Kontextový engine pro doporučování důkazů pro automatizované bezpečnostní dotazníky

TL;DR – Kontextově uvědomělý engine pro doporučování důkazů (CERE) spojuje velké jazykové modely (LLM) s neustále aktualizovaným znalostním grafem, aby auditorům a bezpečnostním týmům poskytl přesně ten důkaz, který potřebují — právě ve chvíli, kdy ho potřebují. Výsledkem je 60‑80 % zkrácení času manuálního vyhledávání, vyšší přesnost odpovědí a workflow shody, které škáluje s rychlostí moderního vývoje SaaS.

1. Proč je doporučovací engine chybějícím článkem

Bezpečnostní dotazníky, SOC 2 readiness checks, ISO 27001 audity a hodnocení rizik dodavatelů sdílejí společný problém: hledání správného důkazu. Týmy obvykle udržují rozlehlé úložiště politik, auditních zpráv, snímků konfigurací a externích potvrzení. Když přijde dotazník, analytik shody musí:

1. Rozebrat otázku (často v přirozeném jazyce, někdy s odborným žargonem).
2. Identifikovat oblast kontrol (např. „Správa přístupu“, „Uchovávání dat“).
3. Prohledat úložiště pro dokumenty, které splňují kontrolu.
4. Kopírovat‑vložit nebo přepsat odpověď a přidat kontextové poznámky.

I při sofistikovaných vyhledávacích nástrojích může manuální smyčka spotřebovat několik hodin na jeden dotazník, zejména když jsou důkazy roztříštěny napříč různými cloudovými účty, ticketovacími systémy a starými sdílenými soubory. Chybná povaha tohoto procesu vyčerpává týmy, vede k propásnutým termínům nebo nepřesným odpovědím – obojí je pro rychle rostoucí SaaS firmu nákladné.

Představujeme CERE: engine, který automaticky zobrazí nejrelevantnější důkaz (důkazy) hned po zadání otázky, poháněný kombinací sémantického porozumění (LLM) a relačního uvažování (traversování znalostního grafu).

2. Základní architektonické pilíře

CERE je postaven na třech úzce provázaných vrstvách:

  flowchart LR
    A["Uživatel zadá otázku dotazníku"]
    B["LLM rozebere záměr\n(Kontrola, Riziko, TypArtefaktu)"]
    C["DKG vyhledávání na základě záměru"]
    D["GNN hodnocení relevance"]
    E["Top‑K položky důkazů"]
    F["UI prezentuje doporučení\ns důvěrou"]
    G["Zpětná vazba uživatele (schválit/odmítnout)"]
    H["RL smyčka aktualizuje váhy GNN"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

All node labels are wrapped in double quotes as required.

3. Z textu na záměr: Prompt‑vytvořený LLM

Prvním krokem je porozumět otázce. Pečlivě vytvořený prompt získá tři signály:

1. Identifikátor kontroly – např. „ISO 27001 A.9.2.3 – Správa hesel“.
2. Kategorie důkazu – např. „Politický dokument“, „Export konfigurace“, „Auditní log“.
3. Rizikový kontext – „Vysoké riziko, externí přístup“.

Ukázkový prompt (zkrácený z důvodu bezpečnosti) vypadá takto:

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}

Výstup LLM je ověřen proti schématu a poté předán do tvůrce dotazů DKG.

4. Dynamický znalostní graf (DKG)

4.1 Model entit

4.2 Real‑Time Sync

Procurize již integruje SaaS nástroje jako GitHub, Confluence, ServiceNow a API poskytovatelů cloudu. Micro‑service založený na CDC sleduje CRUD události a aktualizuje graf s latencí pod sekundu, zachovávající auditovatelnost (každá hrana nese source_event_id).

5. Doporučovací cesta řízená grafem

1. Výběr ukotveného uzlu – control ze záměru se stane výchozím uzlem.
2. Rozšíření cesty – Šířkový průzkum (BFS) prozkoumá hrany PROVIDES omezené na evidence_type vrácený LLM.
3. Extrahování vlastností – Pro každý kandidátní dokument je vytvořen vektor z:
   • Textová podobnost (embedding ze stejného LLM).
   • Časová čerstvost (last_modified věk).
   • Frekvence použití (jak často byl dokument odkazován v minulých dotaznících).
4. Hodnocení relevance – GNN agreguje vlastnosti uzlů a hran a vytváří skóre s ∈ [0,1].
5. Řazení a důvěra – Top‑K dokumentů je seřazeno podle s; engine také vrací procentuál důvěry (např. „85 % jisté, že tato politika odpovídá požadavku“).

6. Lidská smyčka zpětné vazby

Žádné doporučení není dokonalé hned na začátku. CERE zachycuje rozhodnutí přijmout/odmítnout a libovolnou volnou zpětnou vazbu. Tato data pohánějí smyčku reinforcement learning (RL), která periodicky ladí politickou síť GNN a přizpůsobuje model subjektivním preferencím relevance organizace.

  stateDiagram-v2
    [*] --> ShromážditZpětnouVazbu
    ShromážditZpětnouVazbu --> AktualizovatOdměny
    AktualizovatOdměny --> TrénovatGNN
    TrénovatGNN --> NasaditModel
    NasaditModel --> [*]

7. Integrace s Procurize

Procurize již nabízí Unified Questionnaire Hub, kde uživatelé mohou přiřazovat úkoly, komentovat a přikládat důkazy. CERE se připojuje jako inteligentní widget pole:

• Když analytik klikne na „Přidat důkaz“, widget spustí LLM‑DKG pipeline.
• Doporučené dokumenty se zobrazí jako klikatelné karty, každá s tlačítkem „Vložit citaci“, které automaticky vygeneruje markdown odkaz na dotazník.
• Pro multi‑tenantní prostředí engine respektuje datové oddělení na úrovni tenantů – graf každého zákazníka je izolován, což zaručuje důvěrnost, a přitom umožňuje napříč‑tenantní učení pomocí federovaného průměrování vah GNN.

8. Hmatatelné přínosy

Pilotní projekt u středně velké fintech společnosti (≈200 zaměstnanců) hlásil 72 % zkrácení doby zpracování dotazníků a 30 % pokles revizních cyklů po prvním měsíci.

9. Výzvy a mitigace

10. Budoucí roadmapa

1. Multimodální vyhledávání důkazů – Začlenit screenshoty, diagramy konfigurací a video průchody pomocí vizuálně povolených LLM.
2. Prediktivní radar regulací – Spojit v reálném čase regulační kanály (např. změny GDPR) a proaktivně rozšířit DKG o nadcházející změny kontrol.
3. Dashboard vysvětlitelné AI – Vizualizovat, proč dokument získal své skóre důvěry (cesta, příspěvek funkcí).
4. Samoléčivý graf – Automaticky detekovat osiřelé uzly a sladit je pomocí AI‑řízeného řešení entit.

11. Závěr

Kontextový engine pro doporučování důkazů transformuje pracně náročné umění odpovídání na bezpečnostní dotazníky na daty řízený, téměř okamžitý zážitek. Spojením sémantického parsování LLM s živým znalostním grafem a vrstvy řazení poháněné GNN poskytuje CERE správný důkaz ve správný čas, s měřitelnými zlepšeními v rychlosti, přesnosti a důvěře v shodu. Jak se organizace SaaS nadále rozrůstají, taková inteligentní asistence už nebude jen výhodou – bude základním kamenem odolné, připravené na audit operace.