Федеративний граф знань Zero Trust для багатокористувацької автоматизації анкет

Вступ

Безпекові та комплаєнс‑анкетування являються постійним вузьким місцем для SaaS‑провайдерів. Кожний провайдер мусить відповісти на сотні питань, що охоплюють кілька рамок — SOC 2, ISO 27001, GDPR, та галузеві стандарти. Ручна праця, необхідна для пошуку доказів, перевірки їх релевантності та налаштування відповідей під кожного клієнта, швидко стає центром витрат.

Федеративний граф знань (FKG) — розподілена, схематично‑багата репрезентація доказів, політик та контролів — пропонує спосіб розв’язати це вузьке місце. У поєднанні з zero‑trust безпекою FKG може безпечно обслуговувати багатьох орендарів (різні підрозділи, дочірні компанії або партнерські організації), не розкриваючи дані, що належать іншим орендарям. Результат — багатокористувацький, ШІ‑запусканий движок автоматизації анкет, який:

• Агрегує докази з різних сховищ (Git, хмарне сховище, CMDB).
• Застосовує суворі політики доступу на рівні вузлів і ребер (zero‑trust).
• Оркеструє відповіді, згенеровані ШІ через Retrieval‑Augmented Generation (RAG), використовуючи лише дозволені орендарем знання.
• Відстежує походження та аудиторську прозорість за допомогою незмінного реєстру.

У цій статті ми глибоко зануримося в архітектуру, потік даних та кроки впровадження такої системи на базі платформи Procurize AI.

1. Основні концепції

2. Огляд архітектури

Нижче наведено високорівневу діаграму Mermaid, що ілюструє основні компоненти та їх взаємодії.

  graph LR
    subgraph Tenant A
        A1[Policy Store] --> A2[Evidence Nodes]
        A2 --> A3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Tenant B
        B1[Policy Store] --> B2[Evidence Nodes]
        B2 --> B3[Access Control Engine<br>(Zero Trust)]
    end
    subgraph Federated Layer
        A3 <--> FK[Federated Knowledge Graph] <--> B3
        FK --> RAG[Retrieval‑Augmented Generation]
        RAG --> AI[LLM Engine]
        AI --> Resp[Answer Generation Service]
    end
    subgraph Audit Trail
        FK --> Ledger[Immutable Ledger]
        Resp --> Ledger
    end
    User[Questionnaire Request] -->|Auth Token| RAG
    Resp -->|Answer| User

Ключові висновки з діаграми

1. Ізоляція орендарів – Кожний орендар має власний сховищ політик та вузли доказів, а двигун контролю доступу посередниць будь‑який запит між орендарями.
2. Федеративний граф – Вузол FK агрегує метадані схеми, залишаючи сирі докази зашифрованими та ізольованими.
3. Перевірки Zero‑Trust – Кожен запит проходить через двигун контролю доступу, який оцінює контекст (роль, стан пристрою, мету запиту).
4. Інтеграція ШІ – Компонент RAG отримує лише ті докази, які орендар має право бачити, а потім передає їх LLM для синтезу відповіді.
5. Аудиторність – Всі запити на отримання даних та згенеровані відповіді записуються в незмінний реєстр для аудитів.

3. Модель даних

3.1 Уніфікована схема

Всі сутності зберігаються у властивісних графах (наприклад, Neo4j або JanusGraph) і доступні через GraphQL‑сумісний API.

3.2 Мова політик Zero‑Trust

Легка DSL (доменно‑специфічна мова) виражає тонкі правила:

allow(user.email =~ "*@tenantA.com")
  where action == "read"
    and entity.type == "Evidence"
    and entity.tenant_id == "tenantA"
    and device.trust_score > 0.8;

Ці правила компілюються у реальні політики, що виконуються в режимі реального часу двигуном контролю доступу.

4. Робочий процес: від питання до відповіді

1. Збір питань – Переглядач безпеки завантажує анкету (PDF, CSV або API JSON). Procurize розбирає її на окремі питання та прив’язує кожне до одного чи декількох контролів рамки.

2. Пошук зв’язку контроль‑доказ – Система запитує FKG щодо ребер, що з’єднують цільовий контроль із доказами, що належать запитуваному орендарю.

3. Авторизація Zero‑Trust – Перед будь‑яким отриманням доказу двигун контролю доступу перевіряє контекст запиту (користувач, пристрій, місце, час).

