Silnik Promptów Oparta na Ontologii do Ujednolicenia Kwestionariuszy Bezpieczeństwa
TL;DR – Silnik promptów skoncentrowany na ontologii tworzy semantyczny most między sprzecznymi ramami zgodności, umożliwiając generatywnej AI tworzenie jednolitych, audytowalnych odpowiedzi na dowolny kwestionariusz bezpieczeństwa przy zachowaniu kontekstowej trafności i wierności regulacjom.
1. Dlaczego potrzebne jest nowe podejście
Kwestionariusze bezpieczeństwa pozostają poważnym wąskim gardłem dla dostawców SaaS. Nawet przy użyciu narzędzi takich jak Procurize, które centralizują dokumenty i automatyzują przepływy pracy, lukę semantyczną między różnymi standardami nadal zmusza zespoły ds. bezpieczeństwa, prawne i inżynieryjne do wielokrotnego przepisywania tych samych dowodów:
| Ramy | Typowe pytanie | Przykładowa odpowiedź |
|---|---|---|
| SOC 2 | Opisz szyfrowanie danych w spoczynku. | „Wszystkie dane klientów są szyfrowane przy użyciu AES‑256…” |
| ISO 27001 | Jak chronisz przechowywane informacje? | „Stosujemy szyfrowanie AES‑256…” |
| GDPR | Wyjaśnij techniczne zabezpieczenia danych osobowych. | „Dane są szyfrowane przy użyciu AES‑256 i rotowane co kwartał.” |
Mimo że podstawowa kontrola jest identyczna, różnią się sformułowanie, zakres i oczekiwania dowodowe. Istniejące łańcuchy AI radzą sobie z tym poprzez dostrajanie promptów per ramę, co szybko staje się nie do utrzymania wraz ze wzrostem liczby standardów.
Silnik promptów oparty na ontologii rozwiązuje problem u źródła: buduje jedną, formalną reprezentację pojęć zgodności, a następnie mapuje język każdego kwestionariusza na ten wspólny model. AI musi zrozumieć tylko jeden „kanoniczny” prompt, podczas gdy ontologia przejmuje ciężar tłumaczenia, wersjonowania i uzasadniania.
2. Kluczowe komponenty architektury
Poniżej przedstawiono widok wysokopoziomowy rozwiązania w postaci diagramu Mermaid. Wszystkie etykiety węzłów są ujęte w podwójnych cudzysłowach, jak wymaga składnia.
graph TD
A["Repozytorium Ontologii Regulacyjnych"] --> B["Mapery Ramowych"]
B --> C["Generator Kanonicznych Promptów"]
C --> D["Silnik Inferencji LLM"]
D --> E["Renderowanie Odpowiedzi"]
E --> F["Rejestrator Ścieżki Audytu"]
G["Repozytorium Dowodów"] --> C
H["Usługa Wykrywania Zmian"] --> A
- Repozytorium Ontologii Regulacyjnych – Graf wiedzy przechowujący pojęcia (np. szyfrowanie, kontrola dostępu), relacje (wymaga, dziedziczy) oraz atrybuty jurysdykcyjne.
- Mapery Ramowych – Lekkie adaptery, które analizują przychodzące pozycje kwestionariusza, identyfikują odpowiadające węzły ontologii i przypisują wartości pewności.
- Generator Kanonicznych Promptów – Konstruuje pojedynczy, bogaty w kontekst prompt dla LLM, wykorzystując znormalizowane definicje ontologii i powiązane dowody.
- Silnik Inferencji LLM – Dowolny model generatywny (GPT‑4o, Claude 3, itp.) produkujący odpowiedź w języku naturalnym.
- Renderowanie Odpowiedzi – Formatuje surowy wynik LLM do wymaganego formatu kwestionariusza (PDF, markdown, JSON).
- Rejestrator Ścieżki Audytu – Trwa decyzje mapowań, wersję promptu i odpowiedź LLM w celu przeglądu zgodności oraz przyszłego treningu.
