बहु‑फ़्रेमवर्क सुरक्षा प्रश्नावली के लिए संदर्भ‑सजग अनुकूलनात्मक प्रॉम्प्ट जनरेशन

सारांश
आज के एंटरप्राइज़ कई सुरक्षा फ़्रेमवर्क – SOC 2, ISO 27001, NIST CSF, PCI‑DSS, GDPR, और कई अन्य – का एक साथ प्रबंधन करते हैं। प्रत्येक फ़्रेमवर्क एक विशिष्ट प्रश्नावली सेट प्रदान करता है जिसे सुरक्षा, कानूनी और प्रोडक्ट टीमें एक बिक्री सौदा बंद होने से पहले उत्तर देती हैं। पारंपरिक तरीके स्थिर नीति रिपॉज़िटरी से मैन्युअल रूप से उत्तर कॉपी करने पर निर्भर करते हैं, जिससे संस्करण‑भ्रंश, दोहरावदार प्रयास और गैर‑अनुपालन उत्तरों का जोखिम बढ़ जाता है।

Procurize AI संदर्भ‑सजग अनुकूलनात्मक प्रॉम्प्ट जनरेशन (CAAPG) पेश करता है, जो एक जनरेटिव‑इंजन‑ऑप्टिमाइज़्ड लेयर है जो स्वचालित रूप से किसी भी प्रश्नावली आइटम के लिए परिपूर्ण प्रॉम्प्ट तैयार करता है, विशिष्ट विनियामक संदर्भ, संगठन के नियंत्रणों की परिपक्वता, और रीयल‑टाइम प्रमाण उपलब्धता को ध्यान में रखते हुए। एक सेमांटिक नॉलेज ग्राफ, एक रिट्रीवल‑ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) पाइपलाइन, और एक हल्के रिइन्फोर्समेंट‑लर्निंग (RL) लूप को मिलाकर, CAAPG ऐसे उत्तर देता है जो तेज़ ही नहीं बल्कि ऑडिटेबल और व्याख्येय भी होते हैं।

1. प्रॉम्प्ट जनरेशन क्यों महत्वपूर्ण है

अनुपालन ऑटोमेशन में बड़े भाषा मॉडलों (LLM) की मुख्य सीमा प्रॉम्प्ट की नाजुकता है। “हमारी डेटा‑एन्क्रिप्शन नीति समझाएँ” जैसी सामान्य प्रॉम्प्ट SOC 2 Type II प्रश्नावली के लिए बहुत अस्पष्ट उत्तर दे सकती है, जबकि GDPR डेटा‑प्रोसेसिंग ऐडेंडम के लिए अत्यधिक विस्तृत हो सकती है। इस असंगति से दो समस्याएँ उत्पन्न होती हैं:

1. फ़्रेमवर्क‑विशिष्ट भाषा में असंगति जो संगठन की परिपक्वता की धारणा को कमजोर करती है।
2. मैन्युअल संपादन में वृद्धि, जिससे वह ही ओवरहेड फिर से आ जाता है जिसे ऑटोमेशन समाप्त करना चाहता था।

अनुकूलनात्मक प्रॉम्प्टिंग दोनों समस्याओं का समाधान करता है LLM को एक संक्षिप्त, फ़्रेमवर्क‑विशिष्ट निर्देश सेट पर शर्तित करके। यह निर्देश सेट प्रश्नावली की टैक्सोनॉमी और संगठन के प्रमाण ग्राफ से स्वतः व्युत्पन्न होता है।

2. वास्तुशिल्प सारांश

नीचे CAAPG पाइपलाइन का उच्च‑स्तरीय दृश्य दिया गया है। यह आकृति Hugo Markdown पारिस्थितिकी तंत्र में रहने के लिए Mermaid सिंटैक्स का उपयोग करती है।

  graph TD
    Q[Questionnaire Item] -->|Parse| T[Taxonomy Extractor]
    T -->|Map to| F[Framework Ontology]
    F -->|Lookup| K[Contextual Knowledge Graph]
    K -->|Score| S[Relevance Scorer]
    S -->|Select| E[Evidence Snapshot]
    E -->|Feed| P[Prompt Composer]
    P -->|Generate| R[LLM Answer]
    R -->|Validate| V[Human‑in‑the‑Loop Review]
    V -->|Feedback| L[RL Optimizer]
    L -->|Update| K

मुख्य घटक

3. प्रश्न से प्रॉम्प्ट तक – चरण‑दर‑चरण

3.1 टैक्सोनॉमी निष्कर्षण

एक प्रश्नावली आइटम को पहले टोकनाइज़ किया जाता है और 30 k सुरक्षा‑प्रश्न उदाहरणों के कॉर्पस पर प्रशिक्षित हल्के BERT‑आधारित क्लासिफायर को पास किया जाता है। क्लासिफायर एक पदानुक्रमित टैग सूची आउटपुट करता है:

