Selitettävissä oleva AI‑valmentaja reaaliaikaisiin turvallisuuskyselyihin

TL;DR – Keskusteleva AI‑avustaja, joka ei ainoastaan laadi vastauksia turvallisuuskyselyihin lennossa, vaan myös näyttää miksi kukin vastaus on oikea, tarjoten luottamuslukemia, todisteiden jäljitettävyyden ja ihmisen mukana tapahtuvan vahvistuksen. Tuloksena on 30‑70 %:n vasteaikojen lyheneminen ja merkittävä auditoinnin luottamuksen nousu.

Miksi olemassa olevat ratkaisut silti epäonnistuvat

Useimmat automaatioplatformit (myös useat omat aikaisemmat julkaisumme) loistavat nopeudessa – ne hakevat mallipohjia, kartoittavat politiikkoja tai tuottavat valmis­tekstiä. Kuitenkin auditointitoimistot ja turvallisuusviranomaiset kysyvät toistuvasti:

1. “Miten päädyitte tähän vastaukseen?”
2. “Voimmeko nähdä tarkan todisteen tälle väitteelle?”
3. “Mikä on AI‑luodun vastauksen luottamusaste?”

Perinteiset “black‑box” LLM‑putket antavat vastaukset ilman alkuperäisyyden näyttöä, jättäen sääntelytiimit tarkistamaan jokaisen rivin. Tämä manuaalinen tarkistus kumoaa ajansäästön ja tuo uudelleen virheriskin.

Esittelyssä Selitettävissä oleva AI‑valmentaja

Selitettävissä oleva AI‑valmentaja (E‑Coach) on keskusteleva kerros, joka on rakennettu Procurizen olemassa olevan kyselyhubin päälle. Se yhdistää kolme ydintoimintoa:

Tuloksena on AI‑avusteinen ihmisen mukana oleva työnkulku, jossa tekoäly toimii tietämyksellisen yhteiskirjoittajana eikä hiljaisena kirjoittajana.

Arkkitehtuurin yleiskuva

  graph LR
    A["User (Security Analyst)"] --> B["Conversational UI"]
    B --> C["Intent Parser"]
    C --> D["LLM Answer Generator"]
    D --> E["Evidence Retrieval Engine"]
    E --> F["Knowledge Graph (Policies, Artifacts)"]
    D --> G["Explainability Engine"]
    G --> H["Reasoning Tree + Confidence Score"]
    H --> I["Dashboard (Live View)"]
    I --> A
    F --> D

Kaikki solmuun merkinnät on lainattu kuten mermaid‑syntaksissa vaaditaan.

1. Keskusteleva UI – Web‑ tai Slack‑integraatio, jossa analyytikot kirjoittavat tai puhuvat.
2. Intent‑parseri – Luokittelee saapuvan kysymyksen (esim. “salaus levossa?”).
3. LLM‑vastauksen generaattori – Tuottaa vastausluonnoksen Retrieval‑Augmented Generation (RAG) -menetelmällä.
4. Todisteiden haku‑moottori – Kysyy keskitetystä tietämysgraafista vastaavia politiikkalainauksia, todiste‑ID:eitä ja versiohistoriaa.
5. Selitettävyys‑moottori – Rakentaa perustelupuun:
   • Vaihe 1: Tunnista standardikohde (esim. ISO 27001 A.10.1).
   • Vaihe 2: Hae uusin audit‑artefakti (esim. encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).
   • Vaihe 3: Laske samankaltaisuus­pisteet kysymyksen ja todisteen välillä.
6. Kojelauta – Näyttää vastauksen, linkitetyn todisteen, luottamusprosentin ja “Miksi?”‑painikkeen, joka laajentaa perustelupuun.

Vaihe‑vaihe käyttömatka

1️⃣ Aloita dialogi

Analyytikko avaa valmentajan ja kysyy:

“Salaammeko dataa levossa SaaS‑alustallamme?”

UI välittömästi näyttää vastausluonnoksen:

“Kyllä. Kaikki asiakastiedot, jotka tallennetaan ensisijaisiin tietokantoihimme, on salattu käyttäen AES‑256 GCM ‑menetelmää, hallinnoituna AWS KMS:llä. Salausavaimia kierrätetään 90 vuorokauden välein.”

2️⃣ Tarkastele todisteita

Luonnoksen alapuolella valmentaja listaa linkitetyt artefaktit:

• Politiikka: “Data‑at‑Rest Encryption Policy (v2.4)”
• Artefakti: aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf (linkki)
• Audit‑polku: “Encryption‑Key‑Inventory (viimeksi tarkistettu 2025‑03‑15)”

Jokainen linkki avaa esikatselupaneelin, jonka avulla analyytikko voi varmistaa tiedot poistumatta kyselylomakkeesta.

3️⃣ Arvioi luottamus ja perustelut

Luottamusmittari näyttää 92 %. Klikkaamalla “Miksi?” avautuu kollapsoitu puu:

Miksi? → 1. Politiikkavastaavuus ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – 0,98 samankaltaisuus
      → 2. Uusin KMS‑kierrätysloki – 0,95 samankaltaisuus
      → 3. Sisäinen audit‑lippu – 0,90 samankaltaisuus

Jos jokin solmu on alle konfiguroitavan kynnysarvon (esim. 0,85), UI korostaa sen ja kehottaa analyytikkoa toimittamaan puuttuvia todisteita.

