Движок контекстных рекомендаций доказательств для автоматизированных вопросов безопасности

TL;DR – Движок контекстно‑aware рекомендаций доказательств (CERE) объединяет крупные языковые модели (LLM) с постоянно обновляемым графом знаний, чтобы предоставлять аудиторам и командам безопасности именно тот кусок доказательства, который им нужен — в нужный момент. Результат — сокращение ручного времени поиска на 60‑80 %, повышение точности ответов и рабочий процесс соблюдения требований, масштабируемый под скорость современной разработки SaaS.

1. Почему движок рекомендаций — недостающая связь

Опросники по безопасности, проверки готовности к SOC 2, аудиты ISO 27001, оценки рисков поставщиков — все они имеют одну общую проблему: поиск нужного доказательства. Команды обычно поддерживают разросшееся хранилище политик, аудиторских отчётов, снапшотов конфигураций и сторонних аттестаций. Когда приходит опросник, аналитик по соответствию должен:

1. Проанализировать вопрос (часто на естественном языке, иногда с отраслевым жаргоном).
2. Определить домен контроля (например, «Управление доступом», «Сохранение данных»).
3. Пройтись по репозиторию в поисках документов, удовлетворяющих контролю.
4. Скопировать‑вставить или переписать ответ, добавив контекстные примечания.

Даже при использовании продвинутых поисковых средств, цикл вручную может занимать несколько часов на каждый опросник, особенно когда доказательства разбросаны по нескольким облачным аккаунтам, системам тикетов и устаревшим файловым хранилищам. Ошибки в этом процессе вызывают усталость от соблюдения требований и могут привести к пропуску сроков или неточным ответам — что дорого обойдётся быстрорастущему SaaS‑бизнесу.

CERE решает задачу: движок автоматически выводит наиболее релевантные доказательства сразу после ввода вопроса, используя сочетание семантического понимания (LLM) и реляционного вывода (обход графа знаний).

2. Основные архитектурные столпы

CERE построен на трёх тесно связанных уровнях:

Ниже представлена диаграмма Mermaid, визуализирующая поток данных.

  flowchart LR
    A["Пользователь отправляет вопрос в опроснике"]
    B["LLM разбирает намерение\n(Контроль, Риск, ТипАртефакта)"]
    C["Поиск в DKG по намерению"]
    D["Оценка релевантности GNN"]
    E["Топ‑K элементов доказательства"]
    F["UI показывает рекомендацию\nс оценкой уверенности"]
    G["Обратная связь пользователя (принять/отклонить)"]
    H["RL‑цикл обновляет веса GNN"]
    A --> B --> C --> D --> E --> F
    F --> G --> H --> D

Все подписи узлов заключены в двойные кавычки, как требуется.

3. От текста к намерению: Prompt‑engineered LLM

Первый шаг — понимание вопроса. Тщательно составленный запрос извлекает три сигнала:

1. Идентификатор контроля — например, «ISO 27001 A.9.2.3 – Управление паролями».
2. Категория доказательства — например, «Политический документ», «Экспорт конфигурации», «Журнал аудита».
3. Контекст риска — «Высокий риск, внешний доступ».

Пример запроса (коротко, ради безопасности):

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}

Вывод LLM проверяется по схеме, затем передаётся в конструктор запросов DKG.

4. Динамический граф знаний (DKG)

4.1 Модель сущностей

4.2 Синхронизация в реальном времени

Procurize уже интегрирован с SaaS‑инструментами вроде GitHub, Confluence, ServiceNow и API облачных провайдеров. Микросервис на базе CDC отслеживает события CRUD и обновляет граф с задержкой в субсекунды, сохраняя аудируемость (каждое ребро хранит source_event_id).

5. Путь рекомендаций через граф

1. Выбор якорного узла — идентификатор control из намерения становится стартовым узлом.
2. Расширение пути — поиск в ширину (BFS) по ребрам PROVIDES, ограниченный типом evidence_type, полученным от LLM.
3. Извлечение признаков — для каждого кандидата формируется вектор из:
   • Текстового сходства (эмбеддинг той же LLM).
   • Свежести (last_modified).
   • Частоты использования (как часто документ упоминался в прошлых опросниках).
4. Оценка релевантности — GNN агрегирует признаки узлов и ребер, выдавая оценку s ∈ [0,1].
5. Ранжирование и уверенность — топ‑K документов сортируются по s; движок также выводит процент уверенности (например, «85 % уверены, что эта политика удовлетворяет запрос»).

6. Человек‑в‑цикл: обратная связь

Идеальная рекомендация сразу не появляется. CERE фиксирует решение принять/отклонить и любой свободный комментарий. Эти данные питают цикл обучения с подкреплением (RL), который периодически дообучает политику сети GNN, согласовывая её с субъективными предпочтениями организации.

RL‑конвейер запускается каждую ночь:

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

7. Интеграция с Procurize

Procurize уже предоставляет Unified Questionnaire Hub, где пользователи могут назначать задачи, комментировать и прикреплять доказательства. CERE подключается как умный виджет поля:

• При нажатии «Добавить доказательство» виджет запускает конвейер LLM → DKG.
• Рекомендованные документы выводятся в виде кликабельных карточек, каждая с кнопкой «Вставить цитату», которая автоматически генерирует markdown‑ссылку, отформатированную под опросник.
• В мульти‑тенантных средах движок соблюдает разделение данных по арендаторам — граф каждого клиента изолирован, обеспечивая конфиденциальность, но при этом позволяет кросс‑тенантное обучение в приватной манере (через федеративное усреднение весов GNN).

8. Оцифрованные выгоды

Пилотный проект в средневзвешенном финтехе (≈200 сотрудников) показал сокращение времени обработки опросников на 72 % и уменьшение количества ревизий на 30 % уже в первый месяц.

9. Проблемы и способы их решения

10. План развития

1. Мультимодальный поиск доказательств — включить скриншоты, схемы конфигураций и видеоруководства с использованием визуальных LLM.
2. Прогностический регуляторный радар — интегрировать поток новостей о нормативных изменениях (например, поправки к GDPR) для проактивного обогащения DKG предстоящими изменениями контролей.
3. Dashboard объяснимого ИИ — визуализировать, почему документ получил свою оценку уверенности (трассировка пути, вклады признаков).
4. Самовосстанавливающийся граф — автоматически обнаруживать «осиротевшие» узлы и сопоставлять их с помощью AI‑решения по разрешению сущностей.

11. Заключение

Движок контекстных рекомендаций доказательств преобразует трудоёмкое искусство ответов на вопросы безопасности в управляемый, практически мгновенный процесс. Совмещение семантического парсинга LLM, живого графа знаний и ранжирования на основе GNN обеспечивает предоставление нужного доказательства в нужный момент, с измеримыми преимуществами в скорости, точности и уверенности соответствия. По мере того как SaaS‑организации продолжают расти, такая интеллектуальная поддержка перестаёт быть «хорошей идеей» и становится краеугольным камнем надёжной, готовой к аудиту операционной модели.