Integracija pravovremene obavještajne prijetnje s AI za automatizirane odgovore na sigurnosna pitanja

Sigurnosni upitnici su jedan od najviše vremenski zahtjevnih artefakata u upravljanju rizikom od SaaS dobavljača. Zahtijevaju najnovije dokaze o zaštiti podataka, odgovoru na incidente, upravljanju ranjivostima i, sve više, o trenutnom pejzažu prijetnji koji bi mogao utjecati na pružatelja usluge. Tradicionalno, sigurnosni timovi kopiraju i lijepe statičke politike te ručno ažuriraju izjave o riziku kad god se otkrije nova ranjivost. Ovaj pristup je sklon pogreškama i previše spor za moderne nabavne cikluse koji se često zatvaraju u nekoliko dana.

Procurize već automatizira prikupljanje, organiziranje i AI‑generirano sastavljanje odgovora na upitnike. Sljedeća granica je ugradnja živih podataka o prijetnjama u generacijski proces tako da svaki odgovor odražava najnoviji kontekst rizika. U ovom članku ćemo:

• Objasniti zašto su statički odgovori liability u 2025. godini.
• Opisati arhitekturu koja spaja izvore obavještajne prijetnje, graf znanja i prompting velikog jezičnog modela (LLM).
• Pokazati kako izraditi pravila za validaciju odgovora koja održavaju AI‑izlaz usklađenim s normativnim zahtjevima.
• Pružiti korak‑po‑korak vodič za implementaciju timova koji koriste Procurize.
• Raspraviti mjerljive koristi i potencijalne zamke.

1. Problem sa zastarjelim odgovorima na upitnike

Statički odgovori postaju skriveni rizik. Cilj je učiniti svaki odgovor na upitnik dinamičnim, potkrijepljenim dokazima i kontinuirano provjerenim prema današnjim podacima o prijetnjama.

2. Arhitektonski nacrt

Dolje je visoko‑razinsko Mermaid‑diagrama koja prikazuje protok podataka od eksternog izvora obavještajne prijetnje do AI‑generiranog odgovora spremnog za izvoz iz Procurizea.

  graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;

Ključne komponente

1. Live Threat Intel Feeds – API‑ji usluga poput AbuseIPDB, OpenCTI ili komercijalnih izvora.
2. Normalization & Enrichment – Normalizira formate podataka, obogaćuje IP‑ove geo‑lokacijom, mapira CVE‑ove na CVSS ocjene i označava ATT&CK tehnike.
3. Threat Knowledge Graph – Neo4j ili JanusGraph pohrana koja povezuje ranjivosti, napadače, eksploatisane resurse i kontrolne mjere.
4. Policy & Control Repository – Postojeće politike (npr. SOC 2, ISO 27001, interne) pohranjene u dokumentnoj riznici Procurizea.
5. Context Builder – Spaja graf znanja s relevantnim čvorovima politika kako bi stvorio payload konteksta za svaki segment upitnika.
6. LLM Prompt Engine – Šalje strukturirani prompt (system + user poruke) na fino podešen LLM (npr. GPT‑4o, Claude‑3.5) koji uključuje najnoviji kontekst prijetnji.
7. Answer Validation Rules – Motor poslovnih pravila (Drools, OpenPolicyAgent) koji provjerava nacrt prema kriterijima usklađenosti (npr. “mora referencirati CVE‑2024‑12345 ako je prisutan”).
8. Procurize Dashboard – Prikazuje živu pretprikaz, audit‑trails i omogućava revizorima odobravanje ili uređivanje finalnog odgovora.

3. Prompt inženjering za kontekst‑svjesne odgovore

Dobro osmišljen prompt je ključ za točan ispis. Dolje je predložak koji koriste klijenti Procurizea, a koji spaja statične isječke politika s dinamičnim podacima o prijetnjama.

System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remediated within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.

LLM vraća nacrt koji već spominje najnoviji CVE i usklađen je s internom politikom sanacije. Validacijski motor potom provjerava da li je CVE‑identifikator prisutan u grafu znanja i da li vremenski okvir sanacije zadovoljava pravilo od 7 dana.

4. Izgradnja pravila za validaciju odgovora

Čak i najbolji LLM može „halucinirati“. Pravidleni guardrail uklanja lažne tvrdnje.

