Op Ontologie Gebaseerde Prompt Engine voor Het Harmoniseren van Beveiligingsvragenlijsten
TL;DR – Een op ontologie‑gecentreerde prompt‑engine vormt een semantische brug tussen conflicterende compliance‑kaders, waardoor generatieve AI uniforme, controleerbare antwoorden kan produceren op elke beveiligingsvragenlijst, terwijl de contextuele relevantie en regelgevende nauwkeurigheid behouden blijven.
1. Waarom een Nieuwe Aanpak Nodig Is
Beveiligingsvragenlijsten blijven een grote knelpunt voor SaaS‑leveranciers. Zelfs met tools zoals Procurize die documenten centraliseren en werkstromen automatiseren, dwingt de semantische kloof tussen verschillende standaarden beveiligings‑, juridische‑ en engineering‑teams om hetzelfde bewijs meerdere keren te herschrijven:
| Kader | Typische Vraag | Voorbeeldantwoord |
|---|---|---|
| SOC 2 | Beschrijf uw gegevensversleuteling in rust. | “Alle klantgegevens worden versleuteld met AES‑256…” |
| ISO 27001 | Hoe beschermt u opgeslagen informatie? | “We implementeren AES‑256‑versleuteling…” |
| GDPR | Leg de technische beveiligingsmaatregelen voor persoonsgegevens uit. | “Gegevens worden versleuteld met AES‑256 en elk kwartaal geroteerd.” |
Hoewel de onderliggende controle identiek is, verschillen de bewoording, reikwijdte en bewijsverwachtingen. Bestaande AI‑pijplijnen gaan hieromheen door prompt‑afstemming per kader toe te passen, wat snel onhoudbaar wordt naarmate het aantal standaarden toeneemt.
Een op ontologie‑gebaseerde prompt‑engine lost het probleem bij de bron op: het bouwt een enkele, formele representatie van compliance‑concepten, waarna het mappen van elke vragenlijsttaal naar dat gedeelde model plaatsvindt. De AI hoeft slechts één “canonieke” prompt te begrijpen, terwijl de ontologie het zware werk van vertalen, versiebeheer en onderbouwing uitvoert.
2. Kerncomponenten van de Architectuur
Hieronder een overzicht van de oplossing, weergegeven als een Mermaid‑diagram. Alle knooppuntlabels staan tussen dubbele aanhalingstekens zoals vereist.
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 – Een kennisgrafiek die concepten (bijv. versleuteling, toegangscontrole), relaties (vereist, erft) en jurisdictie‑attributen vastlegt.
- Framework Mappers – Lichtgewicht adapters die binnenkomende vragenlijstitems parseren, de corresponderende ontologieknooppunten identificeren en vertrouwensscores toekennen.
- Canonical Prompt Generator – Bouwt een enkele, context‑rijke prompt voor de LLM op basis van de genormaliseerde definities van de ontologie en gekoppeld bewijs.
- LLM Inference Engine – Elk generatief model (GPT‑4o, Claude 3, enz.) dat een natuurlijke‑taalantwoord produceert.
- Answer Renderer – Formatteert de ruwe LLM‑output in de vereiste vragenlijststructuur (PDF, markdown, JSON).
- Audit Trail Logger – Slaat de mapping‑beslissingen, prompt‑versie en LLM‑respons op voor compliance‑review en toekomstig trainen.
- Evidence Repository – Bewaart beleidsdocumenten, auditrapporten en artefact‑links die in antwoorden worden genoemd.
- Change Detection Service – Toezicht op updates van standaarden of interne beleidsregels en propageert wijzigingen automatisch door de ontologie.
3. De Ontologie Opbouwen
3.1 Gegevensbronnen
| Bron | Voorbeeldentiteiten | Extractiemethode |
|---|---|---|
| ISO 27001 Annex A | “Cryptographic Controls”, “Physical Security” | Regelgebaseerde parsing van ISO‑clausules |
| SOC 2 Trust Services Criteria | “Availability”, “Confidentiality” | NLP‑classificatie op SOC‑documentatie |
| GDPR Recitals & Articles | “Data Minimisation”, “Right to Erasure” | Entiteit‑relatie‑extractie via spaCy + aangepaste patronen |
| Interne Beleidskluis | “Company‑wide Encryption Policy” | Directe import van YAML/Markdown‑beleidsbestanden |
Elke bron levert conceptknooppunten (C) en relatie‑randen (R). Bijvoorbeeld, “AES‑256” is een techniek (C) die de controle “Data at Rest Encryption” (C) implementeert. Verbindingen worden geannoteerd met herkomst (bron, versie) en vertrouwen.
3.2 Normalisatieregels
Om duplicatie te voorkomen, worden concepten genormaliseerd:
| Rauwe Term | Genormaliseerde Vorm |
|---|---|
| “Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| “Data Encryption” | encryption_at_rest |
| “AES‑256 Encryption” | aes_256 (subtype van encryption_algorithm) |
Normalisatie gebeurt via een dictionary‑gedreven fuzzy‑matcher die leert van door mensen goedgekeurde mappings.
3.3 Versiebeheersstrategie
Compliance‑standaarden evolueren; de ontologie hanteert een semantisch versiebeheerschema (MAJOR.MINOR.PATCH). Wanneer een nieuwe clausule verschijnt, wordt een minor‑bump uitgevoerd, waardoor downstream her‑evaluatie van getroffen prompts wordt getriggerd. De audit‑logger registreert de exacte ontologie‑versie die voor elk antwoord werd gebruikt, waardoor traceerbaarheid ontstaat.
