Enjin Prompt Berasaskan Ontologi untuk Menyatukan Soalan Keselamatan
TL;DR – Enjin prompt berpusat ontologi mewujudkan jambatan semantik antara kerangka pematuhan yang bercanggah, membolehkan AI penjana menghasilkan jawapan seragam dan boleh diaudit kepada mana-mana soal selidik keselamatan sambil mengekalkan kaitan konteks dan kepatuhan peraturan.
1. Mengapa Pendekatan Baru Diperlukan
Soalan selidik keselamatan masih menjadi halangan utama bagi vendor SaaS. Walaupun ada alatan seperti Procurize yang memusatkan dokumen dan mengautomasikan aliran kerja, jurang semantik antara standard yang berbeza masih memaksa pasukan keselamatan, undang‑undang, dan kejuruteraan menulis semula bukti yang sama berulang kali:
| Kerangka | Soalan Lazim | Contoh Jawapan |
|---|---|---|
| SOC 2 | Terangkan penyulitan data anda ketika berada di simpanan. | “Semua data pelanggan disulitkan dengan AES‑256…” |
| ISO 27001 | Bagaimana anda melindungi maklumat yang disimpan? | “Kami melaksanakan penyulitan AES‑256…” |
| GDPR | Jelaskan langkah keselamatan teknikal untuk data peribadi. | “Data disulitkan menggunakan AES‑256 dan diputar setiap suku tahun.” |
Walaupun kawalan asasnya serupa, pemilihan kata, skop, dan jangkaan bukti berbeza. Saluran AI tradisional mengatasinya dengan penalaan prompt mengikut kerangka, yang cepat menjadi tidak lestari apabila bilangan standard meningkat.
Enjin prompt berdasarkan ontologi menyelesaikan masalah dari akarnya: ia membina satu representasi formal konsep pematuhan, kemudian memetakan setiap bahasa soal selidik ke model bersama itu. AI hanya perlu memahami satu prompt “kanonik”, manakala ontologi melakukan kerja terberat terjemahan, versi, dan justifikasi.
2. Komponen Teras Seni Bina
Berikut ialah gambaran aras tinggi penyelesaian, ditunjukkan sebagai diagram Mermaid. Semua label nod dibungkus dalam tanda petik berganda seperti yang dikehendaki.
graph TD
A["Regulatory Ontology Store"] --> B["Framework Mappers"]
B --> C["Canonical Prompt Generator"]
C --> D["LLM Inference Engine"]
D --> E["Answer Renderer"]
E --> F["Audit Trail Logger"]
G["Evidence Repository"] --> C
H["Change Detection Service"] --> A
- Regulatory Ontology Store – Graf pengetahuan yang menangkap konsep (contoh: penyulitan, kawalan akses), hubungan (memerlukan, mewarisi), dan atribut bidang kuasa.
- Framework Mappers – Penyesuai ringan yang mengurai item soal selidik masuk, mengenal pasti nod ontologi yang bersesuaian, dan melampirkan skor keyakinan.
- Canonical Prompt Generator – Membina satu prompt kaya konteks untuk LLM menggunakan definisi normalisasi ontologi dan bukti yang dipautkan.
- LLM Inference Engine – Model generatif apa‑apa (GPT‑4o, Claude 3, dll.) yang menghasilkan jawapan bahasa semulajadi.
- Answer Renderer – Memformat output LLM mentah ke dalam struktur soal selidik yang dikehendaki (PDF, markdown, JSON).
- Audit Trail Logger – Menyimpan keputusan pemetaan, versi prompt, dan respons LLM untuk semakan pematuhan serta latihan masa depan.
- Evidence Repository – Menyimpan dokumen dasar, laporan audit, dan pautan artifak yang dirujuk dalam jawapan.
- Change Detection Service – Memantau kemas kini standard atau dasar dalaman dan secara automatik menyebarkan perubahan melalui ontologi.
