ऑन्टोलॉजी-आधारित प्रॉम्प्ट इंजन फॉर हार्मोनाइजिंग सिक्योरिटी क्वेश्चनेयर

TL;DR – एक ऑन्टोलॉजी‑केंद्रित प्रॉम्प्ट इंजन विरोधी अनुपालन फ्रेमवर्क के बीच एक सैमान्टिक पुल बनाता है, जिससे जेनरेटिव एआई कोई भी सुरक्षा क्वेश्चनेयर के लिए समान, ऑडिटेबल उत्तर उत्पन्न कर सकता है, जबकि संदर्भीय प्रासंगिकता और नियामक सटीकता को बनाए रखता है।

1. नई पद्धति की आवश्यकता क्यों है

सिक्योरिटी क्वेश्चनेयर SaaS विक्रेताओं के लिए एक बड़ा बाधा बने हुए हैं। Procurize जैसे उपकरण जो दस्तावेज़ों को केंद्रीकृत करते हैं और वर्कफ़्लो को स्वचालित बनाते हैं, के बावजूद विभिन्न मानकों के बीच सैमान्टिक गैप टीमों को वही साक्ष्य कई बार लिखने पर मजबूर करता है:

भले ही मूल नियंत्रण समान हो, शब्दावली, दायरा, और साक्ष्य की अपेक्षाएँ भिन्न होती हैं। मौजूदा एआई पाइपलाइन इसे फ्रेमवर्क‑प्रति प्रॉम्प्ट‑ट्यूनिंग से निपटाती है, जो मानकों की संख्या बढ़ने के साथ अस्थायी बन जाता है।

एक ऑन्टोलॉजी‑आधारित प्रॉम्प्ट इंजन समस्या को जड़ से हल करता है: यह अनुपालन अवधारणाओं का एकल औपचारिक प्रतिनिधित्व बनाता है, फिर प्रत्येक क्वेश्चनेयर की भाषा को उस साझा मॉडल पर मैप करता है। एआई को केवल एक “कैनोनिकल” प्रॉम्प्ट समझना होता है, जबकि ऑन्टोलॉजी अनुवाद, संस्करणिंग और औचित्य का भारी काम करती है।

2. आर्किटेक्चर के मुख्य घटक

नीचे समाधान का एक उच्च‑स्तरीय दृश्य है, जिसे एक Mermaid डायग्राम के रूप में दर्शाया गया है। सभी नोड लेबल आवश्यकतानुसार डबल कोट्स में रैप किए गए हैं।

  graph TD
    A["Regulatory Ontology Store"] --> B["Framework Mappers"]
    B --> C["Canonical Prompt Generator"]
    C --> D["LLM Inference Engine"]
    D --> E["Answer Renderer"]
    E --> F["Audit Trail Logger"]
    G["Evidence Repository"] --> C
    H["Change Detection Service"] --> A

1. Regulatory Ontology Store – एक नॉलेज ग्राफ़ जो अवधारणाओं (जैसे एन्क्रिप्शन, एक्सेस कंट्रोल), संबंधों (आवश्यकता, विरासत), और अधिकार क्षेत्र विशेषताओं को कैप्चर करता है।
2. Framework Mappers – हल्के एडेप्टर जो इनकमिंग क्वेश्चनेयर आइटम को पार्स करते हैं, संबंधित ऑन्टोलॉजी नोड्स की पहचान करते हैं, और विश्वसनीयता स्कोर जोड़ते हैं।
3. Canonical Prompt Generator – ऑन्टोलॉजी की सामान्यीकृत परिभाषाओं और जुड़े साक्ष्यों का उपयोग करके LLM के लिए एक एकल, संदर्भ‑समृद्ध प्रॉम्प्ट बनाता है।
4. LLM Inference Engine – कोई भी जेनरेटिव मॉडल (GPT‑4o, Claude 3, आदि) जो प्राकृतिक‑भाषा उत्तर उत्पन्न करता है।
5. Answer Renderer – कच्चे LLM आउटपुट को आवश्यक क्वेश्चनेयर संरचना (PDF, markdown, JSON) में फॉर्मेट करता है।
6. Audit Trail Logger – मैपिंग निर्णय, प्रॉम्प्ट संस्करण, और LLM प्रतिक्रिया को अनुपालन समीक्षा और भविष्य के प्रशिक्षण के लिए स्थायी रूप से सहेजता है।
7. Evidence Repository – नीति दस्तावेज़, ऑडिट रिपोर्ट, और उत्तरों में संदर्भित आर्टिफैक्ट लिंक संग्रहीत करता है।
8. Change Detection Service – मानकों या आंतरिक नीतियों में अपडेट की निगरानी करता है और स्वचालित रूप से ऑन्टोलॉजी में बदलावों को प्रसारित करता है।

