Motor Dinâmico de Atribuição de Evidências Usando Redes Neurais de Grafos

Em uma era em que os questionários de segurança se acumulam mais rápido que um sprint de desenvolvimento, as organizações precisam de uma forma mais inteligente de encontrar a evidência certa no momento certo. As Redes Neurais de Grafos (GNNs) fornecem exatamente isso – uma maneira de entender os relacionamentos ocultos dentro do seu grafo de conhecimento de conformidade e exibir instantaneamente os artefatos mais relevantes.

1. O Problema: Busca Manual de Evidências

Questionários de segurança como SOC 2, ISO 27001 e GDPR solicitam evidências para dezenas de controles. As abordagens tradicionais dependem de:

• Busca por palavra‑chave em repositórios de documentos
• Mapeamentos curados manualmente entre controles e evidências
• Etiquetagem baseada em regras estáticas

Esses métodos são lentos, próprios a erros e difíceis de manter quando políticas ou regulamentos mudam. Um único item de evidência perdido pode atrasar um contrato, provocar violações de conformidade ou corroer a confiança do cliente.

2. Por que Redes Neurais de Grafos?

Uma base de conhecimento de conformidade é naturalmente um grafo:

• Nós – políticas, controles, documentos de evidência, cláusulas regulatórias, ativos de fornecedores.
• Arestas – “cobre”, “derivado‑de”, “atualiza”, “relacionado‑a”.

As GNNs se destacam ao aprender embeddings de nós que capturam tanto a informação de atributos (por exemplo, texto do documento) quanto o contexto estrutural (como um nó se conecta ao resto do grafo). Quando você consulta um controle, a GNN pode classificar nós de evidência que estão semanticamente e topologicamente alinhados, mesmo que as palavras‑chave exatas sejam diferentes.

Principais vantagens

3. Arquitetura de Alto Nível

Abaixo está um diagrama Mermaid que mostra como o Motor Dinâmico de Atribuição de Evidências se encaixa no fluxo de trabalho existente do Procurize.

  graph LR
    A["Repositório de Políticas"] -->|Parse & Index| B["Construtor de Grafo de Conhecimento"]
    B --> C["Banco de Dados de Grafos (Neo4j)"]
    C --> D["Serviço de Treinamento GNN"]
    D --> E["Armazenamento de Embeddings de Nós"]
    subgraph Procurize Core
        F["Gerenciador de Questionários"]
        G["Motor de Atribuição de Tarefas"]
        H["Gerador de Respostas por IA"]
    end
    I["Consulta do Usuário: ID de Controle"] --> H
    H --> J["Busca de Embedding (E)"]
    J --> K["Busca por Similaridade (FAISS)"]
    K --> L["Top‑N Candidatos a Evidência"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

Todos os rótulos dos nós estão entre aspas duplas, conforme exigido pela sintaxe do Mermaid.

4. Fluxo de Dados em Detalhe

1. Ingestão

   • Políticas, bibliotecas de controles e PDFs de evidência são ingeridos via o framework de conectores do Procurize.
   • Cada artefato é armazenado em um balde de documentos e seus metadados são extraídos (título, versão, tags).

2. Construção do Grafo

   • Um construtor de grafo de conhecimento cria nós para cada artefato e arestas baseadas em:
     • Mapeamentos Controle ↔️ Regulação (ex.: ISO 27001 A.12.1 → GDPR Artigo 32)
     • Citações Evidência ↔️ Controle (extraídas de PDFs usando Document AI)
     • Arestas de histórico de versão (evidência v2 “atualiza” evidência v1)

3. Geração de Features

   • O conteúdo textual de cada nó é codificado com um LLM pré‑treinado (ex.: mistral‑7B‑instruct) para produzir um vetor de 768 dimensões.
   • Features estruturais como centralidade de grau, betweenness e tipos de arestas são concatenados.

