Žmogaus įtrauktas patikrinimas dirbtinio intelekto generuojamiems saugumo klausimynams

Saugumo klausimynai, tiekėjų rizikos vertinimai ir atitikties auditai tapo siaura vieta greitai augančioms SaaS įmonėms. Nors tokios platformos kaip Procurize žymiai sumažina rankinį darbą automatizuodamos atsakymų generavimą naudojant didelius kalbos modelius (LLM), paskutinė žingsnis – pasitikėjimas atsakymu – vis dar dažnai reikalauja žmonių patikrinimo.

Žmogaus įtrauktas patikrinimo (HITL) sistemą sukurta tam skirtai. Ji apriboja struktūruotą ekspertų peržiūrą ant AI generuotų juodraščių, sukurdama audituojamą, nuolat mokomą sistemą, kuri teikia greitį, tikslumą ir atitikties užtikrinimą.

Žemiau nagrinėjame pagrindinius HITL patikrinimo variklio komponentus, jo integraciją su Procurize, leidžiamą darbo eigą ir geriausias praktikas, siekiant maksimalios investicijų grąžos (ROI).

1. Kodėl svarbus žmogaus įtrauktas patikrinimas

2. Architektūrinė apžvalga

Toliau pateikta „Mermaid“ diagrama iliustruoja galutinį HITL procesą Procurize platformoje:

  graph TD
    A["Gaunamas klausimynas"] --> B["AI projekcijų generavimas"]
    B --> C["Kontekstinio žinių grafo paieška"]
    C --> D["Pradinis projekcijos surinkimas"]
    D --> E["Žmogaus peržiūros eilė"]
    E --> F["Eksperto patikrinimo sluoksnis"]
    F --> G["Atitikties patikrinimo paslauga"]
    G --> H["Audito žurnalas ir versijų valdymas"]
    H --> I["Paskelbtas atsakymas"]
    I --> J["Nuolatinis grįžtamasis ryšys modeliui"]
    J --> B

Visi mazgai yra įdėti į dvigubas kabutes, kaip reikalaujama. Ciklas (J → B) užtikrina, kad modelis mokytųsi iš patvirtintų atsakymų.

3. Pagrindiniai komponentai

3.1 AI projekcijų generavimas

1. Užklausų kūrimas – Specifinės užklausos įterpia klausimyno metaduomenis, rizikos lygį ir reguliacinį kontekstą.
2. Generavimas su papildoma informacija (RAG) – LLM traukia atitinkamus punktus iš politikų žinių grafo (ISO 27001, SOC 2, vidinės politikos), kad pagrindytų atsakymą.
3. Pasitikėjimo įvertinimas – Modelis grąžina pasitikėjimo balą kiekvienam sakiniui, kuris naudojamas žmonių peržiūrai prioritetizuoti.

3.2 Kontekstinio žinių grafo paieška

• Ontologinė susiejimas: Kiekvienas klausimyno punktas susiejamas su ontologijos mazgais (pvz., „Duomenų šifravimas“, „Atsakymo į incidentus procedūra“).
• Grafiniai neuroniniai tinklai (GNN) apskaičiuoja panašumą tarp klausimo ir saugomų įrodymų, išskiriant svarbiausius dokumentus.

3.3 Žmogaus peržiūros eilė

• Dinaminis paskirstymas – Užduotys automatiškai priskiriamos pagal peržiūros specializaciją, darbo krūvį ir SLA reikalavimus.
• Bendradarbių sąsaja – Įterptos komentarų eilutės, versijų palyginimas ir tiesioginis redagavimas leidžia vienu metu dirbti keliems peržiūros specialistams.

3.4 Eksperto patikrinimo sluoksnis

• Politikos kaip kodo taisyklės – Iš anksto apibrėžtos tikrinimo taisyklės (pvz., „Visi šifravimo teiginiai turi nurodyti AES‑256“) automatiškai žymi nukrypimus.
• Rankiniai perrašymai – Peržiūros specialistai gali priimti, atmesti arba modifikuoti AI pasiūlymus, įrašydami priežastis, kurios išsaugomos.

3.5 Atitikties patikrinimo paslauga

• Reguliacinis kryžminis patikrinimas – Taisyklės variklis patikrina, ar galutinis atsakymas atitinka pasirinktus standartus (SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA).
• Teisinis patvirtinimas – Pasirinktinis skaitmeninio parašo procesas teisinėms komandų peržiūrai.

3.6 Audito žurnalas ir versijų valdymas

• Nekeičiamas žurnalas – Kiekvienas veiksmas (generavimas, redagavimas, patvirtinimas) fiksuojamas su kriptografiniais maišų kodais, suteikiant nepakitimo įrodymą.
• Versijų skirtumų peržiūra – Interaktyvi priemonė leidžia parodyti, kaip AI juodraštis skiriasi nuo galutinio atsakymo, padedant išoriniams auditoriams.

