Federovaný graf znalostí s nulovou důvěrou pro automatizaci dotazníků pro více nájemců

Úvod

Bezpečnostní a souladové dotazníky představují trvalou úzkou laťku pro SaaS poskytovatele. Každý poskytovatel musí odpovědět na stovky otázek pokrývajících různé rámce – SOC 2, ISO 27001, GDPR a odvětvové standardy. Manuální úsilí potřebné k vyhledání důkazů, ověření jejich relevance a přizpůsobení odpovědí pro každého zákazníka se rychle mění v nákladové centrum.

Federovaný graf znalostí (FKG) – distribuovaná, schématem bohatá reprezentace důkazů, politik a kontrol – nabízí způsob, jak tuto úzkou laťku prolomit. V kombinaci s nulovou důvěrou může FKG bezpečně obsluhovat mnoho nájemců (různé obchodní jednotky, dceřiné společnosti nebo partnerské organizace) aniž by kdykoli odhalil data patřící jinému nájemci. Výsledkem je více‑nájemnický, AI‑poháněný engine pro automatizaci dotazníků, který:

• Agreguje důkazy z různých repozitářů (Git, cloudové úložiště, CMDB).
• Vynucuje přísné zásady přístupu na úrovni uzlů i hran (nulová důvěra).
• Orchestruje AI‑generované odpovědi pomocí Retrieval‑Augmented Generation (RAG), které čerpají jen z povolených znalostí nájemce.
• Sleduje původ a auditovatelnost pomocí neměnného ledgeru.

V tomto článku se podrobně podíváme na architekturu, tok dat a kroky implementace takového systému na platformě Procurize AI.

1. Základní pojmy

2. Přehled architektury

Níže je vysokourovňový Mermaid diagram, který ilustruje hlavní součásti a jejich vzájemné interakce.

  graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User

Klíčové poznatky z diagramu

1. Izolace nájemců – Každý nájemce provozuje vlastní úložiště politik a uzly důkazů, ale engine pro kontrolu přístupu mediátuje jakýkoli mezi‑nájemnický požadavek.
2. Federovaný graf – Uzly FK agregují metadata schématu, zatímco surové důkazy zůstávají šifrované a oddělené.
3. Kontroly nulové důvěry – Každý přístupový požadavek prochází engine pro kontrolu přístupu, který vyhodnocuje kontext (role, stav zařízení, účel požadavku).
4. AI integrace – Komponenta RAG načte jen ty uzly důkazů, ke kterým má nájemce oprávnění, a předá je LLM pro syntézu odpovědi.
5. Auditovatelnost – Všechna načtení a generované odpovědi jsou zaznamenány v neměnném ledgeru pro revize auditorů.

3. Datový model

3.1 Jednotné schéma

Všechny entity jsou uloženy jako property graphs (např. Neo4j nebo JanusGraph) a vystaveny přes GraphQL‑kompatibilní API.

3.2 Jazyk zásad nulové důvěry

Jednoduchý DSL (specifický jazyk) pro vyjádření jemnozrných pravidel:

allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;

Tyto zásady jsou kompilovány do reálných politik vykonávaných engine pro kontrolu přístupu.

4. Pracovní tok: Od otázky k odpovědi

1. Příjem otázky – Bezpečnostní auditor nahraje dotazník (PDF, CSV nebo API JSON). Procurize jej rozparsuje na jednotlivé otázky a namapuje každou na jeden nebo více kontrol rámce.

2. Mapování kontrol‑důkazů – Systém dotazuje FKG na hrany, které spojují cílovou kontrolu s uzly důkazů patřícími požadujícímu nájemci.

3. Autorizace nulové důvěry – Před načtením jakýchkoli důkazů engine pro kontrolu přístupu ověří kontext požadavku (uživatel, zařízení, lokace, čas).

4. Načtení důkazů – Oprávněné důkazy jsou streamovány do modulu RAG. RAG jeřadí důkazy podle relevance pomocí hybridního TF‑IDF + embedding similarity modelu.

