Dynamische Evidentie‑toewijzingsengine met Grafische Neurale Netwerken

In een tijdperk waarin beveiligingsvragenlijsten zich opstapelen sneller dan een ontwikkelingssprint, hebben organisaties een slimmere manier nodig om het juiste bewijs op het juiste moment te vinden. Grafische Neurale Netwerken (GNN’s) bieden precies dat – een manier om de verborgen relaties in uw compliance‑kennisgraaf te begrijpen en direct de meest relevante artefacten te tonen.

1. Het probleem: Handmatig zoeken naar evidentie

Beveiligingsvragenlijsten zoals SOC 2, ISO 27001, en GDPR vragen om evidentie voor tientallen controles. Traditionele benaderingen vertrouwen op:

• Zoekopdrachten op trefwoord over documentopslagplaatsen
• Door mensen samengestelde koppelingen tussen controles en evidentie
• Statisch regel‑gebaseerde tagging

Deze methoden zijn traag, gevoelig voor fouten, en moeilijk bij te houden wanneer beleid of regelgeving verandert. Een enkel gemist evidentie‑item kan een deal vertragen, compliance‑inbreuken veroorzaken, of het vertrouwen van klanten ondermijnen.

2. Waarom Grafische Neurale Netwerken?

Een compliance‑kennisbank is van nature een grafiek:

• Knopen – beleid, controles, evidentiedocumenten, regelgevende clausules, leverancier‑assets.
• Randen – “dekt”, “afgeleid‑van”, “bijgewerkt”, “gerelateerd‑aan”.

GNN’s excelleren in het leren van node‑embeddings die zowel attribuutinformatie (bijv. documenttekst) als de structurele context (hoe een knoop verbonden is met de rest van de graaf) vangen. Wanneer u een controle opvraagt, kan de GNN evidentieknooppunten rangschikken die het meest semantisch en topologisch afgestemd zijn, zelfs als de exacte trefwoorden verschillen.

Belangrijkste voordelen

3. High‑Level Architectuur

Hieronder staat een Mermaid‑diagram dat laat zien hoe de Dynamische Evidentie‑toewijzingsengine in de bestaande Procurize‑workflow past.

  graph LR
    A["Beleidsrepository"] -->|Parse & Index| B["Kennisgraafbouwer"]
    B --> C["Graafdatabase (Neo4j)"]
    C --> D["GNN‑trainingsservice"]
    D --> E["Node‑Embedding‑opslag"]
    subgraph Procurize Core
        F["Vragenlijst‑manager"]
        G["Taak‑toewijzingsengine"]
        H["AI‑antwoordgenerator"]
    end
    I["Gebruikersquery: Controle‑ID"] --> H
    H --> J["Embedding‑opzoeking (E)"]
    J --> K["Similariteits‑search (FAISS)"]
    K --> L["Top‑N Evidentie‑kandidaten"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

Alle knoplabels staan tussen dubbele aanhalingstekens, zoals vereist door Mermaid‑syntaxis.

4. Gegevensstroom in Detail

1. Inname

   • Beleid, controlebibliotheken en evidentie‑PDF’s worden via het connector‑framework van Procurize binnengehaald.
   • Elk artefact wordt opgeslagen in een documentbucket en de metadata (titel, versie, tags) wordt geëxtraheerd.

2. Graafconstructie

   • Een kennisgraafbouwer maakt knopen voor elk artefact en randen op basis van:
     • Controle ↔️ Regelgeving‑koppelingen (bijv. ISO 27001 A.12.1 → GDPR Artikel 32)
     • Evidentie ↔️ Controle‑citaten (geparsed uit PDF’s met Document AI)
     • Versie‑geschiedenissen (evidentie v2 “bijgewerkt” evidentie v1)

3. Feature‑generatie

   • Tekst van elke knoop wordt gecodeerd met een voorgetrainde LLM (bijv. mistral‑7B‑instruct) tot een 768‑dimensionale vector.
   • Structurele kenmerken zoals degree centrality, betweenness en rand‑types worden eraan toegevoegd.

