Funkcijsko Svjesno Prilagodljivo Generiranje Promptova za Višestruke Okvire Sigurnosnih Upitnika

Sažetak
Poduzeća danas balansiraju s desetak sigurnosnih okvira—SOC 2, ISO 27001, NIST CSF, PCI‑DSS, GDPR, i mnogim drugim. Svaki okvir postavlja jedinstveni set upitnika koje timovi za sigurnost, pravne poslove i proizvodnju moraju odgovoriti prije nego što se jedan vendor ugovor može zaključiti. Tradicionalne metode oslanjaju se na ručno kopiranje odgovora iz statičkih spremišta politika, što dovodi do driftova verzija, dupliciranog napora i povećanog rizika od neusklađenih odgovora.

Procurize AI predstavlja Context‑Aware Adaptive Prompt Generation (CAAPG), sloj optimiziran za generativni engine koji automatski kreira savršen prompt za bilo koju stavku upitnika, uzimajući u obzir specifični regulatorni kontekst, zrelost kontrola organizacije i dostupnost dokaza u realnom vremenu. Kombinirajući semantički graf znanja, pipeline za Retrieval‑Augmented Generation (RAG) i laganu petlju Reinforcement Learning (RL), CAAPG isporučuje odgovore koji nisu samo brži, već i revizijski provjerljivi i objašnjivi.

1. Zašto je Generiranje Promptova Važno

Glavno ograničenje velikih jezičnih modela (LLM‑ova) u automatizaciji usklađenosti je krhkost prompta. Generički prompt poput “Objasnite našu politiku šifriranja podataka” može proizvesti odgovor koji je previše neodređen za SOC 2 Type II upitnik, ali pretjerano detaljan za GDPR dodatak o obradi podataka. Neusklađenost stvara dva problema:

1. Nekonzistentan jezik kroz okvire, što oslabljuje percipiranu zrelost organizacije.
2. Povećano ručno uređivanje, koje ponovno uvodi taj pritisak koji je automatizacija trebala ukloniti.

Prilagodljivo promptanje rješava oba problema uslovljavanjem LLM‑a s konciznim, okvira‑specifičnim skupom uputa. Skup uputa se automatski izvodi iz taksonomije upitnika i grafa dokaza organizacije.

2. Pregled Arhitekture

Ispod je visokorazinski prikaz CAAPG pipeline‑a. Dijagram koristi Mermaid sintaksu kako bi ostao unutar Hugo Markdown ekosustava.

  graph TD
    Q[Stavka Upitnika] -->|Parsiranje| T[Ekstraktor Taksonomije]
    T -->|Mapiranje na| F[Ontologija Okvira]
    F -->|Pretraga| K[Kontekstualni Graf Znanja]
    K -->|Ocijenjivanje| S[Ocjenjivač Relevantnosti]
    S -->|Odabir| E[Snimka Dokaza]
    E -->|Ubacivanje| P[Sastavljač Promptova]
    P -->|Generiranje| R[Odgovor LLM]
    R -->|Validacija| V[Pregled Ljudski‑U‑Petlji]
    V -->|Povratna informacija| L[Optimizator RL]
    L -->|Ažuriranje| K

Ključne komponente

3. Od Pitanja do Promptova – Korak po Korak

3.1 Ekstrakcija Taksonomije

Stavka upitnika se najprije tokenizira i prosljeđuje laganom BERT‑baziranim klasifikatoru treniranom na korpusu od 30 k primjera sigurnosnih pitanja. Klasifikator daje hijerarhijski popis oznaka:

Item: “Šifrirate li podatke u mirovanju koristeći industrijski standardne algoritme?”
Oznake: [Zaštita podataka, Šifriranje, U mirovanju, AES‑256]

3.2 Mapiranje Ontologije

Svaka oznaka se križreferencira s Ontologijom Okvira. Za SOC 2 oznaka “Šifriranje u mirovanju” mapira se na Trust Services Criteria CC6.1; za ISO 27001 na A.10.1. Ovo mapiranje se pohranjuje kao dvosmjerni brid u KG.

3.3 Ocjenjivanje Grafa Znanja

KG sadrži čvorove za stvarne politike (Policy:EncryptionAtRest) i dokazne artefakte (Artifact:KMSKeyRotationLog). Model GraphSAGE izračunava vektor relevantnosti za svaki čvor uzimajući u obzir oznake taksonomije i vraća rangirani popis:

1. Policy:EncryptionAtRest
2. Artifact:KMSKeyRotationLog (posljednjih 30 dana)
3. Policy:KeyManagementProcedures

3.4 Sastavljanje Prompta

Sastavljač Promptova spoji top‑K čvorove u strukturiranu uputu:

[Okvir: SOC2, Kriterij: CC6.1]
Koristite najnoviji zapis rotacije KMS ključa (30 dana) i dokumentiranu politiku EncryptionAtRest da odgovorite:
„Opišite kako vaša organizacija šifrira podatke u mirovanju, specificirajući algoritme, upravljanje ključevima i kontrolne mehanizme usklađenosti.“

Primijetite kontekstualne markere ([Okvir: SOC2, Kriterij: CC6.1]) koji usmjeravaju LLM da proizvede jezik specifičan za taj okvir.

