Dinaminis atitikties ontologijos kūrėjas, veikiantis DI, adaptatyvinei klausimynų automatizacijai

Raktiniai žodžiai: compliance ontology, knowledge graph, LLM orchestration, adaptive questionnaire, AI‑driven compliance, Procurize, real‑time evidence synthesis

Įvadas

Saugumo klausimynai, tiekėjų vertinimai ir atitikties auditai tapo kasdiene įtampa SaaS įmonėms. Skirtingų sistemų – SOC 2, ISO 27001, PCI‑DSS, GDPR, CCPA – ir daugelio pramonės specifinių standartų – sprogimas reiškia, kad kiekviena nauja užklausa gali įvesti anksčiau nematytą kontrolės terminologiją, niuansuotus įrodymų reikalavimus ir skirtingus atsakymo formatus. Tradicinės statinės saugyklos, net kai gerai organizuotos, greitai pasensta, verčiant saugumo komandas grįžti prie rankinio tyrimo, kopijavimo ir pavojingo spėliojimo.

Atsiranda Dinaminis atitikties ontologijos kūrėjas (DCOB) – DI varomas variklis, kuris kuria, evoliucionuoja ir valdo vieningą atitikties ontologiją virš esamos „Procurize“ klausimynų platformos. Kiekvieną politikos punktą, kontrolės susiejimą ir įrodymo artefaktą traktuojant kaip grafo mazgą, DCOB sukuria gyvai besimokančią žinių bazę, kuri mokosi iš kiekvienos klausimyno sąveikos, nuolat tikslina savo semantiką ir akimirksniu pasiūlo tikslius, kontekstinius atsakymus.

Šiame straipsnyje nagrinėjame konceptualų pagrindą, techninę architektūrą ir praktinį DCOB diegimą, iliustruodami, kaip galima sumažinti atsakymo laiką iki 70 % ir suteikti nekeičiamius audito takus, reikalingus reguliacinės priežiūros patikrinimams.

1. Kodėl dinaminė ontologija?

Dinaminė ontologija sprendžia šias problemas:

1. Semantinis normalizavimas – suvienodina skirtingą terminologiją į kanoninius koncepcijas.
2. Grafų santykiai – fiksuoja „kontrolė‑apima‑reikalavimą“, „įrodymas‑palaiko‑kontrolę“ ir „klausimas‑susieja‑su‑kontrole“ ryšius.
3. Nuolatinis mokymasis – įsuka naujus klausimyno elementus, išgauna entitetus ir atnaujina grafiką be rankinio kišimo.
4. Kilmės sekimas – kiekvienas mazgas ir briauna yra versijuojami, pažymėti laiko žyme ir pasirašyti, patenkinant audito reikalavimus.

2. Pagrindiniai architektūros komponentai

  graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["LLM‑Based Entity Extractor"]
    B --> C["Dynamic Ontology Store (Neo4j)"]
    C --> D["Semantic Search & Retrieval Engine"]
    D --> E["Answer Generator (RAG)"]
    E --> F["Procurize UI / API"]
    G["Policy Repository"] --> C
    H["Evidence Vault"] --> C
    I["Compliance Rules Engine"] --> D
    J["Audit Logger"] --> C

2.1 LLM‑Based Entity Extractor

• Tikslas: Išskirti žalią klausimyno tekstą, aptikti kontrolės, įrodymų tipus ir kontekstinius užuominus.
• Įgyvendinimas: Smulkiai pritaikytas LLM (pvz., Llama‑3‑8B‑Instruct) su specialia „prompt“ šablonu, grąžinančiu JSON objektus:

{
  "question_id": "Q‑2025‑112",
  "entities": [
    {"type":"control","name":"Data Encryption at Rest"},
    {"type":"evidence","name":"KMS Policy Document"},
    {"type":"risk","name":"Unauthorized Data Access"}
  ],
  "frameworks":["ISO27001","SOC2"]
}

2.2 Dinaminė ontologijos saugykla

• Technologija: Neo4j arba Amazon Neptune natūralioms grafų galimybėms, kartu su nepakoreguojamomis priedų žurnalo logikomis (pvz., AWS QLDB) kilmės sekimui.
• Schemos ypatumai:

  classDiagram
    class Control {
        +String id
        +String canonicalName
        +String description
        +Set<String> frameworks
        +DateTime createdAt
    }
    class Question {
        +String id
        +String rawText
        +DateTime receivedAt
    }
    class Evidence {
        +String id
        +String uri
        +String type
        +DateTime version
    }
    Control "1" --> "*" Question : covers
    Evidence "1" --> "*" Control : supports
    Question "1" --> "*" Evidence : requests

2.3 Semantinė paieška ir išgavimas

• Hibridinis požiūris: Vektorų panašumas (per FAISS) – neaiškiam atitikimui – kartu su grafų perėjimu tiksliems santykių užklausoms.
• Pavyzdinė užklausa: „Rasti visus įrodymus, kurie patenkina kontrolę susijusią su ‘Data Encryption at Rest’ per ISO 27001 ir SOC 2.“

2.4 Atsakymo generatorius (RAG)

• Vamzdynas:
  1. Ištraukti top‑k susijusius įrodymų mazgus.
  2. Paruošti LLM “prompt” su gauta kontekstu bei atitikties stiliaus gairėmis (tonas, citavimo formatas).
  3. Post‑procesuoti, įterpiant kilmės nuorodas (įrodymo ID, versijos kontrolės suma).

