Silnik Rekomendacji Dowodów Kontekstowych dla Zautomatyzowanych Kwestionariuszy Bezpieczeństwa

TL;DR – Silnik Rekomendacji Dowodów Kontekstowych (CERE) łączy duże modele językowe (LLM) z ciągle odświeżanym grafem wiedzy, aby dostarczyć audytorom i zespołom bezpieczeństwa dokładnie ten dowód, którego potrzebują — w odpowiednim momencie. Efektem jest 60‑80 % redukcja czasu ręcznego wyszukiwania, wyższa dokładność odpowiedzi i przepływ pracy zgodny z tempem nowoczesnego rozwoju SaaS.

1. Dlaczego Silnik Rekomendacji jest Brakiem Łącznika

Kwestionariusze bezpieczeństwa, kontrole gotowości SOC 2 (https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), audyty ISO 27001 (https://www.iso.org/standard/27001), oraz oceny ryzyka dostawcy mają wspólny punkt bólu: poszukiwanie właściwego dowodu. Zespoły zazwyczaj utrzymują rozległe repozytorium polityk, raportów audytowych, migawków konfiguracji i zaświadczeń stron trzecich. Gdy pojawia się kwestionariusz, analityk ds. zgodności musi:

1. Zanalizować pytanie (często w języku naturalnym, czasem z żargonem branżowym).
2. Zidentyfikować domenę kontroli (np. „Zarządzanie dostępem”, „Przechowywanie danych”).
3. Przeszukać repozytorium w poszukiwaniu dokumentów spełniających kontrolę.
4. Skopiować‑wkleić lub przepisac odpowiedź, dodając uwagi kontekstowe.

Nawet przy zaawansowanych narzędziach wyszukiwania, ręczna pętla może pochłaniać kilka godzin na każdy kwestionariusz, zwłaszcza gdy dowody są rozproszone w wielu kontach chmurowych, systemach ticketowych i starszych udziałach plikowych. Błędna natura tego procesu wywołuje zmęczenie zgodnością i może prowadzić do przegapionych terminów lub niepoprawnych odpowiedzi — co jest kosztowne dla szybko rozwijającego się biznesu SaaS.

Wchodzi CERE: silnik, który automatycznie wyświetla najbardziej odpowiednie elementy dowodowe w momencie wprowadzenia pytania, oparty na połączeniu rozumienia semantycznego (LLM) i rozumowania relacyjnego (przeglądanie grafu wiedzy).

2. Podstawowe Filary Architektury

CERE zbudowany jest na trzech ściśle połączonych warstwach:

Poniżej diagram Mermaid ilustrujący przepływ danych.

  flowchart LR
    A["User submits questionnaire question"]
    B["LLM parses intent\n(Control, Risk, ArtifactType)"]
    C["DKG lookup based on intent"]
    D["GNN relevance scoring"]
    E["Top‑K evidence items"]
    F["UI presents recommendation\nwith confidence"]
    G["User feedback (accept/reject)"]
    H["RL loop updates GNN weights"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

All node labels are wrapped in double quotes as required.

3. Od Tekstu do Intencji: Prompt‑Engineered LLM

Pierwszy krok to zrozumienie pytania. Starannie przygotowany prompt wyodrębnia trzy sygnały:

1. Identyfikator Kontroli – np. „ISO 27001 A.9.2.3 – Zarządzanie Hasłami”.
2. Kategoria Dowodu – np. „Polityka”, „Eksport Konfiguracji”, „Log Audytu”.
3. Kontekst Ryzyka – „Wysokie Ryzyko, Dostęp Zewnętrzny”.

Przykładowy prompt (zwięzły ze względów bezpieczeństwa) wygląda tak:

You are a compliance analyst. Return a JSON object with the fields:
{
  "control": "<standard ID and title>",
  "evidence_type": "<policy|config|log|report>",
  "risk_tier": "<low|medium|high>"
}
Question: {question}

Wyjście LLM jest weryfikowane względem schematu, a następnie przekazywane do budowniczego zapytań DKG.

4. Dynamiczny Graf Wiedzy (DKG)

4.1 Model Podmiotów

4.2 Synchronizacja w Czasie Rzeczywistym

Procurize już integruje się z narzędziami SaaS takimi jak GitHub, Confluence, ServiceNow oraz API dostawców chmury. Mikroserwis oparty na CDC monitoruje zdarzenia CRUD i aktualizuje graf w podsekundowej latencji, zachowując auditability (każda krawędź posiada source_event_id).