3. ऑन्टोलॉजी बनाना

3.1 डेटा स्रोत

प्रत्येक स्रोत कंक्शन नोड्स (C) और रिलेशनशिप एजेज़ (R) का योगदान देता है। उदाहरण के लिये, “AES‑256” एक तकनीक (C) है जो कंट्रोल “डेटा एट रेस्ट एन्क्रिप्शन” (C) को इम्प्लीमेंट करती है। लिंक में प्रोवेनेंस (स्रोत, संस्करण) और कॉन्फिडेंस एट्रिब्यूट्स होते हैं।

3.2 सामान्यीकरण नियम

डुप्लिकेशन से बचने के लिये अवधारणाओं को कैनोनिकल बनाया जाता है:

सामान्यीकरण डिक्शनरी‑ड्रिवन फज़ी मैचर द्वारा किया जाता है, जो मानव‑स्वीकृत मैपिंग से सीखता है।

3.3 संस्करण रणनीति

अनुपालन मानक विकसित होते हैं; ऑन्टोलॉजी सेमेंटिक संस्करणीकरण योजना (MAJOR.MINOR.PATCH) अपनाता है। जब कोई नया क्लॉज़ आता है, तो माइनर बम्प होता है, जिससे डाउन‑स्ट्रीम प्रॉम्प्ट्स का पुनर्मूल्यांकन होता है। ऑडिट लॉगर प्रत्येक उत्तर के लिए प्रयोग किए गए सटीक ऑन्टोलॉजी संस्करण को कैप्चर करता है, जिससे ट्रेसबिलिटी सुनिश्चित होती है।

4. व्यावहारिक प्रॉम्प्ट जेनरेशन

4.1 क्वेश्चनेयर से ऑन्टोलॉजी नोड तक

जब एक विक्रेता को इस प्रकार का प्रश्न मिलता है:

“क्या आप ऑफ‑साइट स्टोर किए गए बैकअप को एन्क्रिप्ट करते हैं?”

Framework Mapper ऑन्टोलॉजी के विरुद्ध समानता खोज चलाता है और encryption_at_rest नोड को 0.96 की कॉन्फिडेंस के साथ लौटाता है। यह “बैकअप”, “ऑफ‑साइट” जैसे कोई भी क्वालिफायर को एट्रिब्यूट टैग के रूप में निकालता है।

4.2 कैनोनिकल प्रॉम्प्ट टेम्पलेट

एक पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट टेम्पलेट इस प्रकार दिखता है (प्सेउडो‑कोड):

You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.

Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.

इंजिन मैप्ड ऑन्टोलॉजी नोड्स को प्रतिस्थापित करता है और Evidence Repository से नवीनतम साक्ष्य URLs लाता है। क्योंकि मूल नियंत्रण सभी फ्रेमवर्क में समान है, LLM को संगत संदर्भ मिलता है, जिससे वाक्यशैली में अंतर नहीं आता।

4.3 LLM आउटपुट उदाहरण

उत्तर: हाँ, सभी ऑफ‑साइट बैकअप AES‑256 द्वारा एन्क्रिप्टेड हैं और प्रत्येक बैकअप सेट के लिये एक विशिष्ट कुंजी उपयोग की जाती है। एन्क्रिप्शन कुंजियों को हमारे HSM‑सुरक्षित भंडार में प्रबंधित किया जाता है और तिमाही रूप से घुमाया जाता है।
समर्थन दस्तावेज़:

• Backup Encryption Policy – https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf
• HSM Key Rotation Log – https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json

Answer Renderer फिर इस उत्तर को विशिष्ट क्वेश्चनेयर लेआउट में फॉर्मेट करता है (जैसे ISO के लिये टेबल सेल, SOC 2 के लिये फ्री‑टेक्स्ट फ़ील्ड)।