4. Отримання доказів – Дозволені докази передаються в модуль RAG. RAG ранжує їх за релевантністю за допомогою гібридної моделі TF‑IDF + embedding‑подібності.

5. Генерація ШІ – LLM отримує питання, отримані докази та шаблон підказки, що гарантує тон і мову комплаєнсу. Приклад підказки:

   You are a compliance specialist for {tenant_name}. Answer the following security questionnaire item using ONLY the supplied evidence. Do not fabricate details.
   Question: {question_text}
   Evidence: {evidence_snippet}
   

6. Рецензування та співпраця – Згенерована відповідь з’являється в реальному часі у UI Procurize, де експерти можуть коментувати, редагувати або схвалювати її.

7. Аудитний журнал – Кожен запит на отримання, генерація та правка додаються до незмінного реєстру з криптографічним хешем, що посилається на конкретну версію доказу.

5. Гарантії безпеки

6. Кроки впровадження на Procurize

1. Налаштування вузлів графа для орендарів

   • Розгорнути окремий інстанс Neo4j для кожного орендаря (або використати мульти‑тенантну БД з рівнем безпеки рядків).
   • Завантажити існуючі політики та докази за допомогою імпортних конвеєрів Procurize.

2. Визначення правил Zero‑Trust

   • Використати редактор політик Procurize для написання правил DSL.
   • Увімкнути інтеграцію постури пристрою (MDM, EDR) для динамічних оцінок ризику.

3. Налаштування федеративної синхронізації

   • Встановити мікросервіс procurize-fkg-sync.
   • Налаштувати його на публікацію оновлень схеми у спільний реєстр схем, залишаючи дані зашифрованими.

4. Інтеграція RAG‑конвеєра

   • Розгорнути контейнер procurize-rag (векторне сховище, Elasticsearch, тонко налаштований LLM).
   • Під’єднати RAG‑ендпоінт до GraphQL‑API FKG.

5. Активація незмінного реєстру

   • Включити модуль procurize-ledger (Hyperledger Fabric або легковаговий Append‑Only Log).
   • Встановити політики зберігання відповідно до вимог комплаєнсу (наприклад, аудит протягом 7 років).

6. Увімкнення спільного UI

   • Активувати функцію Real‑Time Collaboration.
   • Визначити ролі та права перегляду (Reviewer, Approver, Auditor).

7. Пілотний запуск

   • Обрати анкету з високим навантаженням (наприклад, SOC 2 Type II) і виміряти:
     • Час реакції (база vs. AI‑підсилений).
     • Точність (відсоток відповідей, що проходять аудиторську перевірку).
     • Зниження витрат (зекономлені FTE‑години).

7. Переваги

8. Майбутні розширення

1. Федеративне навчання для тонкої настройка LLM – Кожен орендар може надсилати анонімізовані градієнти, покращуючи доменно‑специфічну модель без розкриття сирих даних.
2. Генерація політик‑як‑код – Автоматичне створення Terraform або Pulumi модулів, що впроваджують ті ж Zero‑Trust правила у хмарну інфраструктуру.
3. Explainable AI оверлеї – Візуалізація шляху reasoning (доказ → підказка → відповідь) безпосередньо в UI за допомогою діаграм Mermaid.
4. Інтеграція Zero‑Knowledge Proof (ZKP) – Доведення аудитором, що певний контроль виконано, без розкриття самого доказу.

9. Висновок

Федеративний граф знань Zero‑Trust перетворює громіздкий, роздроблений процес управління безпековими анкетами у безпечний, спільний та ШІ‑підсилений робочий процес. Поєднання ізольованих графів орендарів, тонких політик доступу, Retrieval‑Augmented Generation та незмінного аудиторського журналу дозволяє організаціям відповідати на питання комплаєнсу швидше, точніше та з повною регуляторною впевненістю.

Впровадження цієї архітектури на платформі Procurize AI використовує наявні конвеєри інжесту, інструменти співпраці та безпекові примітиви — даючи командам можливість зосередитися на стратегічному управлінні ризиками, а не на рутинному збиранні даних.

Майбутнє комплаєнсу — це федерація, довіра та інтелект. Прийміть його вже сьогодні, щоб випередити аудитори, партнерів та регуляторів.

Перегляньте Also

• Zero Trust Architecture – NIST SP 800‑207
• Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Data
• Retrieval‑Augmented Generation for Knowledge‑Intensive NLP Tasks (Paper)