Motor de Prompt bazat pe Ontologie pentru Alinierea Chestionarelor de Securitate
TL;DR – Un motor de prompturi centrat pe ontologie creează o punte semantică între cadrele de conformitate în conflict, permițând AI‑ului generativ să producă răspunsuri uniforme și auditate la orice chestionar de securitate, păstrând relevanța contextuală și fidelitatea reglementară.
1. De ce este nevoie de o abordare nouă
Chestionarele de securitate rămân un blocaj major pentru furnizorii SaaS. Chiar și cu instrumente precum Procurize care centralizează documente și automatizează fluxurile de lucru, diferența semantică dintre standarde obligă echipele de securitate, juridice și de inginerie să rescrie aceleași dovezi de mai multe ori:
| Cadru | Întrebare tipică | Răspuns exemplu |
|---|---|---|
| SOC 2 | Describe your data encryption at rest. | “Toate datele clienților sunt criptate cu AES‑256…” |
| ISO 27001 | How do you protect stored information? | “Implementăm criptarea AES‑256…” |
| GDPR | Explain technical safeguards for personal data. | “Datele sunt criptate cu AES‑256 și rotite trimestrial.” |
Deși controlul de bază este identic, formularea, scopul și așteptările de dovezi diferă. Conductele AI existente tratează această problemă prin ajustarea promptului pentru fiecare cadru, ceea ce devine rapid nesustenabil pe măsură ce numărul standardelor crește.
Un motor de prompturi bazat pe ontologie rezolvă problema la rădăcină: construiește o reprezentare formală unică a conceptelor de conformitate, apoi mapează limbajul fiecărui chestionar pe acel model comun. AI‑ul trebuie să înțeleagă un singur prompt „canonic”, în timp ce ontologia efectuează traducerea, versionarea și justificarea.
2. Componente de bază ale arhitecturii
Mai jos este o vedere de ansamblu a soluției, exprimată ca diagramă Mermaid. Toate etichetele nodurilor sunt încadrate în ghilimele așa cum se cere.
graph TD
A["Stoc de Ontologie Reglementară"] --> B["Mapatori de Cadru"]
B --> C["Generator de Prompt Canonical"]
C --> D["Motor de Inferență LLM"]
D --> E["Generator de Răspuns"]
E --> F["Înalță jurnal de audit"]
G["Depozit de Dovezi"] --> C
H["Serviciu de Detectare a Schimbărilor"] --> A
- Stoc de Ontologie Reglementară – Un grafic de cunoștințe care captează concepte (de ex. criptare, control de acces), relații (require, inherits) și atribute jurisdicționale.
- Mapatori de Cadru – Adaptoare ușoare care analizează elementele de chestionar primite, identifică nodurile ontologice corespunzătoare și atașează scoruri de încredere.
- Generator de Prompt Canonical – Construieste un singur prompt bogat în context pentru LLM, utilizând definițiile normalizate ale ontologiei și dovezile legate.
- Motor de Inferență LLM – Orice model generativ (GPT‑4o, Claude 3, etc.) care produce un răspuns în limbaj natural.
- Generator de Răspuns – Formatează ieșirea brută a LLM‑ului în structura cerută de chestionar (PDF, markdown, JSON).
- Înalță jurnal de audit – Salvează deciziile de mapare, versiunea promptului și răspunsul LLM pentru revizuire de conformitate și instruire viitoare.
- Depozit de Dovezi – Stochează documente de politică, rapoarte de audit și linkuri către artefacte menționate în răspunsuri.
- Serviciu de Detectare a Schimbărilor – Monitorizează actualizările standardelor sau politicilor interne și propaga automat modificările prin ontologie.
3. Construirea ontologiei
3.1 Surse de date
| Sursă | Exemple de entități | Metodă de extracție |
|---|---|---|
| Anexa A a ISO 27001 | “Controale criptografice”, “Securitate fizică” | Parsing bazat pe reguli a clauzelor ISO |
| Criteriile de Servicii de Încredere SOC 2 | “Disponibilitate”, “Confidențialitate” | Clasificare NLP pe documentația SOC |
| Recitaluri & Articole GDPR | “Minimizarea datelor”, “Dreptul la ștergere” | Extracție entitate-relație cu spaCy + modele personalizate |
| Seiful de politici interne | “Politica de criptare a companiei” | Import direct din fișiere YAML/Markdown de politici |
Fiecare sursă contribuie cu noduri de concept (C) și muchii de relație (R). De exemplu, “AES‑256” este o tehnică (C) care implementează controlul “Criptare a datelor la repaus” (C). Legăturile sunt adnotate cu provenance (sursă, versiune) și încredere.
3.2 Reguli de normalizare
Pentru a evita dublarea, conceptele sunt canonicalizate:
| Termen brut | Formă normalizată |
|---|---|
| “Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| “Data Encryption” | encryption_at_rest |
| “AES‑256 Encryption” | aes_256 (sub‑tip al encryption_algorithm) |
Normalizarea se realizează printr-un matcher fuzzy bazat pe dicționar care învață din mapările aprobate de oameni.
