बहु‑किरायेदार प्रश्नावली स्वचालन के लिए ज़ीरो‑ट्रस्ट फेडरेटेड नॉलेज ग्राफ

परिचय

सुरक्षा और अनुपालन प्रश्नावली SaaS विक्रेताओं के लिए लगातार एक बाधा बन कर रहती हैं। प्रत्येक विक्रेता को सौ से अधिक प्रश्नों का उत्तर देना पड़ता है जो कई फ्रेमवर्क—SOC 2, ISO 27001, GDPR, और उद्योग‑विशिष्ट मानकों—पर फैले होते हैं। प्रमाण खोजने, उसकी प्रासंगिकता की पुष्टि करने, और प्रत्येक ग्राहक के लिए उत्तर को अनुकूलित करने में लगने वाला मैनुअल प्रयास जल्दी ही एक लागत केंद्र बन जाता है।

एक फेडरेटेड नॉलेज ग्राफ (FKG)—प्रमाण, नीतियों, और नियंत्रणों का वितरित, स्कीमा‑समृद्ध प्रतिनिधित्व—इस बाधा को तोड़ने का एक तरीका प्रदान करता है। जब इसे ज़ीरो‑ट्रस्ट सुरक्षा के साथ जोड़ते हैं, तो FKG कई किरायेदारों (विभिन्न व्यावसायिक इकाइयाँ, सहायक कंपनियाँ, या साझेदार संगठन) की सेवा बिना किसी किरायेदार के डेटा को उजागर किए सुरक्षित रूप से कर सकता है। परिणामस्वरूप एक बहु‑किरायेदार, एआई‑संचालित प्रश्नावली स्वचालन इंजन मिलता है जो:

साक्ष्य को विभिन्न रिपॉजिटरी (Git, क्लाउड स्टोरेज, CMDBs) से एकत्रित करता है।
नोड और एज स्तर पर सख्त पहुँच नीतियों (ज़ीरो‑ट्रस्ट) को लागू करता है।
रिट्रीवल‑ऑग्मेंटेड जेनरेशन (RAG) के द्वारा एआई‑जनित उत्तरों का समन्वय करता है, जो केवल किरायेदार‑अनुमत ज्ञान से ही उत्तर बनाते हैं।
एक अपरिवर्तनीय लेजर के माध्यम से उत्पत्ति और ऑडिटेबिलिटी को ट्रैक करता है।

इस लेख में हम इस प्रणाली को Procurize AI प्लेटफ़ॉर्म पर बनाने के लिए आर्किटेक्चर, डेटा प्रवाह, और कार्यान्वयन चरणों में गहराई से उतरेंगे।

1. मुख्य अवधारणाएँ

अवधारणा	प्रश्नावली स्वचालन के संदर्भ में इसका अर्थ
ज़ीरो ट्रस्ट	“भरोसा न रखें, हमेशा सत्यापित करें।” ग्राफ में प्रत्येक अनुरोध को प्रमाणित, अधिकृत, और नीतियों के विरुद्ध निरन्तर मूल्यांकन किया जाता है।
फेडरेटेड नॉलेज ग्राफ	स्वतंत्र ग्राफ नोड्स (प्रत्येक किरायेदार का) का नेटवर्क, जो एक सामान्य स्कीमा साझा करता है लेकिन डेटा को शारीरिक रूप से अलग रखता है।
RAG (रिट्रीवल‑ऑग्मेंटेड जेनरेशन)	उत्तर उत्पन्न करने वाला LLM जो प्रतिक्रिया तैयार करने से पहले ग्राफ से प्रासंगिक प्रमाण प्राप्त करता है।
अपरिवर्तनीय लेजर	एप्पेंड‑ओनली स्टोरेज (जैसे ब्लॉकचेन‑शैली का मेर्कल ट्री) जो प्रमाण में प्रत्येक परिवर्तन को रिकॉर्ड करता है, जिससे छेड़छाड़ पता चलती है।

2. आर्किटेक्चरल ओवरव्यू

नीचे एक उच्च‑स्तरीय Mermaid डायग्राम है जो मुख्य घटकों और उनके अंतःक्रिया को दर्शाता है।

