Generare Adaptivă a Prompturilor Conștiente de Context pentru Chestionare de Securitate Multi‑Cadru

Rezumat
Companiile de astăzi gestionează zeci de cadre de securitate — SOC 2, ISO 27001, NIST CSF, PCI‑DSS, GDPR și multe altele. Fiecare cadru impune un set unic de chestionare pe care echipele de securitate, juridic și de produs trebuie să le completeze înainte ca o tranzacție cu un furnizor să poată fi încheiată. Metodele tradiționale se bazează pe copierea manuală a răspunsurilor din depozite statice de politici, ceea ce duce la deviații de versiune, efort duplicat și un risc crescut de răspunsuri neconforme.

Procurize AI introduce Generarea Adaptivă a Prompturilor Conștiente de Context (CAAPG), un strat optimizat pentru motoarele generative care creează automat promptul perfect pentru orice element de chestionar, luând în considerare contextul reglementativ specific, maturitatea controalelor organizației și disponibilitatea dovezilor în timp real. Prin combinarea unui graf de cunoștințe semantic, a unei conducte de generare augmentată prin recuperare (RAG) și a unei bucle de învățare prin consolidare (RL) ușoare, CAAPG oferă răspunsuri nu doar mai rapide, ci și auditate și explicabile.

1. De ce contează generarea de prompturi

Limitarea principală a marilor modele lingvistice (LLM‑uri) în automatizarea conformității este fragilitatea prompturilor. Un prompt generic, cum ar fi „Explicați politica noastră de criptare a datelor”, poate produce un răspuns prea vag pentru un chestionar SOC 2 Type II, dar excesiv de detaliat pentru un addendum de prelucrare a datelor GDPR. Nepotrivirea creează două probleme:

1. Limbaj inconsistent între cadre, slăbind percepția de maturitate a organizației.
2. Creșterea editărilor manuale, care reintroduce povara pe care automatizarea încerca să o elimine.

Promptarea adaptivă rezolvă ambele aspecte prin condiționarea LLM‑ului pe un set concis de instrucțiuni specifice cadrului. Setul de instrucțiuni este derivat automat din taxonomia chestionarului și din graful de dovezi al organizației.

2. Prezentare arhitecturală

Mai jos este o vedere de ansamblu a conductei CAAPG. Diagrama folosește sintaxa Mermaid pentru a rămâne în ecosistemul Hugo Markdown.

  graph TD
    Q[Questionnaire Item] -->|Parse| T[Taxonomy Extractor]
    T -->|Map to| F[Framework Ontology]
    F -->|Lookup| K[Contextual Knowledge Graph]
    K -->|Score| S[Relevance Scorer]
    S -->|Select| E[Evidence Snapshot]
    E -->|Feed| P[Prompt Composer]
    P -->|Generate| R[LLM Answer]
    R -->|Validate| V[Human‑in‑the‑Loop Review]
    V -->|Feedback| L[RL Optimizer]
    L -->|Update| K

Componente cheie

3. De la întrebare la prompt – Pas cu pas

3.1 Extracția taxonomiei

Un element de chestionar este mai întâi tokenizat și trecut printr-un clasificator BERT ușor, antrenat pe un corpus de 30 k de exemple de întrebări de securitate. Clasificatorul produce o listă ierarhică de etichete:

Item: “Criptaţi datele în repaus utilizând algoritmi standard din industrie?”
Etichete: [Protecția Datelor, Criptare, Repauzare, AES‑256]

3.2 Maparea ontologică

Fiecare etichetă este comparată cu Framework Ontology. Pentru SOC 2 eticheta „Criptare în repaus” se mapă la criteriul Trust Services CC6.1; pentru ISO 27001 se mapă la A.10.1. Această mapare este stocată ca o muchie bidirecțională în KG.

3.3 Scorarea grafului de cunoștințe

KG conține noduri pentru politici reale (Policy:EncryptionAtRest) și artefacte de dovezi (Artifact:KMSKeyRotationLog). Un model GraphSAGE calculează un vector de relevanță pentru fiecare nod în funcție de etichetele taxonomiei, returnând o listă ordonată:

1. Policy:EncryptionAtRest
2. Artifact:KMSKeyRotationLog (ultimele 30 zile)
3. Policy:KeyManagementProcedures

3.4 Compoziția promptului

Prompt Composer concatenează top‑K noduri într-o instrucțiune structurată:

[Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]
Folosiţi jurnalul recent de rotație a cheilor KMS (30 zile) şi politica documentată EncryptionAtRest pentru a răspunde:
„Descrieţi cum organizaţia dumneavoastră criptează datele în repaus, specificând algoritmi, managementul cheilor și controalele de conformitate.”

Observaţi marcajele de context ([Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]) care ghidează LLM‑ul să producă limbaj specific cadrului.

3.5 Generarea LLM‑ului și validarea

Promptul compus este trimis către un LLM fin ajustat, orientat spre domeniu (ex.: GPT‑4‑Turbo cu set de instrucțiuni pentru conformitate). Răspunsul brut este apoi trimis unui reviewer Human‑in‑the‑Loop (HITL). Reviewer‑ul poate:

• Accepta răspunsul.
• Oferi o corecție scurtă (ex.: înlocuiţi „AES‑256” cu „AES‑256‑GCM”).
• Semnala lipsa dovezii.