5. Generování LLM – LLM obdrží otázku, načtené důkazy a šablonu promptu, která vynucuje tón a soulad s regulacemi. Příklad promptu:

   Jsi odborník na soulad pro {tenant_name}. Odpověz na následující položku dotazníku VÝHRADNĚ s využitím DÁNKÝCH DŮKAZŮ. Nevymýšlej žádné detaily.
   Otázka: {question_text}
   Důkazy: {evidence_snippet}
   

6. Revize a spolupráce – Vygenerovaná odpověď se zobrazí v reálném čase v kolaborativním UI Procurize, kde odborníci mohou komentovat, upravovat nebo schvalovat.

7. Auditní záznam – Každá událost načtení, generování a úpravy je připojena k neměnnému ledgeru s kryptografickým hash‑em odkazujícím na konkrétní verzi důkazu.

5. Bezpečnostní záruky

6. Kroky implementace na platformě Procurize

1. Nasazení grafových uzlů nájemců

   • Deployujte samostatnou instanci Neo4j pro každý nájemce (nebo použijte multi‑tenantní databázi s řádkovou bezpečností).
   • Načtěte existující politiky a důkazy pomocí importních pipeline Procurize.

2. Definování zásad nulové důvěry

   • Pomocí editoru politik Procurize vytvořte DSL pravidla.
   • Aktivujte integraci device posture (MDM, endpoint detection) pro dynamické skórování rizika.

3. Konfigurace federované synchronizace

   • Nainstalujte micro‑service procurize-fkg-sync.
   • Nakonfigurujte jej tak, aby publikoval aktualizace schématu do sdíleného schema registry při zachování šifrovaných dat v klidu.

4. Integrace RAG pipeline

   • Deployujte kontejner procurize-rag (obsahuje vektorový store, Elasticsearch a jemně doladěný LLM).
   • Propojte RAG endpoint s GraphQL API FKG.

5. Aktivace neměnného ledgeru

   • Zapněte modul procurize-ledger (používá Hyperledger Fabric nebo lehký Append‑Only Log).
   • Nastavte retenční politiku podle požadavků na soulad (např. 7‑letý auditní záznam).

6. Povolení kolaborativního UI

   • Aktivujte funkci Real‑Time Collaboration.
   • Definujte role‑založená zobrazení (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Pilotní běh

   • Vyberte vysoce objemový dotazník (např. SOC 2 Type II) a změřte:
     • Doba zpracování (baseline vs. AI‑augmentovaný).
     • Přesnost (procento odpovědí, které projdou auditorovou validací).
     • Úspora nákladů (ušetřené FTE hodiny).

7. Přehled výhod

8. Budoucí vylepšení

1. Federované učení pro doladění LLM – Každý nájemce může přispívat anonymními gradientními aktualizacemi, čímž zlepší doménově specifický model bez odhalení surových dat.
2. Dynamické generování zásad jako kódu – Automatické vytváření Terraform nebo Pulumi modulů, které aplikují stejné zásady nulové důvěry do cloudové infrastruktury.
3. Vysvětlení AI pomocí vizualizací – Zobrazování cesty od důkazu k promptu a odpovědi přímo v UI pomocí Mermaid sekvenčních diagramů.
4. Integrace Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) – Důkazy o splnění kontroly auditorům bez odhalení samotných důkazů.

9. Závěr

Federovaný graf znalostí s nulovou důvěrou mění zdlouhavý, izolovaný svět správy bezpečnostních dotazníků na bezpečný, kolaborativní a AI‑podporovaný pracovní tok. Kombinací izolovaných grafů nájemců, jemnozrných zásad přístupu, Retrieval‑Augmented Generation a neměnného auditního záznamu mohou organizace odpovídat na otázky souhlasu rychleji, přesněji a s plnou regulatorní transparentností.

Implementace této architektury na platformě Procurize AI využívá existující pipeline pro ingestaci, kolaborační nástroje a bezpečnostní primitivy – takže týmy se mohou soustředit na strategické řízení rizik místo opakovaného shromažďování dat.

Budoucnost souladu je federovaná, důvěryhodná a inteligentní. Přijměte ji ještě dnes, abyste byli o krok napřed před auditory, partnery i regulátory.

Viz také

• Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207
• Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data
• Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)