Dynamic Framework Knowledge Injection
Was ist Dynamic Framework Knowledge Injection?
Dynamic Framework Knowledge Injection ist die Kerntechnologie, die den ISMS Copilot von herkömmlichen KI-Assistenten unterscheidet. Wenn Sie eine Frage zu Compliance-Frameworks stellen, erkennt das System automatisch, auf welche Frameworks Sie sich beziehen, und reichert den Kontext der KI mit autorisiertem Wissen an – so werden präzise, audit-fähige Antworten gewährleistet, die auf tatsächlichen Framework-Anforderungen basieren.
Diese Funktion arbeitet automatisch in jeder Konversation. Es ist keine Konfiguration erforderlich – nennen Sie einfach ein Framework wie „ISO 27001“ oder „GDPR“ und das System erledigt den Rest.
Warum wir dies entwickelt haben
Allgemeine KI-Modelle werden mit breitem Internetwissen trainiert, was für Compliance-Experten zwei Probleme schafft:
Halluzinationsrisiko: Die KI könnte selbstbewusst Kontrollen oder Anforderungen zitieren, die gar nicht existieren.
Veraltete Informationen: Framework-Updates (wie ISO 27001:2022) sind möglicherweise nicht in den Trainingsdaten enthalten.
Wir brauchten einen Weg, um jede Antwort in verifiziertem, aktuellem Framework-Wissen zu verankern, ohne dass Benutzer für jede Konversation hunderte Seiten an Standarddokumentation hochladen müssen.
Funktionsweise (Überblick)
Das Injektionssystem arbeitet während jeder Chat-Interaktion in drei Stufen:
1. Intelligente Erkennung
Das System überwacht Ihre Konversation auf Erwähnungen von Compliance-Frameworks. Dies funktioniert sowohl bei expliziten Referenzen („ISO 27001 Annex A.8.1“) als auch bei impliziten („Was sind die Anforderungen an die Zugriffskontrolle?“ in einem Workspace mit Fokus auf Informationssicherheit).
2. Wissensabruf
Wenn ein Framework erkannt wird, ruft das System das relevante strukturierte Wissen – Kontrollen, Klauseln, Anforderungen und Mappings – aus unserer proprietären Wissensdatenbank ab, die aus echten Beratungsprojekten und offiziellen Framework-Dokumentationen aufgebaut wurde.
Der Abruf erfolgt selektiv und effizient. Anstatt ganze Framework-Dokumente zu laden, werden basierend auf Ihrem Abfragekontext nur die relevanten Teile injiziert.
3. Kontext-Anreicherung
Bevor die KI eine Antwort generiert, wird das Framework-Wissen in den Prompt-Kontext injiziert. Dies stellt sicher, dass die Antwort der KI auf präzisen, aktuellen Framework-Anforderungen basiert und nicht auf generischen Trainingsdaten.
Unterstützte Frameworks
Das System unterstützt derzeit die automatische Wissensinjektion für neun wichtige Compliance-Frameworks:
ISO 27001:2022 – Informationssicherheits-Managementsystem
ISO 42001:2023 – KI-Managementsystem
ISO 27701:2019 – Datenschutz-Informationsmanagementsystem
SOC 2 – Trust Services Criteria
HIPAA – Health Insurance Portability and Accountability Act
GDPR (DSGVO) – Datenschutz-Grundverordnung
CCPA – California Consumer Privacy Act
NIS 2 – Richtlinie über Netz- und Informationssysteme
DORA – Digital Operational Resilience Act
Zusätzliche Frameworks werden basierend auf der Benutzernachfrage und der Forschung unseres GRC-Engineering-Teams zu neuen Regulierungen hinzugefügt.
Die Benutzererfahrung
Wenn Sie eine Nachricht senden, die die Framework-Erkennung auslöst, sehen Sie Ladeindikatoren wie:
„Analysiere Ihre Frage…“
„Konsultiere Framework-Wissen…“
„Antwort wird vorbereitet…“
Dies dauert in der Regel 5-15 Sekunden. Die Antwort, die Sie erhalten, enthält spezifische Zitate zu Framework-Anforderungen, Kontrollen oder Klauseln – ein Beweis dafür, dass die Wissensinjektion funktioniert.
