Zero Trust Federovaný Znalostný Graf pre Automatizáciu Dotazníkov Viacero Nájemníkov

Úvod

Bezpečnostné a súladové dotazníky predstavujú neustálu prekážku pre SaaS poskytovateľov. Každý poskytovateľ musí odpovedať na stovky otázok, ktoré pokrývajú viaceré rámce – SOC 2, ISO 27001, GDPR a priemyselné špecifické štandardy. Manuálna práca potrebná na vyhľadanie dôkazov, overenie ich relevance a prispôsobenie odpovedí pre každého zákazníka sa rýchlo mení na nákladové centrum.

Federovaný znalostný graf (FKG) – distribuované, schémou bohaté znázornenie dôkazov, politík a kontrol – ponúka spôsob, ako túto prekážku prekonať. V kombinácii so Zero‑Trust bezpečnosťou môže FKG bezpečne obsluhovať mnoho nájomcov (rôzne obchodné jednotky, dcérske spoločnosti alebo partnerské organizácie) bez toho, aby sa akékoľvek dáta patriace inému nájomcovi zverejnili. Výsledkom je viacnájomná, AI‑riadená platforma na automatizáciu dotazníkov, ktorá:

• Zbiera dôkazy z rôznych úložísk (Git, cloudové úložiská, CMDB).
• Vynucuje prísne prístupové politiky na úrovni uzlov a hrán (Zero‑Trust).
• Orchestruje AI‑generované odpovede prostredníctvom Retrieval‑Augmented Generation (RAG), ktoré čerpajú len z povolených znalostí nájomcu.
• Sleduje pôvod a auditovateľnosť pomocou nemenného registra.

V tomto článku sa podrobne pozrieme na architektúru, tok dát a implementačné kroky potrebné na vytvorenie takéhoto systému na platforme Procurize AI.

1. Základné pojmy

2. Prehľad architektúry

Nižšie je vysokúrovňový diagram Mermaid, ktorý znázorňuje hlavné komponenty a ich interakcie.

  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

Kľúčové poznatky z diagramu

1. Izolácia nájomcov – Každý nájomca má svoj vlastný Policy Store a Evidence Nodes, avšak Access Control Engine sprostredkuje každú požiadavku medzi nájomcami.
2. Federovaný graf – Uzol FK agreguje metadáta schémy, pričom surové dôkazy zostávajú šifrované a oddelené.
3. Zero‑Trust kontroly – Každá požiadavka prechádza Access Control Engine, ktorý vyhodnocuje kontext (rola, postoj zariadenia, účel požiadavky).
4. Integrácia AI – RAG komponent načíta len tie dôkazy, ku ktorým má nájomca oprávnenie, a potom ich odovzdá LLM pre syntézu odpovede.
5. Auditovateľnosť – Všetky načítania a generované odpovede sú zaznamenané v Nemennom registri pre audítorov.

3. Dátový model

3.1 Zjednotená schéma

Všetky entity sú uložené ako property graphs (napr. Neo4j alebo JanusGraph) a vystavované cez GraphQL‑kompatibilné API.

3.2 Jazyk politík Zero‑Trust

Jednoduchý DSL (Domain Specific Language) vyjadruje jemnozrnné pravidlá:

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

Tieto pravidlá sa kompilujú do real‑time politík vynucovaných Access Control Engine.

4. Pracovný tok: Od otázky po odpoveď

1. Získanie otázky – Bezpečnostný kontrolór nahrá dotazník (PDF, CSV alebo API JSON). Procurize ho rozparsuje na jednotlivé otázky a priradí ich k jednému alebo viacerým rámcom kontrol.

2. Mapovanie kontrol‑dôkazov – Systém dotazuje FKG na hrany, ktoré spájajú cieľovú kontrolu s dôkazovými uzlami patriacimi požadujúcemu nájomcovi.

3. Zero‑Trust autorizácia – Pred akýmkoľvek načítaním dôkazov Access Control Engine overí kontext požiadavky (používateľ, zariadenie, lokácia, čas).

4. Načítanie dôkazov – Autorizované dôkazy sa streamujú do RAG modulu. RAG ich zoradí podľa relevance pomocou hybridného TF‑IDF + embedding similarity modelu.

