Інтеграція реального часу розвідки про загрози з ШІ для автоматизованих відповідей на питання безпеки

Опитувальники безпеки – один із найчасозатратніших артефактів у процесі управління ризиками постачальників SaaS. Вони потребують актуальних доказів щодо захисту даних, реагування на інциденти, управління вразливостями і, усе частіше, щодо поточної ситуації з загрозами, яка може вплинути на постачальника. Традиційно команди безпеки копіюють‑вставляють статичні політики та вручну оновлюють формулювання ризиків щоразу, коли виявляється нова вразливість. Такий підхід схильний до помилок і занадто повільний для сучасних циклів закупівлі, які часто завершуються за кілька днів.

Procurize вже автоматизує збір, організацію та створення чернеток відповідей на опитувальники за допомогою ШІ. Наступний крок – вбудовування живої розвідки про загрози у процес генерації, щоб кожна відповідь відображала найновіший контекст ризику. У цій статті ми:

• Пояснимо, чому статичні відповіді є ризиком у 2025 році.
• Описатимемо архітектуру, що поєднує потоки розвідки про загрози, граф знань і підказки великих мовних моделей (LLM).
• Показуватимемо, як створювати правила валідації відповідей, які тримають вихід ШІ у відповідності зі стандартами комплаєнсу.
• Надатимемо покроковий посібник з впровадження для команд, що використовують Procurize.
• Розглянемо вимірювані вигоди та потенційні підводні камені.

1. Проблема зі застарілими відповідями на опитувальники

Статичні відповіді таким чином стають прихованим ризиком. Мета – зробити кожну відповідь динамічною, підкріпленою доказами, і безперервно перевіреною проти актуальних даних про загрози.

2. Архітектурна схема

Нижче – високорівневий Mermaid‑діаграм, що ілюструє потік даних від зовнішньої розвідки про загрози до ШІ‑згенерованої відповіді, готової до експорту з Procurize.

  graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;

Ключові компоненти

1. Live Threat Intel Feeds – API від сервісів типу AbuseIPDB, OpenCTI або комерційних постачальників.
2. Normalization & Enrichment – Нормалізує формати даних, збагачує IP‑адреси геолокацією, прив’язує CVE до оцінок CVSS і позначає техніки ATT&CK.
3. Threat Knowledge Graph – Сховище Neo4j або JanusGraph, яке зв’язує вразливості, акторів загроз, експлуатовані активи та контрольні заходи.
4. Policy & Control Repository – Існуючі політики (наприклад, SOC 2, ISO 27001, внутрішні) зберігаються у сховищі документів Procurize.
5. Context Builder – Об’єднує граф знань із відповідними вузлами політик, формуючи payload контексту для кожного розділу опитувальника.
6. LLM Prompt Engine – Надсилає структурований підказка (system + user) до налаштованої LLM (наприклад, GPT‑4o, Claude‑3.5), що включає найновіший контекст загрози.
7. Answer Validation Rules – Правил‑двигун (Drools, OpenPolicyAgent), який перевіряє чернетку на відповідність критеріям комплаєнсу (наприклад, “повинна посилатися на CVE‑2024‑12345, якщо він присутній”).
8. Procurize Dashboard – Показує живий прев’ю, журнал аудиту та дозволяє рецензентам затвердити або редагувати фінальну відповідь.

3. Промпт‑інжиніринг для контекстно‑обізнаних відповідей

Якісний підказка – ключ до точної генерації. Нижче – шаблон, який використовують клієнти Procurize, поєднуючи статичні уривки політик із динамічними даними про загрози.

System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remediated within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.

LLM поверне чернетку, яка вже згадує останній CVE і відповідає внутрішній політиці щодо ремедіації. Далі движок валідації перевіряє, чи існує CVE у графі знань і чи відповідає тайм‑лайн правилам 7‑денної політики.

