Prisitaikantis įrodymų priskyrimo variklis, paremtas grafų neuroniniais tinklais

Spartaus tempo SaaS saugumo vertinimų pasaulyje tiekėjai spaudžiami atsakyti į dešimtis reguliavimo klausimynų – SOC 2, ISO 27001, GDPR, ir vis nuolat augančią pramonės specifinių apklausų sąrašą. Rankinis įrodymų paieškos, susiejimo ir atnaujinimo kiekvienam klausimui darbas sukelia spūstis, įveda žmogaus klaidas ir dažnai lemia pasenusius atsakymus, nebeatspindinčius dabartinės saugumo būklės.

Procurize jau vienija klausimyno sekimą, bendradarbiavimo peržiūrą ir AI‑generuojamus atsakymų juodraščius. Kitas logiškas žingsnis – Prisitaikantis įrodymų priskyrimo variklis (AEAE), kuris automatiškai susieja tinkamą įrodymą su kiekvienu klausimyno elementu, įvertina šio susiejimo pasitikėjimą ir realiu laiku grąžina Pasitikėjimo balą į atitikties skydelį.

Šiame straipsnyje pristatomas visas šio variklio dizainas, paaiškinama, kodėl grafų neuroniniai tinklai (GNN) yra idealus pagrindas, ir parodyta, kaip sprendimą galima integruoti į esamus Procurize darbo srautus, siekiant matomų pranašumų greičio, tikslumo ir audituojamumo srityse.

Kodėl grafų neuroniniai tinklai?

Tradicinis raktažodžiais pagrįstas paieškos metodas gerai veikia paprastų dokumentų paieškai, tačiau klausimyno įrodymų susiejimas reikalauja giliau suprasti semantinius santykius:

GNN laiko kiekvieną įrodymą, kiekvieną klausimyno elementą ir kiekvieną reguliavimo punktą kaip mazgą heterogeniame grafe. Briaunos koduoja santykius, pvz., „cites“, „updates“, „covers“, „conflicts with“. Propaguodamas informaciją per visą grafiką, tinklas išmoksta numatyti tikimiausią įrodymą bet kuriam klausimui, net kai tiesioginis raktažodžių sutapimas yra silpnas.

Pagrindinis duomenų modelis

• Visi mazgų etiketės yra įrašytos dvigubomis kabutėmis, kaip reikalaujama.
• Grafas yra heterogeniškas: kiekvienas mazgo tipas turi savo požymių vektorių (teksto įterpimai, laiko žymės, rizikos lygis ir t.t.).
• Briaunos yra tipizuotos, leidžiančios GNN taikyti skirtingas žinučių perdavimo taisykles priklausomai nuo santykio.

Mazgo požymių kūrimas

Visi tekstiniai požymiai gaunami iš retrieval‑augmented generation (RAG) proceso, kuris pirmiausia ištraukia aktualias pastraipas, tada koduoja jas su smulkiai sutvarkytu transformatoriumi.

Inferencijos procesas

1. Grafo kūrimas – Kiekvieno įkėlimo įvykio metu (nauja politika, žurnalo eksportas, klausimyno kūrimas) procesas atnaujina globalų grafiką. Incrementiniai grafiniai duomenų bazės sprendimai, tokie kaip Neo4j arba RedisGraph, užtikrina realaus laiko mutacijas.
2. Įterpimo atnaujinimas – Naujas tekstinis turinys paleidžia foninį darbą, kuris perskaičiuoja įterpimus ir saugo juos vektorų saugykloje (pvz., FAISS).
3. Žinučių perdavimas – heterogeniškas GraphSAGE modelis vykdo kelis propagacijos žingsnius, sukuriant per mazgus platinamus slaptus vektorius, kurie jau įtrauka kontekstinius signalus iš gretimų mazgų.
4. Įrodymo įvertinimas – Kiekvienam QuestionnaireItem modelis apskaičiuoja softmax per visus pasiekiamus EvidenceArtifact mazgus, gaunant tikimybinį pasiskirstymą P(evidence|question). Aukščiausio k‑kūno įrodymai pateikiami peržiūrėti.
5. Pasitikėjimo priskyrimas – Briaunų lygiu dėmesio svoriai pateikiami kaip aiškinamumo balai, leidžiantys auditoriams matyti, kodėl pasiūlė tam tikrą politiką (pvz., „aukštas dėmesys „covers“ briaunai į Reguliacijos punktą 5.3“).
6. Pasitikėjimo balo atnaujinimas – Bendra pasitikėjimo balo reikšmė klausimynui yra svorių agregacija, atsižvelgianti į įrodymo pasitikėjimą, atsakymo pilnumą ir pagrindinių artefaktų šviežumą. Balas vizualizuojamas Procurize skydelyje ir gali sukelti įspėjimus, jei jis nukrenta žemiau nustatyto slenksčio.

