Dinaminė įrodymų priskyrimo variklis naudojant grafinį neuroninį tinklą

Šiandien, kai saugumo klausimynai kaupiasi greičiau nei kūrimo sprintas, organizacijoms reikia sumanesnio būdo rasti tinkamą įrodymą tinkamu momentu. Grafiniai neuroniniai tinklai (GNN) tai suteikia – būdą suprasti paslėptus ryšius jūsų atitikties žinių grafe ir iš karto iškelti svarbiausius artefaktus.

1. Skausmo taškas: rankinis įrodymų ieškojimas

Saugumo klausimynai, tokie kaip SOC 2, ISO 27001 ir GDPR, reikalauja įrodymų dešimtoms kontrolėms. Tradiciniai metodai remiasi:

• Raktinių žodžių paieška dokumentų saugyklose
• Žmonių kurtais kontrolės‑įrodymų susiejimais
• Statiniais taisyklėmis pagrįstu žymėjimu

Šie metodai yra lėti, kliuvę klaidomis ir sunku palaikyti, kai politikos ar reglamentai keičiasi. Vienas praleistas įrodymas gali atidėti sandorį, sukelti atitikties pažeidimus arba kaupti nepasitikėjimą klientų tarpe.

2. Kodėl grafiniai neuroniniai tinklai?

Atitikties žinių bazė natūraliai yra grafas:

• Viršūnės – politikos, kontrolės, įrodymų dokumentai, reglamentų nuostatos, tiekėjų ištekliai.
• Briaunos – „apima“, „gautas iš“, „atnaujinamas“, „susijęs su“.

GNN puikiai išmoksta viršūnių įterpimus, kurie atspindi tiek atributų informaciją (pvz., dokumento tekstą), tiek struktūrinį kontekstą (kaip viršūnė susijusi su likusia grafo dalimi). Užklausius kontrolę, GNN gali reitinguoti įrodymų viršūnes, kurios yra semantiškai ir topologiškai artimiausios, net jei tikslių raktinių žodžių nėra.

Pagrindiniai privalumai:

3. Aukšto lygio architektūra

Žemiau pateikiamas Mermaid diagrama, kuri parodo, kaip Dinaminis įrodymų priskyrimo variklis integruojamas į esamą Procurize darbų eigą.

  graph LR
    A["Politikos saugykla"] -->|Analizuoti & indeksuoti| B["Žinių grafo kūrėjas"]
    B --> C["Grafinė duomenų bazė (Neo4j)"]
    C --> D["GNN mokymo tarnyba"]
    D --> E["Viršūnių įterpimo saugykla"]
    subgraph Procurize Core
        F["Klausimynų valdytojas"]
        G["Užduočių paskirstymo variklis"]
        H["AI atsakymo generatorius"]
    end
    I["Vartotojo užklausa: kontrolės ID"] --> H
    H --> J["Įterpimo paieška (E)"]
    J --> K["Panašumo paieška (FAISS)"]
    K --> L["Top‑N įrodymų kandidatai"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

Visi mazgo pavadinimai yra įdėti dvigubose kabutėse, kaip reikalauja Mermaid sintaksė.

4. Duomenų srautas detaliau

1. Įkėlimas

   • Politikos, kontrolės bibliotekos ir įrodymų PDF failai įkeliami per Procurize jungčių sistemą.
   • Kiekvienas artefaktas saugomas dokumentų kibete, o jo metaduomenys išgaunami (pavadinimas, versija, žymės).

2. Grafo kūrimas

   • Žinių grafo kūrėjas sukuria mazgus kiekvienam artefaktui ir briaunas, remdamasis:
     • Kontrolės ↔️ Reglamento susiejimais (pvz., ISO 27001 A.12.1 → GDPR 32 straipsnis)
     • Įrodymo ↔️ Kontrolės citatomis (ištraukiama iš PDF naudojant Document AI)
     • Versijų istorijos briaunomis (įrodymas v2 „atnaujina“ įrodymą v1)

3. Savybių generavimas

   • Kiekvieno mazgo tekstinis turinys koduojamas iš anksto apmokytu LLM (pvz., mistral‑7B‑instruct) į 768‑dimencinį vektorių.
   • Struktūrinės savybės, tokios kaip laipsnių centralumas, tarpinis paplitimas ir briaunų tipai, pridedamos.

4. GNN mokymas

   • GraphSAGE algoritmas persiunčia informaciją per 3‑žingsnių kaimynus, mokydamas mazgo įterpimus, kurie gerbia tiek semantiką, tiek topologiją.
   • Priežiūra gaunama iš istorinių priskyrimo žurnalų: kai saugumo analitikas rankiniu būdu susiejo įrodymą su kontrole, ta pora tampa teigiamu mokymo pavyzdžiu.

