Kontekstualni AI narativni motor za automatske odgovore na sigurnosna pitanja

U brzo mijenjajućem svijetu SaaS‑a, sigurnosni upitnici postali su čuvar svakog novog ugovora. Timovi provode bezbroj sati kopirajući odlomke politika, prilagođavajući jezik i dvaput provjeravajući reference. Rezultat je skup usko grlo koje usporava prodajne cikluse i iscrpljuje inženjerske resurse.

Što ako sustav može pročitati vašu politiku, shvatiti namjeru iza svake kontrole i zatim napisati dotjerani, revizijski spreman odgovor koji izgleda ljudski, a u potpunosti je pratljiv do izvornih dokumenata? To je obećanje Kontekstualnog AI narativnog motora (CANE) – sloja koji leži na vrhu velikog jezičnog modela, obogaćuje sirove podatke situacijskim kontekstom i isporučuje narativne odgovore koji zadovoljavaju očekivanja revizora.

U nastavku istražujemo temeljne pojmove, arhitekturu i praktične korake za implementaciju CANE‑a u platformi Procurize. Cilj je pružiti voditelje proizvoda, službenicima za usklađenost i tehničkim voditeljima jasnu mapu puta za pretvaranje statičnog teksta politika u žive, kontekstualno svjesne odgovore na upitnike.

Zašto je narativ važniji od nabrajanja

Većina postojećih alata za automatizaciju tretira stavke upitnika kao jednostavno pretraživanje ključ‑vrijednost. Nađu klauzulu koja odgovara pitanju i zalijepi je doslovno. Iako brzo, ovaj pristup često ne zadovoljava tri ključna pitanja revizora:

1. Dokaz primjene – revizori žele vidjeti kako se kontrola primjenjuje u specifičnom okruženju proizvoda, a ne samo generičku izjavu politike.
2. Usklađenost s rizikom – odgovor bi trebao odražavati trenutni rizik, priznajući sve ublažavanje ili preostale rizike.
3. Jasnoća i dosljednost – mješavina korporativnog pravnog jezika i tehničkog žargona stvara zabunu; jedinstveni narativ pojednostavljuje razumijevanje.

CANE popunjava ove praznine tako da tkne zajedno političke odlomke, nedavne nalaze revizija i metrike rizika u koherentan prozni tekst. Izlaz izgleda kao sažetak za izvršnu upravu, s citatima koji se mogu pratiti natrag do originalnog artefakta.

Pregled arhitekture

Sljedeći Mermaid dijagram prikazuje cjelokupni protok podataka kontekstualnog narativnog motora izgrađenog na vrhu postojećeg hub‑a upitnika u Procurizeu.

  graph LR
    A["User submits questionnaire request"] --> B["Question parsing service"]
    B --> C["Semantic intent extractor"]
    C --> D["Policy knowledge graph"]
    D --> E["Risk telemetry collector"]
    E --> F["Contextual data enricher"]
    F --> G["LLM narrative generator"]
    G --> H["Answer validation layer"]
    H --> I["Auditable response package"]
    I --> J["Deliver to requester"]

Svaki čvor predstavlja mikro‑uslugu koju je moguće neovisno skalirati. Strelice označavaju ovisnost podataka, a ne strogo sekvencijalnu izvedbu; mnogi koraci se izvode paralelno kako bi se smanjila latencija.

Izgradnja grafova znanja o politikama

Robustan graf znanja temelj je svakog kontekstualnog odgovora. On povezuje klauzule politika, mapiranje kontrola i dokazne artefakte na način da LLM može učinkovito postavljati upite.

1. Učitavanje dokumenata – učitajte SOC 2, ISO 27001, GDPR i interne PDF‑ove politika u parser dokumenata.
2. Ekstrakcija entiteta – koristite prepoznavanje imenovanih entiteta za hvatanje identifikatora kontrola, odgovornog vlasnika i povezanih sredstava.
3. Stvaranje veza – povežite svaku kontrolu s dokaznim artefaktima (npr. izvještaji skeniranja, snimke konfiguracije) i s komponentama proizvoda koje štite.
4. Oznaka verzije – dodajte semantičku verziju svakom čvoru kako bi se kasnije promjene mogle revizirati.

Kad stigne pitanje poput “Opišite šifriranje podataka u mirovanju”, ekstraktor namjere ga povezuje s čvorom “Encryption‑At‑Rest”, dohvaća najnoviji dokaz konfiguracije i prosljeđuje sve u kontekstualni uređivač.

