Онтологически основанный движок подсказок для гармонизации вопросов безопасности

TL;DR – Движок подсказок, построенный вокруг онтологии, создает семантический мост между противоречивыми рамками соответствия, позволяя генеративному ИИ выдавать единообразные, проверяемые ответы на любые анкеты безопасности, сохраняя при этом контекстуальную релевантность и регулятивную точность.

1. Почему нужен новый подход

Анкеты безопасности остаются существенным узким местом для SaaS‑поставщиков. Даже при наличии инструментов, таких как Procurize, которые централизуют документы и автоматизируют рабочие процессы, семантический разрыв между разными стандартами заставляет команды по безопасности, юридическому сопровождению и инженерии переписывать одни и те же доказательства несколько раз:

Стандарт	Обычный вопрос	Пример ответа
SOC 2	Опишите шифрование ваших данных в состоянии покоя.	“Все клиентские данные зашифрованы с помощью AES‑256…”
ISO 27001	Как вы защищаете хранимую информацию?	“Мы реализуем шифрование AES‑256…”
GDPR	Опишите технические меры защиты персональных данных.	“Данные зашифрованы с использованием AES‑256 и ротируются ежеквартально.”

Хотя базовый контроль идентичен, формулировки, охват и ожидаемые доказательства различаются. Существующие AI‑конвейеры решают это посредством подстройки подсказок под каждый фреймворк, что быстро становится непригодным по мере роста количества стандартов.

Онтологически основанный движок подсказок решает проблему в корне: он создает единую формальную модель концепций соответствия, а затем отображает язык каждой анкеты на эту общую модель. ИИ требуется понимать лишь один «канонический» запрос, в то время как онтология берет на себя всю тяжесть перевода, версионирования и обоснования.

2. Основные компоненты архитектуры

Ниже представлено высокоуровневое представление решения в виде диаграммы Mermaid. Все метки узлов заключены в двойные кавычки, как требуется.

  graph TD
    A["Regulatory Ontology Store"] --> B["Framework Mappers"]
    B --> C["Canonical Prompt Generator"]
    C --> D["LLM Inference Engine"]
    D --> E["Answer Renderer"]
    E --> F["Audit Trail Logger"]
    G["Evidence Repository"] --> C
    H["Change Detection Service"] --> A

Regulatory Ontology Store – граф знаний, фиксирующий понятия (например, шашрование, контроль доступа), отношения (требует, наследует) и юрисдикционные атрибуты.
Framework Mappers – легковесные адаптеры, которые парсят входящие пункты анкеты, определяют соответствующие узлы онтологии и присваивают оценки уверенности.
Canonical Prompt Generator – формирует единый, контекстно‑богатый запрос к LLM, используя нормализованные определения онтологии и связанные доказательства.
LLM Inference Engine – любой генеративный модель (GPT‑4o, Claude 3 и др.), генерирующая естественноязыковой ответ.
Answer Renderer – преобразует «сырой» вывод LLM в требуемую структуру анкеты (PDF, markdown, JSON).
Audit Trail Logger – сохраняет решения по отображениям, версию запроса и ответ LLM для проверки соответствия и будущего обучения.
Evidence Repository – хранит политики, аудиторские отчёты и ссылки на артефакты, используемые в ответах.
Change Detection Service – отслеживает изменения в стандартах или внутренних политиках и автоматически распространяет их через онтологию.

3. Создание онтологии

3.1 Источники данных

Источник	Пример сущностей	Метод извлечения
ISO 27001 Annex A	«Cryptographic Controls», «Physical Security»	Правил‑основанный разбор пунктов ISO
SOC 2 Trust Services Criteria	«Availability», «Confidentiality»	NLP‑классификация документации SOC
GDPR Recitals & Articles	«Data Minimisation», «Right to Erasure»	Выделение сущностей и отношений с помощью spaCy + пользовательские шаблоны
Внутреннее хранилище политик	«Company‑wide Encryption Policy»	Прямой импорт из YAML/Markdown файлов политик

Каждый источник вносит узлы понятий (C) и ребра отношений (R). Например, «AES‑256» – это техника (C), которая реализует контроль «Data at Rest Encryption» (C). Связи аннотируются provenance (источник, версия) и уровнем уверенности.

3.2 Правила нормализации

Чтобы избежать дублирования, понятия канонизируются:

Исходный термин	Нормализованная форма
“Encryption at Rest”	`encryption_at_rest`
“Data Encryption”	`encryption_at_rest`
“AES‑256 Encryption”	`aes_256` (подтип `encryption_algorithm`)

Нормализация происходит через словарно‑управляемый нечеткий сопоставитель, обучающийся на одобренных человеком сопоставлениях.

