Dirbtinio intelekto pagrįstas realaus laiko įrodymų susiejimas daugialypėms reguliavimo anketoms

Įvadas

Saugumo anketos tapo kiekvieno B2B SaaS sandorio prominentu. Vienas potencialus klientas gali reikalauti 10‑15 skirtingų atitikties standartų, kurių kiekvienas prašo šiek tiek skirtingų įrodymų. Rankinis kryžminis susiejimas sukelia:

• Dvigubas darbas – saugumo inžinieriai rašo tą patį politikos fragmentą kiekvienai anketai.
• Nesuderintos atsakų formuluotės – nedidelis žodžių keitimas gali netyčia sukelti atitikties spragą.
• Audito rizika – be vieningos tiesos šaltinio įrodymų kilmė sunkiai patikrinama.

„Procurize“ AI Powered Real Time Evidence Reconciliation Engine (ER‑Engine) pašalina šias problemas. Įkeldama visus atitikties artefaktus į vieningą Žinių Grafinę struktūrą ir taikydama Retrieval‑Augmented Generation (RAG) su dinamine promptų kūrimo technika, ER‑Engine gali:

1. Identifikuoti ekvivalentinius įrodymus tarp skirtingų standartų per milisekundes.
2. Patvirtinti įrodymo kilmę naudodama kriptografinį maišą ir nekeičiamos audito takelius.
3. Pasiūlyti naujausią artefaktą remiantis politikos nuokrypių aptikimu.

Rezultatas – vienas, dirbtiniu intelektu vadovaujamas atsakymas, tenkinantis visus standartus vienu metu.

Esminiai iššūkiai, kuriuos jis sprendžia

Architektūros apžvalga

ER‑Engine yra „Procurize“ platformos širdyje ir susideda iš keturių glaudžiai susijusių sluoksnių:

1. Įkėlimo sluoksnis – atsiėja politikos, kontrolės ir įrodymų failus iš Git saugyklų, debesų saugojimo arba SaaS politikos skydų.
2. Žinių Grafinės struktūros sluoksnis – saugo subjektus (kontroles, artefaktus, reglamentus) kaip mazgus, o briaunos koduoja satisfies, derived‑from ir conflicts‑with ryšius.
3. AI sprendimo sluoksnis – sujungia paieškos variklį (vektorinės panašumo pagal įterpimus) su generavimo varikliu (instrukcijomis pritaikytą LLM) atsakymų projektavimui.
4. Atitikties knygos sluoksnis – įrašo kiekvieną sugeneruotą atsakymą į papildomą knygą (bloko grandinės tipo) su įrodymų maišu, laiko žyma ir autoriaus parašu.

Žemiau pateikiamas aukšto lygio „Mermaid“ diagrama, kuri rodo duomenų srautus.

  graph TD
    A["Policy Repo"] -->|Ingest| B["Document Parser"]
    B --> C["Entity Extractor"]
    C --> D["Knowledge Graph"]
    D --> E["Vector Store"]
    E --> F["RAG Retrieval"]
    F --> G["LLM Prompt Engine"]
    G --> H["Draft Answer"]
    H --> I["Proof & Hash Generation"]
    I --> J["Immutable Ledger"]
    J --> K["Questionnaire UI"]
    K --> L["Vendor Review"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Visi mazgo pavadinimai yra apsupti dvigubomis kabutėmis, kaip reikalauja Mermaid.

Žingsnis po žingsnio darbo eiga

1. Įrodymų įkėlimas ir normalizavimas

• Failų tipai: PDF, DOCX, Markdown, OpenAPI specifikacijos, Terraform moduliai.
• Apdorojimas: OCR skenuotiems PDF, NLP subjektų išskyrimas (kontrolės ID, datos, atsakingi).
• Normalizavimas: Visi artefaktai konvertuojami į kanoninį JSON‑LD įrašą, pvz.:

{
  "@type": "Evidence",
  "id": "ev-2025-12-13-001",
  "title": "Data Encryption at Rest Policy",
  "frameworks": ["ISO27001","SOC2"],
  "version": "v3.2",
  "hash": "sha256:9a7b..."
}

2. Žinių Grafinės struktūros užpildymas

• Mazgai kuriami Reglamentams, Kontrolėms, Artefaktams ir Vaidmenims.
• Briaunų pavyzdžiai:
  • Control "A.10.1" satisfies Regulation "ISO27001"
  • Artifact "ev-2025-12-13-001" enforces Control "A.10.1"

Grafinė struktūra saugoma Neo4j duomenų bazėje su Apache Lucene pilno teksto indeksais greitam naršymui.

