Dinaminis daugiamodalinio įrodymų išgavimo sprendimas su federaciniu mokymusi realaus laiko saugumo klausimynams

Santrauka
Saugumo klausimynai ir atitikties auditai tapo „buteliuko kaklu“ sparčiai augančioms SaaS įmonėms. Tradiciniai rankiniai procesai yra linkę į klaidas, užtrunka daug laiko ir nesugeba sekmingai sekti nuolat kintančių reglamentų standartų. Šiame straipsnyje pristatomas revoliucingas sprendimas – Dinaminis daugiamodalinio įrodymų išgavimo (DMEE) sprendimas, varomas Federaciniu Mokymusi (FL) – kuris glaudžiai integruojamas su Procurize DI platforma ir automatizuoja įrodymų rinkimą, patikrinimą ir pateikimą įvairiomis duomenų modalijomis (tekstas, vaizdai, kodo fragmentai, žurnalo srautai). Laikydama mokymąsi lokaliai ir dalindama tik modelio atnaujinimus, organizacijos gauna privatumo apsaugą, tuo pačiu nuolat tobulindamos globalų modelį, kuris teikia realaus laiko, kontekstualius klausimyno atsakymus su didesniu tikslumu ir mažesniu vėlavimu.

1. Kodėl daugiamodalinio įrodymų išgavimas yra svarbus

Saugumo klausimynai prašo konkrečių įrodymų, kurie gali būti saugomi:

Dauguma DI sprendimų puikiai veikia vienamodalėje teksto generavime, tačiau trūksta galimybės atsakyti į klausimus, kuriems reikalinga ekrano nuotrauka ar žurnalo ištrauka. Vieninga daugiamodalinė duomenų linija užpildo šį tarpą, paverčiant neapdorotas priemones į strukturizuotus įrodymų objektus, kurie tiesiogiai integruojami į atsakymus.

2. Federacinis mokymasis: privatumo pirmumo pagrindas

2.1 Pagrindiniai principai

• Duomenys niekada nepalieka įmonės ribų – Raw dokumentai, ekrano nuotraukos ir žurnalų failai lieka saugioje aplinkoje. Transliuojami tik modelio svorio delta į centrinį koordinatorių serverį.
• Saugus agregavimas – Svorio atnaujinimai šifruojami ir agreguojami homomorfinių metodų pagalba, neleidžiant atskiram klientui būti atkuriamam.
• Nuolatinis tobulėjimas – Kiekvienas naujai atsakytas klausimynas lokaliai prisideda prie globalios žinių bazės, neatskleidžiant konfidencialios informacijos.

2.2 Federacinio mokymosi darbo eiga Procurize platformoje

  graph LR
    A["Įmonė A\nVietinis įrodymų saugykla"] --> B["Vietinis išgavimo modulis\n(LLM + Vaizdo modelis)"]
    C["Įmonė B\nVietinis įrodymų saugykla"] --> B
    B --> D["Svorio delta"]
    D --> E["Saugus agregatorius"]
    E --> F["Visuomeninis modelis"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

1. Vietinis išgavimas – Kiekvienas klientas veikia daugiamodalinį išgavimo modulį, kuris sujungia didelį kalbų modelį (LLM) su vizijos transformatoriumi (ViT), kad pažymėtų ir indeksuotų įrodymus.
2. Delta generavimas – Modelio atnaujinimai (gradientai) apskaičiuojami lokaliai ir šifruojami.
3. Saugus agregavimas – Šifruotos deltos iš visų dalyvių yra sujungiamos, sukuriant globalų modelį, kuris atspindi bendrą mokymąsi.
4. Modelio atnaujinimas – Atnaujintas globalus modelis grąžinamas į kiekvieną klientą, akimirksniu gerinant išgavimą visuose modaļiuose.

