Extracție Dinamică Multi‑Modală de Dovezi cu Învățare Federată pentru Chestionare de Securitate în Timp Real

Abstract
Chestionarele de securitate și auditurile de conformitate au devenit un blocaj pentru companiile SaaS în creștere rapidă. Procesele manuale tradiționale sunt predispuse la erori, consumatoare de timp și nu reușesc să țină pasul cu standardele regulatorii în continuă schimbare. Acest articol prezintă o soluție revoluționară — Extracție Dinamică Multi‑Modală de Dovezi (DMEE) alimentată de Învățare Federată (FL) — care se integrează strâns cu platforma AI Procurize pentru a automatiza colectarea, verificarea și prezentarea artefactelor probatorii din diverse modalități de date (text, imagini, fragmente de cod, fluxuri de jurnale). Prin păstrarea învățării în mediul local și partajarea doar a actualizărilor modelului, organizațiile obțin inteligență cu respectarea confidențialității, în timp ce modelul global se îmbunătățește continuu, livrând răspunsuri în timp real, contextuale, la chestionare cu precizie mai mare și latență redusă.

1. De ce este importantă Extracția Multi‑Modală de Dovezi

Chestionarele de securitate solicită dovezi concrete care pot rezida în:

Majoritatea asistenților AI excelează în generarea monomodală de text, lăsând goluri atunci când răspunsul necesită o captură de ecran sau un fragment de jurnal. Un flux unificat multi‑modal închide această lacună, transformând artefactele brute în obiecte de dovezi structurate ce pot fi introduse direct în răspunsuri.

2. Învățarea Federată: Coloana Vertebrală cu Prioritate a Confidențialității

2.1 Principii de Bază

• Datele Nu Părăsesc Locația – Documentele brute, capturile de ecran și fișierele de jurnal rămân în mediul securizat al companiei. Doar diferențele de greutate ale modelului sunt transmise către un orchestrator central.
• Agregare Securizată – Actualizările de greutate sunt criptate și agregate folosind tehnici omomorfe, împiedicând ingineria inversă a oricărui client individual.
• Îmbunătățire Continuă – Fiecare chestionar nou răspuns local contribuie la o bază de cunoștințe globală fără a expune date confidențiale.

2.2 Fluxul de Învățare Federată în Procurize

  graph LR
    A["Compania A\nSeif Local de Dovezi"] --> B["Extractor Local\n(LLM + Model Vizual)"]
    C["Compania B\nSeif Local de Dovezi"] --> B
    B --> D["Delta de Greutate"]
    D --> E["Agregator Securizat"]
    E --> F["Model Global"]
    F --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

1. Extracție Locală – Fiecare chiriaș rulează un extractor multi‑modal care combină un model lingvistic mare (LLM) cu un transformator vizual (ViT) pentru a eticheta și indexa dovezile.
2. Generarea Delta – Actualizările de model (gradient) se calculează pe datele locale și se criptează.
3. Agregare Securizată – Delta criptate de la toți participanții sunt agregate, producând un model global ce cuprinde învățămintele colective.
4. Reîmprospătarea Modelului – Modelul global revizuit este împins înapoi la fiecare chiriaș, îmbunătățind instantaneu acuratețea extracției în toate modalitățile.

3. Arhitectura Motorului DMEE

3.1 Prezentare Generală a Componentelor

3.2 Diagramă de Flux al Datelor

  flowchart TD
    subgraph Ingestie
        D1[Doc] --> P1[Pre‑procesare]
        D2[Imagini] --> P1
        D3[Jurnale] --> P1
    end
    P1 --> E1[Encoder Multi‑Modal]
    E1 --> C1[Clasificator de Dovezi]
    C1 --> R1[Stocare Vectorială]
    Q[Întrebare] --> G1[Generator Narativ]
    G1 --> R1
    R1 --> G1
    G1 --> V[Validator]
    V --> A[Înregistrator de Audit]
    style Ingestie fill:#e3f2fd,stroke:#90caf9,stroke-width:2px
    style Q fill:#ffcc80,stroke:#fb8c00,stroke-width:2px

