Zero Trust Federated Knowledge Graph mitme üürniku küsimustiku automatiseerimiseks

Sissejuhatus

Turva‑ ja nõuetele vastavuse küsimustikud on püsiv kitsaskoht SaaS‑pakkujatele. Iga pakkuja peab vastama sadu küsimustele, mis hõlmavad mitmeid raamistikku – SOC 2, ISO 27001, GDPR ja tööstusharu‑spetsiifilisi standardeid. Manuaalne töö, mis hõlmab tõendite leidmist, nende relevantsuse kinnitamist ja vastuste kohandamist iga kliendi jaoks, muutub kiiresti kulukaks kulukeskuseks.

Federatiivne teadmusgraafik (FKG) – hajutatud, skeemirikas esitus tõenditest, poliitikatest ja kontrollidest – pakub viisi selle kitsaskoha ületamiseks. Kui seda kombineerida nullusaldusliku turvalisusega, saab FKG turvaliselt teenida paljusid üürnikke (erinevaid ärüksusi, tütarettevõtteid või partnerorganisatsioone) ilma kunagi avaldamata andmeid, mis kuuluvad teisele üürnikule. Tulemuseks on mitme üürniku, AI‑põhine küsimustiku automatiseerimismootor, mis:

• Kogub tõendeid erihoidlatest (Git, pilveteenused, CMDB‑d).
• Jõustab ranged juurdepääsueeskirjad sõlme‑ ja servatasandil (nullusaldus).
• Korraldab AI‑genereeritud vastuseid Retrieval‑Augmented Generation (RAG) abil, mis kasutab ainult üürniku poolt lubatud teadmisi.
• Jälitab päritolu ja auditeeritavust muudetamatu registri kaudu.

Selles artiklis sukeldume sügavale arhitektuuri, andmevoogu ja rakendusõppetustesse, et luua selline süsteem Procurize AI platvormi peal.

1. Põhikontseptsioonid

2. Arhitektuuriline ülevaade

Allpool on kõrgetasemeline Mermaid‑diagramm, mis illustreerib peamisi komponente ja nende omavahelisi seoseid.

  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

Olulised punktid diagrammist

1. Üürniku eraldatus – Iga üürnik haldab oma poliitikapoodi ja tõendesõlme, kuid juurdepääsukontrolli mootor vahendab kõikide üle‑üürniku päringute puhul.
2. Federatiivne graafik – FK sõlm koondab skeemi metaandmed, hoides samal ajal toor‑tõendid krüpteeritud ja eraldatud.
3. Nullusalduslikud kontrollid – Iga juurdepääsupäring läbib Access Control Engine’i, mis hindab konteksti (roll, seadme seisund, päringu eesmärk).
4. AI‑integreerimine – RAG komponent tõmbab ainult neid tõendeid, mille üürnikul on õigus näha, ning edastab need LLM‑le vastuse sünteesimiseks.
5. Auditeeritavus – Kõik tõe‑tõmbed ja genereeritud vastused logitakse muudetamatusse registrisse, mida auditeerijad saavad kontrollida.

3. Andmemudel

3.1 Ühtne skeem

Kõik entiteedid salvestatakse property graph‑ina (nt Neo4j või JanusGraph) ja exposeeritakse GraphQL‑ühilduva API‑ kaudu.

3.2 Nullusaldusliku poliitika keel

Kerge DSL (Domain Specific Language) väljendab peenhäälestatud reegleid:

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

Need reeglid kompileeritakse reaalajas toimivateks poliitikaks, mida Access Control Engine jõustab.

4. Töövoog: Küsimusest Vastuseni

1. Küsimuse sisestamine – Turvareviewer laadib üles küsimustiku (PDF, CSV või API‑JSON). Procurize parsib selle üksikuteks küsimusteks ja seob igaühe ühe või mitme raamistikukontrolliga.

2. Kontroll‑tõendi seostamine – Süsteem pärib FKG‑st servad, mis seovad sihtkontrolli üürniku tõendesõlmedega.

3. Nullusalduslik autoriseerimine – Enne tõendi tõmbamist valideerib Access Control Engine päringu konteksti (kasutaja, seade, asukoht, aeg).

4. Tõende tõmbamine – Luba‑tõendatud tõendid voogesitatakse RAG‑moduulile. RAG reostab tõendeid asjakohaseks kasutades hübriidset TF‑IDF + embedding‑sarnasuse mudelit.

