რეალურ‑დროის საფრთხის ინტელიგენციის ინტეგრაცია AI‑ით უსაფრთხოების კითხვარის ავტომატურ პასუხებზე

უსაფრთხოების კითხვარები ერთ-ერთი ყველაზე დროის მოთხოვნადი არტიფაქტი არიან SaaS‑ის პროვაიდერის რისკის მართვის პროცესში. ისინი საჭიროებს განახლებული ცნებლებისა მონაცემთა დაცვის, ინციდენტის რეაგირის, სუსტი სახის მართვის, და, ყველაზე ხშირად, მიმდინარე საფოვნული ლანდშაფტის შესახებ, რომელიც შეიძლება გავლენა ახდენა პროვაიდერზე. სატყუპურად, უსაფრთხოების გუნდები საკოპირებს სტაბილურ პოლიცებს და ხელით ადრესი რისკის განცხადებებს, როდესაც აღმოჩნდება ახალი სუსტი სახის მონაცემები. ამ მიდგომას აქვს ცდომილების ალბათობა და ძალიან ნელია, რომ შეემართოს თანამედროვე მიწოდების ციკლებს, რომელთა ჩატარება ხშირად დაახლოებით რამდენიმე დღია.

Procurize უკვე ავტომატიზირებულია შეკრების, ორგანიზაციისა და AI‑ით შექმნის პროცესი კითხვარის პასუხებზე. შემდეგი საფეხური არის ცოცხალი საფრთხის ინტელიგენციის ინტეგრირება გენერაციის პროცესი, რომ ყველა პასუხი ასახოს უახლესი რისკის კონტექსტი. ამ შეტორჩილებაში ნახავთ:

• რატომ არის სტატიკური პასუხები 2025 წელს საფრთხის ნიშნად.
• არქიტექტურის აღწერა, რომელიც აკავშირებს საფრთხის ინტელიგენციის ბუღეტსა, ცნობიერების გრაფიკას და დიდ-ენობით მოდელზე (LLM) პრომტინგს.
• როგორ უნდა შექმნათ პასუხის ვერიფიკაციის წესები, რომლებშიც AI‑ის გამომდინარე ფორმატები შეესაბამება კომპლაინის სტანდარტებს.
• ეტაპიანი განსახილველი გიდი გუნდებისთვის, რომელსაც იყენებთ Procurize‑ს.
• საზომი უპირატესობები და ალბათიუმის ხანს.

1. പ്രശნია სტეილური კითხვარის პასუხებთან

სტატიკური პასუხები შვილი ადუღებელია. მიზანია ყოველი კითხვარის პასუხის დინამიკური, მ bewijs‑ით დაფუძნებული, და უწყვეტად გადამოწმებული დღევანდელ საფრთხის დადგით.

2. არქიტექტურული ჭრილობენ

ქვემოთ მაღალი დონით Mermaid დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს მონაცემების ნაკადის გარე საფრთხის intel‑იდან AI‑ით გენერირებული პასუხის მდგომარეობასთან.

  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;

მნიშვნელოვანი კომპონენტები

1. Live Threat Intel Feeds – API‑ები, მაგალითად AbuseIPDB, OpenCTI, ან კომერციული სერვისები.
2. Normalization & Enrichment – ფორმატის ნორმალიზაცია, IP‑ების გეოლოკაციის შეყვანა, CVE‑ების CVSS‑ის ქულებით, ATT&CK‑ტექნიკების ჭდეებით.
3. Threat Knowledge Graph – Neo4j ან JanusGraph, რომელიც სთავაზობს სუსტი სახის, თრეატ-აქტორები, გამოცემული ზემოქმედება, და მიტიგაციაზე კონტროლის ბმულებს.
4. Policy & Control Repository – არსებული πολιცები (მაგ: SOC 2, ISO 27001, შიდა) შენახული Procurize‑ის დოკუმენტის გამუხლებში.
5. Context Builder – შერძიებს გრაფიკს შესაბამისი პოლიტიკის განსაკუთრებით თითოეული კითხვარის სექციისთვის.
6. LLM Prompt Engine – სტრუქტურირებული პრომტი (სისტემა + მომხმარებლის მესიჯები) გადაგზავნის ტრენედ LLM‑ზე (მაგ: GPT‑4o, Claude‑3.5) ახალი საფრთხის კონტექსტით.
7. Answer Validation Rules – ბიზნეს‑წესების ძრავა (Drools, OpenPolicyAgent) რომელიც ეხება პროპატ წერტილებს (მაგ: “უნდა მოხდეს CVE‑2024‑12345‑ის მითითება, თუ არსებობს”).
8. Procurize Dashboard – ცოცხალი წინ გადასახედი, აუდიტის ნაკლები, და ნებართვა რედაქტირებად საბოლოო პასუხზე.