5. पारंपरिक प्रॉम्प्ट‑ट्यूनिंग पर लाभ

Procurize में वास्तविक‑विश्व परीक्षणों ने दिखाया कि ऑन्टोलॉजी इंजन ने औसत उत्तर निर्माण समय को 7 सेकंड (प्रॉम्प्ट‑ट्यूनेड) से घटाकर 2 सेकंड कर दिया, जबकि क्रॉस‑फ़्रेमवर्क समानता (BLEU स्कोर) में 18 % की वृद्धि की।

6. कार्यान्वयन टिप्स

1. छोटा शुरू करें – सबसे सामान्य नियंत्रण (एन्क्रिप्शन, एक्सेस कंट्रोल, लॉगिंग) से ऑन्टोलॉजी भरें, फिर क्रमिक रूप से विस्तार करें।
2. मौजूदा ग्राफ़ का उपयोग करें – Schema.org, OpenControl, और CAPEC जैसे प्रोजेक्ट पहले से निर्मित शब्दावली प्रदान करते हैं जिन्हें विस्तारित किया जा सकता है।
3. ग्राफ़ डेटाबेस चुनें – Neo4j या Amazon Neptune जटिल ट्रैवर्सल और संस्करणीकरण को प्रभावी रूप से संभालते हैं।
4. CI/CD में एकीकृत करें – ऑन्टोलॉजी बदलावों को कोड की तरह मानें; स्वचालित परीक्षण चलाएँ जो एक नमूना क्वेश्चनेयर सूट के लिए मैपिंग शुद्धता की पुष्टि करें।
5. मानव‑इन‑द‑लूप – सुरक्षा विश्लेषकों के लिए एक UI प्रदान करें जिससे वे मैपिंग को स्वीकृत या सुधार सकें, और फज़ी मैचर को फीड‑बैक के रूप में दें।

7. भविष्य के विस्तार

• फ़ेडरेटेड ऑन्टोलॉजी सिंक – कंपनियां अपने ऑन्टोलॉजी के अनामित हिस्से साझा कर सकती हैं, जिससे सामुदायिक‑स्तर का अनुपालन नॉलेज बेस बनता है।
• Explainable AI लेयर – प्रत्येक उत्तर के साथ तर्क ग्राफ़ संलग्न करें, जिससे यह दृश्य हो सके कि किस विशिष्ट ऑन्टोलॉजी नोड ने अंतिम पाठ में योगदान दिया।
• ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़ इंटेग्रेशन – अत्यधिक नियमन वाले क्षेत्रों के लिये, zk‑SNARK प्रूफ़ एम्बेड करें जो मैपिंग की शुद्धता की पुष्टि बिना संवेदनशील नीति टेक्स्ट को उजागर किए।

8. निष्कर्ष

एक ऑन्टोलॉजी‑ड्रिवन प्रॉम्प्ट इंजन सुरक्षा क्वेश्चनेयर ऑटोमेशन में एक विचारधारात्मक बदलाव प्रस्तुत करता है। विविध अनुपालन मानकों को एक एकल, संस्करणीकृत नॉलेज ग्राफ़ के नीचे एकीकृत करके, संगठन:

• हस्तचालित कार्य को समाप्त कर सकते हैं।
• उत्तर की सुसंगतता और ऑडिटेबिलिटी की गारंटी दे सकते हैं।
• नियामक परिवर्तन के साथ तेज़ी से अनुकूलित हो सकते हैं, न्यूनतम इंजीनियरिंग प्रयास में।

Procurize के सहयोगात्मक प्लेटफ़ॉर्म के साथ मिलकर, यह पद्धति सुरक्षा, कानूनी, और उत्पाद टीमों को दिनों के बजाय मिनटों में विक्रेता आकलनों का जवाब देने में सक्षम बनाती है, जिससे अनुपालन लागत को प्रतिस्पर्धी लाभ में बदल दिया जाता है।

देखें Also

• OpenControl GitHub Repository – ओपन‑सोर्स पॉलिसी‑ऐज़‑कोड और अनुपालन नियंत्रण परिभाषाएँ।
• MITRE ATT&CK® Knowledge Base – संरचित विरोधी तकनीक शब्दावली, जो सुरक्षा ऑन्टोलॉजी बनाने में उपयोगी है।
• ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – सूचना सुरक्षा प्रबंधन मानक का नवीनतम संस्करण।