Prompttervezés megbízható AI által generált biztonsági kérdőív válaszokhoz

Bevezetés

A biztonsági kérdőívek sok SaaS cég számára szűk keresztmetszetet jelentenek. Egyetlen beszállítói értékelés tucatnyi részletes kérdést tartalmazhat az adatvédelemről, incidenskezelésről, hozzáférés‑ellenőrzésről és egyebekről. A kézi válaszgenerálás időigényes, hibára hajlamos, és gyakran duplikált munkát eredményez a csapatok között.

A nagy nyelvi modellek (LLM‑ek), mint a GPT‑4, Claude vagy a Llama 2, képesek másodpercek alatt magas színvonalú narratív válaszokat készíteni. Azonban a modell erejének közvetlen kérdőívre történő alkalmazása ritkán ad megbízható eredményeket. A nyers kimenet eltérhet a szabályzat nyelvezetétől, kihagyhat kritikus pontokat, vagy olyan bizonyítékot „hallucinál”, amely nem létezik.

Prompttervezés – az LLM‑et irányító szöveg megalkotásának fegyelmezett gyakorlata – hidat képez a nyers generatív képesség és a biztonsági csapatok által megkövetelt szigorú megfelelőségi előírások között. Ebben a cikkben egy újrahasználható prompttervezési keretrendszert bontunk le, amely egy LLM‑et megbízható asszisztenssé alakít a biztonsági kérdőív‑automatizáláshoz.

A következő témákat járjuk körül:

• Hogyan ágyazzuk be a szabályzat tudását közvetlenül a promptba
• Technikák a hangnem, hossz és struktúra szabályozására
• Automatikus ellenőrző hurkok, amelyek a következetlenségeket még a felülvizsgálóhoz való eljuttatás előtt felfedik
• Integrációs minták a Procurize‑hoz hasonló platformokhoz, beleértve egy Mermaid munkafolyamat‑ábrát

A végére a gyakorlati szakemberek egy konkrét, azonnal alkalmazható eszköztárat fognak birtokolni, amellyel 50 %‑70 % közötti csökkenést érhetnek el a kérdőív‑feldolgozási időben, miközben növelik a válaszok pontosságát.

1. A Prompt Tájának Megértése

1.1 Prompt Típusok

Egy robusztus kérdőív‑válasz csővezeték általában több ilyen prompt‑típust fűz össze egyetlen kérésben, vagy többlépéses megközelítést (prompt‑válasz‑újraprompt) használ.

1.2 Miért Buknak az Egyszeri Promptok

Egy naiv egyszeri prompt, mint például „Válaszold meg a következő biztonsági kérdést”, gyakran:

• Kihagyás – fontos szabályzati hivatkozások kimaradnak.
• Hallucináció – a modell nem létező ellenőrzéseket „kitalál”.
• Inkonzisztens nyelvezet – a válasz informális formulázást használ, amely ellentétes a vállalat megfelelőségi hangnemével.

A prompttervezés ezeket a kockázatokat úgy enyhíti, hogy a LLM‑nek pontosan azt az információt adja, amire szüksége van, és önellenőrzésre kéri.

2. Prompttervezési Keretrendszer Kiépítése

Az alábbi lépésről‑lépésre keretrendszer bármely megfelelőségi platformba újrahasználható funkcióként kódolható.

2.1 1. lépés – Releváns Szabályzat‑Részletek Lekérése

Keressen egy kereshető tudástárban (vektortároló, gráf‑DB vagy egyszerű kulcsszó‑index) a legrelevánsabb szabályzat‑szakaszokat.
Példa lekérdezés: “nyugalomban történő titkosítás” + “ISO 27001” vagy “SOC 2 CC6.1”.

Az eredmény például:

Policy Fragment A:
“All production data must be encrypted at rest using AES‑256 or an equivalent algorithm. Encryption keys are rotated every 90 days and stored in a hardware security module (HSM).”