Pseudokodas

„goat“ sintaksės blokas naudojamas tik iliustracijai; faktinis įgyvendinimas yra Python/TensorFlow arba PyTorch aplinkoje.

Integracija su Procurize darbo srautais

Kadangi variklis veikia nekeičiamos grafinės momentinės nuotraukos pagrindu, kiekvienas Pasitikėjimo balo skaičiavimas vėliau gali būti atkartotas, patenkinant net griežčiausius audito reikalavimus.

Realūs privalumai

Greičio padidėjimas

Tikslumo patobulinimai

• Top‑1 įrodymo tikslumas išaugo iš 68 % (raktažodžių paieška) iki 91 % (GNN).
• Bendras Pasitikėjimo balo svyravimas sumažėjo 34 %, rodydamas stabilesnius atitikties būklės įvertinimus.

Sąnaudų mažinimas

• Mažiau išorinių konsultacijų valandų reikalingų įrodymų susiejimui (numatomos sutaupytos $120 k per metus vidutinio dydžio SaaS įmonei).
• Sumažinta neatitikimo baudų rizika dėl pasenusių atsakymų (galimas $250 k baudas išvengti).

Saugumo ir valdymo svarstymai

1. Modelio skaidrumas – Dėmesio pagrindu veikiantis aiškinamumo sluoksnis yra privalomas reguliavimo atitikties (pvz., ES AI įstatymo) reikalavimuose. Visi inferencijos žurnalai pasirašomi įmonės privatų raktu.
2. Duomenų privatumas – Jautrūs artefaktai šifruojami poilsio režimu naudojant konfidencialaus skaičiavimo kameras; tik GNN inferencijos variklis gali juos dešifruoti žinučių perdavimo metu.
3. Versijavimas – Kiekvienas grafo atnaujinimas sukuria naują nekeičiamos momentinės nuotraukos kopiją, saugomą Merkle pagrindu veikiančiu ledger forme, leidžiančiu atkūrimą konkrečiu momentu auditui.
4. Šališkumo šalinimas – Reguliariai atliekami auditai, lyginant priskyrimo pasiskirstymus skirtingose reguliavimo srityse, siekiant užtikrinti, kad modelis nepervertintų vienų struktūrų labiau nei kiti.

Variklio diegimas per 5 žingsnius

1. Grafinės duomenų bazės paruošimas – Diegti Neo4j klasterį su HA konfigūracija.
2. Esamų išteklių įkėlimas – Vykdyti migracijos skriptą, kuris išskaito visas dabartines politikas, žurnalus ir klausimyno elementus į grafiką.
3. GNN mokymas – Naudoti pateiktą mokymo užrašų knygelę; pradėti su iš anksto apmokytu aeae_base modeliu ir smulkiu derinimu pagal organizacijos žymėtus įrodymų susiejimus.
4. API integravimas – Pridėti /api/v1/attribution galinį tašką prie jūsų Procurize instancijos; konfigūruoti webhook’us, kurie sukelia įvykį kuriant naują klausimyną.
5. Stebėjimas ir iteravimas – Sukurti Grafana skydelius modelio nuokrypiui, pasitikėjimo pasiskirstymui ir Pasitikėjimo balo tendencijoms stebėti; suplanuoti ketvirtinius permokymus.

Ateities plėtiniai

• Federacinis mokymasis – Dalintis anonimizuotais grafiniais įterpimais tarp partnerių įmonių, siekiant pagerinti įrodymų susiejimą neatskleidžiant nuosavų dokumentų.
• Zero‑Knowledge įrodymai – Leisti auditoriams patvirtinti, kad įrodymas atitinka punktą neatskleidžiant pagrindinio artefakto.
• Daugialypiai įėjimai – Įtraukti ekrano nuotraukas, architektūros diagramas ir video apžvalgas kaip papildomus mazgo tipus, praturtindami modelio kontekstą.

Išvada

Sujungus grafų neuroninius tinklus su Procurize AI‑valdomu klausimyno platformos sprendimu, Prisitaikantis įrodymų priskyrimo variklis paverčia atitiktį iš reaktivaus, darbo intensyviausio procesų į proaktyvią, duomenų centrą. Komandos gauna greitesnį atsakymų laiko terminą, didesnį pasitikėjimą ir skaidrų auditų taką – esminius pranašumus rinkoje, kur saugumo pasitikėjimas gali būti lemiantys veiksniais uždarant sandorius.

Įgyvendinkite reliacinės AI galią šiandien ir stebėkite, kaip jūsų Pasitikėjimo balai realiu laiku kyla į viršų.

Žiūrėti taip pat

• Konfidencialaus skaičiavimo apžvalga – Microsoft Azure