Платформа динамічних сценаріїв ризику, керована ШІ

У швидкозмінному світі безпеки SaaS‑продуктів постачальників постійно просять продемонструвати, як вони реагуватимуть на нові загрози. Традиційні статичні документи з відповідністю не встигають за швидкістю появи нових вразливостей, регулятивних змін і технік атакувальників. Платформа динамічних сценаріїв ризику, керована ШІ заповнює цей простір, надаючи інтерактивний, ШІ‑заснований пісочний ящик, у якому команди безпеки можуть моделювати, симулювати та візуалізувати потенційні сценарії ризику в реальному часі, а потім автоматично трансформувати ці інсайти у точні відповіді на анкети.

Основні висновки
Розуміння архітектури платформи сценаріїв ризику, побудованої на генеративному ШІ, графових нейронних мережах та подієвій симуляції.
Навчання інтегруванню результатів симуляції у пайплайни анкет закупівель.
Огляд кращих практик візуалізації еволюції загроз за допомогою діаграм Mermaid.
Крок за кроком розбір повного прикладу від визначення сценарію до генерації відповіді.

1. Чому платформа сценаріїв ризику є бракувальним елементом

Анкети безпеки традиційно базуються на двох джерелах:

Статичні політичні документи – часто старші кілька місяців, охоплюють загальні контролі.
Ручні оцінки експертів – займають багато часу, схильні до людського упередження і рідко повторювані.

Коли з’являється нова вразливість, наприклад Log4Shell, або регулятивна зміна, така як поправка EU‑CSA, команди квапляться оновити політики, повторно запустити оцінки та переписати відповіді. Результат – затримки у відповідях, невідповідні докази та підвищений тертя у продажному циклі.

Динамічна платформа сценаріїв ризику вирішує це, коли:

Безперервно моделює еволюцію загроз за допомогою ШІ‑згенерованих графів атак.
Автоматично відображає симульовані наслідки на контрольні рамки (SOC 2, ISO 27001, NIST CSF тощо).
Генерує фрагменти доказів (наприклад, журнали, плани пом’якшення), які можна безпосередньо прикріпити до полів анкети.

2. Огляд основної архітектури

Нижче – діаграма високого рівня компонентів платформи. Дизайн навмисно модульний, щоб його можна було розгорнути у вигляді набору мікросервісів у будь‑якому середовищі Kubernetes або безсерверному.

  graph LR
    A["User Interface (Web UI)"] --> B["Scenario Builder Service"]
    B --> C["Threat Generation Engine"]
    C --> D["Graph Neural Network (GNN) Synthesizer"]
    D --> E["Policy Impact Mapper"]
    E --> F["Evidence Artifact Generator"]
    F --> G["Questionnaire Integration Layer"]
    G --> H["Procurize AI Knowledge Base"]
    H --> I["Audit Trail & Ledger"]
    I --> J["Compliance Dashboard"]

Scenario Builder Service – дозволяє користувачам визначати активи, контролі та загальні наміри загроз за допомогою запитів природною мовою.
Threat Generation Engine – генеративна LLM (наприклад, Claude‑3 або Gemini‑1.5), яка перетворює наміри у конкретні кроки атаки та техніки.
GNN Synthesizer – приймає згенеровані кроки та оптимізує граф атаки для реалістичної проливання, створюючи ймовірністі для кожного вузла.
Policy Impact Mapper – порівнює граф атаки з матрицею контролів організації, виявляючи прогалини.
Evidence Artifact Generator – синтезує журнали, знімки конфігурацій та плани реагування за допомогою Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
Questionnaire Integration Layer – вбудовує згенеровані докази у шаблони анкет Procurize AI через API.
Audit Trail & Ledger – фіксує кожен запуск симуляції в незмінному реєстрі (наприклад, Hyperledger Fabric) для аудиту.
Compliance Dashboard – візуалізує еволюцію ризику, покриття контролів та рівень довіри до відповідей.

3. Побудова сценарію – крок за кроком

3.1 Визначення бізнес‑контексту

Prompt to Scenario Builder:
"Simulate a targeted ransomware attack on our SaaS data‑processing pipeline that leverages a newly disclosed vulnerability in the third‑party analytics SDK."

LLM аналізує запит, виділяє актив (pipeline обробки даних), вектор загрози (ransomware) і вразливість (analytics SDK CVE‑2025‑1234).

3.2 Генерація графу атак

Threat Generation Engine розширює намір у послідовність дій:

Розвідка версії SDK у публічному реєстрі пакетів.
Експлуатація уразливості віддаленого виконання коду.
Поширення на внутрішні сервіси зберігання.
Шифрування даних клієнтів.
Доставлення вимоги викупу.

Ці кроки стають вузлами орієнтованого графа. GNN додає реалістичні ймовірністі на основі історичних даних інцидентів.

3.3 Відображення на контролі

Policy Impact Mapper перевіряє кожен вузол проти контролів:

Крок атаки	Відповідний контроль	Прогалина?
Експлуатація SDK	Безпечна розробка (SDLC)	✅
Поширення	Сегментація мережі	❌
Шифрування даних	Шифрування даних у спокої	✅

Лише виявлена прогалина у сегментації мережі генерує рекомендацію створити правило мікросегментації.

3.4 Генерація артефактів доказів

Для кожного покритого контролю Evidence Artifact Generator створює:

Фрагменти конфігурації, що демонструють фіксацію версії SDK.
Витяги журналів з імітованої системи виявлення вторгнень (IDS), що фіксує експлуатацію.
Плейбук реагування щодо правила сегментації.