3. პრომტის ინჟინრირება კონტექსტზე‑მოქმედი პასუხებისთვის

კარგად შედგენილი პრომტი არის ძირითადად სიზუსტის გასაქუბრებლად. ქვემოთ შაბლონია, რომელსაც იყენებენ Procurize‑ის მომხმარებლები, რომელიც შეერთება სტატიკური პოლისი ნაწყვეტები დინამიკური საფრთხის მონაცემებთან.

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‑ისგან გვაქვს გახადილი, რომელიც უკვე მითითებს უკანასკნელი CVE‑ის და თავსდება შიდა მიტიგაციის პოლისებით. შემდეგი ვალიდაციის ძრავა ახლა შემოწმებს, რომ CVE‑ის იდენტიფიკატორი არსებობდეს გრაფიკში და რომ დროზე დაყრდნობით ქმედება დაცული იყოს 7‑დღის წესით.

4. შესაბამისი პასუხის ვალიდაციის წესები

საინამიც, საუკეთესო LLM‑იც შეიძლება ჰალუსინაცია გააკეთოს. წესებზე-დაფუძნებული ბარიგალი, რომელიც ელგამქლავს მცდარი კანონობა.

ეს წესები შეიძლება იყოს OpenPolicyAgent (OPA)-ში შემული Rego-პოლიცით და ავტომატურად შესრულებული LLM‑ის ნაბიჯის შემდეგ. ნებისმიერი შეუსაბამობა მოეთქნება დასწავლისთვის.

5. ნაბიჯ‑მდგომარება გიდი იმპლემენტაციაზე

1. აირჩიეთ საფრთხის intel‑ის პროვაიდერები – რეგისტრირდით სულ ცოტა ორი feed (ერთ-ერთი ღია წყარო, მეოეთი კომერციული) რათა იყოს მაღალი შექდა.
2. განტავსეთ ნორმალიზაციის სერვისი – გამოიყენეთ serverless ფუნქცია (AWS Lambda), რომელიც ირკნის JSON‑ს feed‑დან, აამახასიათებს ერთისქლას Schema‑ს, და გადაგზავნის Kafka‑ის თემში.
3. შექმენით ცოდნის გრაფიკს – დააყენეთ Neo4j, განსაზღვრეთ node‑ტიპები (CVE, ThreatActor, Control, Asset) და ურთიერთობები (EXPLOITS, MITIGATES). შეავსეთ ისტორიული მონაცემებით და დაგეგმეთ ყოველდღიური იმპორტი Kafka‑ის სტრიმიდან.
4. Integraate with Procurize – გააქტიურეთ External Data Connectors მოდული, დააკონფიგურირეთ მისი კავშირი გრაფიკზე თითოეული კითხვარის სექციისთვის.
5. შექმენით პრომტის შაბლონები – Procurize‑ის AI Prompt Library-ში მიატეკეთ შაბლონს, რომელიც მითითებულია ზემოთ, placeholders‑ით ({{policy_excerpt}}, {{intel}}, {{status}}).
6. კონფიგურირეთ ვალიდაციის ძრავა – განთავსეთ OPA თუ sidecar‑ში იმავე Kubernetes pod‑ში, დატვირთეთ Rego‑პოლიციები, და გახსენით REST‑endpoint /validate.
7. გადაინაცვალეთ პილოტი – შერჩეულ მიმართულებით (მაგალითად შიდა აუდიტის) შეავსეთ სისტემის միջոցով, გადაიხადეთ თითოეული დაფრაკულია ვარიანტის რეცენზია და თქვენი პრომპტისა და წესის შერჩევა.
8. გამოთვალეთ KPI‑ები – თვალყურის მიმოხილვა საშუალო პასუხის გენერაციის დრო, ცალკეულ ვალიდაციის შეცდომის რიცხვი, და ხელით შემუშავებული საათების შემცირება. მიზენი – 70 % დროის შემცირება პირველ 30 დღეში.
9. განათავსეთ პროდუქციაზე – გააკეთეთ სამუშაო ნაკადის ყველა ძირითადი ნომერი all outgoing vendor questionnaires‑ზე. დააყენეთ ალრთები ნებისმიერი გადამოტვირთული წესის გადაჭარბების (მაგ: >5% პასუხის წესის დარღვევით).

6. ციფრულ უფლებები

ეს ფაქტორები მიიღება ინტერესის კონტროლერისა, რომელიც ადაპტირებულია Threat‑Intel‑Enhanced Procurize‑ის ღრმა ბალანსზე (მაგ: fintech SaaS, რომელიც ყოველ თ