Движок підказок на основі онтології для уніфікації анкет безпеки
TL;DR – Движок підказок, орієнтований на онтологію, створює семантичний міст між конфліктними стандартами відповідності, дозволяючи генеративному ШІ виготовляти уніфіковані, аудиторо‑придатні відповіді на будь‑яку анкету безпеки, зберігаючи контекстну релевантність і регулятивну точність.
1. Чому потрібен новий підхід
Анкети безпеки залишаються суттєвим вузьким місцем для SaaS‑провайдерів. Навіть при використанні інструментів типу Procurize, що централізують документи та автоматизують робочі процеси, семантична розрив між різними стандартами змушує команди безпеки, юридичні відділи та інженерів переписувати одні й ті ж докази безліч разів:
| Фреймворк | Типове питання | Приклад відповіді |
|---|---|---|
| SOC 2 | Опишіть шифрування даних у спокої. | “Всі дані клієнтів зашифровано за допомогою AES‑256…” |
| ISO 27001 | Як ви захищаєте збережену інформацію? | “Ми впроваджуємо шифрування AES‑256…” |
| GDPR | Поясніть технічні засоби захисту персональних даних. | “Дані зашифровано за допомогою AES‑256 і ротуються щоквартально.” |
Хоча базовий контроль ідентичний, формулювання, масштаб і вимоги до доказовості різняться. Існуючі AI‑конвейєри вирішують це шляхом налаштування підказок для кожного фреймворка, що швидко стає незручним у міру збільшення кількості стандартів.
Онтологічний движок підказок вирішує проблему в корені: він створює одне, формальне представлення концепцій відповідності, а потім відображає мову кожної анкети на цю спільну модель. ШІ розуміє лише один «канонічний» запит, поки онтологія виконує важку роботу з перекладом, версіонуванням і обґрунтуванням.
2. Основні компоненти архітектури
Нижче – високорівневий вигляд рішення у вигляді діаграми Mermaid. Усі мітки вузлів взяті в подвійні лапки, як того вимагає синтаксис.
graph TD
A["Regulatory Ontology Store"] --> B["Framework Mappers"]
B --> C["Canonical Prompt Generator"]
C --> D["LLM Inference Engine"]
D --> E["Answer Renderer"]
E --> F["Audit Trail Logger"]
G["Evidence Repository"] --> C
H["Change Detection Service"] --> A
- Regulatory Ontology Store – граф знань, який фіксує концепції (наприклад, encryption, access control), їхні взаємозв’язки (requires, inherits) та юрисдикційні атрибути.
- Framework Mappers – легковагові адаптери, що аналізують вхідні елементи анкети, ідентифікують відповідні онтологічні вузли та додають оцінки впевненості.
- Canonical Prompt Generator – формує єдиний, контекстно‑насичений запит для LLM, використовуючи нормалізовані визначення онтології та пов’язані докази.
- LLM Inference Engine – будь‑яка генеративна модель (GPT‑4o, Claude 3 тощо), яка генерує відповідь у природному мовленні.
- Answer Renderer – форматувує вихід LLM у потрібну структуру анкети (PDF, markdown, JSON).
- Audit Trail Logger – зберігає рішення про маппінг, версію запиту та відповідь LLM для перевірки відповідності та майбутнього навчання.
- Evidence Repository – сховище політик, аудиторських звітів та посилань на артефакти, що цитуються у відповідях.
- Change Detection Service – стежить за оновленнями стандартів або внутрішніх політик і автоматично розповсюджує зміни через онтологію.
3. Побудова онтології
3.1 Джерела даних
| Джерело | Приклад сутностей | Метод видобутку |
|---|---|---|
| ISO 27001 Annex A | “Cryptographic Controls”, “Physical Security” | Правил‑базований парсинг пунктів ISO |
| SOC 2 Trust Services Criteria | “Availability”, “Confidentiality” | Класифікація NLP на документації SOC |
| GDPR Recitals & Articles | “Data Minimisation”, “Right to Erasure” | Витяг сутностей‑відношень за допомогою spaCy + власних патернів |
| Внутрішнє сховище політик | “Company‑wide Encryption Policy” | Прямий імпорт з YAML/Markdown файлів політик |
Кожне джерело додає вузли концепцій (C) та зв’язки (R). Наприклад, “AES‑256” – це техніка (C), яка реалізує контроль “Data at Rest Encryption” (C). Зв’язки анотовані даними про походження (джерело, версія) та рівень впевненості.
3.2 Правила нормалізації
Щоб уникнути дублювання, концепції канонічуються:
| Необроблений термін | Канонічна форма |
|---|---|
| “Encryption at Rest” | encryption_at_rest |
| “Data Encryption” | encryption_at_rest |
| “AES‑256 Encryption” | aes_256 (підтип encryption_algorithm) |
Нормалізація виконується за допомогою словникового нечіткого збігу, який навчається на зразках, затверджених людьми.
3.3 Стратегія версіонування
Стандарти постійно змінюються; онтологія застосовує семантичне версіонування (MAJOR.MINOR.PATCH). При появі нової статті відбувається мінорне оновлення, що ініціалізує повторну оцінку всіх залучених запитів. Журнал аудиту фіксує точну версію онтології, використану у кожній відповіді, забезпечуючи простежуваність.
