Graf de Cunoștințe Federat Zero Trust pentru Automatizarea Chestionarelor Multi‑tenant

Introducere

Chestionarele de securitate și conformitate reprezintă un punct de blocare persistent pentru furnizorii SaaS. Fiecare furnizor trebuie să răspundă la sute de întrebări care acoperă multiple cadre – SOC 2, ISO 27001, GDPR, și standarde specifice fiecărei industrii. Efortul manual necesar pentru a găsi dovezi, a valida relevanța lor și a adapta răspunsurile pentru fiecare client devine rapid un centru de costuri.

Un graf de cunoștințe federat (FKG) — o reprezentare distribuită, bogată în scheme, a dovezilor, politicilor și controalelor — oferă o cale de a sparge această blocare. Atunci când este asociat cu securitatea zero‑trust, FKG poate servi în siguranță numeroși chiriași (unități de business diferite, subsidiare sau organizații partenere) fără a expune vreodată date aparținând altui chiriaș. Rezultatul este un motor de automatizare a chestionarelor multi‑tenant, impulsionat de AI care:

• Agregă dovezile din depozite disparate (Git, stocare în cloud, CMDB-uri).
• Aplică politici stricte de acces la nivel de nod și muchie (zero‑trust).
• Orchestra răspunsuri generate de AI prin Retrieval‑Augmented Generation (RAG) care extrag informații doar din cunoștințele permise chiriașului.
• Înregistrează proveniența și auditabilitatea printr-un registru imuabil.

În acest articol analizăm în profunzime arhitectura, fluxul de date și pașii de implementare pentru construirea unui astfel de sistem pe platforma Procurize AI.

1. Concepte de bază

2. Prezentare arhitecturală

Mai jos este o diagramă Mermaid de nivel înalt care ilustrează componentele principale și interacțiunile lor.

  graph LR
    subgraph Chiriaș A
        A1[Stocare Politici] --> A2[Noduri Dovezi]
        A2 --> A3[Motor de Control Acces<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Chiriaș B
        B1[Stocare Politici] --> B2[Noduri Dovezi]
        B2 --> B3[Motor de Control Acces<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Strat Federat
        A3 <--> FK[Graf de Cunoștințe Federat] <--> B3
        FK --> RAG[Generare Augmentată prin Recuperare]
        RAG --> AI[Motor LLM]
        AI --> Resp[Serviciu Generare Răspuns]
    end
    subgraph Traseu Audit
        FK --> Ledger[Registru Imutabil]
        Resp --> Ledger
    end
    Utilizator[Cerere Chestionar] -->|Jetoane Autentificare| RAG
    Resp -->|Răspuns| Utilizator

Principalele concluzii din diagramă

1. Izolarea chiriașilor – Fiecare chiriaș își rulează propriul Stocare Politici și Noduri Dovezi, dar Motorul de Control Acces mediază orice cerere inter‑chiriaș.
2. Graful Federat – Nodul FK agregă metadatele schemei păstrând dovezile brute criptate și izolate.
3. Verificări Zero‑Trust – Fiecare cerere de acces trece prin Motorul de Control Acces, care evaluează contextul (rol, postura dispozitivului, scopul cererii).
4. Integrarea AI – Componenta RAG extrage doar acele noduri de dovezi pe care chiriașul le are autorizate să le vadă, apoi le transmite unui LLM pentru sinteza răspunsului.
5. Auditabilitate – Toate recuperările și răspunsurile generate sunt înregistrate în Registrul Imutabil pentru auditorii de conformitate.

3. Model de date

3.1 Schema unificată

Toate entitățile sunt stocate ca grafuri de proprietăți (ex.: Neo4j sau JanusGraph) și expuse printr-un API compatibil GraphQL.

3.2 Limbajul de politică Zero‑Trust

Un DSL ușor exprimă reguli foarte fine:

allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;

Aceste reguli sunt compilate în politici în timp real aplicate de Motorul de Control Acces.

4. Flux de lucru: de la întrebare la răspuns

1. Ingestia Întrebărilor – Un evaluator de securitate încarcă un chestionar (PDF, CSV sau API JSON). Procurize îl parsează în întrebări individuale și le asociază la una sau mai multe controale ale cadrului.

2. Cartarea Control‑Dovezi – Sistemul interoghează FKG pentru muchii care leagă controlul țintă de nodurile de dovezi aparținând chiriașului solicitant.

3. Autorizație Zero‑Trust – Înainte de a se recupera orice dovadă, Motorul de Control Acces validează contextul cererii (utilizator, dispozitiv, locație, oră).