Pravila su kodirana u OpenPolicyAgent (OPA) kao Rego politike i automatski se izvršavaju nakon LLM‑koraka. Svako kršenje označava nacrt za ljudsku reviziju.

5. Korak‑po‑korak vodič za implementaciju

1. Odaberite dobavljače obavještajne prijetnje – Registrirajte se za najmanje dva feed‑a (jedan otvoren, jedan komercijalan) kako biste osigurali pokrivenost.
2. Postavite uslugu normalizacije – Upotrijebite serverless funkciju (AWS Lambda) koja povlači JSON s feed‑ova, mapira polja na jedinstvenu shemu i šalje ih u Kafka temu.
3. Postavite graf znanja – Instalirajte Neo4j, definirajte tipove čvorova (CVE, ThreatActor, Control, Asset) i relacije (EXPLOITS, MITIGATES). Popunite ga povijesnim podacima i zakazujte dnevne uvoze iz Kafka streama.
4. Integrirajte s Procurizeom – Omogućite modul External Data Connectors, konfigurirajte ga da upita graf putem Cypher‑a za svaki dio upitnika.
5. Kreirajte predloške promptova – U AI Prompt Library Procurizea dodajte predložak prikazan gore, koristeći placeholder‑ove ({{policy_excerpt}}, {{intel}}, {{status}}).
6. Konfigurirajte engine za validaciju – Postavite OPA kao sidecar u istom Kubernetes podu kao LLM‑proxy, učitajte Rego politike i izložite REST endpoint /validate.
7. Pokrenite pilot – Odaberite niskorizični upitnik (npr. internu reviziju) i dopustite sustavu da generira odgovore. Pregledajte označene stavke i iterirajte nad formulacijom promptova i strogosti pravila.
8. Mjerite KPI‑e – Pratite prosječno vrijeme generiranja odgovora, broj neuspjeha validacije i smanjenje ručnog uređivanja. Cilj: barem 70 % smanjenje vremena isporuke nakon prvog mjeseca.
9. Rasporedite u produkciju – Omogućite radni tijek za sve odlazne upitnike dobavljača. Postavite alarmiranje za svako kršenje pravila koje premašuje prag (npr. >5 % odgovora).

6. Kvantitativne koristi

Brojevi su zasnovani na ranim adoptivcima Threat‑Intel‑Enhanced Procurize pipeline (npr. fintech SaaS koji obrađuje 30 upitnika mjesečno).

7. Česte zamke i kako ih izbjeći

8. Budući razvoj

1. Prediktivno modeliranje prijetnji – Korištenje LLM‑ova za predviđanje najvjerojatnijih budućih CVE‑ova na temelju povijesnih obrazaca, omogućavajući preventivno ažuriranje kontrola.
2. Zero‑Trust ocjene povjerenja – Kombinirajte rezultate validacije u real‑time risk skor prikazan na trust‑pageu dobavljača.
3. Samoučeće podešavanje promptova – Periodično retrenirajte predložak prompta koristeći reinforcement learning iz povratnih informacija revizora.
4. Međusobno dijeljenje znanja – Stvorite federirani graf u kojem više SaaS pružatelja razmjenjuje anonimizirane mapiranja intel‑policy, podižući kolektivni sigurnosni položaj.

9. Zaključak

Ugradnja pravovremene obavještajne prijetnje u AI‑potaknuto automatiziranje odgovora na upitnike u Procurizeu otključava tri ključne prednosti:

• Točnost – Odgovori su uvijek potkrijepljeni najnovijim podacima o ranjivostima.
• Brzina – Vrijeme generiranja pada s sati na minute, čime prodajni ciklusi ostaju konkurentni.
• Povjerenje u usklađenost – Pravila za validaciju osiguravaju da svaka tvrdnja ispunjava interne politike i eksternu regulativu poput SOC 2, ISO 27001, GDPR i CCPA.

Za sigurnosne timove koji se bore s rastućim brojem upitnika dobavljača, opisana integracija predstavlja praktičan put pretvaranja ručnog uska grla u stratešku prednost.

Pogledajte i

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• OpenCTI – Open‑source Cyber Threat Intelligence Platform