Item: “Do you encrypt data at rest using industry‑standard algorithms?”
Tags: [Data Protection, Encryption, At Rest, AES‑256]

3.2 ऑन्टोलॉजी मैपिंग

प्रत्येक टैग को Framework Ontology के साथ पारस्परिक रूप से संदर्भित किया जाता है। SOC 2 के लिए “Encryption at Rest” टैग Trust Services Criteria CC6.1 से मैप होता है; ISO 27001 के लिए यह A.10.1 से मैप होता है। यह मैपिंग KG में द्विदिश एज़ के रूप में संग्रहीत होती है।

3.3 नॉलेज ग्राफ स्कोरिंग

KG में वास्तविक नीतियों (Policy:EncryptionAtRest) और प्रमाण पदार्थों (Artifact:KMSKeyRotationLog) के नोड्स होते हैं। GraphSAGE मॉडल टैग्स को इनपुट देकर प्रत्येक नोड के लिए एक प्रासंगिकता वेक्टर निकालता है और रैंक्ड सूची देता है:

1. Policy:EncryptionAtRest
2. Artifact:KMSKeyRotationLog (last 30 days)
3. Policy:KeyManagementProcedures

3.4 प्रॉम्प्ट रचना

Prompt Composer शीर्ष‑K नोड्स को एक संरचित निर्देश में संयोजित करता है:

[Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]
Use the latest KMS key rotation log (30 days) and the documented EncryptionAtRest policy to answer:
“Describe how your organization encrypts data at rest, specifying algorithms, key management, and compliance controls.”

ध्यान दें संदर्भ संकेतक ([Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]) जो LLM को फ़्रेमवर्क‑विशिष्ट भाषा बनाने के लिए मार्गदर्शन देते हैं।

3.5 LLM उत्पादन और सत्यापन

संचित प्रॉम्प्ट को एक फाइन‑ट्यून्ड, डोमेन‑विशिष्ट LLM (उदा., GPT‑4‑Turbo के साथ अनुपालन‑केंद्रित निर्देश सेट) को भेजा जाता है। कच्चा उत्तर फिर Human‑in‑the‑Loop (HITL) समीक्षक को भेजा जाता है। समीक्षक कर सकता है:

• उत्तर को स्वीकार करना।
• एक संक्षिप्त सुधार प्रदान करना (उदा., “AES‑256” को “AES‑256‑GCM” से बदलना)।
• अनुपलब्ध प्रमाण को चिन्हित करना।

प्रत्येक समीक्षक कार्य को एक फ़ीडबैक टोकन के रूप में RL ऑप्टिमाइज़र के लिए लॉग किया जाता है।

3.6 रिइन्फोर्समेंट लर्निंग लूप

एक Proximal Policy Optimization (PPO) एजेंट स्वीकार दर को अधिकतम और संपादन दूरी को न्यूनतम करने के लिए प्रॉम्प्ट‑जनरेशन नीति को अपडेट करता है। कुछ हफ्तों में प्रणाली ऐसी प्रॉम्प्ट उत्पन्न करने की ओर अभिसरण करती है जो LLM से सीधे लगभग‑परिपूर्ण उत्तर देती हैं।

4. वास्तविक‑विश्व माप के द्वारा दर्शाए गए लाभ

ये आँकड़े एक SaaS प्रदाता के पायलट से आते हैं जिसने 150 विक्रेता प्रश्नावली प्रति तिमाही, 8 फ़्रेमवर्क में संभाली।

5. व्याख्यात्मकता एवं ऑडिटिंग

अनुपालन अधिकारी अक्सर पूछते हैं, “AI ने यह शब्द चयन क्यों किया?” CAAPG ट्रेसेबल प्रॉम्प्ट लॉग के साथ इसे संबोधित करता है:

1. Prompt ID: प्रत्येक निर्मित प्रॉम्प्ट का विशिष्ट हैश।
2. Source Nodes: प्रयुक्त KG नोड IDs की सूची।
3. Scoring Log: प्रत्येक नोड के प्रासंगिकता स्कोर।
4. Reviewer Feedback: टाइम‑स्टैम्पेड सुधार डेटा।

सभी लॉग एक अपरिवर्तनीय Append‑Only Log (हल्के ब्लॉकचेन वैरिएंट) में संग्रहित होते हैं। ऑडिट UI एक Prompt Explorer प्रस्तुत करता है जहाँ ऑडिटर किसी भी उत्तर पर क्लिक करके तुरंत उसकी उत्पत्ति देख सकता है।

6. सुरक्षा और गोपनीयता विचार

क्योंकि सिस्टम संवेदनशील प्रमाण (उदा., एन्क्रिप्शन‑की लॉग) को ingest करता है, हम लागू करते हैं:

