Инженер за подсказки, базиран на онтология, за хармонизиране на въпросници за сигурност

TL;DR – Онтология‑центриран двигател за подсказки създава семантичен мост между конфликтни рамки за съответствие, позволявайки на генеративния ИИ да предоставя еднородни, проверяеми отговори на всеки въпросник за сигурност, като съхранява контекстуалната релевантност и регулаторната точност.

1. Защо е необходим нов подход

Въпросниците за сигурност остават сериозно задръстване за SaaS доставчиците. Дори и с инструменти като Procurize, които централизират документи и автоматизират работни потоци, семантичната разлика между различните стандарти все още принуждава екипите по сигурност, правни екипи и инженери да пренаписват същите доказателства многократно:

Рамка	Типичен въпрос	Примерен отговор
SOC 2	Опишете криптирането на данните във вашето съхранение.	“Всички клиентски данни са криптирани с AES‑256…”
ISO 27001	Как защитавате съхранената информация?	“Ние прилагаме криптиране с AES‑256…”
GDPR	Обяснете техническите мерки за защита на личните данни.	“Данните се криптират с AES‑256 и се въртят на тримесечна база.”

Въпреки че основният контрол е идентичен, формулировката, обхватът и очакванията за доказателства се различават. Съществуващите AI конвейери решават това чрез тъмпинг на подсказки за всяка рамка, което бързо става непрактично, докато броят на стандартите се увеличава.

Онтология‑базираният двигател за подсказки решава проблема в основата: създава единствено, формално представяне на понятията за съответствие, след което картира езика на всеки въпросник към този споделен модел. AI трябва да разбира само една “канонична” подсказка, докато онтологията се грижи за тежката работа по превод, версииране и обосновка.

2. Основни компоненти на архитектурата

  graph TD
    A["Хранилище на регулаторна онтология"] --> B["Картографи на рамки"]
    B --> C["Генератор на канонична подсказка"]
    C --> D["LLM Инферентен енджин"]
    D --> E["Рендерер на отговори"]
    E --> F["Регистратор на одитен път"]
    G["Хранилище за доказателства"] --> C
    H["Услуга за откриване на промени"] --> A

Хранилище на регулаторна онтология – граф на знания, който улавя концепции (например криптиране, контрол за достъп), отношения (изисква, наследява) и юрисдикционни атрибути.
Картографи на рамки – леки адаптери, които анализират входящите елементи от въпросници, идентифицират съответстващите онтологични възли и присвояват ниво на увереност.
Генератор на канонична подсказка – конструира една единствена, богата на контекст подсказка за LLM, използвайки нормализираните дефиниции от онтологията и свързаните доказателства.
LLM Инферентен енджин – който и да е генеративен модел (GPT‑4o, Claude 3 и др.), който произвежда естествен езиков отговор.
Рендерер на отговори – форматира суровия изход от LLM в изискваната структура на въпросника (PDF, markdown, JSON).
Регистратор на одитен път – съхранява решенията за картографиране, версията на подсказката и отговора от LLM за проверка на съответствието и бъдещо обучение.
Хранилище за доказателства – съхранява политики, одиторски доклади и линкове към артефакти, използвани в отговорите.
Услуга за откриване на промени – следи актуализации в стандартите или вътрешните политики и автоматично разпространява промените през онтологията.

3. Създаване на онтологията

3.1 Данни източници

Източник	Примерни субекти	Метод за извличане
ISO 27001 Приложение A	“Криптографски контрол”, “Физическа сигурност”	Правилно‑базиран синтактичен анализ на клаузите от ISO
SOC 2 Критерии за доверителни услуги	“Наличност”, “Конфиденциалност”	NLP класификация върху документацията на SOC
GDPR Претенции и статии	“Минимизация на данните”, “Право на изтриване”	Извличане на съотношения чрез spaCy + персонални шаблони
Вътрешно хранилище за политики	“Корпоративна политика за криптиране”	Директен импорт от YAML/Markdown файлове с политики

Всеки източник допринася за възли (C) и релационни ребра (R). Например, “AES‑256” е техника (C) която прилага контролата “Криптиране на данни в покой” (C). Връзките са анотирани с произход (източник, версия) и увереност.

3.2 Правила за нормализация

Суров термин	Нормализирана форма
Encryption at Rest	`encryption_at_rest`
Data Encryption	`encryption_at_rest`
AES‑256 Encryption	`aes_256` (подвид на `encryption_algorithm`)

Нормализацията се извършва чрез речник‑задвижван фъзи съвпадач който се обучава от одобрени от човека съпоставки.

