Мультимодальний ШІ для видобутку доказів в анкетах безпеки

Анкети безпеки — це «ворота» кожної B2B SaaS‑угоди. Постачальникам просять надати докази — політики у PDF, схеми архітектури, фрагменти коду, журнали аудиту та навіть скріншоти панелей. Традиційно команди безпеки та відповідності витрачають години, перебираючи репозиторії, копіюючи файли та вручну додаючи їх у поля анкети. Результат — вузьке місце, що уповільнює цикл продажів, збільшує кількість помилок і створює прогалини в аудиті.

Procurize вже створив потужну уніфіковану платформу для управління анкетами, розподілу завдань та генерації відповідей за допомогою ШІ. Наступний крок — автоматизація самого збору доказів. Використовуючи мультимодальний генеративний ШІ — моделі, що розуміють текст, зображення, таблиці та код в одному конвеєрі — організації можуть миттєво знаходити потрібний артефакт для будь‑якого пункту анкети, незалежно від формату.

У цій статті ми розглянемо:

1. Чому підхід лише однієї модальності (чисті текстові LLM) не підходить для сучасних навантажень з відповідності.
2. Архітектуру двигуна мультимодального видобутку доказів, побудованого на базі Procurize.
3. Як навчати, оцінювати та постійно покращувати систему за допомогою технік Generative Engine Optimization (GEO).
4. Конкретний end‑to‑end приклад — від питання безпеки до автоматично прикріпленого доказу.
5. Питання управління, безпеки та аудиту.

Ключовий висновок: Мультимодальний ШІ перетворює отримання доказів з ручної роботи у повторювану, аудиторську службу, скорочуючи час відповіді на анкети до 80 % при збереженні суворих вимог до відповідності.

1. Обмеження текстових LLM у роботі з анкетами

Сьогодні більшість автоматизації, що базується на ШІ, покладається на великі мовні моделі (LLM), які відмінно справляються з генерацією тексту та семантичним пошуком. Вони можуть витягувати положення політик, підсумовувати аудиторські звіти та навіть формувати нарративні відповіді. Однак докази відповідності рідко є лише текстовими:

Коли питання звучить, наприклад, «Надайте схему мережі, яка ілюструє потік даних між вашими продакшн‑ та резервними середовищами», текстова модель може лише описати схему; вона не може знайти, перевірити або вбудувати саме зображення. Це залишає користувача втручатися, повертаючи ручну працю, яку ми прагнемо усунути.

2. Архітектура двигуна мультимодального видобутку доказів

Нижче — високорівнева діаграма запропонованого двигуна, інтегрована у ядро анкети Procurize.

  graph TD
    A["Користувач надсилає пункт анкети"] --> B["Сервіс класифікації питань"]
    B --> C["Оркестратор мульти‑модального пошуку"]
    C --> D["Текстовий векторний магазин (FAISS)"]
    C --> E["Магазин векторів зображень (CLIP)"]
    C --> F["Магазин векторів коду (CodeBERT)"]
    D --> G["Семантичне зіставлення (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["Двигун ранжування доказів"]
    H --> I["Збагачення метаданими відповідності"]
    I --> J["Авто‑додавання до завдання Procurize"]
    J --> K["Перевірка людиною (HITL)"]
    K --> L["Запис у журнал аудиту"]

2.1 Основні компоненти

1. Сервіс класифікації питань — використовує досягнуту LLM для маркування вхідних пунктів анкети типами доказів (наприклад, «схема мережі», «політика безпеки PDF», «Terraform‑план»).
2. Оркестратор мульти‑модального пошуку — пересилає запит до відповідних векторних магазинів згідно з класифікацією.
3. Векторні магазини
   • Текстовий магазин — індекс FAISS, створений з усіх політик, аудиторських звітів та markdown‑файлів.
   • Магазин зображень — вектори CLIP, згенеровані з усіх діаграм, скріншотів та SVG у сховищі документів.
   • Магазин коду — вбудовування CodeBERT для всіх вихідних файлів, конфігурацій CI/CD та IaC‑шаблонів.
4. Шар семантичного зіставлення — трансформер, що об’єднує вектор запиту з вектором кожної модальності, повертаючи ранжований список кандидат‑артефактів.
5. Двигун ранжування доказів — застосовує GEO‑гістику: актуальність, статус у системі контролю версій, релевантність тегів відповідності та оцінка довіри LLM.
6. Збагачення метаданими відповідності — додає SPDX‑ліцензії, часові штампи аудиту та теги захисту даних до кожного артефакту.
7. Перевірка людиною (HITL) — інтерфейс у Procurize показує топ‑3 пропозиції; рецензент може схвалити, замінити або відхилити.
8. Запис у журнал аудиту — кожне автододавання фіксується з криптографічним хешем, підписом рецензента та оцінкою AI, задовольняючи вимоги SOX та GDPR.

