Motor za Promptove Temeljen na Ontologiji za Usklađivanje Sigurnosnih Upitnika
TL;DR – Motor za promptove usmjeren na ontologiju stvara semantički most između sukobljenih okvira usklađenosti, omogućujući generativnoj AI da proizvede uniformne, auditable odgovore na bilo koji sigurnosni upitnik, pritom očuvavajući kontekstualnu relevantnost i regulatornu točnost.
1. Zašto je potreban novi pristup
Sigurnosni upitnici i dalje predstavljaju glavnu usko grlo za SaaS dobavljače. Čak i uz alate poput Procurize koji centraliziraju dokumente i automatiziraju radne tokove, semantička praznina između različitih standarda i dalje prisiljava timove za sigurnost, pravne i inženjering da ponovno pišu iste dokaze više puta:
| Okvir | Uobičajeno pitanje | Primjer odgovora |
|---|---|---|
| SOC 2 | Opišite šifriranje podataka u mirovanju. | “Svi podaci kupaca šifrirani su AES‑256…” |
| ISO 27001 | Kako zaštječujete pohranjene informacije? | “Implementiramo AES‑256 šifriranje…” |
| GDPR | Objasnite tehničke mjere zaštite za osobne podatke. | “Podaci su šifrirani AES‑256 i rotiraju se tromjesečno.” |
Iako je temeljna kontrola identična, formulacija, opseg i očekivanja dokaza razlikuju se. Postojeći AI sustavi rješavaju to fino podešavanjem promptova po okviru, što brzo postaje neodrživo kako broj standarda raste.
Motor za promptove temeljena na ontologiji rješava problem u samoj srži: izgrađuje jedinstvenu, formalnu reprezentaciju koncepta usklađenosti, zatim mapira jezik svakog upitnika na taj zajednički model. AI mora razumjeti samo jedan “kanonički” prompt, dok ontologija obavlja tešku prevođenje, verzioniranje i opravdavanje.
2. Osnovne komponente arhitekture
Dolje je prikazan visokorazinski prikaz rješenja, izražen kao Mermaid dijagram. Svi nazivi čvorova su u dvostrukim navodnicima, kako je propisano.
graph TD
A["Regulacijska pohrana ontologije"] --> B["Mapiranje okvira"]
B --> C["Generator kanoničkog prompta"]
C --> D["Motor za inferenciju LLM"]
D --> E["Renderiranje odgovora"]
E --> F["Zapisivač revizijskog lanca"]
G["Repozitorij dokaza"] --> C
H["Usluga otkrivanja promjena"] --> A
- Regulacijska pohrana ontologije – Graf znanja koji bilježi pojmove (npr. šifriranje, kontrola pristupa), odnose (zahtijeva, nasljeđuje) i jurisdikcijske atribute.
- Mapiranje okvira – Lagani adapteri koji parsiraju pristigle stavke upitnika, identificiraju odgovarajuće čvorove ontologije i dodaju ocjene pouzdanosti.
- Generator kanoničkog prompta – Sastavlja jedinstveni, kontekstualno bogati prompt za LLM koristeći normalizirane definicije ontologije i povezane dokaze.
- Motor za inferenciju LLM – Bilo koji generativni model (GPT‑4o, Claude 3, itd.) koji proizvodi odgovor na prirodnom jeziku.
- Renderiranje odgovora – Formatira sirovi LLM izlaz u traženu strukturu upitnika (PDF, markdown, JSON).
- Zapisivač revizijskog lanca – Pohranjuje odluke mapiranja, verziju prompta i LLM odgovor za reviziju usklađenosti i buduće treniranje.
- Repozitorij dokaza – Čuva politike, audit izvještaje i poveznice na artefakte koji se navode u odgovorima.
- Usluga otkrivanja promjena – Prati ažuriranja standarda ili internih politika i automatski prosljeđuje promjene kroz ontologiju.
3. Izgradnja Ontologije
3.1 Izvori podataka
| Izvor | Primjeri entiteta | Metoda ekstrakcije |
|---|---|---|
| ISO 27001 Annex A | “Cryptographic Controls”, “Physical Security” | Pravilo‑temeljeno parsiranje ISO odjeljaka |
| SOC 2 Trust Services Criteria | “Availability”, “Confidentiality” | NLP klasifikacija nad SOC dokumentacijom |
| GDPR Recitals & Articles | “Data Minimisation”, “Right to Erasure” | Ekstrakcija entiteta‑odnosa pomoću spaCy + prilagođenih uzoraka |
| Interni Policy Vault | “Company‑wide Encryption Policy” | Direktni uvoz iz YAML/Markdown datoteka politika |
Svaki izvor doprinosi čvorovima pojmova (C) i rubovima odnosa (R). Na primjer, “AES‑256” je tehnika (C) koja implementira kontrolu “Data at Rest Encryption” (C). Veze su anotirane s provenance (izvor, verzija) i povjerenjem.
3.2 Pravila normalizacije
Kako bismo izbjegli dupliciranje, pojmovi se kanoniziraju:
| Sirovi pojam | Normalizirani oblik |
|---|---|
| “Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| “Data Encryption” | encryption_at_rest |
| “AES‑256 Encryption” | aes_256 (pod‑vrsta encryption_algorithm) |
Normalizacija se provodi putem rječnika‑vođenog fuzzy matchera koji uči iz ljudski odobrenih mapiranja.
3.3 Strategija verzioniranja
Standardi usklađenosti evoluiraju; ontologija koristi semantičko verzioniranje (MAJOR.MINOR.PATCH). Kada se pojavi nova klauzula, dolazi do minor povećanja, što pokreće ponovnu evaluaciju zahvaćenih promptova. Zapisivač revizijskog lanca bilježi točnu verziju ontologije korištenu za svaki odgovor, omogućujući transparentnost.