  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

डायग्राम से मुख्य निष्कर्ष

किरायेदार पृथक्करण – प्रत्येक किरायेदार अपना नीति संग्रह और प्रमाण नोड्स चलाता है, जबकि एक्सेस कंट्रोल इंजन किसी भी क्रॉस‑किरायेदार अनुरोध को मध्यस्थता करता है।
फेडरेटेड ग्राफ – FK नोड स्कीमा मेटाडेटा को एकत्रित करता है जबकि कच्चा प्रमाण एन्क्रिप्टेड और साइलो रहता है।
ज़ीरो‑ट्रस्ट जांच – प्रत्येक पहुँच अनुरोध एक्सेस कंट्रोल इंजन से गुजरता है, जो संदर्भ (भूमिका, डिवाइस स्थिति, अनुरोध उद्देश्य) का मूल्यांकन करता है।
एआई इंटीग्रेशन – RAG केवल उन प्रमाण नोड्स को खींचता है जिन्हें किरायेदार देखने का अधिकार रखता है, फिर उन्हें LLM को उत्तर संरचना के लिए देता है।
ऑडिटेबिलिटी – सभी पुनर्प्राप्ति और उत्पन्न उत्तर अपरिवर्तनीय लेजर में रिकॉर्ड होते हैं, जिससे अनुपालन ऑडिटर की समीक्षा संभव होती है।

3. डेटा मॉडल

3.1 एकीकृत स्कीमा

इकाई	विशेषताएँ	उदाहरण
नीति	`policy_id`, `framework`, `section`, `control_id`, `text`	`SOC2-CC6.1`
प्रमाण	`evidence_id`, `type`, `location`, `checksum`, `tags`, `tenant_id`	`evid-12345`, `log`, `s3://bucket/logs/2024/09/01.log`
संबंध	`source_id`, `target_id`, `rel_type`	`policy_id -> evidence_id` (evidence_of)
पहुँच नियम	`entity_id`, `principal`, `action`, `conditions`	`evidence_id`, `user:alice@tenantA.com`, `read`, `device_trust_score > 0.8`

सब सभी इकाइयाँ प्रॉपर्टी ग्राफ (जैसे Neo4j या JanusGraph) के रूप में संग्रहीत हैं और GraphQL‑संगत API के माध्यम से एक्सपोज़ की जाती हैं।

3.2 ज़ीरो‑ट्रस्ट नीति भाषा

एक हल्की DSL (डोमेन‑विशिष्ट भाषा) सूक्ष्म नियम व्यक्त करती है:

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

इन नियमों को रीयल‑टाइम नीतियों में संकलित करके एक्सेस कंट्रोल इंजन द्वारा लागू किया जाता है।

4. कार्यप्रवाह: प्रश्न से उत्तर तक

प्रश्न इनजेशन – सुरक्षा समीक्षक प्रश्नावली (PDF, CSV, या API JSON) अपलोड करता है। Procurize इसे व्यक्तिगत प्रश्नों में विभाजित करता है और प्रत्येक को एक या अधिक फ्रेमवर्क नियंत्रणों से जोड़ता है।
नियंत्रण‑प्रमाण मैपिंग – सिस्टम फेडरेटेड ग्राफ से किनारे (एज) क्वेरी करता है जो लक्ष्य नियंत्रण को किरायेदार‑विशिष्ट प्रमाण नोड्स से जोड़ते हैं।
ज़ीरो‑ट्रस्ट प्रमाणिकरण – किसी भी प्रमाण को प्राप्त करने से पहले, एक्सेस कंट्रोल इंजन उपयोगकर्ता, डिवाइस, स्थान, और समय संदर्भ के आधार पर अनुरोध की वैधता जाँचता है।
प्रमाण पुनर्प्राप्ति – अधिकृत प्रमाण को RAG मॉड्यूल को स्ट्रीम किया जाता है। RAG प्रासंगिकता के आधार पर उन्हें हाइब्रिड TF‑IDF + एम्बेडिंग समानता मॉडल द्वारा रैंक करता है।

LLM जनरेशन – LLM को प्रश्न, प्राप्त प्रमाण, और एक प्रॉम्प्ट टेम्पलेट मिलता है जो टोन और अनुपालन भाषा को बाध्य करता है। उदाहरण प्रॉम्प्ट:

आप {tenant_name} के लिए एक अनुपालन विशेषज्ञ हैं। निम्नलिखित सुरक्षा प्रश्नावली आइटम का उत्तर केवल प्रदान किए गए प्रमाण का उपयोग करके दें। विवरण बनाकर मत बताइए।
प्रश्न: {question_text}
प्रमाण: {evidence_snippet}