2.2 Конвеєр інжестії даних

1. Кравлер сканує корпоративні файлові сховища, Git‑репозиторії, хмари.
2. Препроцесор виконує OCR сканованих PDF (Tesseract), витягує таблиці (Camelot) та конвертує файли Visio у SVG.
3. Ембеддер генерує вектори для кожної модальності та зберігає їх разом із метаданими (шлях файлу, версія, власник).
4. Інкрементальне оновлення — мікросервіс‑watchdog ре-ембедує лише змінені активи, підтримуючи векторні магазини актуальними в майже реальному часі.

3. Generative Engine Optimization (GEO) для видобутку доказів

GEO — це системний підхід до налаштування всієї AI‑платформи (а не лише мовної моделі), щоб покращити головний KPI (час відповіді на анкету), зберігаючи якість відповідності.

3.1 Приклад промпту для мульти‑модального пошуку

[QUESTION] Provide the most recent [SOC 2] Type II audit report covering data encryption at rest.

[CONTEXT] Retrieve a PDF document that includes the relevant audit section. Return the document ID, page range, and a brief excerpt.

[MODALITY] text

Оркестратор парсить тег [MODALITY] і запитує текстовий магазин лише, що значно зменшує шум від зображень чи коду.

3.2 Адаптивні пороги

За допомогою бейєсової оптимізації система автоматично підбирає поріг довіри для кожної модальності. Коли рецензенти стабільно схвалюють пропозиції діаграм з довірою > 0,78, поріг підвищується, зменшуючи кількість непотрібних переглядів. Навпаки, якщо фрагменти коду часто відхиляються, поріг знижується, збільшуючи кількість кандидат‑артефактів.

4. End‑to‑End приклад: від питання до автододаного доказу

4.1 Питання

«Додайте схему, що показує потік даних клієнта від інжесту до зберігання, включаючи точки шифрування.»

4.2 Покроковий процес

Загальний час від кроку 1 до кроку 8 — ≈ 45 секунд, у порівнянні з типово 15‑20 хвилин ручного пошуку.

5. Управління, безпека та аудиторський слід

Автоматизація обробки доказів піднімає ряд важливих питань:

1. Витік даних — сервіси ембеддингу мають працювати у Zero‑Trust VPC з жорсткими IAM‑ролями. Жодні векторні дані не покидають корпоративну мережу.
2. Контроль версій — кожен артефакт зберігається разом з Git‑хешем (або версією об’єкта сховища). При оновленні документу старі ембеддинги автоматично анулюються.
3. Пояснюваність — двигун ранжування логічно фіксує оцінки схожості та ланцюжок промптів, що дозволяє відповідальним особам простежити чому був обраний конкретний файл.
4. Відповідність нормативам — додавання SPDX‑ідентифікаторів та категорій обробки згідно GDPR до кожного артефакту забезпечує вимоги до походження доказів для ISO 27001 Annex A.
5. Політики збереження — автоматичні роботи purge очищають ембеддинги документів, які старші за встановлену політику зберігання, запобігаючи накопиченню застарілих доказів.

6. Перспективи розвитку

6.1 Мульти‑модальне отримання як сервіс (RaaS)

Відкрити оркестратор via GraphQL API, щоб інші внутрішні інструменти (наприклад, автоматичні перевірки відповідності у CI/CD) могли запитувати докази без проходження повного UI анкети.

6.2 Інтеграція з радаром регуляторних змін

Поєднати двигун з Regulatory Change Radar у Procurize. При виявленні нових нормативів автоматично перекласифікувати уразливі питання та ініціювати новий пошук доказів, гарантувавши актуальність прикріплених артефактів.

6.3 Федероване навчання між організаціями

Для SaaS‑провайдерів, що обслуговують кілька клієнтів, можна впровадити федероване навчання, яке ділиться анонімізованими оновленнями ембеддингів, підвищуючи якість пошуку без розголошення конфіденційних документів.

7. Висновок

Анкети безпеки залишатимуться фундаментальним інструментом управління ризиками постачальників, проте ручна робота зі збіркою доказів стає все менш прийнятною. Завдяки мультимодальному ШІ — поєднанню розуміння тексту, зображень та коду — Procurize може перетворити збір доказів у автоматизовану, аудиторську службу. Використання Generative Engine Optimization гарантує постійне підвищення якості, узгоджуючи довіру AI з очікуваннями людей та нормативними вимогами.

Результат — значне прискорення відповідей на анкети, зниження кількості помилок і створення надійного аудиторського сліду, що дозволяє командам безпеки, юридичної служби та продажів зосередитися на стратегічному управлінні ризиками, а не на рутинному пошуку документів.

Дивитися також

• Мультимодальний пошук з CLIP та FAISS – до масштабного корпоративного пошуку
• Generative Engine Optimization: Framework for Continuous AI Improvement
• Zero‑Trust Architecture for AI‑Powered Compliance Platforms
• ISO 27001 Annex A – вимоги до управління доказами