Unterstützung mehrerer Frameworks: Wenn Ihre Frage mehrere Frameworks betrifft (z. B. „Wie lassen sich ISO 27001 und SOC 2 Kontrollen für das Zugriffsmanagement mappen?“), injiziert das System das Wissen für alle erkannten Frameworks gleichzeitig.
Evolution von RAG
ISMS Copilot v1.0 nutzte Retrieval-Augmented Generation (RAG), wobei jedes Mal eine Vektordatenbank nach relevanten Abschnitten durchsucht wurde. RAG war zwar effektiv, hatte aber Grenzen:
Schwankende Abrufqualität abhängig von der Formulierung der Abfrage
Höhere Latenz durch Datenbankabfragen
Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung einer umfassenden Framework-Abdeckung
Im Dezember 2024 sind wir zur dynamischen Injektion mit strukturiertem, kuratiertem Framework-Wissen übergegangen. Dieser Ansatz bietet:
Konsistenz: Dieselbe Framework-Erwähnung ruft immer dasselbe autorisierte Wissen ab.
Geschwindigkeit: Keine Latenz durch Vektorsuche.
Vollständigkeit: Gesamte Framework-Strukturen (Kontrollen, Klauseln, Mappings) auf Abruf verfügbar.
Wartbarkeit: GRC-Ingenieure können Framework-Wissen zentral aktualisieren, wenn sich Standards ändern.
Überblick über die technische Architektur
Obwohl die spezifischen Implementierungsdetails proprietär sind, folgt die High-Level-Architektur den Best Practices der Branche für kontextbezogene KI-Systeme:
Erkennungsschicht: Pattern-Matching identifiziert Framework-Referenzen im Konversationsverlauf.
Wissensschicht: Strukturierte Markdown-Tabellen speichern Kontrollen, Klauseln und Anforderungen für jedes Framework.
Injektionsschicht: Ausgewähltes Wissen wird dem System-Prompt vor der KI-Inferenz angehängt.
Antwortschicht: Die KI generiert Antworten, die im injizierten Framework-Wissen verankert sind.
Token-Effizienz ist entscheidend. Das Injizieren vollständiger Framework-Dokumentationen (10.000+ Token) würde die Kontextlimits des Modells überschreiten und Antworten verlangsamen. Das System ruft selektiv nur das ab, was für die jeweilige Abfrage benötigt wird.
Qualitätssicherung
Das Framework-Wissen durchläuft eine strenge Prüfung, bevor es in das System gelangt:
Verifizierung durch GRC-Ingenieure: Unser Team aus Compliance-Experten validiert alle Framework-Inhalte anhand offizieller Quellen.
Menschliche Überprüfung: Jede Aktualisierung des Framework-Wissens wird manuell auf Richtigkeit und Vollständigkeit geprüft.
Versionsverfolgung: Framework-Wissen wird versioniert (z. B. ISO 27001:2022 vs. 2013), um sicherzustellen, dass Benutzer aktuelle Standards erhalten.
Dieser duale Überprüfungsprozess – Validierung durch GRC-Ingenieure plus gründliche menschliche Aufsicht – stellt sicher, dass das Wissen, das Sie erhalten, audit-gerechten Qualitätsstandards entspricht.
Was dies für Benutzer bedeutet
Wenn Sie ISMS Copilot nutzen, erhalten Sie:
Präzise Antworten: Basierend auf tatsächlichen Framework-Anforderungen, nicht auf halluzinierten Inhalten.
Aktuelle Informationen: Die Wissensdatenbank spiegelt die neuesten Framework-Versionen und Updates wider.
Audit-fähige Ergebnisse: Antworten enthalten spezifische Zitate zu Kontrollen/Klauseln, die Sie verifizieren können.
Null Konfiguration: Keine Notwendigkeit, Standarddokumente hochzuladen oder Einstellungen zu konfigurieren.
Weitere Details dazu, wie der ISMS Copilot KI-Halluzinationen durch Wissensverankerung verhindert, finden Sie unter KI-Halluzinationen verstehen und verhindern.