4. De la Interogare la Răspuns: Parcurgerea în Timp Real

1. Primirea Întrebării – Un analist de securitate deschide un chestionar în Procurize. Întrebarea „Furnizați dovezi de MFA pentru conturi privilegiate” este trimisă motorului DMEE.
2. Extracția Intenției – LLM extrage tokenii cheie: MFA, conturi privilegiate.
3. Recuperare Cross‑Modală – Vectorul interogării este comparat cu magazinul vectorial global. Motorul aduce:
   • O captură de ecran a paginii de configurare MFA (imagine).
   • Un fragment de jurnal de audit ce arată evenimente MFA cu succes (jurnal).
   • Politica internă MFA (text).
4. Validarea Dovezilor – Fiecare obiect este verificat pentru actualitate (< 30 zile) și semnătură necesară.
5. Sincronizarea Narativă – LLM compune un răspuns, încorporând dovezile ca referințe sigure care se redau în linie în UI‑ul chestionarului.
6. Livrare Instantă – Răspunsul complet apare în UI în 2–3 secunde, gata pentru aprobare.

5. Beneficii pentru Echipele de Conformitate

6. Lista de Verificare pentru Implementarea în Întreprinderi

1. Instalați Extractorul Local – Deployați containerul Docker pe un subnet securizat. Conectați‑l la sursele de documente și jurnale.
2. Configurați Sincronizarea Federată – Furnizați endpoint‑ul agregatorului central și certificatele TLS.
3. Definiți Taxonomia – Mapping al cadrului reglementar ( SOC 2, ISO 27001, GDPR ) la categoriile de dovezi ale platformei.
4. Stabiliți Reguli de Validare – Specificați ferestre de expirare, semnăturile de atestare obligatorii și flagurile de criptare.
5. Faza Pilot – Rulați motorul pe un subset de chestionare; monitorizați metricile de precizie/recall.
6. Extindere – Extindeți la toate evaluările vendorilor; activați modul de sugestii automate pentru analiști.

7. Studii de Caz Real: FinTech Corp Reduce Timpul de Răspuns cu 75 %

Context – FinTech Corp gestiona ~150 de chestionare vendor pe trimestru, fiecare necesitând multiple artefacte de dovezi. Colectarea manuală media 4 ore per chestionar.

Soluție – Implementare Procurize DMEE cu învățare federată în trei centre de date regionale.

Concluzii Cheie

• Abordarea federată a respectat cerințele stricte de rezidență a datelor.
• Recuperarea multi‑modală a descoperit dovezi ascunse anterior (ex.: capturi UI) și a scurtat ciclurile de audit.

8. Provocări & Măsuri de Atenuare

9. Foaia de Parcurs Viitoare

1. Generare Zero‑Shot de Dovezi – Utilizarea modelelor difuzive generative pentru a sintetiza capturi de ecran mascate când activele originale nu sunt accesibile.
2. Scoruri de Încredere Explainable AI – Afișarea barelor de încredere per dovadă cu explicații contrafactuale.
3. Nodule Federate la Margine – Deploy de extractori ușori pe laptopurile dezvoltatorilor pentru extragere instantanee în timpul revizuirilor de cod.

10. Concluzie

Extracția Dinamică Multi‑Modală de Dovezi alimentată de Învățare Federată reprezintă o schimbare de paradigmă în automatizarea chestionarelor de securitate. Prin unificarea datelor text, vizuale și de jurnal, menținând confidențialitatea, organizațiile pot răspunde mai rapid, mai precis și cu o auditabilitate completă. Arhitectura modulară a Procurize facilitează adoptarea, permițând echipelor de conformitate să se concentreze pe atenuarea riscurilor strategice în loc de colectarea repetitivă a datelor.