3.3 Стратегия за версииране

Стандартите за съответствие се развиват; онтологията използва семантично версииране (MAJOR.MINOR.PATCH). При появата на нова клауза се прави минор актуализация, което задейства преоценка на засегнатите подсказки. Регистраторът на одитен път запазва точно използваната версия на онтологията за всеки отговор, осигурявайки проследимост.

4. Генериране на подсказки на практика

4.1 От въпросник към онтологичен възел

Когато доставчик получи въпрос като:

„Криптирате ли бекъпите, съхранявани извън площадството?“

Картографът на рамки изпълнява търсене по сходство срещу онтологията и връща възела encryption_at_rest със увереност 0.96. Освен това извлича уточнения като “бекъпи”, “извън площадството” като атрибут етикети.

4.2 Шаблон за канонична подсказка

You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.

Български вариант:

Вие сте експерт по съответствие. Отговорете на следния въпрос, използвайки документираните политики на компанията.

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Дайте кратък отговор (не повече от 150 думи) и добавете списък с точки, съдържащи подкрепящи артефакти.

Това позволява на LLM‑а да получи единакъв контекст, премахвайки вариациите, причинени от различните формулировки.

4.3 Примерен изход от LLM

Отговор: Да, всички бекъпи, съхранявани извън площадството, са криптирани с AES‑256, като за всеки набор от бекъпи се използва уникален ключ. Ключовете се управляват в нашия HSM‑защитен съхранилник и се въртят тримесечно.
Подкрепящи артефакти:
Политика за криптиране на бекъпи – https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf
Лог за въртене на ключове в HSM – https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json

Рендерерът на отговори след това форматира този текст в конкретния формат на въпросника (например таблица за ISO, свободно поле за SOC 2).

5. Предимства пред традиционния тъмпинг на подсказки

Метрика	Традиционно тъмпинг на подсказки	Онтология‑базиран двигател
Мащабируемост	Един подсказка за всяка рамка → линейно разрастване	Един каноничен подсказка → константен растеж
Последователност	Различно формулиране в различни рамки	Униформен отговор, генериран от един източник
Одитоспособност	Ръчно следене на версии на подсказките	Автоматично проследяване на версия на онтологията + одитен журнал
Адаптивност	Препрограмиране при всяка актуализация на стандарта	Откриване на промени автоматично чрез онтология
Натоварване по поддръжка	Високо – десетки файлове с подсказки	Нискo – един слой за картографиране и граф на знания

В реални тестове в Procurize, онтология‑двигателят намали средното време за генериране на отговор от 7 секунди (тъмпинг) до 2 секунди, като същевременно подобри сходството между рамките (повишение с 18 % по BLEU скор).

6. Съвети за внедряване

Започнете със скромно – попълнете онтологията с най‑често срещаните контроли (криптиране, контрол за достъп, логване) преди да разширите.
Използвайте готови графи – проекти като Schema.org, OpenControl и CAPEC предлагат предварително изградени речници, които могат да се разширят.
Изберете графова база – Neo4j или Amazon Neptune се справят добре със сложни преживявания и версииране.
Интегрирайте CI/CD – третирайте промените в онтологията като код; изпълнявайте автоматизирани тестове, проверяващи точността на съвпаденията върху пробен набор от въпросници.
Човешка проверка – осигурете UI, където анализатори по сигурност одобряват или коригират съвпаденията, като така захранват фъзи съвпадача.

7. Бъдещи разширения

Синхронизация на федеративна онтология – компании могат да споделят анонимизирани части от онтологиите си, създавайки обща база за съответствие.
Обясним слой за ИИ – прикачете графи на обосновка към всеки отговор, визуализирайки как конкретните онтологични възли са допринесли за генерирания текст.
Интеграция със Zero‑Knowledge доказателства – за силно регулирани индустрии вграждайте zk‑SNARK доказателства, които потвърждават коректността на картографирането, без да разкриват чувствителни политики.

8. Заключение

Онтология‑базиран двигател за подсказки представлява парадигмен преход в автоматизацията на въпросници за сигурност. Като унифицира различните стандарти под един, версииран граф на знания, организациите могат да:

Елиминират излишната ръчна работа между рамки.
Гарантират последователност и проверяемост на отговорите.
Адаптират се бързо към регулаторни промени с минимални усилия от инженерния екип.

В комбинация с колаборативната платформа на Procurize, този подход позволява на екипите по сигурност, правни и продуктовите отдели да реагират на оценки от доставчици за минути, вместо за дни, превръщайки съответствието от разходен център в конкурентно предимство.

Вижте Also

OpenControl GitHub Repository – Отворен код за политики‑като‑код и дефиниции за съответствие.
MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Структурирана таксономия на техники за атака, полезна при изграждане на онтологии за сигурност.
ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Последната версия на стандарта за управление на информационната сигурност.