उत्तर समीक्षा एवं सहयोग – उत्पन्न उत्तर Procurize के वास्तविक‑समय सहयोगी UI में प्रदर्शित होता है, जहाँ विषय‑विशेषज्ञ टिप्पणी, संपादन, या स्वीकृति कर सकते हैं।
ऑडिट लॉगिंग – प्रत्येक पुनर्प्राप्ति, उत्पन्न उत्तर, और संपादन घटना को क्रिप्टोग्राफ़िक हैश के साथ अपरिवर्तनीय लेजर में जोड़ दिया जाता है।

5. सुरक्षा गारण्टियाँ

खतरा	शमन
किरायेदारों के बीच डेटा रिसाव	ज़ीरो‑ट्रस्ट एक्सेस कंट्रोल `tenant_id` मिलान को लागू करता है; सभी डेटा ट्रांसफ़र एन्ड‑टु‑एन्ड एन्क्रिप्टेड (TLS 1.3 + म्यूचुअल TLS) होते हैं।
प्रमाणपत्र समझौता	अल्प‑कालिक JWT, डिवाइस अटेस्टेशन, और निरन्तर जोखिम स्कोरिंग (व्यवहारिक विश्लेषण) अनियमितता पर टोकन को अमान्य कर देती है।
प्रमाण में छेड़छाड़	अपरिवर्तनीय लेजर मेर्कल प्रूफ़ का उपयोग करता है; कोई भी परिवर्तन असंगति अलर्ट उत्पन्न करता है जिसे ऑडिटर देख सकते हैं।
मॉडल कल्पना (हैलुसिनेशन)	RAG LLM को केवल प्राप्त प्रमाण तक सीमित करता है; एक पोस्ट‑जनरेशन वैरिफ़ायर अनधिकृत बयानों की जाँच करता है।
सप्लाई‑चेन हमले	सभी ग्राफ एक्सटेंशन (प्लग‑इन, कनेक्टर) पर हस्ताक्षर होते हैं और CI/CD गेट के माध्यम से स्थिर विश्लेषण व SBOM जाँच के बाद ही लागू होते हैं।

6. Procurize पर कार्यान्वयन चरण

किरायेदार ग्राफ नोड सेट‑अप
- प्रत्येक किरायेदार के लिये अलग Neo4j इंस्टेंस डिप्लॉय करें (या पंक्ति‑स्तर सुरक्षा वाला मल्टी‑टेनेंट डेटाबेस उपयोग करें)।
- Procurize के इम्पोर्ट पाइपलाइन से मौजूदा नीति दस्तावेज़ और प्रमाण लोड करें।
ज़ीरो‑ट्रस्ट नियम परिभाषित करें
- Procurize के नीति संपादक से DSL नियम लिखें।
- डिवाइस स्थिति इंटीग्रेशन (MDM, एंडपॉइंट डिटेक्शन) को सक्षम करके निरन्तर जोखिम स्कोर जोड़ें।
फेडरेटेड सिंक कॉन्फ़िगर करें
- procurize-fkg-sync माइक्रोसर्विस इंस्टॉल करें।
- इसे साझा स्कीमा रजिस्ट्री को स्कीमा अपडेट प्रकाशित करने के लिए कॉन्फ़िगर करें, जबकि डेटा को एन्क्रिप्टेड रखे।
RAG पाइपलाइन इंटीग्रेट करें
- procurize-rag कंटेनर (वेक्टर स्टोर, Elasticsearch, और फाइन‑ट्यून LLM) डिप्लॉय करें।
- RAG एंडपॉइंट को FKG GraphQL API से कनेक्ट करें।
अपरिवर्तनीय लेजर सक्रिय करें
- procurize-ledger मॉड्यूल (Hyperledger Fabric या हल्की एप्पेंड‑ओनली लॉग) को एनेबल करें।
- अनुपालन आवश्यकताओं के अनुसार रिटेंशन पॉलिसी सेट करें (जैसे 7‑वर्ष ऑडिट ट्रेल)।
सहयोगी UI सक्षम करें
- रियल‑टाइम सहयोग फ़ीचर को चालू करें।
- भूमिकाओं‑आधारित दृश्य अनुमतियाँ परिभाषित करें (समीक्षक, स्वीकर्ता, ऑडिटर)।
पायलट चलाएँ
- उच्च‑वॉल्यूम प्रश्नावली (जैसे SOC 2 टाइप II) चुनें और मापें:
  - टर्नअराउंड समय (बेसलाइन बनाम एआई‑सहायित)।
  - सटीकता (ऑडिटर सत्यापन पास होने वाले उत्तरों का प्रतिशत)।
  - अनुपालन लागत में कमी (FTE घंटों की बचत)।