5. Ścieżka Rekomendacji Opartej na Grafie

1. Wybór Węzła Kotwiczącego – control z intencji staje się węzłem początkowym.
2. Rozszerzanie Ścieżki – Przeszukujemy krawędzie PROVIDES metodą BFS, ograniczając się do evidence_type zwróconego przez LLM.
3. Ekstrakcja Cech – Dla każdego kandydatowego dokumentu budujemy wektor z:
   • podobieństwa tekstowego (osadzenie z tym samym LLM),
   • świeżości czasowej (last_modified),
   • częstotliwości użycia (jak często dokument był przytaczany w poprzednich kwestionariuszach).
4. Ocena Trafności – GNN agreguje cechy węzłów i krawędzi, generując wynik s ∈ [0,1].
5. Ranking i Pewność – Najlepsze K dokumentów sortowane są według s; silnik dodatkowo podaje procent pewności (np. „85 % pewności, że ta polityka spełnia żądanie”).

6. Pętla Sprzężenia Człowiek‑W‑Pętli

Żadna rekomendacja nie jest doskonała od razu. CERE rejestruje decyzje akceptuj/odrzuć oraz dowolne uwagi tekstowe. Dane te zasilają pętlę uczenia ze wzmocnieniem (RL), która okresowo dopasowuje politykę sieci GNN, dostosowując model do subiektywnych preferencji organizacji.

Pipeline RL uruchamiany jest co noc:

  stateDiagram-v2
    [*] --> CollectFeedback
    CollectFeedback --> UpdateRewards
    UpdateRewards --> TrainGNN
    TrainGNN --> DeployModel
    DeployModel --> [*]

7. Integracja z Procurize

Procurize oferuje już Unified Questionnaire Hub, w którym użytkownicy mogą przydzielać zadania, komentować i dołączać dowody. CERE podłącza się jako inteligentny widget pola:

• Po kliknięciu „Add Evidence” widget uruchamia potok LLM‑DKG.
• Rekomendowane dokumenty wyświetlane są jako klikalne karty, każda z przyciskiem „Insert citation”, który automatycznie generuje odnośnik w markdown sformatowany pod kwestionariusz.
• W środowiskach wielonajemnych silnik respektuje partycje danych na poziomie najemcy — graf każdego klienta jest odizolowany, zapewniając poufność, a jednocześnie umożliwiając uczenie krzyż‑najemcze w sposób prywatności‑przyjazny (poprzez federacyjne uśrednianie wag GNN).

8. Namacalna Korzyść

Pilotaż w średniej wielkości fintechu (≈200 pracowników) wykazał 72 % skrócenie czasu realizacji kwestionariusza oraz 30 % spadek liczby iteracji poprawek po pierwszym miesiącu.

9. Wyzwania i Środki Łagodzące

10. Plan Rozwoju

1. Wielomodalne Wyszukiwanie Dowodów – Włączenie zrzutów ekranu, diagramów konfiguracji i nagrań wideo przy użyciu LLM z obsługą wizji.
2. Radar Predykcyjnych Regulacji – Połączenie z bieżącymi strumieniami regulacyjnymi (np. zmiany GDPR) w celu proaktywnego wzbogacania DKG o nadchodzące zmiany kontroli.
3. Panel Explainable AI – Wizualizacja przyczyn przyznania danemu dokumentowi określonego wyniku (ścieżka, wkład cech).
4. Samonaprawiający się Graf – Automatyczne wykrywanie węzłów sierot i ich rekonsyliacja przy pomocy AI‑napędzonych technik rozpoznawania podmiotów.

11. Wniosek

Silnik Rekomendacji Dowodów Kontekstowych przekształca żmudną sztukę odpowiadania na kwestionariusze bezpieczeństwa w doświadczenie oparte na danych i niemal natychmiastowe. Dzięki połączeniu semantycznego parsowania LLM, żywego grafu wiedzy i warstwy rankingowej opartej na GNN, CERE dostarcza właściwy dowód w odpowiednim czasie, generując mierzalne zyski w prędkości, dokładności i pewności zgodności. W miarę jak organizacje SaaS nadal rosną, taka inteligentna asysta przestaje być „miłym dodatkiem” — staje się fundamentem odpornej, gotowej na audyt operacji.