3.7 Nuolatinis grįžtamasis ryšys modeliui

• Prižiūrimas smulkinimas (fine‑tuning) – Patvirtinti atsakymai tampa mokymo duomenimis kitai modelio iteracijai.
• Stiprinimo mokymasis iš žmonių grįžtamojo ryšio (RLHF) – Apdovanojimai gaunami iš peržiūros priėmimo rodiklių ir atitikties balų.

4. HITL integravimas su Procurize

1. API sujungimas – Procurize „Klausimyno paslauga“ išsiųsdama webhook’ą, kai gaunamas naujas klausimynas.
2. Orkestracijos sluoksnis – Debesis funkcija paleidžia AI projekcijų generavimo mikroservisą.
3. Užduočių valdymas – Žmogaus peržiūros eilė atvaizduojama kaip „Kanban“ lenta Procurize naudotojo sąsajoje.
4. Įrodymų saugykla – Žinių grafas saugomas grafų duomenų bazėje (Neo4j) ir prieinamas per Procurize „Įrodymų paieškos API“.
5. Audito išplėtimas – Procurize „Atitikties žurnalas“ įrašo nekintamus įrašus, suteikdamas galimybę per GraphQL užklausas auditoriams.

5. Darbo eiga

6. Geriausios praktikos HITL įgyvendinimui

6.1 Prioritetų nustatymas pagal riziką

• Naudokite AI pasitikėjimo balą, kad automatiškai prioritetizuotumėte žemų pasitikėjimo atsakymus žmonių peržiūrai.
• Pažymėkite klausimyno sekcijas, susijusias su kritinėmis kontrolėmis (šifravimas, duomenų saugojimas) kaip privalomą ekspertų patikrinimą.

6.2 Žinių grafo atnaujinimas

• Automatizuokite naujausių politikų versijų ir reguliavimo atnaujinimų įkėlimą per CI/CD kanalus.
• Rengite ketvirčio grafo atnaujinimo procedūras, kad išvengtumėte pasenusių įrodymų.

6.3 Aiškūs SLA

• Nustatykite tikslinius atsakymo laikus (pvz., 24 h mažos rizikos, 4 h didelės rizikos elementams).
• Stebėkite SLA įvykdymą realiu laiku per Procurize informacines lenteles.

6.4 Peržiūros pagrindų fiksavimas

• Skatinkite peržiūros specialistus paaiškinti atmetimo priežastis – šios įžvalgos tampa vertingais mokymo signalais ir ateities politikų dokumentacija.

6.5 Nekintamosios registracijos naudojimas

• Saugojimą atlikite nekintamame žurnale (pvz., blokų grandinės arba WORM saugykloje), kad patenkintumėte auditų reikalavimus reguliuojamose pramonėse.

7. Poveikio matavimas

Skaičiai rodo, kad nors HITL įtraukia tam tikrą peržiūros pastangą, greičio, atitikties ir tikslumo padidėjimas yra reikšmingas.

8. Ateities tobulinimai

1. Adaptacinis paskirstymas – Naudojant stiprinimo mokymą, dinamiškai paskirstyti peržiūras pagal ankstesnį našumą ir sričių kompetenciją.
2. Paaiškinamasis AI (XAI) – Rodyti LLM pagrindimo kelią kartu su pasitikėjimo balais, kad palengvintume peržiūros specialistų darbą.
3. Nulinės žinios įrodymai (Zero‑Knowledge Proofs) – Teikti kriptografinį patvirtinimą, kad įrodymas buvo panaudotas, neatskleidžiant jautrios informacijos.
4. Daugiakalbė plėtra – Išplėsti eilę, kad palaikytų ne anglų, o ir kitų kalbų klausimynus, naudodami AI vertimą, po kurio seka lokali recenzija.

9. Išvada

Žmogaus įtrauktas patikrinimo (HITL) modelis transformuoja AI generuotus saugumo klausimynų atsakymus iš greito, bet nepatikimo į greitą, tikslų ir audituojamą. Suderinus AI juodraščių generavimą, kontekstinį žinių grafo paiešką, ekspertų peržiūrą, politikos‑kaip‑kodo atitikties patikrinimus ir nekintamą audito registravimą, organizacijos gali sumažinti atsako laiką iki dvigubo, pasiekti virš 95 % tikslumo ir užtikrinti nuolatinį modelio tobulėjimą.

Įgyvendinus šią architektūrą Procurize platformoje, įmonės išnaudoja esamus orkestracijos, įrodymų valdymo ir atitikties įrankius, gaudamos sklandžią, mastui pritaikomą patirtį, kuri auga kartu su jūsų verslu ir reguliavimo aplinka.

Žiūrėti taip pat

• NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• ISO 27001:2022 – Information Security Management Systems
• Human‑in‑the‑Loop Machine Learning: A Survey (2024)