от LLM.
3. Извличане на признаци – за всеки кандидат‑документ се създава вектор от:
   • Текстово сходство (ембединг от същия LLM).
   • Времева свежест (last_modified възраст).
   • Честота на употреба (колко пъти документът е бил използван в предишни въпросници).
4. Скориране на релевантност – GNN агрегира признаци на възлите и ребрата, произвеждайки оценка s ∈ [0,1].
5. Ранжиране и увереност – топ‑K документите се подреждат по s; двигателят също връща процент на увереност (например „85 % уверени, че тази политика отговаря на заявката“).

6. Човешка обратна връзка в цикъла

Никаква препоръка не е съвършена от първия момент. CERE улавя решението приеми/отхвърли и всяка свободна текстова обратна връзка. Тези данни захранват reinforcement‑learning (RL) цикъл, който периодично дообучава GNN‑овата политика, синхронизирайки модела с субективните предпочитания за релевантност на организацията.

RL pipeline се изпълнява нощно:

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

7. Интеграция с Procurize

Procurize вече предлага Unified Questionnaire Hub, където потребителите могат да задават задачи, коментират и прикачват доказателства. CERE се внедрява като интелигентен поле‑уиджет:

• При кликване върху „Добави доказателство“ уиджетът стартира LLM‑DKG пайплайна.
• Препоръчаните документи се показват като карти с бутон „Вмъкни цитат“, който автоматично генерира markdown референция, форматирана за въпросника.
• За многоклиентски (multi‑tenant) среди, двигателят спазва разграничения на данните по наемател – графата на всеки клиент е изолирана, гарантирайки поверителност, като същевременно позволява между‑клиентско обучение чрез федеративно усредняване на GNN теглата.

8. Конкретни ползи

Пилотен проект с средно‑голяма финтех компания (≈200 служители) показа 72 % спестяване на време за обработка на въпросници и 30 % намаляване на цикли за ревизия след първия месец.

9. Предизвикателства и мерки за смекчаване

10. План за развитие

1. Мултимодално извличане на доказателства – включване на екранни снимки, диаграми на конфигурации и видеа чрез визуално‑поддържани LLM‑и.
2. Прогнозен мониторинг на регулациите – свързване с живи новини за регулаторни промени (например поправки към GDPR) за автоматично обогатяване на DKG с предстоящи промени в контролите.
3. Табло за обясними AI – визуализиране защо даден документ получи своя оценъчен резултат (трасиране на пътя, принос на признаци).
4. Само‑лекуваща се графа – автоматично откриване на „сиротски“ възли и тяхното съчетаване чрез AI‑управлявана резолюция на обекти.

11. Заключение

Контекстуалният двигател за препоръчване на доказателства превръща трудоемкото изработване на отговори на въпросници за сигурност в данни‑управляващо, почти незабавно преживяване. Чрез съчетаването на LLM семантично парсиране, жив граф от знания и GNN‑базирано ранжиране, CERE доставя правилното доказателство в точния момент, осигурявайки измерими подобрения в скорост, точност и увереност за съответствие. С нарастващото разрастване на SaaS организациите, такъв интелигентен помощник вече не е „приятен бонус“ – той ще се превърне в фундаментална част от устойчива, одиторски готова операция.