2.2 2. lépés – Prompt Sablon Összeállítása

Egy sablon, amely minden prompt‑típust egyesít:

[CONTEXT] 
{Policy Fragments}

[INSTRUCTION] 
You are a compliance specialist drafting an answer for a security questionnaire. The target audience is a senior security auditor. Follow these rules:
- Use the exact language from the policy fragments where applicable.
- Structure the answer with a short intro, a detailed body, and a concise conclusion.
- Cite each policy fragment with a reference tag (e.g., [Fragment A]).

[QUESTION] 
{Security Question Text}

[CONSTRAINT] 
- Maximum 250 words.
- Do not introduce any controls not mentioned in the fragments.
- End with a statement confirming that evidence can be provided on request.

[VERIFICATION] 
After answering, list any policy fragments that were not used and any new terminology introduced.

2.3 3. lépés – Küldés az LLM‑nek

Az összeállított promptot küldje a kiválasztott LLM‑nek az API‑ján keresztül. Az ismételhetőség érdekében állítsa a temperatúrát = 0.2‑ra (alacsony véletlenszerűség), és a max_tokens‑t a szószám korláthoz igazítsa.

2.4 4. lépés – Válasz Elemzése és Ellenőrzése

Az LLM két részt ad vissza: válasz és ellenőrző lista. Egy automatizált szkript ellenőrzi:

• Hogy az összes szükséges fragment‑címke jelen van-e.
• Nincsenek‑e új kontroll‑nevek (összevetés egy fehérlistával).
• A szószám betartja‑e a korlátot.

Ha bármely szabály megsérül, a szkript egy újraprompt‑ot indít, amely tartalmazza az ellenőrzési visszajelzést:

[FEEDBACK]
You missed referencing Fragment B and introduced the term “dynamic key rotation” which is not part of our policy. Please revise accordingly.

2.5 5. lépés – Bizonyíték‑Hivatkozások Csatolása

Sikeres ellenőrzés után a rendszer automatikusan csatolja a támogató bizonyítékokra mutató linkeket (pl. titkosítási kulcs‑rotációs naplók, HSM‑tanúsítványok). A végső kimenet a Procurize „evidence hub”‑jában tárolódik, és a felülvizsgáló számára látható lesz.

3. Valós‑Világ Munkafolyamat Diagram

Az alábbi Mermaid diagram a tipikus SaaS megfelelőségi platformon belüli vég‑a‑vég folyamatot szemlélteti.

  graph TD
    A["User selects questionnaire"] --> B["System fetches relevant policy fragments"]
    B --> C["Prompt Builder assembles multi‑part prompt"]
    C --> D["LLM generates answer + verification checklist"]
    D --> E["Automated validator parses checklist"]
    E -->|Pass| F["Answer stored, evidence links attached"]
    E -->|Fail| G["Re‑prompt with feedback"]
    G --> C
    F --> H["Reviewers view answer in Procurize dashboard"]
    H --> I["Audit completed, response exported"]

Az összes csomópont címkéje dupla idézőjelek közé került, ahogyan a Mermaid szintaxis megköveteli.

4. Haladó Prompt Technika

4.1 Few‑Shot Bemutatók

Néhány példa Q&A pár beillesztése a promptba drámaian javíthatja a konzisztenciát. Példa:

Example 1:
Q: How do you protect data in transit?
A: All data in transit is encrypted using TLS 1.2 or higher, with forward‑secrecy ciphers. [Fragment C]

Example 2:
Q: Describe your incident response process.
A: Our IR plan follows the [NIST CSF](https://www.nist.gov/cyberframework) (NIST 800‑61) framework, includes a 24‑hour escalation window, and is reviewed bi‑annually. [Fragment D]

A modell most egy konkrét stílust kap, amelyet követni fog.

4.2 Láncolt‑Gondolkodás Promptálás

Ösztönözze a modellt, hogy lépésről‑lépésre gondolkodjon a válasz megírása előtt:

Think about which policy fragments apply, list them, then craft the answer.

Ez csökkenti a hallucination‑t, és egy átlátható gondolatmenetet hoz létre, amely naplózható.

4.3 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)

Ahelyett, hogy a fragment‑eket előre lekérdeznénk, engedjük, hogy a LLM a generálás közben kérdezzen egy vektortárolót. Ez akkor hasznos, ha a szabályzat‑korpusz nagyon nagy és folyamatosan frissül.

