Пояснювальний AI Коуч для реального часу безпекових анкет

TL;DR – Діалоговий AI‑асистент, який не лише формує відповіді на безпекові анкети «на льоту», а й показує чому кожна відповідь є правильною, надаючи оцінки довіри, відстежуваність доказів та перевірку людьми в циклі. Результат – зниження часу відповіді на 30‑70 % та значне підвищення впевненості під час аудиту.

Чому існуючі рішення все ще не задовольняють

Більшість платформ автоматизації (включно з кількома нашими попередніми випусками) виділяються швидкістю — вони підбирають шаблони, зіставляють політики чи генерують шаблонний текст. Проте аудитори та фахівці з безпеки постійно питають:

1. «Як ви дійшли до цієї відповіді?»
2. «Чи можемо ми побачити точний доказ, що підтверджує це твердження?»
3. «Яка рівень довіри до відповіді, згенерованої AI?»

Традиційні «чорні» LLM‑конвеєри надають відповіді без джерел, змушуючи команди відповідальності перевіряти кожен рядок вручну. Така ручна перевірка знищує вигоду від часу і повертає ризик помилок.

Представляємо Пояснювальний AI Коуч

Пояснювальний AI Коуч (E‑Coach) – це діалоговий рівень, що працює поверх існуючого центру анкет Procurize. Він об’єднує три основні можливості:

Результат – робочий процес AI + людина, де AI виступає як знанний співавтор, а не як безмовний автор.

Огляд архітектури

  graph LR
    A["Користувач (Аналітик з безпеки)"] --> B["Діалоговий UI"]
    B --> C["Парсер інтенції"]
    C --> D["Генератор відповідей LLM"]
    D --> E["Механізм пошуку доказів"]
    E --> F["Граф знань (Політики, Артефакти)"]
    D --> G["Механізм пояснювальності"]
    G --> H["Дерево міркувань + Оцінка довіри"]
    H --> I["Панель (Live View)"]
    I --> A
    F --> D

Усі мітки вузлів взяті в лапки, як вимагає Mermaid.

1. Діалоговий UI – веб‑або Slack‑інтеграція, де аналітики вводять текст або говорять.
2. Парсер інтенції – класифікує запит (наприклад, “шифрування даних у спокої?”).
3. Генератор відповідей LLM – створює чернетку відповіді, використовуючи Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
4. Механізм пошуку доказів – запитує централізований граф знань за відповідними уривками політик, ідентифікаторами доказів та історією версій.
5. Механізм пояснювальності – створює Дерево міркувань:
   • Крок 1: Визначити стандартний пункт (наприклад, ISO 27001 A.10.1).
   • Крок 2: Підтягнути останній артефакт (наприклад, encryption‑key‑inventory‑v3.pdf).
   • Крок 3: Обчислити схожість між запитом і доказом.
6. Панель – показує відповідь, пов’язаний доказ, відсоток довіри та кнопку “Чому?”, що розкриває дерево міркувань.

Покрокова подорож користувача

1️⃣ Ініціювання діалогу

Аналітик відкриває коуч і запитує:

“Чи шифруємо ми дані у спокої для нашої SaaS‑платформи?”

UI миттєво виводить чернетку відповіді:

“Так. Усі дані клієнтів, що зберігаються в наших основних базах даних, зашифровані за допомогою AES‑256 GCM, керуються AWS KMS. Ключі шифрування оновлюються кожні 90 днів.”

2️⃣ Перевірка доказів

Під чернеткою коуч перелічує пов’язані артефакти:

• Політика: “Політика шифрування даних у спокої (v2.4)”
• Артефакт: aws-kms-rotation‑log‑2024-09.pdf (посилання)
• Аудиторський журнал: “Інвентаризація ключів шифрування (востаннє підтверджено 2025‑03‑15)”

Кожне посилання відкриває попередній перегляд, дозволяючи аналітику перевіряти деталі без виходу з анкети.