4. Створення правил валідації відповідей

Навіть найкраща LLM може «галюцинувати». Правил‑на‑основі захисний бар’єр усуває хибні твердження.

Ці правила кодуються в OpenPolicyAgent (OPA) у вигляді політик Rego і автоматично виконуються після етапу LLM. Будь‑яке порушення позначає чернетку для ручного перегляду.

5. Покроковий посібник з впровадження

1. Обрати постачальників розвідки про загрози – Зареєструватися хоча б у двох фідах (один відкритий, один комерційний) для забезпечення покриття.
2. Розгорнути сервіс нормалізації – Використати функцію AWS Lambda, яка отримує JSON з фідів, мапить поля до уніфікованої схеми й відправляє в Kafka‑топік.
3. Налаштувати граф знань – Встановити Neo4j, визначити типи вузлів (CVE, ThreatActor, Control, Asset) та зв’язки (EXPLOITS, MITIGATES). Заповнити його історичними даними та налаштувати щоденний імпорт з Kafka.
4. Інтегрувати з Procurize – Увімкнути модуль External Data Connectors, налаштувати запити до графу через Cypher для кожного розділу опитувальника.
5. Створити шаблони підказок – У бібліотеці AI Prompt Library Procurize додати шаблон, показаний вище, використовуючи змінні‑заповнювачі ({{policy_excerpt}}, {{intel}}, {{status}}).
6. Налаштувати движун валідації – Розгорнути OPA як sidecar у тому ж pod Kubernetes, завантажити політики Rego і надати REST‑endpoint /validate.
7. Запустити пілот – Обрати низькоризиковий опитувальник (наприклад, внутрішній аудит) і дозволити системі генерувати відповіді. Перевірити позначені правила і удосконалити формулювання підказки та суворість правил.
8. Виміряти KPI – Відстежувати середній час генерації відповіді, кількість порушень валідації та скорочення годин ручної роботи. Поставити мету 70 % скорочення часу до доставки вже через перший місяць.
9. Впровадити у продакшн – Увімкнути робочий процес для всіх вихідних опитувальників постачальників. Налаштувати оповіщення про будь‑яке порушення правил валідації, що перевищує поріг (наприклад, >5 % відповідей).

6. Кількісні вигоди

Ці дані отримані від перших впроваджувачів Threat‑Intel‑Enhanced Procurize (наприклад, фінтех SaaS, що обробляє 30 опитувальників на місяць).

7. Типові підводні камені та їх уникнення

8. Перспективні вдосконалення

1. Прогностичне моделювання загроз – Використовувати LLM для прогнозування майбутніх CVE на основі історичних патернів, дозволяючи проактивно оновлювати політики.
2. Оцінки нуль‑довіри – Поєднувати результати валідації у реальний час з ризиковим балом, який відображається на довірчій сторінці постачальника.
3. Само‑навчання підказок – Періодично перенавчати шаблони підказок за допомогою підкріплювального навчання на основі зворотного зв’язку рецензентів.
4. Федеративний обмін знаннями – Створити федеративний граф, у якому кілька SaaS‑постачальників анонімно діляться мапінгами розвідки‑політик, підвищуючи колективний рівень безпеки.

9. Висновок

Вбудовування розвідки про загрози в реальному часі у ШІ‑драйвану автоматизацію опитувальників Procurize відкриває три ключові переваги:

• Точність – Відповіді завжди підтверджені найсвіжішими даними про вразливості.
• Швидкість – Час генерації скорочується з годин до хвилин, підтримуючи конкурентоспроможність у продажах.
• Довіра до комплаєнсу – Правил‑двигун гарантує, що кожне твердження відповідає внутрішнім політикам та зовнішнім вимогам (наприклад, SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA).

Для команд безпеки, що стикаються з ростом кількості опитувальників, описана інтеграція пропонує практичний шлях перетворення ручної «вузької пляшки» у стратегічну перевагу.

Дивіться також

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• OpenCTI – Open-source Cyber Threat Intelligence Platform