4️⃣ Ihminen mukana – Validointi

Analyytikko voi:

• Hyväksyä – vastaus ja todisteet lukitaan kyselyyn.
• Muokata – hienosäätää sanamuotoa tai liittää lisädokumentteja.
• Hylätä – luoda tiketin sääntelytiimille puutteellisten todisteiden keräämiseksi.

Kaikki toimet tallennetaan muuttumattomina audit‑tapahtumina (katso “Compliance Ledger” alta).

5️⃣ Tallenna ja synkronoi

Hyväksynnän jälkeen vastaus, sen perustelupuu ja liitetyt todisteet persistoituvat Procurizen sääntelyn varastoon. Alusta päivittää automaattisesti kaikki alasuuntaiset kojelaudat, riskipisteet ja sääntelyraportit.

Selitettävyys: Mustasta laatikosta läpinäkyvään avustajaan

Perinteiset LLM‑mallit antavat yksittäisen merkkijonon tuloksena. E‑Coach lisää kolme läpinäkyvyyden kerrosta:

Nämä tiedot ovat saatavilla REST‑pohjaisessa Selitettävyys‑API:ssa, jonka avulla sääntelykonsultit voivat upottaa perustelut ulkoisiin auditointityökaluihin tai luoda automaattisesti sääntely‑PDF‑dokumentteja.

Muutettavissa oleva audit‑loki

Jokainen valmentajan kanssa tapahtuva vuorovaikutus kirjoittaa merkinnän vain‑lisäys‑kirjaan (implementoitu kevyen lohkoketjun kaltaisella rakenteella). Merkintä sisältää:

• Aikaleima (2025‑11‑26T08:42:10Z)
• Analyytikon ID
• Kysymyksen ID
• Vastausluonnoksen tiiviste
• Todiste‑ID:t
• Luottamuslukema
• Toimenpide (hyväksy / muokkaa / hylkää)

Koska loki on muuttumattomasti tallennettu, auditoinnin tarkastajat voivat varmistaa, ettei hyväksynnän jälkeen tapahtunut muokkausta. Tämä täyttää tiukat vaatimukset SOC 2, ISO 27001 ja nousevien AI‑audit-standardejen osalta.

Integrointipisteet & laajennettavuus

Arkkitehtuuri on mikropalvelukaveri, jonka avulla organisaatiot voivat isännöidä valmentajaa nollaluottamusverkostoissa tai luottamuksellisissa tietokoneympäristöissä.

Todelliset vaikutukset: Mitat varhaisista omaksujista

Luvut perustuvat pilottiin keskikokoisessa SaaS‑yrityksessä (≈300 työntekijää), jossa valmentaja otettiin käyttöön SOC 2‑ ja ISO 27001‑auditointikierroksilla.

Parhaat käytännöt Selitettävän AI‑valmentajan käyttöönottoon

1. Kokoa korkealaatuinen todiste‑varasto – Mitä tarkemmin ja versio‑hallituneemmin artefaktit ovat, sitä korkeammat luottamuslukemat.
2. Määritä luottamusrajat – Sovita rajat riskinsietokykysi mukaan (esim. > 90 % julkisissa vastauksissa).
3. Ota käyttöön ihmisen tarkistus matalan luottamuksen vastauksille – Automatisoi tikettien luonti, jotta työjonot eivät tukkeudu.
4. Auditoi lokia säännöllisesti – Vie lokit SIEM‑ratkaisuun jatkuvaa sääntelyn seurantaa varten.
5. Kouluta LLM organisaation kielipolitiikalla – Hienosäädä sisäisillä politiikkadokumenteilla, jotta relevanssi ja harhaanjohtavuus vähenivät.

Tulevaisuuden kehityskohteet tiekartalla

• Monimodaalinen todisteiden poiminta – Suoraan otetaan kuvakaappauksia, arkkitehtuuridiagrammeja ja Terraform‑tilatiedostoja vision‑tukevilla LLM‑malleilla.
• Federatiivinen oppiminen useiden asiakkaiden välillä – Anonyymit perustelukuvat jaetaan parantamaan vastausten laatua ilman omistajan tietojen paljastamista.
• Zero‑Knowledge‑todisteet – Vahvistaa vastauksen oikeellisuuden paljastamatta itse todisteita ulkopuolisille tarkastajille.
• Dynaaminen sääntely‑radari – Päivittää automaattisesti luottamuslukemia, kun uudet säädökset (esim. EU AI Act Compliance) vaikuttavat olemassa oleviin todisteisiin.

Toimintakehotus

Jos turvallisuus‑ tai lakitiimisi käyttää tunteja viikossa politiikkojen etsimiseen, on aika antaa heille läpinäkyvä, AI‑avustettu kumppani. Varaa demonstraatio Selitettävästä AI‑valmentajasta jo tänään ja näe, kuinka voit leikata kyselyjen läpimenoaikaa ja pitää auditoinnit tarkastettavina.