Telemetrija rizika u stvarnom vremenu

Statistički tekst politika ne odražava aktualni pejzaž rizika. CANE uključuje živu telemetriju iz:

• Skenera ranjivosti (npr. broj CVE‑ova po sredstvu)
• Agensa za usklađenost konfiguracije (detekcija odstupanja)
• Zapisa odgovora na incidente (nedavni sigurnosni događaji)

Kolektor telemetrije agregira ove signale i normalizira ih u matricu rizika. Matrica zatim služi kontekstualnom uređivaču da prilagodi ton narativa:

• Nizak rizik → naglašava “jake kontrole i kontinuirano praćenje”.
• Povišen rizik → prizna “trenutne napore otklanjanja” i navodi vremenske okvire za ublažavanje.

Kontekstualni uređivač podataka

Ovaj komponent spaja tri podatkovna toka:

Uređivač formatira spajane podatke u strukturirani JSON payload koji LLM može izravno konzumirati, čime se smanjuje rizik od halucinacija.

{
  "control_id": "ENCR-AT-REST",
  "policy_text": "All customer data at rest must be protected using AES‑256 encryption.",
  "evidence_refs": [
    "S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf",
    "RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json"
  ],
  "risk_context": {
    "severity": "low",
    "recent_findings": []
  }
}

LLM generator narativa

Srce CANE‑a je fino podešeni veliki jezični model izložen pisanju u stilu usklađenosti. Inženjering promptova slijedi filozofiju prvo‑šablona:

You are a compliance writer. Using the supplied policy excerpt, evidence references, and risk context, craft a concise answer to the following questionnaire item. Cite each reference in parentheses.

Model tada prima JSON payload i tekst upitnika. Budući da prompt izričito traži citate, generirani odgovor uključuje inline reference koje se mapiraju natrag na čvorove grafa znanja.

Primjer izlaza

All customer data at rest is protected using AES‑256 encryption (see S3‑Encryption‑Report‑2025‑10.pdf and RDS‑Encryption‑Config‑2025‑09.json). Our encryption implementation is continuously validated by automated compliance checks, resulting in a low data‑at‑rest risk rating.

Sloj provjere odgovora

Čak i najbolje izvučeni modeli mogu proizvesti suptilne netočnosti. Sloj provjere vrši tri provjere:

1. Integritet citata – osigurava da svaki citirani dokument postoji u repozitoriju i da je najnovija verzija.
2. Usklađenost s politikom – provjerava da generirani prozni tekst ne proturječi izvornoj političkoj izjavi.
3. Konzistentnost rizika – križna provjera navedenog rizika s matricom telemetrije.

Ako bilo koja provjera ne uspije, sustav označava odgovor za ručnu reviziju, stvarajući povratnu petlju koja poboljšava buduću izvedbu modela.

Revizorski paket odgovora

Revizori često traže cijeli lanac dokaza. CANE pakira narativni odgovor zajedno s:

• Sirovim JSON payload‑om korištenim za generiranje.
• Poveznicama na sve referirane dokazne datoteke.
• Dnevnikom promjena koji prikazuje verziju politike i vremenske oznake snimka telemetrije rizika.

Ovaj paket pohranjen je u nepromjenjivoj knjizi računa Procurizea, pružajući nepromjenjiv zapis koji se može prezentirati tijekom revizija.

Plan implementacije

Svaka faza treba biti mjerena ključnim pokazateljima uspješnosti poput prosječnog vremena generiranja odgovora, postotak smanjenja ručne revizije i stopa prolaza revizije.

Prednosti za dionike

Pretvaranjem statičkih politika u žive narative organizacije postižu opipljivo povećanje učinkovitosti, a istovremeno zadržavaju ili poboljšavaju točnost usklađenosti.

Buduća poboljšanja

• Evolucija prompta kroz pojačano učenje – prilagoditi formulaciju prompta na temelju povratnih informacija revizora.
• Integracija s dokazom nultog znanja (Zero‑Knowledge Proof) – dokazati da je šifriranje primijenjeno bez otkrivanja ključeva, zadovoljavajući privatnost‑osjetljive revizije.
• Generiranje sintetiziranih dokaza – automatski stvarati sanitizirane logove ili isječke konfiguracije koji odgovaraju narativnim tvrdnjama.

Ove smjernice održavaju motor na čelu AI‑poboljšane usklađenosti.

Zaključak

Kontekstualni AI narativni motor ispunjava jaz između sirovih podataka o usklađenosti i narativnih očekivanja modernih revizora. Kombinirajući grafove znanja o politikama, telemetriju rizika u stvarnom vremenu i fino podešeni LLM, Procurize može isporučiti odgovore koji su točni, revizijski dokazivi i trenutačno razumljivi. Implementacijom CANE‑a ne samo da se smanjuje ručni napor, već se podiže cjelokupna razina povjerenja SaaS organizacije, pretvarajući sigurnosne upitnike iz prodajnog prepreka u stratešku prednost.