Kontekstinis įrodymų rekomendavimo variklis automatizuotiems saugumo klausimynams

TL;DR – Kontekstinis įrodymų rekomendavimo variklis (CERE) sujungia didelius kalbos modelius (LLM) su nuolat atnaujinamu žinių grafu, kad auditoriams ir saugumo komandoms pateiktų tikslų įrodymą, kai jo reikia. Rezultatas – 60‑80 % sumažėjimas rankinio paieškos laiko, didesnis atsakymų tikslumas ir atitikties darbo eiga, kuri plečiasi kartu su šiuolaikinių SaaS sprendimų kūrimo greičiu.

1. Kodėl rekomendavimo variklis yra trūkstamas ryšys

Saugumo klausimynai, SOC 2 pasirengimo patikrinimai, ISO 27001 auditai ir tiekėjų rizikos įvertinimai dalijasi bendru skausmo tašku: tinkamo įrodymo paieška. Komandos paprastai palaiko platų politikų, audito ataskaitų, konfigūracijos momentinių nuotraukų ir trečiųjų šalių patvirtinimų saugyklą. Kai ateina klausimynas, atitikties analitikas turi:

1. Išanalizuoti klausimą (dažniausiai natūralia kalba, kartais su specifiniu pramonės žargonu).
2. Identifikuoti kontrolės sritį (pvz., „Prieigos valdymas“, „Duomenų saugojimas“).
3. Ieškoti saugykloje dokumentų, kurie atitinka kontrolę.
4. Kopijuoti‑įklijuoti arba perrašyti atsakymą, pridėdamas kontekstinius pastabos.

Net ir naudojant sudėtingas paieškos priemones, rankinis ciklas gali užtrukti kelias valandas per klausimyną, ypač kai įrodymai išsisklaidę per kelias debesų paskyras, bilietų sistemas ir pasenusias failų dalis. Šio proceso klaidų linkumas kuria atitikties nuovargį ir gali lemti praleistus terminus ar netikslius atsakymus – abu brangūs greitai augančiam SaaS verslui.

Atsiranda CERE: variklis, kuris automatiškai iškelia svarbiausius įrodymų elementus tuo pat momentu, kai įvedamas klausimas, remdamasis semantinio supratimo (LLM) ir reliacinio sampratų (žinių grafų) deriniu.

2. Pagrindiniai architektūriniai principai

  flowchart LR
    A["Naudotojas įveda klausimyno klausimą"]
    B["LLM išskiria ketinimą\n(Kontrolė, Rizika, Artefakto tipas)"]
    C["DKG paieška pagal ketinimą"]
    D["GNN aktualumo įvertinimas"]
    E["Top‑K įrodymų elementai"]
    F["Vartotojo sąsaja pateikia rekomendaciją\nsu pasitikėjimu"]
    G["Naudotojo grįžtamasis ryšys (priimti/atmesti)"]
    H["RL ciklas atnaujina GNN svorius"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

Visi mazgų etiketės įvyniotos dvigubomis kabutėmis, kaip reikalauja.

3. Nuo teksto iki ketinimo: Prompt‑Inžineruotas LLM

Pirmas žingsnis – suprasti klausimą. Atsargiai sukurta užklausa išgauna tris signalus:

1. Kontrolės identifikatorius – pvz., „ISO 27001 A.9.2.3 – Slaptažodžių valdymas“.
2. Įrodymo kategorija – pvz., „Politikos dokumentas“, „Konfigūracijos eksportas“, „Audito žurnalas“.
3. Rizikos kontekstas – „Didelė rizika, išorinė prieiga“.

Pavyzdinė užklausa (išlaikoma trumpa dėl saugumo):

Jūs esate atitikties analitikas. Grąžinkite JSON objektą su šiais laukais:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}

LLM išvestis patikrinama pagal schemą, po to perduodama į DKG užklausų konstrukciją.

4. Dinaminis žinių grafas (DKG)

4.1 Entitetų modelis

4.2 Realaus laiko sinchronizavimas

Procurize jau integruoja su SaaS įrankiais, tokiais kaip GitHub, Confluence, ServiceNow ir debesų teikėjų API. CDC‑paremtas mikroservisas stebi CRUD įvykius ir atnaujina grafiką sub‑sekundės vėlavimu, išsaugodamas auditability (kiekvienas kraštas neša source_event_id).