5. Realiojo laiko įvertinimas

   • Atidaroma klausimyno eilutė, AI atsakymo generatorius kreipiasi į GNN paslaugą dėl tikslinės kontrolės įterpimo.
   • FAISS panašumo paieška atlieka artimiausių įrodymų įterpimų paiešką, grąžindama reitinguotą sąrašą.

6. Žmogaus įsikišimas

   • Analitikai gali priimti, atmesti arba pakartotinai reitinguoti pasiūlymus. Jo veiksmai perduodami atgal į mokymo kanalą, sukuriant nuolatinio mokymosi ciklą.

5. Integracijos taškai su Procurize

6. Saugumas, privatumas ir valdymas

• Zero‑Knowledge įrodymų gavimui – Jautrūs įrodymai neišeina iš šifruotos saugyklos; GNN gauna tik maišų (hash) įterpimus.
• Differencialinė privatumas – Mokymo metu prie gradientų pridedamas triukšmas, užtikrinant, kad individualių įrodymų indėlis negalėtų būti atkurta.
• Rolės pagrindu paremtas prieigos valdymas (RBAC) – Tik vartotojai su Įrodymų analitikas role gali peržiūrėti neapdorotus dokumentus; UI rodo tik GNN parinktą iškarpą.
• Paaiškinamumo prietaisų skydelis – Šilumos žemėlapis rodo, kurios briaunos (pvz., „apima“, „atnaujina“) labiausiai prisidėjo prie rekomendacijos, patenkindamas auditų reikalavimus.

7. Žingsnis po žingsnio įgyvendinimo vadovas

1. Paruoškite grafinę duomenų bazę

   docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     --name neo4j \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/securepwd \
     neo4j:5.15
   

2. Įdiekite Žinių Grafo Kūrėją (Python paketas procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Paleiskite įkėlimo kanalą

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7687 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. Paleiskite GNN mokymo paslaugą (Docker‑compose)

   version: "3.8"
   services:
     gnn-trainer:
       image: procurize/gnn-trainer:latest
       environment:
         - NE04J_URI=bolt://neo4j:7687
         - NE04J_AUTH=neo4j/securepwd
         - TRAIN_EPOCHS=30
       ports:
         - "5000:5000"
   

5. Atverkite priskyrimo API

   from fastapi import FastAPI, Query
   from gnns import EmbeddingService, SimilaritySearch
   
   app = FastAPI()
   emb_service = EmbeddingService()
   sim_search = SimilaritySearch()
   
   @app.get("/evidence/attribution")
   async def attribute(control_id: str = Query(...)):
       control_emb = await emb_service.get_embedding(control_id)
       candidates = await sim_search.top_k(control_emb, k=5)
       return {"candidates": candidates}
   

6. Prijunkite prie Procurize UI

   • Pridėkite naują skydelio valdiklį, kuris kviečia /evidence/attribution kiekvieną kartą atveriant kontrolės kortelę.
   • Rodykite rezultatus su patvirtinimo mygtukais, kurie iškviečia POST /tasks/create pasirinktam įrodymui.

8. Matuojami privalumai

Pilotiniai duomenys rodo >75 % darbo sumažėjimą ir žymiai didesnį pasitikėjimą atitikties peržiūros specialistų.

9. Ateities planas

1. Kryžminiai nuomaikai žinių grafai – Federuotas mokymasis tarp kelių organizacijų, išlaikant duomenų privatų.
2. Multimodalūs įrodymai – Tekstinių PDF sujungimas su kodo fragmentais ir konfigūracijos failais per multimodulius transformatorius.
3. Adaptuojama promptų rinka – Automatiškai generuoti LLM promptus, remiantis GNN gautais įrodymų pasiūlymais, sukuriant uždaro ciklo atsakymo generavimo vamzdyną.
4. Saviregeneruojantis grafas – Aptikti izoliuotus įrodymų mazgus ir automatiškai pasiūlyti archyvavimą arba susiejimą.

10. Išvada

Dinaminis įrodymų priskyrimo variklis transformuoja nuobodų „ieškok‑ir‑įklijuok“ ritualą į duomenimis pagrįstą, AI praturtintą patirtį. Pasinaudodami grafiniais neuroniniais tinklais, organizacijos gali:

• Pagreitinti klausimynų užpildymą nuo minučių iki sekundžių.
• Padidinti įrodymų rekomendacijų tikslumą, sumažinant auditų neatitikimus.
• Išlaikyti visišką audituojamumą ir paaiškinamumą, tenkinant reguliatorių reikalavimus.

Integravus šį variklį su esamais Procurize bendradarbiavimo ir darbo eigų įrankiais, sukuriamas vienas patikimas šaltinis atitikties įrodymams, leidžiantis saugumo, teisinės ir produktų komandoms koncentruotis į strategiją, o ne į popierų tvarkymą.

Žiūrėti taip pat

• ISO 27001:2022 – Geriausios praktikos valdymas kontrolėms ir įrodymams