- Repozytorium Dowodów – Przechowuje dokumenty polityk, raporty audytowe i linki do artefaktów cytowanych w odpowiedziach.
- Usługa Wykrywania Zmian – Monitoruje aktualizacje standardów lub wewnętrznych polityk i automatycznie propaguje zmiany w ontologii.
3. Budowanie ontologii
3.1 Źródła danych
| Źródło | Przykładowe jednostki | Metoda ekstrakcji |
|---|---|---|
| Załącznik A ISO 27001 | „Kontrole kryptograficzne”, „Bezpieczeństwo fizyczne” | Parsowanie regułowe klauzul ISO |
| Kryteria Usług Zaufania SOC 2 | „Dostępność”, „Poufność” | Klasyfikacja NLP na dokumentacji SOC |
| Rozporządzenie GDPR – Recitale i Artykuły | „Minimalizacja danych”, „Prawo do bycia zapomnianym” | Ekstrakcja encji‑relacji przy użyciu spaCy + własne wzorce |
| Wewnętrzny Skarbiec Polityk | „Polityka szyfrowania w całej firmie” | Bezpośredni import plików YAML/Markdown z politykami |
Każde źródło wnosi węzły pojęciowe (C) i krawędzie relacji (R). Przykładowo, „AES‑256” jest technologią (C), która implementuje kontrolę „Szyfrowanie danych w spoczynku” (C). Połączenia są anotowane provenance (źródło, wersja) oraz poziomem pewności.
3.2 Reguły normalizacji
Aby uniknąć duplikacji, pojęcia są kanonizowane:
| Surowy termin | Znormalizowana forma |
|---|---|
| „Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| „Data Encryption” | encryption_at_rest |
| „AES‑256 Encryption” | aes_256 (podtyp encryption_algorithm) |
Normalizację wykonuje słownik‑napędzany fuzzy matcher, uczący się na mapowaniach zatwierdzonych przez człowieka.
3.3 Strategia wersjonowania
Standardy zgodności ewoluują; ontologia przyjmuje schemat wersjonowania semantycznego (MAJOR.MINOR.PATCH). Gdy pojawi się nowa klauzula, następuje podbicie minor, co wyzwala ponowną ocenę powiązanych promptów. Rejestrator audytu zapisuje dokładną wersję ontologii używaną przy każdej odpowiedzi, zapewniając pełną przejrzystość.
4. Generowanie promptów w praktyce
4.1 Od kwestionariusza do węzła ontologii
Gdy dostawca otrzymuje pytanie typu:
„Czy szyfrujecie kopie zapasowe przechowywane poza siedzibą?”
Mapery Ramowych uruchamiają wyszukiwanie podobieństwa względem ontologii i zwracają węzeł encryption_at_rest z pewnością 0,96. Dodatkowo wyodrębniają atrybuty („kopie zapasowe”, „poza siedzibą”) jako tagi atrybutów.
4.2 Szablon kanonicznego promptu
Jednolity, wielokrotnie używany szablon promptu wygląda tak (pseudo‑kod):
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.
Silnik podstawia zmapowane węzły ontologii oraz pobiera najnowsze linki dowodowe z Repozytorium Dowodów. Ponieważ podstawowa kontrola jest identyczna we wszystkich ramach, LLM otrzymuje spójny kontekst, eliminując wariancje wywołane różnicami w sformułowaniach.
4.3 Przykład odpowiedzi LLM
Odpowiedź: Tak, wszystkie kopie zapasowe przechowywane poza siedzibą są szyfrowane przy użyciu AES‑256 z unikalnym kluczem dla każdego zestawu kopii. Klucze szyfrowania są zarządzane w naszym sejfie HSM‑chronionym i rotowane kwartalnie.
Artefakty wspierające:
- Polityka szyfrowania kopii zapasowych –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- Log rotacji kluczy HSM –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
Renderowanie Odpowiedzi formatuje to do konkretnego układu kwestionariusza (np. komórka tabeli dla ISO, pole tekstowe wolne dla SOC 2).