3. Membina Ontologi
3.1 Sumber Data
| Sumber | Entiti Contoh | Kaedah Pengekstrakan |
|---|---|---|
| ISO 27001 Annex A | “Kawalan Kriptografi”, “Keselamatan Fizikal” | Penguraian berasaskan peraturan pada klausa ISO |
| SOC 2 Trust Services Criteria | “Ketersediaan”, “Kerahsiaan” | Klasifikasi NLP pada dokumentasi SOC |
| GDPR Recitals & Articles | “Pengurangan Data”, “Hak untuk Dihapus” | Pengekstrakan entiti‑hubungan menggunakan spaCy + pola khusus |
| Internal Policy Vault | “Dasar Penyulitan Syarikat” | Import langsung daripada fail YAML/Markdown dasar |
Setiap sumber menyumbang nod konsep (C) dan tepi hubungan (R). Contohnya, “AES‑256” ialah teknik (C) yang melaksanakan kawalan Penyulitan Data Di Simpan (C). Pautan diberi anotasi asal (sumber, versi) dan keyakinan.
3.2 Peraturan Normalisasi
Untuk mengelakkan pendua, konsep dikanonkan:
| Istilah Mentah | Bentuk Dikanonkan |
|---|---|
| “Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| “Data Encryption” | encryption_at_rest |
| “AES‑256 Encryption” | aes_256 (sub‑jenis encryption_algorithm) |
Normalisasi dilakukan melalui pemetaan fuzzy berasaskan kamus yang belajar daripada pemetaan yang diluluskan manusia.
3.3 Strategi Versi
Standard pematuhan berubah; ontologi mengguna skema versi semantik (MAJOR.MINOR.PATCH). Apabila klausa baru muncul, peningkatan minor berlaku, memicu penilaian semula prompt yang terjejas. Logger audit merakam versi ontologi tepat yang digunakan bagi setiap jawapan, membolehkan jejak jejak.
4. Penjanaan Prompt dalam Praktik
4.1 Dari Soal Selidik ke Nod Ontologi
Apabila vendor menerima soalan seperti:
“Adakah anda menyulitkan sandaran yang disimpan di luar premis?”
Framework Mapper menjalankan carian kesamaan terhadap ontologi dan mengembalikan nod encryption_at_rest dengan keyakinan 0.96. Ia juga mengekstrak sebarang penunjuk (“sandaran”, “di luar premis”) sebagai tag atribut.
4.2 Templat Prompt Kanonik
Satu templat prompt boleh guna semula kelihatan seperti ini (pseudo‑code):
Anda adalah pegawai pematuhan pakar. Jawab soalan berikut menggunakan kawalan yang didokumentasikan oleh syarikat.
Soalan: {{question_text}}
Kawalan Berkaitan: {{ontology_node_names}}
Pautan Bukti: {{evidence_urls}}
Pemformatan: Berikan jawapan ringkas (maksimum 150 perkataan) dan lampirkan senarai titik peluru artifak sokongan.
Enjin menggantikan nod ontologi yang dipetakan dan mengambil URL bukti terkini dari Evidence Repository. Oleh kerana kawalan asas adalah sama untuk semua kerangka, LLM menerima konteks konsisten, menghapuskan variasi yang disebabkan oleh perbezaan frasa.
4.3 Output LLM Contoh
Jawapan: Ya, semua sandaran luar premis disulitkan menggunakan AES‑256 dengan kunci unik bagi setiap set sandaran. Kunci penyulitan diuruskan dalam brankas HSM‑protected dan diputar setiap suku tahun.
Artifak Sokongan:
- Dasar Penyulitan Sandaran –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- Log Putaran Kunci HSM –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
Answer Renderer kemudian memformat ini ke dalam susun atur soal selidik khusus (contoh: sel jadual untuk ISO, medan teks bebas untuk SOC 2).
