Динамічний движок атрибуції доказів з використанням графових нейронних мереж

У епоху, коли безпекові анкети накопичуються швидше, ніж спринти розробки, організаціям потрібен розумний спосіб знайти потрібний доказ у потрібний момент. Графові нейронні мережі (GNN) саме це і дають – спосіб розуміти приховані взаємозв’язки у вашій базі знань про відповідність і миттєво підбирати найрелевантніші артефакти.

1. Проблема: Ручне полювання за доказами

Безпекові анкети, такі як SOC 2, ISO 27001 та GDPR, вимагають доказів для десятків контролів. Традиційні підходи спираються на:

• Пошук за ключовими словами у сховищах документів
• Людське створення мапінгу між контролями та доказами
• Статичне правило‑базоване тегування

Ці методи повільні, помилкові і важко підтримувати, коли політики або нормативи змінюються. Одне пропущене доказове поручення може затримати угоду, спричинити порушення відповідності або підірвати довіру клієнтів.

2. Чому саме графові нейронні мережі?

База знань про відповідність природно є графом:

• Вузли – політики, контролі, документи‑докази, нормативні положення, активи постачальників.
• Ребра – «покриває», «виведено‑з», «оновлює», «пов’язано‑з».

GNN відмінно навчаються векторним уявленням вузлів, які охоплюють як атрибути (наприклад, текст документу), так і структурний контекст (як вузол підключений до решти графа). Коли ви запитуєте про контроль, GNN може ранжувати вузли‑докази, які найбільше семантично і топологічно збігаються, навіть якщо точні ключові слова різні.

Ключові переваги:

3. Архітектура високого рівня

Нижче – діаграма Mermaid, що демонструє, як Динамічний движок атрибуції доказів вкладається у існуючий робочий процес Procurize.

  graph LR
    A["Сховище політик"] -->|Парсинг & Індексація| B["Будівник графу знань"]
    B --> C["Графова база даних (Neo4j)"]
    C --> D["Сервіс навчання GNN"]
    D --> E["Сховище векторних уявлень"]
    subgraph Procurize Core
        F["Менеджер анкет"]
        G["Движок розподілу завдань"]
        H["AI‑генератор відповідей"]
    end
    I["Запит користувача: ID контролю"] --> H
    H --> J["Пошук у векторному сховищі (E)"]
    J --> K["Пошук схожості (FAISS)"]
    K --> L["Топ‑N кандидатів‑доказів"]
    L --> G
    G --> F
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px

Усі назви вузлів взяті в подвійні лапки, як вимагає синтаксис Mermaid.

4. Детальний поток даних

1. Інґестія

   • Політики, бібліотеки контролів та PDF‑докази інґестуються через конекторну інфраструктуру Procurize.
   • Кожен артефакт зберігається у бакеті документів, а його метадані витягуються (заголовок, версія, теги).

2. Побудова графу

   • Будівник графу знань створює вузли для кожного артефакту та ребра на основі:
     • Мапінг контрол ↔️ Регуляція (наприклад, ISO 27001 A.12.1 → GDPR Стаття 32)
     • Цитування доказу у контролі (вилучено з PDF за допомогою Document AI)
     • Ребра історії версій (доказ v2 «оновлює» доказ v1)

3. Генерація ознак

   • Текстовий вміст кожного вузла кодується попередньо навченим LLM (наприклад, mistral‑7B‑instruct) у 768‑вимірний вектор.
   • Структурні ознаки — ступінь центральності, міжвузлова центральність, типи ребер — конкатенуються.

4. Навчання GNN

   • Алгоритм GraphSAGE поширює інформацію про сусідів на 3‑хопи, навчаючи векторні уявлення, що враховують як семантику, так і топологію.
   • Супервізія надходить з історичних логів атрибуції: коли аналітик вручну пов’язав доказ із контролем, ця пара стає позитивним прикладом.

5. Оцінка в реальному часі

   • При відкритті пункту анкети AI‑генератор відповідей запитує сервіс GNN про вектор контролю.
   • Пошук схожості FAISS повертає найближчі векторні уявлення доказів, формуючи ранжований список.