4. Treinamento da GNN

   • O algoritmo GraphSAGE propaga informações dos vizinhos por 3‑hops, aprendendo embeddings que respeitam tanto a semântica quanto a topologia do grafo.
   • A supervisão vem de logs históricos de atribuição: quando um analista vinculou manualmente uma evidência a um controle, esse par é um exemplo positivo de treinamento.

5. Pontuação em Tempo Real

   • Quando um item de questionário é aberto, o Gerador de Respostas por IA solicita ao serviço GNN o embedding do controle alvo.
   • Uma busca de similaridade FAISS recupera os embeddings de evidência mais próximos, retornando uma lista ordenada.

6. Humano no Loop

   • Analistas podem aceitar, rejeitar ou re‑classificar as sugestões. Suas ações são alimentadas de volta ao pipeline de treinamento, criando um ciclo de aprendizado contínuo.

5. Pontos de Integração com Procurize

6. Segurança, Privacidade e Governança

• Provas de Conhecimento Zero (ZKP) para Recuperação de Evidências – Evidências sensíveis nunca deixam o armazenamento criptografado; a GNN recebe apenas embeddings hash.
• Privacidade Diferencial – Durante o treinamento, ruído é adicionado às atualizações de gradiente para garantir que a contribuição de uma evidência individual não possa ser reconstruída.
• Controle de Acesso Baseado em Funções (RBAC) – Apenas usuários com a função Analista de Evidências podem ver documentos brutos; a UI exibe apenas o trecho sugerido pela GNN.
• Painel de Explicabilidade – Um mapa de calor visualiza quais arestas (“cobre”, “atualiza”, etc.) contribuíram mais para uma recomendação, atendendo a requisitos de auditoria.

7. Guia de Implementação Passo a Passo

1. Configurar o Banco de Dados de Grafos

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

2. Instalar o Construtor de Grafo de Conhecimento (pacote Python procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Executar o Pipeline de Ingestão

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7687 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. Iniciar o Serviço de Treinamento GNN (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. Expor a API de Atribuição

   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. Conectar ao UI do Procurize

   • Adicionar um novo widget de painel que chama /evidence/attribution sempre que um cartão de controle é aberto.
   • Exibir os resultados com botões de aceitação que acionam POST /tasks/create para a evidência selecionada.

8. Benefícios Mensuráveis

O piloto demonstra uma redução superior a 75 % no esforço manual e um aumento significativo na confiança dos revisores de conformidade.

9. Roteiro Futuro

1. Grafos de Conhecimento Multi‑Inquilinos – Aprendizado federado entre múltiplas organizações preservando a privacidade dos dados.
2. Evidência Multimodal – Combinar PDFs textuais com trechos de código e arquivos de configuração via transformadores multimodais.
3. Marketplace de Prompt Adaptativo – Gerar automaticamente prompts de LLM baseados em evidências derivadas da GNN, criando um pipeline de geração de respostas em loop fechado.
4. Grafo Autocurativo – Detectar nós de evidência órfãos e sugerir automaticamente arquivamento ou re‑vinculação.

10. Conclusão

O Motor Dinâmico de Atribuição de Evidências transforma o ritual moroso de “buscar‑e‑colar” em uma experiência orientada por dados e aumentada por IA. Ao aproveitar as Redes Neurais de Grafos, as organizações podem:

• Acelerar a conclusão de questionários de minutos para segundos.
• Elevar a precisão das recomendações de evidência, reduzindo achados de auditoria.
• Manter plena auditabilidade e explicabilidade, atendendo às exigências regulatórias.

Integrar esse motor com as ferramentas de colaboração e fluxo de trabalho já existentes no Procurize oferece uma fonte única de verdade para evidências de conformidade, permitindo que as equipes de segurança, jurídica e produto se concentrem na estratégia ao invés da papelada.

Veja Também

• ISO 27001:2022 – Controles e Melhores Práticas de Gerenciamento de Evidências