Усі артефакти зберігаються у структурованому JSON‑payload, який споживає Questionnaire Integration Layer.

3.5 Автозаповнення анкети

Використовуючи мапінг полів для конкретного закупівельника, система вставляє:

Відповідь: “Наше середовище ізоляції застосунків обмежує використання сторонніх SDK до затверджених версій. Ми впровадили сегментацію мережі між рівнем обробки даних і сховищем.”
Доказ: Додає файл блокування версії SDK, JSON‑сповіщення IDS та документ політики сегментації.

Згенерована відповідь містить рівень довіри (наприклад, 92 %) на підставі ймовірнісної моделі GNN.

4. Візуалізація еволюції загрози у часі

Зацікавленим сторонам часто потрібен таймлайн, щоб побачити, як ризик змінюється при появі нових загроз. Нижче – діаграма Mermaid, що ілюструє прогрес від виявлення до усунення.

  timeline
    title Dynamic Threat Evolution Timeline
    2025-06-15 : "CVE‑2025‑1234 disclosed"
    2025-06-20 : "Playground simulates exploit"
    2025-07-01 : "GNN predicts 68% success probability"
    2025-07-05 : "Network segmentation rule added"
    2025-07-10 : "Evidence artifacts generated"
    2025-07-12 : "Questionnaire answer auto‑filled"

Таймлайн можна вбудувати безпосередньо у дашборд відповідності, надаючи аудиторам чітку історію коли і як кожен ризик був усунутий.

5. Інтеграція з базою знань Procurize AI

База знань платформи – це федеративний граф, що об’єднує:

Policy‑as‑Code (Terraform, OPA)
Сховища доказів (S3, Git)
Банки питань постачальників (CSV, JSON)

Після запуску нового сценарію Impact Mapper записує теги впливу політик назад у базу знань. Це дозволяє миттєво повторно використовувати їх у майбутніх анкетах, що ставлять питання про ті самі контролі, суттєво скорочуючи дублювання.

Приклад API‑запиту

POST /api/v1/questionnaire/auto-fill
Content-Type: application/json

{
  "question_id": "Q-1123",
  "scenario_id": "scenario-7b9c",
  "generated_answer": "We have implemented micro‑segmentation...",
  "evidence_refs": [
    "s3://evidence/sdk-lockfile.json",
    "s3://evidence/ids-alert-2025-07-01.json"
  ],
  "confidence": 0.92
}

Відповідь оновлює запис анкети та фіксує транзакцію в аудит‑реєстрі.

6. Питання безпеки та відповідності

Питання	Заходи пом’якшення
Втручання даних у згенеровані докази	Усі артефакти зашифровані в спокої AES‑256; доступ контролюється через OIDC‑скопи.
Упередженість моделі у генерації загроз	Безперервне налаштування підказок (prompt‑tuning) за участю людей; метрики упередженості логуються за кожен запуск.
Аудиторська звітність	Незмінні записи підписані ECDSA; часові мітки прив’язані до публічної служби тайм‑стемпінгу.
Продуктивність при великих графах	Інференс GNN оптимізовано за допомогою ONNX Runtime і GPU‑прискорення; асинхронна черга задач з контрольним зворотом.

Вбудовуючи ці механізми, платформа відповідає вимогам SOC 2 CC6, ISO 27001 A.12.1 та GDPR Art. 30 (журналювання обробки даних).

7. Реальні вигоди – швидкий розрахунок ROI

Показник	До впровадження платформи	Після впровадження
Середній час відповіді на анкету	12 днів	3 дні
Коефіцієнт повторного використання доказів	15 %	78 %
Людські години на анкету	8 годин	1,5 години
Аудиторські зауваження щодо застарілих доказів	4 на рік	0 на рік

Пілотний проект у середньому SaaS‑провайдера (≈ 200 клієнтів) продемонстрував 75 % скорочення аудиторських зауважень і 30 % підвищення коефіцієнту успішних угод у сегментах з високими вимогами безпеки.

8. Чек‑лист для старту впровадження

Розгорнути мікросервісний стек (Helm‑чарт K8s або безсерверні функції).
Під’єднати існуючий репозиторій політик (GitHub, GitLab) до бази знань.
Навчити генеративну LLM на вашому галузевому потоці CVE за допомогою LoRA‑адаптерів.
Деплоїти модель GNN з історичними даними інцидентів для точного розрахунку ймовірностей.
Налаштувати шар інтеграції анкети з API Procurize AI та мапінг CSV.
Увімкнути незмінний реєстр (наприклад, Hyperledger Fabric або Amazon QLDB).
Запустити песочний сценарій і переглянути згенеровані докази разом з командою відповідності.
Відкорегувати підказки на основі зворотного зв’язку та закріпити версію у продакшн.

9. Перспективи розвитку

Багатомодальні докази: інтеграція візуальних результатів (наприклад, скріншоти неправильних конфігурацій) за допомогою візуальних ШІ.
Контур постійного навчання: зворотний зв’язок реальних інцидентів надходить у Threat Generation Engine для підвищення реалістичності.
Федеративна співпраця між постачальниками: дозволити кільком SaaS‑компаніям обмінюватись анонімізованими графами загроз через консорціум федеративного навчання, підвищуючи колективний захист.

Платформа готова стати стратегічним активом для будь‑якої організації, яка бажає перейти від реактивного заповнення анкет до проактивного розповідання історії ризику.