Федеративный граф знаний нулевого доверия для автоматизации многоарендных анкет

Введение

Анкеты по безопасности и соответствию остаются постоянным узким местом для поставщиков SaaS. Каждый поставщик должен отвечать на сотни вопросов, охватывающих различные стандарты — SOC 2, ISO 27001, GDPR, и отраслевые стандарты. Ручные усилия, необходимые для поиска доказательств, проверки их релевантности и адаптации ответов для каждого клиента, быстро превращаются в центр затрат.

Федеративный граф знаний (FKG) — распределённое, схемно‑насыщенное представление доказательств, политик и контролей — предлагает способ избавиться от этого узкого места. В сочетании с безопасностью нулевого доверия FKG может безопасно обслуживать множество арендаторов (различные бизнес‑единицы, дочерние компании или партнёрские организации), никогда не раскрывая данные, принадлежащие другому арендатору. В результате появляется многоарендный, управляемый ИИ движок автоматизации анкет, который:

• Агрегирует доказательства из разрозненных хранилищ (Git, облачное хранилище, CMDB).
• Применяет строгие политики доступа на уровне узлов и рёбер (ноль‑доверия).
• Оркеструет ответы, сгенерированные ИИ через Retrieval‑Augmented Generation (RAG), используя только разрешённые арендатору данные.
• Отслеживает происхождение и аудитируемость с помощью неизменяемого реестра.

В этой статье мы подробно разберём архитектуру, поток данных и шаги реализации такой системы на базе платформы Procurize AI.

1. Основные понятия

2. Обзор архитектуры

Ниже представлена высокоуровневая диаграмма Mermaid, иллюстрирующая основные компоненты и их взаимодействия.

  graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User

Ключевые выводы из диаграммы

1. Изоляция арендаторов — каждый арендатор управляет собственными хранилищами политик и узлами доказательств, а движок контроля доступа регулирует любые межарендные запросы.
2. Федеративный граф — узел FK агрегирует метаданные схем, оставляя сырой контент зашифрованным и изолированным.
3. Проверки нулевого доверия — каждый запрос проходит через движок контроля доступа, который оценивает контекст (роль, состояние устройства, цель запроса).
4. Интеграция ИИ — компонент RAG извлекает только те узлы доказательств, к которым арендатор имеет доступ, а затем передаёт их LLM для синтеза ответа.
5. Аудит — все запросы и сгенерированные ответы фиксируются в неизменяемом реестре для проверяющих.

3. Модель данных

3.1 Унифицированная схема

Все сущности сохраняются как property graphs (например, Neo4j или JanusGraph) и доступны через GraphQL‑совместимый API.

3.2 Язык политик нулевого доверия

Лёгкий DSL (Domain Specific Language) описывает детализированные правила:

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

Эти правила компилируются в политики реального времени, которые принудительно применяются движком контроля доступа.

4. Рабочий процесс: от вопроса к ответу

1. Приём вопроса — проверяющий загружает анкету (PDF, CSV или через API JSON). Procurize разбирает её на отдельные вопросы и сопоставляет каждый с одним или несколькими контролями стандарта.

2. Сопоставление контрол‑доказательство — система запрашивает у FKG рёбра, связывающие целевой контроль с узлами доказательств, принадлежащими запрашивающему арендатору.

3. Авторизация нулевого доверия — перед извлечением доказательств движок контроля доступа проверяет контекст запроса (пользователь, устройство, местоположение, время).

4. Извлечение доказательств — авторизованные доказательства передаются в модуль RAG. RAG ранжирует их по релевантности с помощью гибридной модели TF‑IDF + векторных представлений.

5. Генерация LLM — LLM получает вопрос, извлечённые доказательства и шаблон подсказки, который задаёт тон и требуемый язык соответствия. Пример подсказки:

   Вы — специалист по соответствию для {tenant_name}. Ответьте на следующий вопрос анкеты, используя ТОЛЬКО предоставленные доказательства. Не придумывайте детали.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   

6. Обзор и совместная работа — сгенерированный ответ появляется в реальном времени в UI Procurize, где эксперты могут комментировать, редактировать или утверждать его.

7. Аудит — каждое извлечение, генерация и действие редактирования добавляются в неизменяемый реестр с криптографическим хешем, связывающим их с конкретной версией доказательства.

5. Гарантии безопасности

6. Шаги реализации на Procurize

1. Развертывание узлов графа для арендаторов

   • Запустите отдельный экземпляр Neo4j для каждого арендатора (или используйте мультиарендную БД с построчным контролем доступа).
   • Загрузите существующие документы политик и доказательства с помощью импортных конвейеров Procurize.

2. Определение правил нулевого доверия

   • С помощью редактора политик Procurize создайте правила DSL.
   • Включите интеграцию «постурой устройства» (MDM, EDR) для динамических оценок риска.

3. Настройка федеративной синхронизации

   • Установите микросервис procurize-fkg-sync.
   • Настройте публикацию обновлений схем в общий реестр схем, при этом данные остаются зашифрованными в состоянии покоя.

4. Интеграция RAG‑конвейера

   • Разверните контейнер procurize-rag (векторное хранилище, Elasticsearch и донастроенный LLM).
   • Подключите эндпоинт RAG к GraphQL‑API FKG.

5. Активация неизменяемого реестра

   • Включите модуль procurize-ledger (использует Hyperledger Fabric или лёгкий Append‑Only Log).
   • Установите политики удержания в соответствии с требованиями compliance (например, 7‑летний аудит).

6. Включение совместной UI

   • Включите функцию «Real‑Time Collaboration».
   • Определите роли и права просмотра (Рецензент, Утверждающий, Аудитор).

7. Запуск пилотного проекта

   • Выберите анкету с высоким объёмом (например, SOC 2 Type II) и измерьте:
     • Время обработки (база vs. ИИ‑поддержка).
     • Точность (процент ответов, прошедших проверку аудитора).
     • Сокращение затрат (экономия Человек‑часов).

7. Сводка преимуществ

8. Перспективные улучшения

1. Федеративное обучение для донастройки LLM — каждый арендатор может вносить анонимные градиенты, улучшая модель без раскрытия исходных данных.
2. Генерация инфраструктурного кода как политики — автоматическое создание Terraform/Pulumi‑модулей, которые внедряют те же правила нулевого доверия в облачную инфраструктуру.
3. Наложения Explainable AI — визуализация пути рассуждения (доказательство → подсказка → ответ) непосредственно в UI с помощью диаграмм Mermaid.
4. Интеграция доказательств с нулевыми знаниями (ZKP) — доказательство соответствия контролю аудиторам без раскрытия самого доказательства.

9. Заключение

Федеративный граф знаний нулевого доверия превращает громоздкий, фрагментированный процесс управления анкетами по безопасности в безопасный, совместный и управляемый ИИ‑рабочий процесс. Сочетая изолированные графы арендаторов, детальные политики доступа, Retrieval‑Augmented Generation и неизменяемый журнал, организации могут отвечать на вопросы соответствия быстрее, точнее и с полной регулятивной уверенностью.

Реализация этой архитектуры на платформе Procurize AI использует уже существующие конвейеры ingest, инструменты совместной работы и встроенные механизмы безопасности — позволяя командам сосредоточиться на управлении рисками, а не на рутинных сборках данных.

Будущее соответствия — это федеративность, доверие и интеллект. Примите его уже сегодня, чтобы опережать аудиторов, партнёров и регуляторов.

См. Also

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