Zero‑Trust Gefedereerde Kennisgraaf voor Multi‑Tenant Vraagonderzoeksautomatisering

Inleiding

Beveiligings‑ en compliance‑vragenlijsten vormen een voortdurende knelpunt voor SaaS‑leveranciers. Elke leverancier moet honderden vragen beantwoorden die over meerdere kaders heen gaan — SOC 2, ISO 27001, GDPR, en branchespecifieke standaarden. Het handmatige werk om bewijsmateriaal te vinden, de relevantie te valideren en antwoorden per klant op maat te maken, wordt al snel een kostenpost.

Een gefedereerde kennisgraaf (FKG) — een gedistribueerde, schema‑rijke representatie van bewijsmateriaal, beleidsregels en controles — biedt een manier om dat knelpunt te doorbreken. In combinatie met zero‑trust security kan de FKG veilig vele tenants (verschillende business units, dochterondernemingen of partnerorganisaties) bedienen zonder data van de ene tenant aan de andere bloot te stellen. Het resultaat is een multi‑tenant, AI‑gedreven automatiseringsengine voor vragenlijsten die:

• Aggregates bewijsmateriaal uit verschillende opslagplaatsen (Git, cloudopslag, CMDB’s).
• Enforces strikte toegangsregels op knooppunt‑ en randniveau (zero‑trust).
• Orchestrates AI‑gegenereerde antwoorden via Retrieval‑Augmented Generation (RAG) die uitsluitend gebruikmaken van tenant‑toegestaan kennis.
• Tracks herkomst en audit‑baarheid via een onveranderlijk ledger.

In dit artikel duiken we diep in de architectuur, gegevensstroom en implementatiestappen voor het bouwen van zo’n systeem bovenop het Procurize AI‑platform.

1. Kernconcepten

2. Architectuuroverzicht

Hieronder staat een high‑level Mermaid‑diagram dat de belangrijkste componenten en hun interacties weergeeft.

  graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User

Belangrijkste inzichten uit het diagram

1. Tenant‑isolatie – Elke tenant draait zijn eigen Policy Store en Evidence Nodes, maar de Access Control Engine bemiddelt elk cross‑tenant verzoek.
2. Gefedereerde Graaf – Het FK‑knooppunt aggregeert schema‑metadata terwijl ruwe bewijsmaterialen versleuteld en gesiloond blijven.
3. Zero‑Trust‑controles – Elk toegangsverzoek passeert de Access Control Engine, die context (rol, apparaat‑postuur, verzoekdoel) evalueert.
4. AI‑integratie – De RAG‑component haalt alleen die bewijsmaterialen op die de tenant mag zien, en geeft ze door aan een LLM voor antwoordsynthetisatie.
5. Audit‑baarheid – Alle opvragingen en gegenereerde antwoorden worden vastgelegd in het Immutable Ledger voor compliance‑auditors.

3. Datamodel

3.1 Vereenvoudigd Schema

Alle entiteiten worden opgeslagen als property graphs (bijv. Neo4j of JanusGraph) en via een GraphQL‑compatibele API beschikbaar gesteld.

3.2 Zero‑Trust‑beleids Taal

Een lichte DSL (Domain Specific Language) drukt fijnmazige regels uit:

allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;

Deze regels worden gecompileerd naar realtime‑beleid dat wordt afgedwongen door de Access Control Engine.

4. Werkwijze: Van Vraag tot Antwoord

1. Vraag‑Inname – Een security‑reviewer uploadt een vragenlijst (PDF, CSV of API‑JSON). Procurize parseert deze naar individuele vragen en koppelt elke vraag aan één of meer framework‑controls.

2. Control‑Evidence Mapping – Het systeem queryt de FKG voor randen die de doel‑control linken aan bewijsmaterialen die tot de verzoekende tenant behoren.

3. Zero‑Trust‑Autorisation – Voordat bewijsmateriaal wordt opgehaald, valideert de Access Control Engine de request‑context (gebruiker, apparaat, locatie, tijd).

4. Evidence Retrieval – Geautoriseerd bewijsmateriaal wordt gestreamd naar de RAG‑module. De RAG‑component rankt bewijsmateriaal op relevantie met een hybride TF‑IDF + embed‑ding‑similariteit model.