2.5 Integracija su Procurize

• REST API – POST /questions, GET /answers/:id, webhook pranešimai realaus laiko atnaujinimams.
• UI valdikliai – įterpti į Procurize, leidžiant peržiūrėti grafų kelią, vedantį prie kiekvieno pasiūlyto atsakymo.

3. Ontologijos kūrimas – žingsnis po žingsnio

3.1 Pradinis įkrovimas su esamais ištekliais

1. Politikos saugyklos importavimas – skenuoti politikos dokumentus (PDF, Markdown) naudodami OCR + LLM, išgauti kontrolės apibrėžimus.
2. Įrodymų saugyklos įkelimas – registruoti kiekvieną artefaktą (pvz., saugumo politikos PDF, auditų žurnalus) kaip Evidence mazgus su versijos metaduomenimis.
3. Pradinė kryžminė žemėlapis – naudoti domenos ekspertus, kad sukurtų bazinį susiejimą tarp populiarių standartų (ISO 27001 ↔ SOC 2).

3.2 Nuolatinis įkrovimo ciklas

  flowchart LR
    subgraph Ingestion
        Q[New Questionnaire] --> E[Entity Extractor]
        E --> O[Ontology Updater]
    end
    O -->|adds| G[Graph Store]
    G -->|triggers| R[Retrieval Engine]

• Kiekvieną kartą gaunant naują klausimyną, ekstraktorius išduoda entitetus.
• Ontologijos atnaujintuvas tikrina, ar trūksta mazgų ar santykių; jei taip, sukuria juos ir įrašo pakeitimą nepakoreguojamame žurnale.
• Versijos numeriai (v1, v2, …) priskiriami automatiškai, suteikdami galimybę auditoriams peržiūrėti istorinius duomenis.

3.3 Žmogaus įsikišimas (HITL) patikrinimas

• Peržiūrėtojai gali priimti, atmesti arba patikslinti pasiūlytus mazgus tiesiai „Procurize“.
• Kiekvienas veiksmas sukuria grįžtamojo ryšio įvykį, saugomą žurnale ir persiunčiamą į LLM smulkųją mokymo sistemą, laipsniškai gerinantį išgavimą.

4. Realūs privalumai

Atvejo tyrimo ištrauka – vidutinio dydžio SaaS įmonė Q2 2025 apdorodama 120 tiekėjų klausimynų. Įdiegus DCOB, komanda sumažino vidutinį atsako laiką nuo 48 valandų iki mažiau nei 9 valandų, o regulatoriai girė automatiškai sugeneruotas kilmės nuorodas prie kiekvieno atsakymo.

5. Saugumo ir valdymo svarstymai

1. Duomenų šifravimas – visos grafų duomenų saugojimo vietos šifruojamos su AWS KMS; perdavimo metu naudojamas TLS 1.3.
2. Priėjimo kontrolė – vaidmenimis pagrįstos teisės (ontology:read, ontology:write) vykdomos per Ory Keto.
3. Neištrinamumas – kiekvienas grafų keitimas įrašomas QLDB; kriptografinės sumos užtikrina nepakitimo patikrinimą.
4. Atitikties režimas – įjungiamas „audit‑only“ režimas, kuris apriboja automatinį priėmimą, reikalauja žmogaus patvirtinimo aukštos rizikos jurisdikcijoms (pvz., ES GDPR kritiški klausimai).

6. Diegimo planas

Įprastinė CI/CD grandinė vykdo vienetinius testus, schemos validaciją ir saugos patikrinimus prieš perkeldama į gamybą. Visa platforma gali būti konteinerizuota naudojant Docker ir valdoma Kubernetes skalės didinimui.

7. Būsimos plėtrinės galimybės

1. Zero‑Knowledge įrodymas – įdiegti ZKP, kad įrodymas atitiktų kontrolę be tiesioginio dokumento atskleidimo.
2. Federacinis ontologijos dalijimasis – leisti partneriams keistis užrakintais sub‑grafais bendriems tiekėjų vertinimams, išlaikant duomenų suverenumą.
3. Prognozinis reguliavimo išankstinis planavimas – naudoti laiko eilučių modelius, prognozuojančius sistemų standartų versijų keitimus, kad ontologija būtų atnaujinta dar prieš naujas normas.

Šios kryptys užtikrina, kad DCOB liks priekyje atitikties automatizacijos srityje, evoliucionuodamas kartu su reguliavimo kraštovaizdžiu.

Išvada

Dinaminis atitikties ontologijos kūrėjas paverčia statines politikų bibliotekas gyva, DI patobulinta žinių grafu, kuri varo adaptacinę klausimynų automatizaciją. Vienindamas semantiką, išlaikydamas nekeičiamus auditinius takus ir suteikdamas realaus laiko, kontekstinius atsakymus, DCOB atlaisvina saugumo komandas nuo nuolatinio rankinio darbo ir suteikia organizacijoms strateginį pranašumą rizikos valdyme. Įgyvendinus jį „Procurize“ platformoje, įmonės gauna greitesnį sandorio ciklą, stipresnį audito pasirengimą ir aiškią kelią į ateities atitikties automatizavimą.

Susiję šaltiniai

• Retrieval‑Augmented Generation for Enterprise Document Automation
• Immutable Audit Trails with AWS QLDB – Official Documentation