5. Korzyści w porównaniu do tradycyjnego dostrajania promptów
| Metryka | Tradycyjne dostrajanie promptów | Silnik oparty na ontologii |
|---|---|---|
| Skalowalność | Jeden prompt na ramę → wzrost liniowy | Jeden kanoniczny prompt → stały |
| Spójność | Rozbieżne sformułowania między ramami | Jednolita odpowiedź generowana z jednego źródła |
| Audytowalność | Ręczne śledzenie wersji promptów | Automatyczna wersja ontologii + log audytu |
| Adaptacyjność | Konieczność ponownego treningu przy każdej aktualizacji standardu | Wykrywanie zmian automatycznie propagowane przez ontologię |
| Obciążenie utrzymania | Wysokie – dziesiątki plików promptów | Niskie – pojedyncza warstwa mapowania i graf wiedzy |
W testach przeprowadzonych w Procurize silnik oparty na ontologii skrócił średni czas generowania odpowiedzi z 7 s (dostrajanie) do 2 s, jednocześnie poprawiając podobieństwo między ramami (wzrost wyniku BLEU o 18 %).
6. Wskazówki wdrożeniowe
- Zacznij mało – Najpierw wprowadź najczęstsze kontrole (szyfrowanie, kontrola dostępu, logowanie), dopiero potem rozszerzaj.
- Wykorzystaj istniejące grafy – Projekty takie jak Schema.org, OpenControl i CAPEC oferują gotowe słowniki, które można rozbudować.
- Użyj bazy grafowej – Neo4j lub Amazon Neptune radzą sobie efektywnie z złożonymi przeszukiwaniami i wersjonowaniem.
- Zintegruj CI/CD – Traktuj zmiany w ontologii jak kod; uruchamiaj automatyczne testy weryfikujące dokładność mapowań na zestawie przykładowych kwestionariuszy.
- Człowiek w pętli – Udostępnij interfejs dla analityków bezpieczeństwa do zatwierdzania lub korekty mapowań, co zasila fuzzy matcher.
7. Przyszłe rozszerzenia
- Synchronizacja federacyjna ontologii – Firmy mogą współdzielić anonimowe fragmenty swoich ontologii, tworząc wspólną bazę wiedzy o zgodności.
- Warstwa wyjaśnialnej AI – Do każdej odpowiedzi dołączać graf uzasadnienia, wizualizujący, które węzły ontologii przyczyniły się do powstania tekstu.
- Integracja dowodów Zero‑Knowledge – Dla wysoko regulowanych branż wbudować dowody zk‑SNARK potwierdzające poprawność mapowania bez ujawniania wrażliwych treści polityk.
8. Podsumowanie
Silnik promptów oparty na ontologii stanowi przełom w automatyzacji kwestionariuszy bezpieczeństwa. Łącząc różne standardy zgodności pod jedną, wersjonowaną strukturą grafu wiedzy, organizacje mogą:
- Eliminować redundantną pracę ręczną między ramami.
- Gwarantować spójność i audytowalność odpowiedzi.
- Szybko reagować na zmiany regulacyjne przy minimalnym nakładzie inżynieryjnym.
W połączeniu z platformą współpracy Procurize, takie podejście umożliwia zespołom ds. bezpieczeństwa, prawnych i produktowych odpowiadanie na oceny dostawców w minutach zamiast w dniach, przekształcając zgodność z kosztowym centrum kosztów w przewagę konkurencyjną.
Zobacz także
- OpenControl GitHub Repository – Otwarto‑źródłowe definicje polityk jako kodu i kontroli zgodności.
- MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Strukturalna taksonomia technik adversarów przydatna przy budowie ontologii bezpieczeństwa.
- ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Najnowsza wersja międzynarodowego standardu zarządzania bezpieczeństwem informacji.