5. LLM‑Generatie – De LLM ontvangt de vraag, het opgehaalde bewijsmateriaal en een prompt‑template die toon en compliance‑taal afdwingt. Voorbeeldprompt:

   Je bent een compliance‑specialist voor {tenant_name}. Beantwoord de volgende security‑vragenlijstitem uitsluitend met het geleverde bewijsmateriaal. Verzamel geen details.
   Vraag: {question_text}
   Bewijsmateriaal: {evidence_snippet}
   

6. Antwoord‑Review & Samenwerking – Het gegenereerde antwoord verschijnt in de realtime‑collaboratieve UI van Procurize waar experts kunnen reageren, bewerken of goedkeuren.

7. Audit‑Logging – Elke opvraging, generatie en bewerking wordt toegevoegd aan het Immutable Ledger met een cryptografische hash die naar de originele bewijsmateriaalversie verwijst.

5. Veiligheidsgaranties

6. Implementatiestappen op Procurize

1. Tenant‑Graaf‑Knooppunten Inrichten

   • Deploy een aparte Neo4j‑instance per tenant (of gebruik een multi‑tenant database met rij‑level security).
   • Importeer bestaande beleidsdocumenten en bewijsmateriaal via Procurize’s import‑pipelines.

2. Zero‑Trust‑Regels Definiëren

   • Gebruik de policy‑editor van Procurize om DSL‑regels te authoren.
   • Schakel device posture integratie (MDM, endpoint detection) in voor dynamische risico‑scores.

3. Federated Sync Configureren

   • Installeer de procurize-fkg-sync micro‑service.
   • Configureer deze om schema‑updates te publiceren naar een gedeeld schema registry terwijl data versleuteld op rust blijven.

4. RAG‑Pipeline Integreren

   • Deploy de procurize-rag container (bevat vector store, Elasticsearch en een fijn‑afgestemde LLM).
   • Verbind de RAG‑endpoint met de FKG GraphQL‑API.

5. Immutable Ledger Activeren

   • Schakel de procurize-ledger module in (gebruikt Hyperledger Fabric of een lichtgewicht Append‑Only Log).
   • Stel retentie‑beleid in volgens compliance‑eisen (bijv. 7‑jarige audit‑trail).

6. Collaboratieve UI Inschakelen

   • Activeer de Real‑Time Collaboration functie.
   • Definieer rol‑gebaseerde weergave‑rechten (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Pilot Uitvoeren

   • Selecteer een high‑volume vragenlijst (bijv. SOC 2 Type II) en meet:
     • Turnaround time (baseline vs. AI‑aangedreven).
     • Accuracy (percentage antwoorden dat auditor‑verificatie doorstaat).
     • Compliance‑kostenreductie (bespaarde FTE‑uren).

7. Samenvatting van Voordelen

8. Toekomstige Verbeteringen

1. Federated Learning voor LLM Fine‑Tuning – Elke tenant kan geanonimiseerde gradient‑updates bijdragen om het domeinspecifieke LLM te verbeteren zonder ruwe data prijs te geven.
2. Dynamische Policy‑as‑Code Generatie – Automatisch Terraform‑ of Pulumi‑modules genereren die dezelfde zero‑trust regels in cloud‑infrastructuur afdwingen.
3. Explainable AI Overlays – Visualiseer het redeneerpad (bewijsmateriaal → prompt → antwoord) direct in de UI met Mermaid‑sequence‑diagrammen.
4. Zero‑Knowledge Proof (ZKP) Integratie – Auditors bewijs laten zien dat een bepaalde controle is voldaan zonder het onderliggende bewijsmateriaal te onthullen.

9. Conclusie

Een Zero‑Trust Gefedereerde Kennisgraaf transformeert het omslachtige, gesiloorde landschap van beveiligingsvraagstukken naar een veilig, collaboratief en AI‑verbeterd workflow. Door tenant‑geïsoleerde graaf‑knooppunten, fijnmazige toegangs‑policies, Retrieval‑Augmented Generation en een onveranderlijk audit‑trail te combineren, kunnen organisaties compliance‑vragen sneller, nauwkeuriger en met volledige regulatorische zekerheid beantwoorden.

Het realiseren van deze architectuur op het Procurize AI‑platform benut bestaande ingest pipelines, samenwerkings‑tools en security‑primitieven — waardoor teams zich kunnen richten op strategisch risicomanagement in plaats van repetitief dataverzamelen.

De toekomst van compliance is gefedereerd, betrouwbaar en intelligent. Omarm het vandaag nog om auditors, partners en toezichthouders voor te blijven.

Zie ook

• Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207
• Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data
• Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)