5. Integráció a Procurize‑szal

A Procurize jelenleg kínál:

• Policy repository (centralizált, verzió‑kezeltt)
• Questionnaire tracker (feladatok, megjegyzések, audit‑útvonal)
• Evidence hub (fájl‑tároló, automatikus hivatkozás)

A prompttervezési csővezeték beágyazása három kulcs‑API‑hívást igényel:

1. GET /policies/search – a kérdés kulcsszavai alapján fragment‑ek lekérése.
2. POST /llm/generate – az összeállított prompt elküldése, válasz + ellenőrzés fogadása.
3. POST /questionnaire/{id}/answer – a ellenőrzött válasz benyújtása, bizonyíték‑URL‑k csatolása, és a feladat befejezettnek jelölése.

Egy könnyű Node.js wrapper például:

async function answerQuestion(questionId) {
  const q = await api.getQuestion(questionId);
  const fragments = await api.searchPolicies(q.keywords);
  const prompt = buildPrompt(q.text, fragments);
  const { answer, verification } = await api.llmGenerate(prompt);
  if (verify(verification)) {
    await api.submitAnswer(questionId, answer, fragments.evidenceLinks);
  } else {
    const revisedPrompt = addFeedback(prompt, verification);
    // rekurzív vagy ciklusos újrapróbálás addig, amíg sikerül
  }
}

A UI‑ba beépítve a biztonsági elemzők egy „Auto‑Generate Answer” gombra kattintva láthatják a Mermaid diagramon ábrázolt lépéseket.

6. Sikermutatók Mérése

Ezeket a KPI‑ket a Procurize analitikai dashboard‑ja gyűjti. A folyamatos monitorozás lehetővé teszi a prompt‑sablonok és a szabály‑fragment kiválasztás finomhangolását.

7. Kockázatok és Megelőző Intézkedések

8. Jövőbeli Fejlődési Iránymutatások

• Dinamikus Prompt‑optimalizálás – megerősítő tanulással automatikusan finomhangolni a prompt‑szöveget korábbi sikerarányok alapján.
• Több‑LLM Ensemble – párhuzamosan lekérdezni több modellt, és a legmagasabb ellenőrzési pontszámmal rendelkező választ választani.
• Explainable AI Rétegek – egy “miért ez a válasz” szekciót csatolni, amely pontos szabály‑szám‑referenciákat sorol fel, így a felülvizsgálat teljesen nyomon követhető.

Ezek a fejlesztések a „gyors vázlat” szintjéről a „humán beavatkozás nélküli audit‑kész” állapotba emelik az automatizálást.

Összegzés

A prompttervezés nem egy egyszeri trükk; egy rendszerszintű diszciplína, amely a nagy LLM‑eket megbízható megfelelőségi asszisztensekké alakítja. Az alábbiak megvalósításával:

1. Pontosan lekérjük a releváns szabály‑fragmenteket,
2. Több‑részes prompt‑sablont építünk, amely egyesíti a kontextust, az instrukciókat, a korlátokat és az ellenőrzést,
3. Automatikus visszajelző hurkot hozunk létre, amely a modell ön‑korrigirálását kényszeríti,
4. A teljes folyamatot simán integráljuk a Procurize‑hoz,

a szervezetek a kérdőív feldolgozási időt jelentősen csökkenthetik, a manuális hibákat minimalizálhatják, és a szabályozók és ügyfelek által támasztott szigorú audit‑pályákat is fenntarthatják.

Kezdje egy alacsony kockázatú kérdőív pilot projektjével, gyűjtse össze a KPI‑javulásokat, és iterálja a prompt‑sablonokat. Néhány hét alatt olyan pontosságot ér el, amelyet egy tapasztalt megfelelőségi szakember nyújt – csak töredékével a ráfordított erőfeszítésnek.

Lásd még

• Prompttervezési legjobb gyakorlatok LLM‑ekhez
• Retrieval‑Augmented Generation: tervezési minták és csapdák
• Megfelelőségi automatizálás trendjei 2025‑re
• Procurize API áttekintés és integrációs útmutató