3.5 Generiranje i Validacija putem LLM‑a

Sastavljeni prompt se šalje finom podešenom, domeni‑specifičnom LLM‑u (npr., GPT‑4‑Turbo s uputama za usklađenost). Sirovi odgovor potom prolazi kroz Pregled Ljudski‑U‑Petlji (HITL) recenzenta koji može:

• Prihvatiti odgovor.
• Dati kratku korekciju (npr., zamijeniti “AES‑256” s “AES‑256‑GCM”).
• Označiti nedostatak dokaza.

Svaka recenzentska akcija bilježi se kao feedback token za RL optimizer.

3.6 Petlja Reinforcement Learning‑a

Agent temeljen na Proximal Policy Optimization (PPO) ažurira politiku generiranja promptova kako bi maksimizirao stopu prihvaćanja i minimizirao udaljenost uređivanja. Tijekom tjedana sustav konvergira prema promptovima koji proizvedu gotovo savršene odgovore izravno iz LLM‑a.

4. Prednosti Ilustrirane Stvarnim Mjerilima

Brojke dolaze iz pilot projekta kod SaaS providera koji obrađuje 150 vendor upitnika po kvartalu kroz 8 okvira.

5. Objašnjivost i Revizija

Revizori često pitaju: “Zašto je AI odabrao baš ovu formulaciju?” CAAPG to rješava transparentnim zapisima promptova:

1. ID Prompta – jedinstveni hash za svaki generirani prompt.
2. Izvorni Čvorovi – popis ID‑ova KG čvorova koji su korišteni.
3. Log Ocjenjivanja – relevancijski rezultati za svaki čvor.
4. Recenzentski Povrat – vremenski označene korekcije.

Svi zapisi pohranjeni su u nepromjenjivi Append‑Only Log (koristeći laganu blockchain varijantu). UI za reviziju izlaže Prompt Explorer gdje auditor može kliknuti na bilo koji odgovor i odmah vidjeti njegovu porijeklu.

6. Razmatranja Sigurnosti i Privatnosti

Zbog obrade osjetljivih dokaza (npr., zapisi rotacije ključeva), primjenjujemo:

• Zero‑Knowledge Proofs za validaciju dokaza – dokazuje se da zapis postoji, a da se njegov sadržaj ne otkriva.
• Confidential Computing (Intel SGX enklave) za fazu ocjenjivanja KG‑a.
• Differential Privacy pri agregaciji metrika za RL petlju, čime se sprječava rekonstrukcija pojedinačnog upitnika.

7. Proširivanje CAAPG na Nove Okvire

Dodavanje novog okvira je jednostavno:

1. Učitajte CSV Ontologiju – mapiranje klauzula okvira na univerzalne oznake.
2. Pokrenite mapper taksonomija‑→‑ontologija kako biste generirali KG bridove.
3. Fino podučite GNN na malom skupu označenih stavki (≈ 500) iz novog okvira.
4. Deploy – CAAPG odmah počinje generirati kontekstualne promptove za novi set upitnika.

Modularni dizajn omogućuje brzu integraciju i nišnih okvira (npr., FedRAMP Moderate ili CMMC) u roku od tjedan dana.

8. Budući Smjerovi

Procurize planira beta verziju Federiranog Grafa Znanja za Suradnju, koja će partnerima i dobavljačima omogućiti razmjenu kontekstualnog znanja uz očuvanu povjerljivost.

9. Početak rada s CAAPG u Procurize

1. Aktivirajte “Adaptive Prompt Engine” u postavkama platforme.
2. Povežite svoj Evidencijski Store (npr., S3 bucket, Azure Blob, interni CMDB).
3. Uvezite Ontologije Okvira (CSV predložak dostupan u Dokumentaciji).
4. Pokrenite “Initial KG Build” čarobnjak – uvest će politike, kontrole i artefakte.
5. Dodijelite ulogu “Prompt Reviewer” jednom sigurnosnom analitičaru za prve dvije sedmice kako bi se prikupili povratni podaci.
6. Pratite “Prompt Acceptance Dashboard” kako biste vidjeli kako RL petlja poboljšava performanse.

U jednom sprintu većina timova bilježi 50 % smanjenje vremena za dovršavanje upitnika.

10. Zaključak

Funkcijsko Svjesno Prilagodljivo Generiranje Promptova mijenja problem sigurnosnih upitnika s ručnog kopir‑pasta na dinamičan, AI‑povezan razgovor. Temeljen na semantičkom grafu znanja, ukorijenjen u okvir‑specifičnim ontologijama i neprekidno uči iz ljudske povratne informacije, Procurize donosi:

• Brzinu – odgovori u sekundama, ne minutama.
• Točnost – tekst povezan s konkretim dokazima i usklađen s okvirom.
• Objašnjivost – potpuna porijekla za svaki generirani odgovor.
• Skalabilnost – jednostavno dodavanje novih regulativa.

Poduzeća koja usvoje CAAPG mogu brže zatvarati vendor ugovore, smanjiti troškove osoblja za usklađenost i održavati usklađenost koja je provjerljivo povezana s konkretnim dokazima. Za organizacije koje već upravljaju FedRAMP opterećenjima, ugrađena podrška za FedRAMP kontrole osigurava da čak i najstroži federalni zahtjevi budu zadovoljeni bez dodatnog inženjerskog napora.