4. GNN‑training

   • Het GraphSAGE‑algoritme propageraert buurinformatie over 3‑hop‑omgevingen en leert knoop‑embeddings die zowel semantiek als graaf‑topologie respecteren.
   • Supervisie komt uit historische toewijzingslogboeken: wanneer een beveiligingsanalist handmatig evidentie aan een controle koppelt, vormt dat paar een positieve trainingssample.

5. Realtime scoring

   • Wanneer een vragenlijst‑item wordt geopend, vraagt de AI‑antwoordgenerator de GNN‑service om de embedding van de doel‑controle.
   • Een FAISS‑similariteits‑search haalt de dichtstbijzijnde evidentie‑embeddings op en retourneert een gerangschikte lijst.

6. Human‑In‑The‑Loop

   • Analisten kunnen de suggesties accepteren, afwijzen, of herordenen. Hun acties worden teruggevoerd naar de trainingspipeline, waardoor een continue leerlus ontstaat.

5. Integratiepunten met Procurize

6. Beveiliging, privacy en governance

• Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) voor Evidentie‑ophaling – Gevoelige evidentie verlaat de versleutelde opslag niet; de GNN ontvangt alleen gehashte embeddings.
• Differentiële privacy – Tijdens modeltraining wordt ruis toegevoegd aan gradient‑updates om te garanderen dat individuele evidentie‑bijdragen niet gereconstrueerd kunnen worden.
• Role‑Based Access Control (RBAC) – Alleen gebruikers met de rol Evidentie‑analist mogen ruwe documenten bekijken; de UI toont slechts de door de GNN geselecteerde fragmenten.
• Verklaring‑dashboard – Een heat‑map visualiseert welke randen (bijv. “dekt”, “bijgewerkt”) het meest bijdroegen aan een aanbeveling, waardoor auditvereisten worden vervuld.

7. Stapsgewijze implementatiegids

1. Graafdatabase opzetten

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

2. Kennisgraafbouwer installeren (Python‑pakket procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Inname‑pipeline draaien

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7474 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. GNN‑trainingsservice starten (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. Attributie‑API blootleggen

   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. Verbinden met Procurize‑UI

   • Voeg een nieuw paneel‑widget toe dat /evidence/attribution aanroept telkens wanneer een controle‑kaart wordt geopend.
   • Toon de resultaten met acceptatieknoppen die POST /tasks/create triggeren voor de gekozen evidentie.

8. Meetbare voordelen

De pilot toont een >75 % reductie in handmatige inspanning en een significante verbetering in vertrouwen voor compliance‑reviewers.

9. Toekomstige roadmap

1. Federated Knowledge Graphs – Federated learning over meerdere organisaties met behoud van dataprivacy.
2. Multimodale Evidentie – Tekst‑PDF’s combineren met code‑snippets en configuratie‑files via multimodale transformers.
3. Adaptieve Prompt‑Marktplaats – AI‑prompts automatisch genereren op basis van GNN‑afgeleide evidentie, waardoor een gesloten‑loop antwoord‑generatie ontstaat.
4. Self‑Healing Graaf – Verwaarloosde evidentieknooppunten detecteren en automatisch archiveren of herkoppelen.

10. Conclusie

De Dynamische Evidentie‑toewijzingsengine verandert het saaie “zoeken‑en‑plakken” ritueel in een datagedreven, AI‑versterkte ervaring. Door gebruik te maken van Grafische Neurale Netwerken kunnen organisaties:

• Versnellen van vragenlijst‑voltooiing van minuten naar seconden.
• Verhogen van de precisie van evidentie‑aanbevelingen, waardoor audit‑bevindingen afnemen.
• Behoud van volledige audit‑traceerbaarheid en verklaarbaarheid, zodat regelgevende eisen worden voldaan.

Integratie met de bestaande samenwerking‑ en workflow‑tools van Procurize levert een enkele bron van waarheid voor compliance‑evidentie, waardoor security‑, legal‑ en product‑teams zich kunnen richten op strategie in plaats van papierwerk.

Zie ook

• ISO 27001:2022 – Controls and Evidence Management Best Practices