5. Manfaat Berbanding Penalaan Prompt Tradisional
| Metrik | Penalaan Prompt Tradisional | Enjin Berasaskan Ontologi |
|---|---|---|
| Skalabiliti | Satu prompt per kerangka → pertumbuhan linear | Satu prompt kanonik → tetap |
| Konsistensi | Perkataan berbeza merentasi kerangka | Jawapan seragam yang dijana daripada satu sumber |
| Auditabiliti | Penjejakan manual versi prompt | Versi ontologi automatik + log audit |
| Kebolehsuaian | Latihan semula diperlukan untuk setiap kemas kini standard | Deteksi perubahan secara automatik melalui ontologi |
| Beban Penyelenggaraan | Tinggi – puluhan fail prompt | Rendah – lapisan pemetaan & graf pengetahuan |
Dalam ujian dunia nyata di Procurize, enjin ontologi mengurangkan masa purata penjanaan jawapan daripada 7 saat (penalaan prompt) kepada 2 saat, sambil meningkatkan keserupaan merentasi kerangka (peningkatan skor BLEU sebanyak 18 %).
6. Tips Pelaksanaan
- Mulakan Kecil – Isi ontologi dengan kawalan paling kerap (penyulitan, kawalan akses, logging) sebelum mengembangkannya.
- Manfaatkan Graf Sedia Ada – Projek seperti Schema.org, OpenControl, dan CAPEC menyediakan perbendaharaan kata pra‑bina yang boleh diperkembangkan.
- Gunakan Pangkalan Data Graf – Neo4j atau Amazon Neptune mengendalikan traversals kompleks dan versi dengan cekap.
- Integrasikan CI/CD – Anggap perubahan ontologi sebagai kod; jalankan ujian automatik yang mengesahkan ketepatan pemetaan bagi satu set soal selidik contoh.
- Manusia dalam Kitaran – Sediakan UI bagi penganalisis keselamatan untuk meluluskan atau membetulkan pemetaan, yang kemudian memberi maklum balas kepada pemetik fuzzy.
7. Pengembangan Masa Depan
- Penyegerakan Ontologi Persekutuan – Syarikat boleh berkongsi bahagian anonymized ontologi mereka, mewujudkan pangkalan pengetahuan pematuhan bersama komuniti.
- Lapisan AI Boleh Dijelaskan – Lampirkan grafik rasional bagi setiap jawapan, memvisualisasikan bagaimana nod ontologi tertentu menyumbang kepada teks akhir.
- Integrasi Bukti Tanpa Pengetahuan (Zero‑Knowledge Proof) – Untuk industri yang sangat diatur, sisipkan bukti zk‑SNARK yang mengesahkan kebenaran pemetaan tanpa mendedahkan teks dasar sensitif.
8. Kesimpulan
Enjin prompt berasaskan ontologi menandakan perubahan paradigma dalam automasi soal selidik keselamatan. Dengan menyatukan standard pematuhan yang berbeza di bawah satu graf pengetahuan versi, organisasi dapat:
- Menghapus kerja manual berulang merentasi kerangka.
- Menjamin konsistensi dan auditabiliti jawapan.
- Menyerap perubahan peraturan dengan cepat tanpa beban kejuruteraan yang besar.
Jika digabungkan dengan platform kolaboratif Procurize, pendekatan ini memperdayakan pasukan keselamatan, undang‑undang, dan produk untuk menjawab penilaian vendor dalam minit bukan hari, menjadikan pematuhan bukan lagi pusat kos tetapi kelebihan kompetitif.
Lihat Juga
- Repositori GitHub OpenControl – Definisi dasar‑as‑kod dan kawalan pematuhan sumber terbuka.
- Pangkalan Pengetahuan MITRE ATT&CK® – Taksonomi teknik penyerang berstruktur yang berguna untuk membina ontologi keselamatan.
- Gambaran Keseluruhan Standard ISO/IEC 27001:2025 – Versi terbaru standard pengurusan keselamatan maklumat.