3.3 Strategie de versionare
Standardele de conformitate evoluează; ontologia adoptă o schemă de versionare semantică (MAJOR.MINOR.PATCH). Când apare o nouă clauză, se efectuează o creștere minoră, declanșând re‑evaluarea în lanț a prompturilor afectate. Jurnalul de audit capturează exact versiunea ontologiei folosită pentru fiecare răspuns, permițând trasabilitatea.
4. Generarea promptului în practică
4.1 De la chestionar la nod ontologic
Când un furnizor primește o întrebare precum:
“Do you encrypt backups stored off‑site?”
Mapatorul de cadru rulează o căutare de similaritate împotriva ontologiei și returnează nodul encryption_at_rest cu un scor de încredere de 0.96. De asemenea, extrage orice calificativ (“backups”, “off‑site”) ca etichete de atribut.
4.2 Șablonul de prompt canonic
Un singur șablon reutilizabil arată așa (pseudo‑cod):
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.
Motorul substituie nodurile ontologice mapate și recuperează cele mai recente URL‑uri de dovezi din Depozitul de Dovezi. Pentru că controlul de bază este același în toate cadrele, LLM‑ul primește un context consistent, eliminând variațiile cauzate de diferențele de formulare.
4.3 Exemplu de ieșire LLM
Răspuns: Da, toate backup‑urile stocate off‑site sunt criptate cu AES‑256 și o cheie unică per set de backup. Cheile de criptare sunt gestionate în seiful HSM și rotite trimestrial.
Artefacte suport:
- Politica de criptare a backup‑urilor –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- Jurnal de rotație a cheilor HSM –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
Generatorul de Răspuns formatează apoi acest text în aspectul specific al chestionarului (de ex. un tabel pentru ISO, un câmp liber pentru SOC 2).
5. Beneficii față de ajustarea tradițională a promptului
| Indicator | Ajustarea tradițională a promptului | Motor bazat pe ontologie |
|---|---|---|
| Scalabilitate | Un prompt per cadru → creștere liniară | Prompt canonic unic → constant |
| Consistență | Formulări divergente între cadre | Răspuns uniform generat dintr-o singură sursă |
| Auditabilitate | Urmărire manuală a versiunilor de prompt | Versiune automată a ontologiei + jurnal de audit |
| Adaptabilitate | Necesită re‑training la fiecare actualizare | Detectarea schimbărilor se propagă automat prin ontologie |
| Povara de mentenanță | Ridicată – zeci de fișiere de prompt | Mică – strat de mapare și graf de cunoștințe |
În teste din viața reală la Procurize, motorul bazat pe ontologie a redus timpul mediu de generare a răspunsului de la 7 secunde (ajustare de prompt) la 2 secunde, în timp ce similaritatea între cadre a crescut (scor BLEU cu 18 %).
6. Sfaturi de implementare
- Începeți mic – Populați ontologia cu cele mai comune controale (criptare, control de acces, jurnalizare) înainte de a extinde.
- Folosiți grafuri existente – Proiecte ca Schema.org, OpenControl și CAPEC oferă vocabulari pre‑construite ce pot fi extinse.
- Utilizați o bază de grafuri – Neo4j sau Amazon Neptune gestionează traversări complexe și versionare eficient.
- Integrați CI/CD – Tratați modificările ontologiei ca cod; rulați teste automate care verifică acuratețea mapărilor pe un set de chestionare de probă.
- Omul în buclă – Oferiți o interfață pentru analiștii de securitate să aprobe sau să corecteze mapările, alimentând matcher‑ul fuzzy.
7. Extensii viitoare
- Sincronizare federată a ontologiei – Companiile pot partaja părți anonimizate ale ontologiilor lor, creând o bază de cunoștințe de conformitate la nivel de comunitate.
- Layer Explainable AI – Atașați grafice de raționament la fiecare răspuns, vizualizând cum nodurile ontologice specifice au contribuit la textul final.
- Integrare cu Zero‑Knowledge Proof – Pentru industrii puternic reglementate, încorporați dovezi zk‑SNARK care atestă corectitudinea mapării fără a expune textul politicilor sensibile.
8. Concluzie
Un motor de prompturi condus de ontologie reprezintă o schimbare de paradigmă în automatizarea chestionarelor de securitate. Prin unificarea standardelor de conformitate disparate sub un grafic de cunoștințe versionat, organizațiile pot:
- Elimina efortul manual redundant între cadre.
- Garantă consistența și auditabilitatea răspunsurilor.
- Se adapteze rapid la schimbările reglementare cu un efort de inginerie minim.
Când este combinat cu platforma colaborativă Procurize, această abordare permite echipelor de securitate, juridic și de produs să răspundă la evaluările vendorilor în minute, nu în zile, transformând conformitatea dintr-un centru de cost într-un avantaj competitiv.
Vezi și Also
- OpenControl GitHub Repository – Depozit open‑source de politici‑ca‑cod și definiții de controale de conformitate.
- MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Taxonomie structurată a tehnicilor adversare, utilă pentru construirea ontologiilor de securitate.
- ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Versiunea cea mai recentă a standardului de management al securității informaționale.