Motor de Recomandare a Dovezilor Contextuale pentru Chestionare de Securitate Automatizate

TL;DR – Un Motor de Recomandare a Dovezilor Contextuale (CERE) combină modele de limbaj mari (LLM) cu un graf de cunoștințe actualizat continuu pentru a oferi auditorilor și echipelor de securitate exact dovezile de care au nevoie—când au nevoie de ele. Rezultatul este o reducere de 60‑80 % a timpului de căutare manuală, o acuratețe mai mare a răspunsurilor și un flux de lucru de conformitate care scalează odată cu viteza dezvoltării moderne SaaS.

1. De ce un Motor de Recomandare este Legătura Lipsă

Chestionarele de securitate, verificările de pregătire SOC 2, auditurile ISO 27001 și evaluările de risc ale furnizorilor au toate un punct dur comun: căutarea dovezii potrivite. Echipele de obicei mențin un depozit vast de politici, rapoarte de audit, instantanee de configurare și atestații de la terți. Când apare un chestionar, un analist de conformitate trebuie să:

1. Analizeze întrebarea (adesea în limbaj natural, uneori cu jargon specific industriei).
2. Identifice domeniul de control (de exemplu, „Managementul Accesului”, „Păstrarea Datelor”).
3. Caută în depozit documentele care satisfac controlul.
4. Copy‑paste sau re‑scrie răspunsul, adăugând note contextuale.

Chiar și cu unelte de căutare sofisticate, bucla manuală poate consuma câteva ore pentru fiecare chestionar, în special când dovezile sunt împrăștiate în mai multe conturi cloud, sisteme de ticketing și share‑uri de fișiere vechi. Natura predispusă la erori a acestui proces alimentează oboseala de conformitate și poate duce la termene pierdute sau răspunsuri inexacte—ambele costisitoare pentru o afacere SaaS în creștere rapidă.

Intră în scenă CERE: un motor care afișează automat cele mai relevante dovezi imediat ce întrebarea este introdusă, alimentat de o combinație de înțelegere semantică (LLM) și raționament relațional (traversare de graf de cunoștințe).

2. Pilonii Arhitecturali de Bază

CERE este construit pe trei straturi strâns cuplate:

Mai jos este o diagramă Mermaid care vizualizează fluxul de date.

  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

Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele duble, conform cerinței.

3. De la Text la Intenție: Prompt‑Engineered LLM

Primul pas este să înțelegem întrebarea. Un prompt bine conceput extrage trei semnale:

1. Identificatorul de Control – de ex., „ISO 27001 A.9.2.3 – Managementul Parolelor”.
2. Categoria Dovezii – de ex., „Document de Politică”, „Export de Configurație”, „Log de Audit”.
3. Contextul de Risc – „Risc ridicat, acces extern”.

Un exemplu de prompt (păstrat concis din motive de securitate) arată astfel:

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}

Output‑ul LLM este validat contra o schemă, apoi este transmis constructorului de interogări DKG.

4. Graful dinamic de cunoștințe (DKG)

4.1 Modelul entităților

4.2 Sincronizare în timp real

Procurize se integrează deja cu instrumente SaaS precum GitHub, Confluence, ServiceNow și API‑uri de furnizori cloud. Un micro‑serviciu bazat pe CDC urmărește evenimente CRUD și actualizează graful cu o latență sub o secundă, păstrând auditabilitatea (fiecare muchie poartă un source_event_id).

5. Calea de Recomandare Condusă de Graf

1. Selectarea nodului ancoră – control‑ul din intenție devine nodul de pornire.
2. Expansiunea căii – O căutare în lățime (BFS) explorează muchiile PROVIDES limitate la evidence_type returnat de LLM.
3. Extracția de caracteristici – Pentru fiecare document candidat se construiește un vector din:
   • Similaritate textuală (încărcare de la același LLM).
   • Prospetime temporală (last_modified).
   • Frecvența de utilizare (cât de des a fost documentul referențiat în chestionarele anterioare).
4. Scorarea relevanței – Un GNN agregă caracteristicile nodurilor și ale muchiilor, producând un scor s ∈ [0,1].
5. Clasificare & Încredere – Documentele din top‑K sunt ordonate după s; motorul returnează și procentajul de încredere (ex.: „85 % încrezător că această politică satisface cererea”).

6. Bucla de Feedback Human‑in‑the‑Loop

Nicio recomandare nu este perfectă de la început. CERE captează decizia accept/reject și orice comentariu liber. Aceste date alimentează o buclă de învățare prin întărire (RL) care ajustează periodic rețeaua GNN, aliniind modelul la preferințele subiective de relevanță ale organizației.

Pipa RL rulează nocturn:

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

7. Integrarea cu Procurize

Procurize oferă deja un Hub Unificat de Chestionare unde utilizatorii pot atribui sarcini, comenta și atașa dovezi. CERE se conectează ca un widget de câmp inteligent:

• Când analistul apasă „Adaugă Dovezi”, widgetul declanșează pipeline‑ul LLM‑DKG.
• Documentele recomandate apar ca carduri click‑abile, fiecare având un buton „Inserează citarea” care generează automat referința markdown formatată pentru chestionar.
• Pentru medii multi‑tenant, motorul respectă partiționările de date la nivel de tenant — graful fiecărui client este izolat, garantând confidențialitatea, în timp ce permite învățare încrucișată prin medierea greutăților GNN (federated averaging).

8. Beneficii Concrete

Un pilot cu o fintech de mărime medie (≈200 de angajați) a raportat o scădere de 72 % a timpului de finalizare a chestionarelor și o reducere de 30 % a ciclurilor de revizie după prima lună.

9. Provocări & Măsuri de Atenuare

10. Plan de Dezvoltare Viitor

1. Recuperare multimodală a dovezilor – Integrăm capturi de ecran, diagrame de configurare și walkthrough‑uri video folosind LLM-uri cu capabilități vizuale.
2. Radar predictiv de reglementări – Fuziune cu fluxuri în timp real de modificări legislative (ex.: amendamente GDPR) pentru a îmbogăți proactiv DKG cu schimbări viitoare ale controalelor.
3. Tablou de bord Explainable AI – Vizualizăm de ce un document a primit scorul de încredere (urmărirea căii, contribuția caracteristicilor).
4. Graf auto‑vindecător – Detectare automată a nodurilor orfane și reconciliere prin rezoluție de entități asistată de AI.

11. Concluzie

Motorul de Recomandare a Dovezilor Contextuale transformă arta laborioasă a răspunsului la chestionarele de securitate într-o experiență bazată pe date, aproape instantanee. Prin combinarea parsing‑ului semantic al LLM‑urilor cu un graf de cunoștințe viu și un strat de rangare alimentat de GNN, CERE livrează doveza potrivită, la momentul potrivit, cu beneficii măsurabile în viteză, acuratețe și încredere în conformitate. Pe măsură ce organizațiile SaaS continuă să scaleze, un astfel de asistent inteligent nu va mai fi un „nice‑to‑have” – va deveni piatra de temelie a unei operațiuni rezistente și pregătite pentru audit.