3.3 Стратегия версионирования

Стандарты соответствия эволюционируют; онтология использует семантическую схему версий (MAJOR.MINOR.PATCH). При появлении нового пункта происходит минорное увеличение, что инициирует переоценку затронутых запросов. Журнал аудита фиксирует точную версию онтологии, использованную в каждом ответе, обеспечивая трассируемость.

4. Генерация запросов на практике

4.1 От анкеты к узлу онтологии

Получив вопрос, например:

“Do you encrypt backups stored off‑site?”

Framework Mapper выполняет поиск по схожести в онтологии и возвращает узел encryption_at_rest с уверенностью 0.96. Он также извлекает квалификаторы («backups», «off‑site») как атрибутные теги.

4.2 Канонический шаблон подсказки

Один переиспользуемый шаблон выглядит так (псевдокод):

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.

Движок подставляет найденные узлы онтологии и извлекает актуальные ссылки на доказательства из Evidence Repository. Поскольку базовый контроль одинаков для всех фреймворков, LLM получает консистентный контекст, устраняя вариации, вызванные различиями в формулировках.

4.3 Пример вывода LLM

Answer: Yes, all off‑site backups are encrypted using AES‑256 with a unique key per backup set. Encryption keys are managed in our HSM‑protected vault and rotated quarterly.
Supporting Artifacts:
Backup Encryption Policy – https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf
HSM Key Rotation Log – https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json

Answer Renderer затем форматирует ответ в требуемый вид анкеты (таблица для ISO, свободный текст для SOC 2 и пр.).

5. Преимущества перед традиционной подстройкой подсказок

Метрика	Традиционная подстройка подсказок	Онтологически основанный движок
Масштабируемость	Один запрос на каждый фреймворк → линейный рост	Один канонический запрос → постоянный
Последовательность	Разнородные формулировки	Единый ответ, генерируемый из единого источника
Аудитируемость	Ручное отслеживание версий запросов	Автоматический журнал версии онтологии + аудит
Адаптивность	Необходимо переобучать для каждого обновления стандарта	Сервис обнаружения изменений автоматически распространяет их через онтологию
Нагрузка на обслуживание	Высокая – десятки файлов запросов	Низкая – один слой отображения и граф знаний

В реальных тестах в Procurize онтологический движок сократил среднее время генерации ответа с 7 секунд (подстройка) до 2 секунд, одновременно повысив схожесть между фреймворками (рост BLEU‑score на 18 %).

6. Практические рекомендации по внедрению

Начните с малого – заполните онтологию самыми распространёнными контролями (шифрование, контроль доступа, логирование) перед расширением.
Используйте готовые графы – проекты вроде Schema.org, OpenControl и CAPEC предоставляют готовые словари, которые можно расширять.
Выбирайте графовую БД – Neo4j или Amazon Neptune эффективно обрабатывают сложные обходы и версионирование.
Интегрируйте CI/CD – рассматривайте изменения в онтологии как код; запускайте автоматические тесты, проверяющие корректность отображения на наборе типовых вопросов.
Включите человеческий контроль – предоставьте UI для аналитиков безопасности, позволяя им утверждать или корректировать сопоставления, что будет улучшать работу нечеткого сопоставителя.

7. Возможные направления развития

Синхронизация федеративных онтологий – компании могут делиться анонимизированными частями своих онтологий, создавая совместную базу знаний о соответствии.
Слой объяснимого ИИ – прикреплять графы‑обоснования к каждому ответу, визуализируя, какие узлы онтологии внесли вклад в финальный текст.
Интеграция доказательств с нулевым раскрытием (zk‑SNARK) – для сильно регулируемых отраслей встраивать zk‑доказательства, подтверждающие корректность сопоставления без раскрытия конфиденциальных политик.

8. Заключение

Онтологически управляемый движок подсказок представляет собой парадигматический сдвиг в автоматизации вопросов безопасности. Объединяя разрозненные стандарты соответствия в едином, версионируемом графе знаний, организации могут:

Исключить дублирование ручной работы между фреймворками.
Гарантировать согласованность и проверяемость ответов.
Быстро реагировать на регулятивные изменения с минимальными инженерными усилиями.

В сочетании с коллаборативной платформой Procurize такой подход позволяет командам безопасности, юридическим и продуктовым специалистам отвечать на запросы поставщиков за минуты, а не за дни, превращая соответствие из статуса затрат в конкурентное преимущество.

См. Also

OpenControl GitHub Repository – открытый репозиторий с определениями политик и контролей соответствия.
MITRE ATT&CK® Knowledge Base – структурированная таксономия техник противника, полезная при построении онтологий безопасности.
ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – обзор последней версии стандарта управления информационной безопасностью.