3️⃣ Огляд довіри та міркувань

Індикатор довіри показує 92 %. Натискання “Чому?” розширює колапс‑дерево:

Чому? → 1. Відповідність політиці ([ISO 27001](https://www.iso.org/isoiec-27001-information-security.html) A.10.1) – схожість 0.98
      → 2. Останній журнал оновлення KMS – схожість 0.95
      → 3. Внутрішній аудиторський маркер – схожість 0.90

Якщо який‑сь вузол опускається нижче порогового значення (наприклад, 0.85), UI підсвічує його, вимагаючи від аналітика надати відсутні докази.

4️⃣ Перевірка людиною в циклі

Аналітик може:

• Прийняти – відповідь і докази фіксуються в анкеті.
• Редагувати – корегувати формулювання або додати додаткові документи.
• Відхилити – створити заявку для команди відповідності з метою зібрати відсутні докази.

Усі дії зберігаються як незмінні події аудиту (див. «Журнал відповідності» нижче).

5️⃣ Збереження та синхронізація

Після схвалення відповідь, дерево міркувань та пов’язані докази зберігаються у репозиторії відповідності Procurize. Платформа автоматично оновлює усі подальші дашборди, ризикові оцінки та звіти про відповідність.

Пояснювальність: від чорної скриньки до прозорого помічника

Традиційні LLM‑моделі повертають один рядок. E‑Coach додає три шари прозорості:

Ці дані доступні через REST‑API пояснювальності, що дозволяє консультантам інтегрувати міркування в зовнішні інструменти аудиту чи автоматично генерувати PDF‑звіти про відповідність.

Журнал відповідності: незмінний аудит Trail

Кожна взаємодія з коучем записується до журналу лише додавання (append‑only ledger), реалізованого поверх легкої блокчейн‑подібної структури. Запис містить:

• timestamp (2025‑11‑26T08:42:10Z)
• ідентифікатор аналітика
• ідентифікатор питання
• хеш чернетки відповіді
• ідентифікатори доказів
• оцінка довіри
• виконана дія (прийнято / відредаговано / відхилено)

Оскільки журнал незмінний, аудитори можуть впевнено перевіряти, що після затвердження жодних змін не було. Це задовольняє вимоги SOC 2, ISO 27001 та нових стандартів AI‑аудиту.

Точки інтеграції та розширюваність

Архітектура мікросервісна, дозволяє розгортати коуч у зонах нуль‑довіри або на конфіденціальних обчислювальних острівцях.

Реальний вплив: метрики від перших користувачів

Дані отримані під час пілоту в середньому SaaS‑компанії (≈300 співробітників), яка інтегрувала коуч у свої цикли SOC 2 та ISO 27001.

Кращі практики розгортання Пояснювального AI Коуча

1. Створіть якісне сховище доказів — чим детальніше та версіоновано ваші артефакти, тим вища оцінка довіри.
2. Визначте пороги довіри — узгодьте їх з вашою толерантністю до ризику (наприклад, > 90 % для публічних відповідей).
3. Увімкніть перевірку людиною для відповідей з низькою оцінкою — автоматичне створення тикетів запобігає затримкам.
4. Регулярно аудитуйте журнал — експортуйте записи у SIEM для безперервного моніторингу відповідності.
5. Тренуйте LLM на вашій мові політик — допомагає підвищити релевантність і зменшити галюцинації.

Майбутні вдосконалення у дорожній карті

• Багатомодальний пошук доказів — використання моделей з розпізнаванням зображень для скріншотів, діаграм та Terraform‑стану.
• Федеративне навчання між клієнтами — обмін анонімізованими патернами міркувань без розкриття конфіденційних даних.
• Інтеграція Zero‑Knowledge Proof — доказ правильності відповіді без розкриття самих доказів зовнішнім аудиторам.
• Динамічний регуляторний радар — автоматичне коригування оцінок довіри при появі нових нормативних вимог (наприклад, EU AI Act Compliance).

Заклик до дії

Якщо ваша команда безпеки чи юридичний відділ витрачає години щотижня на пошук правильних пунктів, настав час надати їм прозорого, AI‑підкріпленого співавтора. Запросіть демо Пояснювального AI Коуча вже сьогодні та переконайтесь, як можна скоротити час заповнення анкет і залишатися готовими до аудиту.