6. Людина в циклі

   • Аналітики можуть приймати, відхиляти або переставляти пропозиції. Їх дії надходять у конвеєр навчання, створюючи безперервний цикл само‑вдосконалення.

5. Точки інтеграції з Procurize

6. Безпека, конфіденційність та управління

• Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) для отримання доказів – Чутливі докази не виходять з зашифрованого сховища; GNN отримує лише хешовані вектори.
• Диференціальна приватність – Під час навчання до градієнтів додається шум, гарантувавши, що окремий доказ не може бути відтворений.
• RBAC – Тільки користувачі з роллю Evidence Analyst бачать повний документ; UI відображає лише сегмент, обраний GNN.
• Панель пояснюваності – Теплова карта візуалізує, які ребра («покриває», «оновлює» тощо) найбільше вплинули на рекомендацію, задовольняючи вимоги аудитів.

7. Покроковий посібник впровадження

1. Запуск графової бази даних

   docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
     --name neo4j \
     -e NEO4J_AUTH=neo4j/securepwd \
     neo4j:5.15
   

2. Встановлення будівника графу знань (Python‑пакет procurize-kg)

   pip install procurize-kg[neo4j,docai]
   

3. Запуск інґестійного конвеєру

   kg_builder --source ./policy_repo \
              --docai-token $DOCAI_TOKEN \
              --neo4j-uri bolt://localhost:7687 \
              --neo4j-auth neo4j/securepwd
   

4. Запуск сервісу навчання GNN (Docker‑compose)

   version: "3.8"
   services:
     gnn-trainer:
       image: procurize/gnn-trainer:latest
       environment:
         - NE04J_URI=bolt://neo4j:7687
         - NE04J_AUTH=neo4j/securepwd
         - TRAIN_EPOCHS=30
       ports:
         - "5000:5000"
   

5. Висвітлення API атрибуції

   from fastapi import FastAPI, Query
   from gnns import EmbeddingService, SimilaritySearch
   
   app = FastAPI()
   emb_service = EmbeddingService()
   sim_search = SimilaritySearch()
   
   @app.get("/evidence/attribution")
   async def attribute(control_id: str = Query(...)):
       """
       Отримати вектор контролю та знайти топ‑N кандидатів‑доказів.
       """
       control_emb = await emb_service.get_embedding(control_id)
       candidates = await sim_search.top_k(control_emb, k=5)
       return {"candidates": candidates}
   

6. Підключення до UI Procurize

   • Додайте новий віджет‑панель, що викликає /evidence/attribution кожного разу, коли відкривається картка контролю.
   • Відображайте результати з кнопками прийняття, які створюють POST /tasks/create для обраного доказу.

8. Вимірювані переваги

Пілот показав більше 75 % зниження ручних витрат і значне підвищення впевненості у відповідності.

9. Дорожня карта майбутнього

1. Федеративні графи між tenant‑ами – Спільне навчання без розкриття даних.
2. Мультимодальні докази – Поєднання текстових PDF, код‑фрагментів та конфігураційних файлів за допомогою мультимодальних трансформерів.
3. Маркетплейс адаптивних запитів – Автоматичне генерування підказок LLM на основі рекомендацій GNN, створюючи замкнутий цикл відповіді.
4. Само‑зцілення графу – Виявлення «сиротських» доказових вузлів і автоматичне пропонування архівування або повторного зв’язку.

10. Висновок

Динамічний движок атрибуції доказів трансформує рутинне «шукати‑і‑вставляти» у даних‑орієнтований, AI‑підсилений процес. Використовуючи графові нейронні мережі, організації можуть:

• Прискорити заповнення анкет від хвилин до секунд.
• Підвищити точність рекомендацій доказів, скоротивши виявлені недоліки під час аудиту.
• Зберегти повну аудитність та пояснюваність, задовольняючи вимоги регуляторів.

Інтеграція цього движка у вже існуючі інструменти співпраці та робочі процеси Procurize створює єдине джерело правди для доказів відповідності, дозволяючи командам безпеки, юридичним та продуктовим фокусуватись на стратегії, а не на паперовій роботі.

Дивіться також

• ISO 27001:2022 – Керування контролями та практиками доказування