7. लाभ सारांश

व्यावसायिक लाभ	तकनीकी परिणाम
गति – प्रश्नावली उत्तर समय को दिनों से मिनट में घटाएँ।	RAG प्रासंगिक प्रमाण को < 250 ms में प्राप्त करता है; LLM उत्तर < 1 s में तैयार करता है।
जोखिम घटाव – मानव त्रुटियां और डेटा लीक समाप्त।	ज़ीरो‑ट्रस्ट प्रवर्तन और अपरिवर्तनीय लॉगिंग सुनिश्चित करते हैं कि केवल अधिकृत प्रमाण ही उपयोग हो।
स्केलेबिलिटी – डेटा दोहराव के बिना सैंकड़ों किरायेदारों का समर्थन।	फेडरेटेड ग्राफ भौतिक रूप से डेटा को अलग रखता है, जबकि साझा स्कीमा विश्लेषण सक्षम करता है।
ऑडिट तत्परता – नियामकों को प्रमाणित ट्रेल प्रदान करें।	प्रत्येक उत्तर को प्रमाण के सटीक संस्करण के क्रिप्टोग्राफ़िक हैश से जोड़ा जाता है।
लागत दक्षता – अनुपालन OPEX घटाएँ।	स्वचालन मैनुअल प्रयास को 80 % तक कम करता है, सुरक्षा टीमों को रणनीतिक कार्यों पर केंद्रित करता है।

8. भविष्य के सुधार

फेडरेटेड लर्निंग से LLM फाइन‑ट्यूनिंग – प्रत्येक किरायेदार अपने अनाम ग्रेडिएंट अपडेट योगदान दे सकता है, जिससे डोमेन‑विशिष्ट LLM सुधारता है बिना कच्चा डेटा उजागर किए।
कोड‑के‑रूप‑नीति (Policy‑as‑Code) जनरेट करना – क्लाउड इंफ़्रास्ट्रक्चर के लिए समान ज़ीरो‑ट्रस्ट नियमों को स्वचालित रूप से Terraform या Pulumi मॉड्यूल में निर्यात करें।
एक्सप्लेनएबल AI ओवरले – प्रमाण‑से‑प्रॉम्प्ट‑से‑उत्तर के तर्क पथ को सीधे UI में Mermaid अनुक्रमित आरेख के रूप में दिखाएँ।
ज़ीरो‑नॉलेज प्रूफ़ (ZKP) इंटीग्रेशन – ऑडिटर को यह प्रमाणित करने की सुविधा दें कि कोई विशेष नियंत्रण संतुष्ट है, बिना अंतर्निहित प्रमाण को प्रकट किए।

9. निष्कर्ष

ज़ीरो‑ट्रस्ट फेडरेटेड नॉलेज ग्राफ सुरक्षा प्रश्नावली प्रबंधन की बोझिल, अलग‑थलग दुनिया को एक सुरक्षित, सहयोगी, और एआई‑सहायित कार्यप्रवाह में बदल देता है। टेनेंट‑आइसोलेटेड ग्राफ, सूक्ष्म पहुँच नीतियां, रिट्रीवल‑ऑग्मेंटेड जनरेशन, और अपरिवर्तनीय ऑडिट लॉग को मिलाकर, संगठन तेज, अधिक सटीक, और पूर्ण अनुपालन विश्वास के साथ प्रश्नावली के उत्तर दे सकते हैं।

Procurize AI प्लेटफ़ॉर्म पर इस आर्किटेक्चर का कार्यान्वयन मौजूदा डेटा इनजेशन पाइपलाइन, सहयोगी उपकरण, और सुरक्षा प्रिमिटिव का उपयोग करता है, जिससे टीमें पुनरावृत्त डेटा संग्रह की बजाय रणनीतिक जोखिम प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

अनुपालन का भविष्य फेडरेटेड, विश्वसनीय, और बुद्धिमान है। आज ही इसे अपनाएँ और ऑडिट, साझेदार, तथा नियामकों के सामने आगे रहें।