4. Recuperarea Dovezilor – Dovezile autorizate sunt transmise în flux către modulul RAG. RAG le ranghează după relevanță utilizând un model hibrid TF‑IDF + similaritate de embedding.

5. Generare LLM – LLM primește întrebarea, dovezile recuperate și un șablon de prompt care impune tonul și limbajul de conformitate. Exemplu de prompt:

   Sunteți un specialist în conformitate pentru {tenant_name}. Răspundeți la următorul item din chestionarul de securitate utilizând DOAR dovezile furnizate. Nu fabricați detalii.
   Întrebare: {question_text}
   Dovezi: {evidence_snippet}
   

6. Revizuirea și Colaborarea Răspunsului – Răspunsul generat apare în UI-ul colaborativ în timp real al Procurize, unde experții pot comenta, edita sau aproba.

7. Înregistrare în Audit – Fiecare eveniment de recuperare, generare și editare este adăugat în Registrul Imutabil cu un hash criptografic care leagă versiunea exactă a dovezii.

5. Garanții de securitate

6. Pași de implementare pe Procurize

1. Configurați Nodurile Graf de Chiriaș

   • Deployați o instanță Neo4j separată pentru fiecare chiriaș (sau folosiți o bază multi‑tenant cu securitate la nivel de rând).
   • Încărcați politicile existente și dovezile prin conductele de import ale Procurize.

2. Definiți Regulile Zero‑Trust

   • Utilizați editorul de politici al Procurize pentru a scrie reguli DSL.
   • Activați integrarea posture a dispozitivului (MDM, endpoint detection) pentru scoruri de risc dinamice.

3. Configurați Sincronizarea Federată

   • Instalați micro‑serviciul procurize-fkg-sync.
   • Configurați-l să publice actualizări de schemă către un registry comun, menținând însă datele criptate la repaus.

4. Integrați Linia de Procesare RAG

   • Deployați containerul procurize-rag (include store de vectori, Elasticsearch și un LLM fin‑tuned).
   • Conectați endpoint‑ul RAG la API‑ul GraphQL al FKG.

5. Activați Registrul Imutabil

   • Porniți modulul procurize-ledger (folosește Hyperledger Fabric ori un log doar de adăugare).
   • Stabiliți politici de retenție conform cerințelor de conformitate (ex.: audit 7 ani).

6. Activați Interfața UI Colaborativă

   • Porniți funcționalitatea Real‑Time Collaboration.
   • Definiți permisiuni bazate pe rol (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Rulați un Pilot

   • Selectați un chestionar cu volum ridicat (ex.: SOC 2 Type II) și măsurați:
     • Timp de răspuns (linia de bază vs. AI‑augmented).
     • Precizie (procentajul de răspunsuri care trec verificarea auditorilor).
     • Reducere a costurilor de conformitate (FTE economisite).

7. Rezumatul beneficiilor

8. Îmbunătățiri viitoare

1. Învățare Federată pentru Ajustarea Fină a LLM – Fiecare chiriaș poate contribui cu actualizări de gradient anonimizate pentru a îmbunătăți LLM‑ul de domeniu, fără a expune date brute.
2. Generare Dinamică a Politicilor ca Cod – Auto‑generează module Terraform sau Pulumi care impun aceleași politici zero‑trust în infrastructura cloud.
3. Suprapuneri AI Explicabil – Visualizați calea de raționament (dovezi → prompt → răspuns) direct în UI cu diagrame Mermaid de tip secvență.
4. Integrare Probe Zero‑Cunoaștere (ZKP) – Dovada că un anumit control este îndeplinit fără a dezvălui dovezile subiacente auditorilor.

9. Concluzie

Un Graf de Cunoștințe Federat Zero‑Trust transformă lumea greoaie și silozată a managementului chestionarelor de securitate într-un flux de lucru securizat, colaborativ și impulsionat de AI. Prin combinarea izolațiilor de tip chiriaș, politici fine de acces, Retrieval‑Augmented Generation și un registru imuabil de audit, organizațiile pot răspunde la întrebări de conformitate mai rapid, mai precis și cu încredere completă în reglementări.

Implementarea acestei arhitecturi pe platforma Procurize AI valorifică conductele existente de ingestie, instrumentele de colaborare și primitivele de securitate – permițând echipelor să se concentreze pe managementul strategic al riscurilor, nu pe colectarea repetitivă a datelor.

Viitorul conformității este federat, de încredere și inteligenț. Îmbrățișați-l astăzi pentru a rămâne cu un pas înaintea auditorilor, partenerilor și autorităților de reglementare.

Vezi De asemenea

• Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207
• Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data
• Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)