3. DMEE variklio architektūra

3.1 Komponentų apžvalga

3.2 Duomenų srauto diagrama

  flowchart TD
    subgraph Įvedimas
        D1[Dokumentai] --> P1[Išankstinis apdorojimas]
        D2[Vaizdai] --> P1
        D3[Žurnalai] --> P1
    end
    P1 --> E1[Daugiamodalinis enkoderis]
    E1 --> C1[Įrodymų klasifikatorius]
    C1 --> R1[Vektorinė saugykla]
    Q[Klausimas] --> G1[Pasakojimo generatorius]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validatorius]
    V --> A[Audito įrašų registratorius]
    style Įvedimas fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px

4. Nuo užklausos iki atsakymo: realaus laiko proceso apžvalga

1. Užklausos priėmimas – Saugumo analitikas atidaro klausimyną Procurize platformoje. Klausimas „Pateikite MFA įrodymus privilegijuotiems vartotojams“ siunčiamas į DMEE variklį.
2. Intencijos išgavimas – LLM išskiria pagrindinius raktinius žodžius: MFA, privilegijuoti vartotojai.
3. Kryžminis išgavimas – Užklausos vektorius susiejamas su globalia vektorine saugykla. Variklis išrenka:
   • ekrano nuotrauką, kurioje matomas MFA konfigūracijos puslapis (vaizdas);
   • žurnalo ištrauką, kurioje matomi sėkmingi MFA įvykiai (žurnalas);
   • įmonės MFA politiką (tekstas).
4. Įrodymų patikrinimas – Kiekvienas objektas tikrinamas dėl šviežumo (< 30 d.) ir reikiamų parašų.
5. Pasakojimo sintezė – LLM sukuria atsakymą, įterpdama saugias nuorodas, kurios vartotojo sąsajoje rodo įrodymus tiesiogiai.
6. Momentinis pristatymas – Baigtas atsakymas rodomas vartotojo sąsajoje per 2–3 sekundes, pasiruošęs peržiūrėti.

5. Privalumai atitikties komandoms

6. Įgyvendinimo kontrolinis sąrašas įmonėms

1. Įdiegti vietinį išgavimo modulį – Įdiekite Docker konteinerį saugioje podų tinkle ir sukonfigūruokite ryšį su dokumentų bei žurnalų šaltiniais.
2. Nustatyti federacinį sinchronizavimą – Pateikite centrinio agregatoriaus galų tašką ir TLS sertifikatus.
3. Apibrėžti taksonomiją – Susiekite reguliavimo sistemą (pvz., SOC 2, ISO 27001, GDPR) su platformos įrodymų kategorijomis.
4. Nustatyti validacijos taisykles – Nurodykite galiojimo periodus, reikalaujamus patvirtinimus, šifravimo žymes.
5. Pilotinis etapas – Paleiskite variklį su ribotu klausimynų kiekiu, stebėkite tikslumo/atkūrimo rodiklius.
6. Paleidimas – Išplėskite visų tiekėjų įvertinimus, įjunkite automatinių pasiūlymų režimą analitikams.

7. Realus atvejis: FinTech Corp sumažina atsakymo laiką 75 %

Fono informacija – FinTech Corp kas ketvirtį tvarko ~150 tiekėjų klausimynų, kurių kiekvienas reikalauja kelių įrodymų artefaktų. Rankinis surinkimas vidutiniškai užtruko 4 valandos per klausimą.

Sprendimas – Implementuotas Procurize DMEE su federaciniu mokymusi trijose regioninėse duomenų centruose.

Pagrindiniai išmokimai

• Federacinis požiūris patenkino griežtus duomenų rezidencijos reikalavimus.
• Daugiamodalinė paieška atskleidė anksčiau nepastebėtus įrodymus (pvz., UI ekrano nuotraukas), sutrumpindama audito laikotarpį.

8. Iššūkiai ir priemonės

9. Ateities plano gairės

1. Zero‑Shot įrodymų generavimas – Naudoti difuzijos modelius sintetiniams maskuotiems ekrano nuotraukoms, kai originalūs artefaktai neprieinami.
2. Paaiškinamasis DI tikslumo balai – Rodyti kiekvienam įrodymui tikslumo šuolių juosteles su kontrfaktyviomis analizėmis.
3. Edge‑federaciniai mazgai – Įdiegti lengvus išgavimo modulius programistų nešiojamuosiuose kompiuteriuose, kad iškart generuoti įrodymus kodo peržiūros metu.

10. Išvada

Dinaminis daugiamodalinio įrodymų išgavimo sprendimas, varomas Federaciniu mokymusi, žymi paradigmos svyravimą saugumo klausimynų automatizavime. Sujungiant tekstinius, vaizdinius ir žurnalo duomenis, tuo pačiu išlaikant privatumą, organizacijos gali atsakyti greičiau, tiksliau ir su visiška audito sekėjų suteikta skaidrumu. Procurize modulinė architektūra palengvina įgyvendinimą, leidžiančią atitikties komandoms susitelkti į strateginį rizikos valdymą, o ne į nuobodų duomenų rinkimą.