5. LLM‑genereerimine – LLM saab küsimuse, tõmmatud tõendid ja prompt‑malli, mis sunnib tundma tooni ja nõuetele vastavust. Näide prompt‑ist:

   Sa oled {tenant_name} turvakompleksspetsialist. Vasta allolevale turvaküsimusele AINULT pakutud tõendite põhjal. Ära loo fantaasia.
   Küsimus: {question_text}
   Tõendid: {evidence_snippet}
   

6. Vastuse ülevaatus & koostöö – Genereeritud vastus ilmub Procurize reaal‑ajaval kollaboratiivses UI‑s, kus asjatundjad saavad kommenteerida, muuta või kinnitada.

7. Auditi logimine – Iga tõendi‑tõmbamine, genereerimine ja redigeerimine lisatakse muudetamatusse registrisse krüptograafilise räsi abil, mis viitab algupärasele tõendi versioonile.

5. Turvalisuse garantiid

6. Rakendusetapid Procurize’i platvormil

1. Üürniku graafi sõlmede loomine

   • Paigaldada eraldi Neo4j eksemplar igale üürnikule (või kasutada mitme‑üürniku andmebaasi, kus on rida‑taseme turvalisus).
   • Laadi olemasolevad poliitikadokumendid ja tõendid Procurize import‑torudega.

2. Nullusalduslike reeglite määratlemine

   • Kasutada Procurize poliitika‑redaktorit DSL‑reeglite loomiseks.
   • Aktiveerida seadme seisundi integratsioon (MDM, endpoint detection) dünaamiliste riskiskooride jaoks.

3. Federatiivse sünkroniseerimise konfigureerimine

   • Paigaldada procurize-fkg-sync mikroteenus.
   • Konfigureerida see skeemi‑registri jagamiseks, säilitades andmed krüpteerituna.

4. RAG‑toru integreerimine

   • Paigaldada procurize-rag konteiner (vektoripood, Elasticsearch ja kohandatud LLM).
   • Ühendada RAG lõpp-punkt FKG GraphQL API‑ga.

5. Muudetamatu registeri aktiveerimine

   • Lülitada sisse procurize-ledger moodul (kasutab Hyperledger Fabrici või kerget Append‑Only Logi).
   • Määrata säilitamisreeglid vastavalt nõuetele (nt 7‑aastane auditijälg).

6. Koostöö‑UI sisse lülitamine

   • Aktiveerida Reaal‑ajalisel koostöö funktsioon.
   • Defineerida rollipõhised vaateõigused (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Pilootprojekti käivitamine

   • Valida kõrge‑mahu küsimustik (nt SOC 2 Type II) ning mõõta:
     • Vastamise kiirus (algsed vs AI‑toetatud).
     • Täpsus (protsent vastustest, mis läbivad auditi kontrolli).
     • Kulude kokkuhoid (FTE‑tunnid, mis säästetakse).

7. Eelised kokkuvõttes

8. Tulevikuparendused

1. Federatiivne õppimine LLM‑de kohandamiseks – Iga üürnik saab anda anonüümsed gradientiuuendused, et parandada domeenispetsiifilist LLM‑i, avaldamata oma toor‑andmeid.
2. Poliitika‑koodina genereerimine – Automaatne Terraform‑ või Pulumi‑moduli loomine, mis rakendab samad nullusalduslikud reeglid läbi pilveinfrastruktuuri.
3. Selgitav AI‑kiht – Visualiseerida põhjendusrajad (tõend → prompt → vastus) UI‑s Mermaid‑järjekorradiagrammidena.
4. Zero‑Knowledge Proof (ZKP) integratsioon – Tõendada auditoritele, et konkreetne kontroll on täidetud, paljastamata aluseks olevaid tõendeid.

9. Kokkuvõte

Nullusalduslik federatiivne teadmusgraafik muudab turvaküsimustike käsitsi, eraldatud ja aeganõudva halduse turvaliseks, koostööaldiseks ja AI‑toetatud töövooguks. Kombineerides üürniku‑eraldatud graafe, peenhäälestatud juurdepääsu‑poliitikaid, Retrieval‑Augmented Generation‑i ning muudetamatut auditilogi, saavad organisatsioonid vastata nõuetele kiiremini, täpsemalt ja täieliku regulatiivse kindlustusega.

Procurize AI platvorm pakub kõiki vajalikke sissevõlke – andmete import, koostöö‑UI, turva‑infrastruktuur ja AI‑komponendid –, võimaldades meeskondadel keskenduda strateegilisele riskihaldusele, mitte korduvatele andmete kogumistele.

Nõuetele vastavuse tulevik on federatiivne, usaldusväärne ja intelligentne. Võtke see tänasest nüüdsest kasutusele, et püsida auditi, partnerite ja regulatiivsete nõuete ees.

Vaata ka

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