Fiecare acțiune a reviewer‑ului este înregistrată ca token de feedback pentru optimizer‑ul RL.

3.6 Bucla de învățare prin consolidare

Un agent Proximal Policy Optimization (PPO) actualizează politica de generare a prompturilor pentru a maximiza rata de acceptare și a minimiza distanța de editare. În decurs de săptămâni, sistemul converge către prompturi care produc răspunsuri aproape perfecte direct din LLM.

4. Beneficii illustrate prin metrici din viața reală

Aceste numere provin dintr-un pilot cu un furnizor SaaS care gestionează 150 de chestionare de furnizori pe trimestru, acoperind 8 cadre.

5. Explicabilitate și audit

Ofițerii de conformitate întreabă adesea „De ce a ales IA această formulare?”. CAAPG răspunde cu jurnale de prompturi trasabile:

1. Prompt ID: Hash unic pentru fiecare prompt generat.
2. Noduri sursă: Listă de ID‑uri de noduri KG utilizate.
3. Jurnal de scorare: Scoruri de relevanță pentru fiecare nod.
4. Feedback reviewer: Date stampate cu corecțiile.

Toate jurnalele sunt stocate într-un Log Append‑Only imuabil (bazat pe o variantă ușoară de blockchain). Interfața de audit expune un Prompt Explorer în care auditorul poate face click pe orice răspuns și vizualiza instantaneu provenance‑ul acestuia.

6. Securitate și confidențialitate

Pentru că sistemul consumă dovezi sensibile (ex.: jurnale de chei de criptare), aplicăm:

• Zero‑Knowledge Proofs pentru validarea dovezilor – dovedim existența unui jurnal fără a expune conținutul.
• Computare confidențială (enclavi Intel SGX) pentru etapa de scorare a KG.
• Confidențialitate diferențială la agregarea metricilor de utilizare pentru bucla RL, asigurând că niciun chestionar individual nu poate fi reconstruit.

7. Extinderea CAAPG la noi cadre

Adăugarea unui nou cadru de conformitate este simplă:

1. Încărcaţi CSV‑ul de Ontologie care mapează clauzele cadrului la etichete universale.
2. Rulaţi mapper‑ul taxonomie‑la‑ontologie pentru a genera muchii KG.
3. Fin ajustaţi GNN‑ul pe un set mic de itemi etichetați (≈500) din noul cadru.
4. Depuneţi – CAAPG începe automat să genereze prompturi conștiente de context pentru noul set de chestionare.

Design‑ul modular înseamnă că chiar și cadrele de nișă (ex.: FedRAMP Moderate sau CMMC) pot fi integrate în decurs de o săptămână.

8. Direcții viitoare

Planul de dezvoltare al Procurize include o versiune beta a Colaborării pe Grafuri de Cunoștințe Federate, care va permite furnizorilor și clienților să schimbe context de conformitate păstrând confidențialitatea.

9. Începeți cu CAAPG în Procurize

1. Activaţi „Motorul de Prompturi Adaptive” în setările platformei.
2. Conectaţi magazinul de dovezi (ex.: bucket S3, Azure Blob, CMDB intern).
3. Importaţi ontologiile de cadru (șablon CSV disponibil în Docs).
4. Rulaţi „Asistentul de construire KG inițială” – va importa politici, controale și artefacte.
5. Atribuiţi un rol de „Reviewer Prompturi” unui analist de securitate pentru primele două săptămâni, pentru a colecta feedback.
6. Monitorizaţi „Dashboard‑ul de Acceptare Prompturi” pentru a observa cum bucla RL îmbunătățește performanța.

Într-un singur sprint, majoritatea echipelor observă o reducere de 50 % a timpului de răspuns la chestionare.

10. Concluzie

Generarea Adaptivă a Prompturilor Conștiente de Context redefinește problema chestionarelor de securitate de la copiere manuală la conversație dinamică alimentată de IA. Prin ancorarea ieșirii LLM‑ului într-un graf semantic de cunoștințe, prin ancorarea prompturilor în ontologii specifice cadrului și prin învățarea continuă din feedback‑ul uman, Procurize livrează:

• Viteză – răspunsuri în secunde, nu minute.
• Acuratețe – text legat de dovezi și conform cadrului.
• Auditabilitate – proveniență completă pentru fiecare răspuns generat.
• Scalabilitate – integrare fără efort a noilor reglementări.

Întreprinderile care adoptă CAAPG pot închide tranzacțiile cu furnizorii mai rapid, pot reduce costurile de personal pentru conformitate și pot menține o poziție de conformitate demonstrabil legată de dovezi concrete. Pentru organizațiile care gestionează deja sarcini FedRAMP, suportul încorporat pentru controalele FedRAMP asigură că chiar și cele mai stricte cerințe federale sunt îndeplinite fără efort ingineresc suplimentar.