4. Generiranje prompta u praksi
4.1 Iz upitnika u čvor ontologije
Kad dobavljač primi pitanje poput:
“Šifrirate li sigurnosne kopije pohranjene van lokacije?”
Mapiranje okvira pokreće pretragu sličnosti nad ontologijom i vraća čvor encryption_at_rest s povjerenjem od 0,96. Također ekstrahira kvalifikatore (“sigurnosne kopije”, “van lokacije”) kao atribute.
4.2 Predložak kanoničkog prompta
Jedinstveni, ponovno upotrebljivi predložak izgleda ovako (pseudo‑kod):
Vi ste stručni službenik za usklađenost. Odgovorite na sljedeće pitanje koristeći dokumentirane kontrole tvrtke.
Pitanje: {{question_text}}
Relevantna kontrola/e: {{ontology_node_names}}
Linkovi na dokaze: {{evidence_urls}}
Formatiranje: Pružite koncizan odgovor (maksimum 150 riječi) i priložite popis potpornih artefakata u obliku bullet‑pointa.
Motor zamjenjuje mapirane čvorove ontologije i dohvaća najnovije URL‑ove dokaza iz Repozitorija dokaza. Budući da je temeljna kontrola ista za sve okvire, LLM prima dosljedan kontekst, eliminirajući varijacije uzrokovane različitim formulacijama.
4.3 Izlaz LLM‑a (primjer)
Odgovor: Da, sve van‑lokacijske sigurnosne kopije šifrirane su AES‑256 s jedinstvenim ključem po setu kopija. Ključeve upravlja naš HSM‑zaštićeni trezor i rotiraju se tromjesečno.
Podporni artefakti:
- Politika šifriranja sigurnosnih kopija –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- Log rotacije HSM‑ključeva –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
Renderiranje odgovora potom formatira ovo u specifičan izgled upitnika (npr. tablicu za ISO, slobodno‑tekstno polje za SOC 2).
5. Prednosti u odnosu na tradicionalno podešavanje promptova
| Metrika | Tradicionalno podešavanje promptova | Motor temeljen na ontologiji |
|---|---|---|
| Skalabilnost | Jedan prompt po okviru → linearni rast | Jedinstveni kanonički prompt → konstantno |
| Konzistencija | Različito formuliranje kroz okvire | Uniformni odgovor generiran iz jednog izvora |
| Auditornost | Ručno praćenje verzija prompta | Automatizirano verzioniranje ontologije + zapis revizije |
| Prilagodljivost | Ponovno treniranje potrebno za svako ažuriranje standarda | Otkrivanje promjena automatski propagira kroz ontologiju |
| Trošak održavanja | Visok – desetine datoteka prompta | Nizak – jedinstveni sloj mapiranja i graf znanja |
U stvarnim testiranjima u Procurize motor temeljena na ontologiji smanjio je prosječno vrijeme generiranja odgovora s 7 sekundi (prompt‑tuning) na 2 sekunde, uz poboljšanje međustandardske sličnosti (povećanje BLEU rezultata za 18 %).
6. Savjeti za implementaciju
- Počnite mali – Popunite ontologiju najčešćim kontrolama (šifriranje, kontrola pristupa, logiranje) prije širenja.
- Iskoristite postojeće grafove – Projekti poput Schema.org, OpenControl i CAPEC nude unaprijed izgrađene vokabulare koji se mogu proširiti.
- Koristite graf bazu podataka – Neo4j ili Amazon Neptune učinkovito obrađuju složene upite i verzioniranje.
- Uvedite CI/CD – Traktirajte promjene ontologije kao kod; pokrenite automatske testove koji provjeravaju točnost mapiranja na uzorku upitnika.
- Ljudi u petlji – Omogućite UI za sigurnosne analitičare da odobre ili korigiraju mapiranja, čime se povratna informacija ubacuje u fuzzy matcher.
7. Buduća proširenja
- Federirano sinkroniziranje ontologija – Tvrtke mogu dijeliti anonimne dijelove svojih ontologija, stvarajući zajedničku bazu znanja o usklađenosti.
- Sloj objašnjive AI – Priložiti grafove razloga svakom odgovoru, vizualizirajući kako su specifični čvorovi ontologije doprinijeli konačnom tekstu.
- Integracija zero‑knowledge proof‑ova – Za visoko regulirane industrije, ugraditi zk‑SNARK dokaze koji potvrđuju točnost mapiranja bez otkrivanja osjetljivog teksta politika.
8. Zaključak
Motor za promptove vođen ontologijom predstavlja promjenu paradigme u automatizaciji sigurnosnih upitnika. Ujedinjenjem različitih standarda pod jedinstvenim, verzioniranim grafom znanja, organizacije mogu:
- Ukloniti redundantan ručni rad kroz različite okvire.
- Jamčiti dosljednost i auditabilnost odgovora.
- Brzo se prilagođavati regulatornim promjenama uz minimalan inženjerski napor.
Kombiniranjem s kolaborativnom platformom Procurize, ovaj pristup omogućuje timovima za sigurnost, pravne i proizvode da odgovore na vendor procjene za minute, umjesto dana, pretvarajući usklađenost iz troškovnog centra u konkurentsku prednost.
Pogledajte također
- OpenControl GitHub Repository – Definicije pravila‑ka‑kod i kontrola usklađenosti otvorenog koda.
- MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Strukturirana taksonomija tehnika napadača korisna za izgradnju sigurnosnih ontologija.
- ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Najnovija verzija standarda za upravljanje informacijskom sigurnošću.