3. Realiojo laiko paieška

Kai anketa klausia, „Aprašykite duomenų šifravimo poilsio mechanizmą.“ platforma:

1. Išskiria klausimą į semantinę užklausą.
2. Randa susijusius Kontrolės ID (pvz., ISO 27001 A.10.1, SOC 2 CC6.1).
3. Paimia top‑k įrodymų mazgus naudojant kosinuso panašumą ant SBERT įterpimų.

4. Promptų kūrimas ir generavimas

Kuriamas dinaminis šablonas tiesiogiai:

You are a compliance analyst. Using the following evidence items (provide citations with IDs), answer the question concisely and in a tone suitable for enterprise security reviewers.
[Evidence List]
Question: {{user_question}}

Instrukcijomis pritaikytas LLM (pvz., Claude‑3.5) grąžina projekto atsakymą, kuris iš karto re‑ranguojamas pagal citatų aprėptį ir ilgio apribojimus.

5. Kilmės patikrinimas ir įrašymas į knygą

• Atsakymas sujungiamas su maišais visų cituojamų įrodymų.
• Sukuriama Merkle medžio šaknis, įrašoma į Ethereum‑suderinamą šalutinę grandinę nepriklausomam įrašymui.
• Vartotojo sąsajoje rodomas kriptografinis kvitas, kurį auditoriai gali patikrinti savarankiškai.

6. Bendradarbiavimo peržiūra ir publikavimas

• Komandos gali komentuoti eilutėmis, prašyti alternatyvių įrodymų arba iš naujo paleisti RAG procesą, jei politikos atnaujinimai aptikti.
• Patvirtinus, atsakymas publikuojamas tiekėjų anketų modulyje ir įrašomas į knygą.

Saugumo ir privatumo svarstymai

Įgyvendinimo gairės įmonėms

1. Paleiskite pilotą vienam standartui – pradėkite nuo SOC 2, kad patikrintumėte įkėlimo kanalus.
2. Suskirstykite egzistuojančius artefaktus – naudokite „Procurize“ masinį importo vedlį ir pažymėkite kiekvieną politikos dokumentą su standartų ID (ISO 27001, GDPR ir kt.).
3. Nustatykite valdymo taisykles – sukurkite vaidmenų pagrindu paremtas prieigos teises (pvz., saugumo inžinieriai gali patvirtinti, teisininkai – audituoti).
4. Integruokite CI/CD – susiekite ER‑Engine su GitOps kanalu; bet kokie politikos pakeitimai automatiškai sukelia perindeksavimą.
5. Apmokykite LLM domenų duomenų bazėje – fine‑tune keliųdešimčio istorinių anketo atsakymų rinkiniu, kad didintumėte tikslumą.
6. Stebėkite nuokrypius – įjunkite Policy Change Radar; kai kontrolės formuluotė pasikeičia, sistema automatiškai žymi paveiktus atsakymus.

Matomi verslo privalumai

2024‑metų fintech vienos įmonės atvejo tyrime buvo fiksuotas 70 % sumažėjimas anketo atsakymo laikui ir 30 % sumažėjimas atitikties personalo išlaidų po ER‑Engine įdiegimo.

Ateities planas

• Multimodalinė įrodymų ištraukimo technologija – integruoti ekrano nuotraukas, vaizdo įrašus ir infrastruktūros kaip kodo momentus.
• Nulinės žinios įrodymo integracija – leisti tiekėjams patvirtinti atsakymus neatskleidžiant žaliųjų įrodymų, išlaikant konfidencialumą.
• Prognozuojamo reguliavimo srautas – AI pagrįstas srautas, kuris numato būsimas reguliacines laidas ir automatiškai siūlo politikos atnaujinimus.
• Savipataiso šablonai – grafų neuroniniai tinklai, kurie automatiškai perrašo anketo šablonus, kai kontrolė yra pasenusi.

Išvada

Dirbtinio intelekto pagrįstas realaus laiko įrodymų susiejimo variklis pertvarko chaotišką daugelio reguliavimo anketų kraštovaizdį į struktūruotą, patikrinamą ir greitą darbo eigą. Vienodindamas įrodymus Žinių Grafinėje struktūroje, panaudodamas RAG greitiems atsakymams generuoti ir registruodamas kiekvieną atsakymą nekeičiamos knygos knygoje, „Procurize“ suteikia saugumo ir atitikties komandoms galimybę susitelkti į rizikos mažinimą, o ne į nuobodų popierinį darbą. Kadangi reguliavimas toliau auga, o tiekėjų anketo skaičius pakimba, tokios AI‑pirmos susiejimo priemonės taps faktiniu standartu patikimam ir audituojamam anketų automatizavimui.