4. Prompt‑Generatie in de Praktijk
4.1 Van Vragenlijst naar Ontologieknooppunt
Ontvangt een leverancier een vraag als:
“Encrypt u back-ups die off‑site worden opgeslagen?”
De Framework Mapper voert een gelijkenisscan uit tegen de ontologie en retourneert het knooppunt encryption_at_rest met een vertrouwen van 0.96. Daarnaast worden eventuele qualifiers (“back-ups”, “off‑site”) als attribuut-tags geëxtraheerd.
4.2 Canonieke Prompt‑Template
Een enkele, herbruikbare prompt‑template ziet er als volgt uit (pseudo‑code):
You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.
Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.
De engine vervangt de gemapte ontologieknooppunten en haalt de nieuwste bewijs‑URL’s op uit de Evidence Repository. Omdat de onderliggende controle voor alle kaders hetzelfde is, ontvangt de LLM een consistent context, waardoor variaties veroorzaakt door verschillende bewoordingen verdwijnen.
4.3 LLM‑Uitvoer Voorbeeld
Antwoord: Ja, alle off‑site back-ups worden versleuteld met AES‑256 met een unieke sleutel per back-upset. Versleuteling‑sleutels worden beheerd in onze HSM‑beveiligde kluis en elk kwartaal geroteerd.
Ondersteunende artefacten:
- Backup Encryption Policy –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- HSM Key Rotation Log –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
De Answer Renderer formatteert dit vervolgens in de specifieke vragenlijst‑lay‑out (bijv. een tabelcel voor ISO, een vrij‑tekstveld voor SOC 2).
5. Voordelen ten opzichte van Traditionele Prompt‑Tuning
| Kenmerk | Traditionele Prompt‑Tuning | Ontologie‑Gebaseerde Engine |
|---|---|---|
| Schaalbaarheid | Eén prompt per kader → lineaire groei | Enkele canonieke prompt → constant |
| Consistentie | Divergerende bewoording over kaders | Uniform antwoord gegenereerd vanuit één bron |
| Auditability | Handmatige tracking van prompt‑versies | Geautomatiseerde ontologie‑versie + auditlog |
| Aanpasbaarheid | Her‑training vereist bij elke standaard‑update | Detectie van veranderingen propagates automatisch via ontologie |
| Onderhoudsbelasting | Hoog – tientallen prompt‑bestanden | Laag – enkele mapping‑laag & kennisgrafiek |
In praktijk‑tests bij Procurize verminderde de ontologie‑engine de gemiddelde antwoordgeneratietijd van 7 seconden (prompt‑tuned) naar 2 seconden, terwijl de cross‑framework similariteit steeg (BLEU‑score +18 %).
6. Implementatietips
- Klein beginnen – Vul de ontologie eerst met de meest voorkomende controles (versleuteling, toegangscontrole, logging) voordat je uitbreidt.
- Bestaande grafieken benutten – Projecten zoals Schema.org, OpenControl en CAPEC bieden kant‑ en klare vocabularia die je kunt uitbreiden.
- Gebruik een grafendatabase – Neo4j of Amazon Neptune verwerken complexe traversals en versiebeheer efficiënt.
- CI/CD integreren – Behandel ontologie‑wijzigingen als code; voer geautomatiseerde tests uit die de mapping‑nauwkeurigheid verifiëren voor een steekproef van vragenlijsten.
- Mens‑in‑de‑loop – Bied een UI waarmee beveiligingsanalisten mappings kunnen goedkeuren of corrigeren; dit voedt de fuzzy‑matcher.
7. Toekomstige Uitbreidingen
- Federated Ontology Sync – Bedrijven kunnen geanonimiseerde delen van hun ontologieën delen, waardoor een communautaire compliance‑kennisbasis ontstaat.
- Explainable AI‑laag – Voeg redeneergrafieken toe aan elk antwoord, zodat zichtbaar wordt welke ontologieknooppunten hebben bijgedragen aan de uiteindelijke tekst.
- Zero‑Knowledge Proof‑integratie – Voor sterk gereguleerde sectoren kunnen zk‑SNARK‑bewijzen worden ingebed die de juistheid van de mapping attesteren zonder gevoelige beleids‑teksten bloot te stellen.
8. Conclusie
Een op ontologie‑gedreven prompt‑engine vormt een paradigmaverschuiving in de automatisering van beveiligingsvragenlijsten. Door uiteenlopende compliance‑standaarden te verenigen onder één, versie‑gebonden kennisgrafiek, kunnen organisaties:
- Redundante handmatige inspanning over verschillende kaders elimineren.
- Consistentie en audit‑baarheid van antwoorden garanderen.
- Snel inspelen op regelgevende veranderingen met minimale technische inspanning.
In combinatie met het samenwerkingsplatform van Procurize stelt deze aanpak security‑, legal‑ en productteams in staat om binnen enkele minuten te reageren op leverancier‑evaluaties in plaats van dagen, waardoor compliance verschuift van een kostenpost naar een concurrentievoordeel.
Zie Ook
- OpenControl GitHub Repository – Open‑source beleid‑als‑code en compliance‑controles.
- MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Gestructureerde taxonomie van tegenstander‑technieken, nuttig voor het bouwen van beveiligings‑ontologieën.
- ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Het nieuwste overzicht van de informatiebeveiligings‑managementstandaard.