• Zero‑Knowledge Proofs प्रमाण वैधता के लिये—प्रूफ करना कि लॉग मौजूद है बिना उसकी सामग्री उजागर किए।
• Confidential Computing (Intel SGX enclaves) KG स्कोरिंग चरण के लिए।
• Differential Privacy RL लूप के उपयोग‑मेट्रिक्स को समेकित करने के समय, ताकि किसी व्यक्तिगत प्रश्नावली को रिवर्स‑इंजीनियर न किया जा सके।

7. नई फ़्रेमवर्क में CAAPG का विस्तार

एक नया अनुपालन फ़्रेमवर्क जोड़ना सरल है:

1. ऑन्टोलॉजी CSV अपलोड करें जिसमें फ़्रेमवर्क क्लॉज़ को सार्वत्रिक टैग्स से मैप किया गया हो।
2. टैक्सोनॉमी‑टू‑ऑन्टोलॉजी मैपर चलाएँ ताकि KG एज़ बनें।
3. GNN को छोटे लेबल्ड सेट (≈500) नए फ़्रेमवर्क आइटम्स पर फाइन‑ट्यून करें।
4. डिप्लॉय – CAAPG स्वचालित रूप से नई प्रश्नावली सेट के लिए संदर्भ‑सजग प्रॉम्प्ट उत्पन्न करना शुरू कर देता है।

मॉड्यूलर डिज़ाइन की वजह से यहाँ‑तक‑निचे के फ़्रेमवर्क (जैसे FedRAMP Moderate या CMMC) को भी एक हफ़्ते के भीतर ऑनबोर्ड किया जा सकता है।

8. भविष्य की दिशा

Procurize की रोडमैप में फ़ेडरेटेड नॉलेज ग्राफ सहयोग का बीटा शामिल है, जिससे आपूर्तिकर्ता और ग्राहक गोपनीयता बरकरार रखते हुए अनुपालन संदर्भ का आदान‑प्रदान कर सकेंगे।

9. Procurize में CAAPG को शुरू करने के चरण

1. प्लेटफ़ॉर्म सेटिंग्स में “Adaptive Prompt Engine” सक्रिय करें।
2. अपना Evidence Store कनेक्ट करें (उदा., S3 बकेट, Azure Blob, या आंतरिक CMDB)।
3. अपनी फ़्रेमवर्क ऑन्टोलॉजी इम्पोर्ट करें (डॉक्स में CSV टेम्पलेट उपलब्ध)।
4. “Initial KG Build” विज़ार्ड चलाएँ – यह नीतियों, नियंत्रणों और प्रमाणों को ingest करेगा।
5. “Prompt Reviewer” भूमिका को दो‑सप्ताह के लिए एक सुरक्षा विश्लेषक को असाइन करें ताकि फ़ीडबैक एकत्र हो सके।
6. “Prompt Acceptance Dashboard” पर नज़र रखें ताकि RL लूप के प्रदर्शन में सुधार देख सकें।

पहले स्प्रिंट के भीतर अधिकांश टीमें 50 % प्रश्नावली टर्न‑अराउंड समय में कमी देखती हैं।

10. निष्कर्ष

संदर्भ‑सजग अनुकूलनात्मक प्रॉम्प्ट जनरेशन सुरक्षा प्रश्नावली समस्या को मैन्युअल कॉपी‑पेस्ट से डायनामिक, एआई‑चालित संवाद में परिवर्तित करता है। एक सेमांटिक नॉलेज ग्राफ में LLM आउटपुट को एंकर करके, फ़्रेमवर्क‑विशिष्ट ऑन्टोलॉजी में प्रॉम्प्ट को ग्राउंड करके, और मानव फ़ीडबैक से निरन्तर सीखते हुए, Procurize प्रदान करता है:

• गति – उत्तर सेकंड में, मिनट में नहीं।
• सटीकता – प्रमाण‑लिंक्ड, फ़्रेमवर्क‑अनुपालन पाठ।
• ऑडिटेबिलिटी – प्रत्येक निर्मित उत्तर की पूरी उत्पत्ति।
• स्केलेबिलिटी – नए विनियमों को सहजता से जोड़ना।

CAAPG अपनाने वाली कंपनियाँ विक्रेता सौदे तेज़ी से बंद कर सकती हैं, अनुपालन स्टाफ लागत घटा सकती हैं, और एक साक्ष्य‑आधारित अनुपालन स्थिति बनाए रख सकती हैं। विशेष रूप से FedRAMP वर्कलोड संभालने वाले संस्थानों के लिए, बिल्ट‑इन FedRAMP नियंत्रण समर्थन का अर्थ है कि सबसे कठोर फेडरल आवश्यकताओं को अतिरिक्त इंजीनियरिंग प्रयास के बिना पूरा किया जा सकता है।