5. Grafų pagrįstas rekomendacijų kelias

1. Pagrindinio mazgo pasirinkimas – Ketinimo control tampa pradžios mazgu.
2. Kelio išplėtimas – Plačiojo pirmumo paieška (BFS) nagrinėja PROVIDES viršūnes, ribotas iki evidence_type, grąžinto LLM.
3. Savybių išgavimas – Kiekvienam kandidatų dokumentui sukuria vektorių iš:
   • Tekstinės panašumo (įterpimo iš to paties LLM).
   • Laikinio šviežumo (last_modified amžius).
   • Naudojimo dažnumas (kiek kartų dokumentas buvo cituojamas ankstesniuose klausimuose).
4. Aktualumo įvertinimas – GNN agreguoja mazgų ir kraštų savybes, generuoja balą s ∈ [0,1].
5. Rangavimas ir pasitikėjimas – Top‑K dokumentai surūšiuojami pagal s; variklis taip pat pateikia pasitikėjimo procentą (pvz., „85 % įsitikinimas, kad ši politika atitinka užklausą“).

6. Žmogaus‑ciklo grįžtamojo ryšio ciklas

Nėra tobulų rekomendacijų iš karto. CERE fiksuoja priimti/atmesti sprendimą ir bet kokius laisvus komentarus. Šie duomenys maitina stiprinimo mokymosi (RL) ciklą, kuris periodiškai tobulina GNN politikos tinklą, derindamas jį su organizacijos subjektyviomis svarbumo nuostatomis.

RL kanalas veikia naktį:

  stateDiagram-v2
    [*] --> Surinkti_grįžtamąjį_ryšį
    Surinkti_grįžtamąjį_ryšį --> Atnaujinti_atlygiai
    Atnaujinti_atlygiai --> Mokyti_GNN
    Mokyti_GNN --> Patalpinti_modelį
    Patalpinti_modelį --> [*]

7. Integracija su Procurize

Procurize jau siūlo Vieningą klausimyno centrą, kuriame naudotojai gali priskirti užduotis, komentuoti ir pridėti įrodymus. CERE integruojamas kaip išmanus lauko valdiklis:

• Kai analitikas spusteli „Pridėti įrodymą“, valdiklis paleidžia LLM‑DKG kanalą.
• Rekomenduoti dokumentai rodomi kaip spustelėjami kortelės, kiekviena su „Įterpti citatą“ mygtuku, kuris automatiškai sugeneruoja markdown citatą, suformuotą klausimynui.
• Daugiajam naudotojų aplinkų atveju variklis gerbia kliento lygmens duomenų skaidinius — kiekvieno kliento grafas yra izoliuotas, užtikrinant konfidencialumą, tuo pačiu leidžiant tarpusavio mokymąsi privatumo saugojimo būdu (naudojant federacinį GNN svorių vidurkį).

8. Matomi privalumai

Pilotinis bandymas su vidutinio dydžio fintech įmone (≈200 darbuotojų) atskleidė 72 % sumažėjimą klausimyno atsakymo laike ir 30 % sumažėjimą pataisų cikluose po pirmo mėnesio.

9. Iššūkiai ir priemonės

10. Ateities planas

1. Daugialypis įrodymų gavimas – Įtraukti ekrano nuotraukas, konfigūracijos diagramas ir vaizdo gidus, naudojant vizualiai įgalintus LLM.
2. Prognozinė reguliavimo radaras – Sujungti realaus laiko reguliavimo šaltinius (pvz., GDPR pataisas), kad proaktyviai praturtintų DKG artėjančiais kontrolės pokyčiais.
3. Paaiškinamasis AI prietaisų skydelis – Vizualizuoti, kodėl dokumentas gavo tam tikrą pasitikėjimo balą (kelio sekimas, savybių indėlis).
4. Saviremediacija grafas – Automatiškai aptikti vienišus mazgus ir juos susieti AI‑valdomu entiteto susiejimu.

11. Išvada

Kontekstinis įrodymų rekomendavimo variklis transformuoja darbo intensyvų saugumo klausimynų atsakymo procesą į duomenimis pagrįstą, beveik akimirksniu atliekamą patirtį. Sujungiant LLM semantinį analizavimą su gyvu žinių grafu ir GNN pagrįstu reitingų sluoksniu, CERE suteikia teisingą įrodymą, tinkamu momentu, su matomais greičio, tikslumo ir atitikties pasitikėjimo privalumais. Augant SaaS organizacijoms, tokia išmanioji pagalba nebebus tik malonus priedas – ji taps patikimos, auditui pasiruošusios operacijos kertiniu akmeniu.