5. Generovanie LLM – LLM dostane otázku, načítané dôkazy a šablónu promptu, ktorá vynucuje tón a jazyk súladu. Príklad promptu:

   Si špecialista na súlad pre {tenant_name}. Odpíš na nasledujúcu položku bezpečnostného dotazníka VÝHRADNE pomocou DOSTUPNÝCH dôkazov. Nevymýšľaj informácie.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   

6. Kontrola a spolupráca – Vygenerovaná odpoveď sa zobrazí v reálnom čase v UI Procurize, kde môžu experti komentovať, upravovať alebo schváliť.

7. Auditovanie – Každé načítanie, generovanie a úprava sa pridá do Nemenného registra s kryptografickým hashom odkazujúcim na konkrétnu verziu dôkazu.

5. Bezpečnostné záruky

6. Implementačné kroky na platforme Procurize

1. Nastavenie grafových uzlov pre nájomcov

   • Nasadiť samostatnú inštanciu Neo4j pre každého nájomcu (alebo použiť multitenant databázu s row‑level security).
   • Načítať existujúce politické dokumenty a dôkazy pomocou importných pipeline v Procurize.

2. Definovanie Zero‑Trust pravidiel

   • Použiť editor politík v Procurize na tvorbu DSL pravidiel.
   • Aktivovať integráciu postoj zariadenia (MDM, endpoint detection) pre dynamické risk scoring.

3. Konfigurácia federovanej synchronizácie

   • Nainštalovať mikroservis procurize-fkg-sync.
   • Nakonfigurovať tak, aby publikoval aktualizácie schémy do spoločného registry schém pri zachovaní šifrovaných dát v pokoji.

4. Integrácia RAG pipeline

   • Nasadiť kontajner procurize-rag (obsahuje vektorové úložisko, Elasticsearch a doladený LLM).
   • Prepojiť RAG endpoint s GraphQL API FKG.

5. Aktivácia Nemenného registra

   • Zapnúť modul procurize-ledger (využíva Hyperledger Fabric alebo ľahký Append‑Only Log).
   • Nastaviť retencia politiky podľa požiadaviek súladu (napr. 7‑ročná auditová stopa).

6. Povoliť kolaboračné UI

   • Aktivovať funkciu Real‑Time Collaboration.
   • Definovať role‑založené zobrazenia (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Spustenie pilotného projektu

   • Vybrať dotazník s vysokým objemom (napr. SOC 2 Type II) a merať:
     • Doba spracovania (základ vs. AI‑podporované).
     • Presnosť (percento odpovedí, ktoré prejdú audítorským overením).
     • Zníženie nákladov na súlad (ušetrené FTE hodiny).

7. Prehľad výhod

8. Budúce vylepšenia

1. Federované učenie pre doladenie LLM – Každý nájomca môže prispievať anonymizovanými gradientmi, čím zlepšuje doménovo‑špecifický LLM bez zverejnenia surových dát.
2. Generovanie politiky‑ako‑kódu – Automatické generovanie Terraform alebo Pulumi modulov, ktoré vynucujú rovnaké Zero‑Trust pravidlá v cloudovej infraštruktúre.
3. Vysvetliteľné AI vrstvy – Vizualizácia cesty reasoning (dôkaz → prompt → odpoveď) priamo v UI pomocou Mermaid sekvenčných diagramov.
4. Integrácia Zero‑Knowledge Proof (ZKP) – Preukázanie auditorom, že konkrétna kontrola je splnená bez odhalenia podkladových dôkazov.

9. Záver

Zero‑Trust Federovaný Znalostný Graf transformuje ťažkopádny, izolovaný svet správy bezpečnostných dotazníkov na bezpečný, kolaboratívny a AI‑posilnený pracovný proces. Spojením izolovaných grafov nájomcov, jemnozrnnej politiky prístupu, Retrieval‑Augmented Generation a nemenného audítorského logu môžu organizácie odpovedať na súladové otázky rýchlejšie, presnejšie a s úplnou regulačnou istotou.

Implementácia tejto architektúry na platforme Procurize AI využíva existujúce pipeline na import dát, nástroje na spoluprácu a bezpečnostné primitiva – čím umožňuje tímom sústrediť sa na strategické riadenie rizík namiesto opakovaného zhromažďovania dát.

Budúcnosť súladu je federovaná, dôveryhodná a inteligentná. Prijmite ju už dnes, aby ste zostali o krok pred audítormi, partnermi i regulátormi.

Pozri Tiež

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