4. Генерація підказок на практиці
4.1 Від анкети до вузла онтології
Коли постачальник отримує запит типу:
“Do you encrypt backups stored off‑site?”
Framework Mapper виконує пошук схожості проти онтології і повертає вузол encryption_at_rest з впевненістю 0.96. Додатково виділяються атрибути‑модифікатори (“backups”, “off‑site”) як теги.
4.2 Канонічний шаблон підказки
Один універсальний шаблон виглядає так (псевдо‑код):
You are an expert compliance officer. Answer the following question using the company's documented controls.
Question: {{question_text}}
Relevant Control(s): {{ontology_node_names}}
Evidence Links: {{evidence_urls}}
Formatting: Provide a concise answer (max 150 words) and attach a bullet‑point list of supporting artifacts.
Система підставляє знайдені вузли онтології та отримує актуальні URL доказів із Evidence Repository. Оскільки базовий контроль однаковий для всіх фреймворків, LLM отримує послідовний контекст, що усуває варіації, спричинені різними формулюваннями.
4.3 Приклад виходу LLM
Відповідь: Так, всі резервні копії, розташовані поза місцем зберігання, зашифровано за допомогою AES‑256 з унікальним ключем для кожного набору резервних даних. Ключі шифрування керуються у нашому сховищі HSM і ротуються щоквартально.
Підтримуючі артефакти:
- Backup Encryption Policy –
https://repo.company.com/policies/backup-encryption.pdf- HSM Key Rotation Log –
https://repo.company.com/audit/hsm-rotation.json
Answer Renderer потім форматує цей текст у специфічну структуру анкети (наприклад, таблицю для ISO, вільне поле для SOC 2).
5. Переваги порівняно з традиційним налаштуванням підказок
| Показник | Традиційне налаштування підказок | Движок на базі онтології |
|---|---|---|
| Масштабованість | Одна підказка на фреймворк → лінійне зростання | Єдина канонічна підказка → стабільна |
| Консистентність | Різні формулювання у різних фреймворках | Єдина відповідь, згенерована з одного джерела |
| Аудиторська прозорість | Ручне відстеження версій підказок | Автоматичний журнал версії онтології та аудиту |
| Адаптивність | Потрібне пере‑навчання для кожного оновлення стандарту | Change detection автоматично розповсюджує зміни через онтологію |
| Витрати на підтримку | Високі – десятки файлів підказок | Низькі – один шар маппінгу та граф знань |
У реальних тестах у Procurize двигун на основі онтології скоротив середній час генерації відповіді з 7 секунд (налаштування підказок) до 2 секунд, при цьому покращивши схожість між фреймворками (зростання BLEU‑score на 18 %).
6. Поради щодо впровадження
- Почніть з малого – заповніть онтологію найчастіше використовуваними контролями (шифрування, контроль доступу, логування) перед розширенням.
- Використовуйте готові графи – проєкти типу Schema.org, OpenControl та CAPEC пропонують готові словники, які можна розширювати.
- Обирайте графову БД – Neo4j або Amazon Neptune ефективно обробляють складні обходи та версіонування.
- Інтегруйте CI/CD – розглядайте зміни онтології як код; автоматизуйте тести, що перевіряють точність маппінгу за набором прикладів анкет.
- Людина у циклі – створіть інтерфейс для аналітиків безпеки, які підтверджують чи коригують маппінги, що підсилює навчання нечіткого збігу.
7. Майбутні розширення
- Федералізована синхронізація онтологій – компанії можуть ділитися анонімізованими частинами своїх онтологій, створюючи спільну базу знань щодо відповідності.
- Шар пояснювального ШІ – прикріплювати графи причинно‑наслідкових зв’язків до кожної відповіді, візуалізуючи, які саме вузли онтології внесли свій вклад у кінцевий текст.
- Інтеграція Zero‑Knowledge Proofs – для надзвичайно регульованих галузей вбудовувати zk‑SNARK доказування, що підтверджує правильність маппінгу без розкриття конфіденційних політик.
8. Висновок
Движок підказок, побудований на онтології, представляє собою зрушення у автоматизації анкет безпеки. Об’єднавши різнорідні стандарти під єдиним, версіонованим графом знань, організації можуть:
- Виключити дублювання ручної роботи між різними фреймворками.
- Гарантувати послідовність і аудиторську придатність відповідей.
- Швидко реагувати на регулятивні зміни з мінімальними витратами розробки.
У поєднанні з колаборативною платформою Procurize цей підхід дозволяє командам безпеки, юридичним та продуктовим підрозділам відповідати на запити постачальників за хвилини замість днів, перетворюючи відповідність із витратного центру у конкурентну перевагу.
Дивіться Also
- OpenControl GitHub Repository – Відкриті політики‑як‑код та визначення контролів відповідності.
- MITRE ATT&CK® Knowledge Base – Структурована таксономія технік противника, корисна для побудови безпекових онтологій.
- ISO/IEC 27001:2025 Standard Overview – Огляд останньої версії стандарту управління інформаційною безпекою.