编译和报告自动化

1）为什么自动化合规性

• 减少手动错误和合规性成本。
• 审计员的透明度：跟踪工件，不变的日志。
• 快速适应规则的变化。
• SDLC中的内置控制和操作（shift-left+shift-right）。

2）字典和框架

Controls/Controlls：可验证的风险缓解措施（预防/侦探/纠正）。
Evidence/证据基础：日志、报告、配置转储、截图、CI/CD工件。
GRC平台：风险、控制、要求、任务和审计登记册。
法规遵从性（CaC）：策略/控制以声明方式描述（YAML，Rego，OPA，Sentinel等）。
RegOps：使用SLO/Alert作为单独功能来执行需求。

3）控制图（参考矩阵）

4）自动化架构（参考）

1.数据来源：生产性DB/Logs、DWH/datalijk、接入系统、CI/CD、云糖果、滴答作响、邮件/聊天（档桉）。

2.收集和规范化：连接器→事件总线（Kafka/Bus）和ETL/ELT到"Compliance"店面。

3.规则和策略（CaC）：策略存储库（YAML/Rego），linter，review，version。

4.检测和编排：用于任务和升级的规则引擎（stream/batch），SOAR/GRC。

5.报告和事件：Reg Form生成器,PDF/CSV, dashbords, WORM存档,以保持不变。

6.接口：Legal/Compliance/Audit的门户,调节器的API（可用）。

5）数据和事件流（示例）

Access Governance： "grant/revoke/role change"事件→"额外特权"规则→重新编辑→每月报告。
Retence/Remove： TTL/删除事件 →控制"rasinchron with policy" → alert+在必要时通过Legal Hold锁定。
AML监视：事务→规则引擎和ML分段→桉例（SAR）→上载到监管格式。
漏洞/配置：CI/CD →扫描仪→ "hardening policy" →异常报告（waivers）,到期日期。

6）法规遵从性： 如何描述策略

• 带有清晰输入/输出的声明格式（策略即代码）。
• Version+代码评论（PR）+changelog对报告有影响。
• 策略测试（基于unit/property）和复古运行的"沙盒"环境。

yaml id: GDPR-Retention-001 title: "TTL for personal data - 24 months"
scope: ["db:users. pi", "s3://datalake/pi/"]
rule: "object. age_months <= 24          object. legal_hold == true"
evidence:
- query: retention_violations_last_24h. sql
- artifact: s3://evidence/retention/GDPR-Retention-001/dt={{ds}}
owners: ["DPO","DataPlatform"]
sla:
detect_minutes: 60 remediate_days: 7

7）集成和系统

GRC：要求，控制，风险，所有者，任务和检查的注册。
IAM/IGA：角色目录，SoD规则，宣传活动。
CI/CD：门插件（quality/compliance gates），SAST/DAST/Secret scan，OSS许可证。
云安全/IaC：Terraform/Kubernetes扫描以符合策略。
DLP/EDRM：灵敏度标签，自动加密，禁止渗漏。
SIEM/SOAR：事件相关性，控制干扰响应的花花公子。
数据平台："Compliance"店面，线路，数据目录，掩码。

8）监管报告： 典型桉例

GDPR：处理注册表（Art。30），事件报告（Art。33/34），DSAR的KPI（时限/结果）。
AML：SAR/STR报告，触发单元，案例决策日志，升级证据。
PCI DSS：扫描报告，网络细分，卡数据系统清单，密钥控制。
SOC 2：控制矩阵、确认日志、截图/配置日志、测试结果。

格式：CSV/XBRL/XML/PDF，已签名并保存在WORM档案中，并带有哈希摘要。

9）合并度量和SLO

覆盖：包含控制器的系统比例（%）。
MTTD/MTTR（控制）：平均检测/修复违规时间。
侦探规则下的假积极率。
DSAR SLA：按时关闭的百分比；响应时间中位数。
Access Hygiene：过时的权利百分比；关闭有毒组合的时间。
漂移：每月配置的漂移。
审核准备工作：为审核收集事件的时间（目标：小时,不是星期）。

10）过程（SOP）-从推理到实践

1.发现与映射：数据/系统映射,关键性,所有者,监管参考。
2.设计策略：将要求正式化→策略即代码→测试→评论。
3.实施：部署规则（staging → prod），包含在CI/CD和事件总线中。
4.监测：dashbords，alerts，每周/每月报告，控制委员会。
5.Remediation：带截止日期和RACI的自动花花公子+滴答声。
6.Evidence＆Audit：文物的常规狙击；准备外部审计。
7.更改：策略版本控制、迁移、停用旧控制。
8.重新评估：季度绩效审查，规则调整和SLO。

11）角色和RACI

12）Dashbords（最低设置）

Compliance Heatmap：跨系统/业务线的控制覆盖范围。
SLA中心：DSAR/AML/SOC 2/PCI DSS截止日期，延迟。
Access&Secrets："有毒"角色、过期的秘密/证书。
Retention&Deletion： TTL违规行为,由于Legal Hold而挂起。
事件与调查：违规趋势，可重复性，修复效率。

13）支票单

启动自动化计划

• 索赔和风险登记册与Legal/Compliance保持一致。
• 指派了控制器和摊贩所有者（RACI）。
• 已配置数据连接器和"Compliance"展示。
• 策略被描述为添加到CI/CD中的测试覆盖的代码。
• 由SLO/SLA定义的Alerta和dashbords设置。
• 描述了evidence snapshot和WORM归档过程。

在外部审核之前

• 更新了控制↔要求的矩阵。
• 对证据进行干运行汇编。
• 已关闭逾期的remediation tikets。
• 更新了具有到期日期的例外（waivers）。

14）工件模板

Compliance Ops每周报告（结构）

1.摘要：关键风险/事件/趋势。
2.度量标准：Coverage, MTTD/MTTR, DSAR SLA, Drift。
3.违规行为和修复状态（由所有者）。
4.策略更改（版本，影响）。
5.一周的计划：优先恢复，咆哮的可用性。

控制卡（示例）

ID/标题/描述

标准/风险

Тип: Preventive/Detective/Corrective

Scope（系统/数据）

策略作为代码（链接/版本）

效果指标（FPR/TPR）

所有者/备用所有者

Evidence（存储的内容和位置）

例外（在何时批准）

15）反模式

"Excel中的合规性"-缺少检查和可跟踪性。
手动报告"按需"-没有可预测性和完整性。
盲目复制需求-无需评估风险和业务背景。
规则整体-不进行审查或测试。
缺乏操作反馈-度量标准不会改善。

16）成熟度模型（M0-M4）

M0手动：分散练习，没有行车记录。
M1目录：要求和系统注册表，最低报告。
M2 Autodetect：事件/Alertes，个别策略作为代码。
M3编程：GRC+SOAR，reg时间表报告，80％的代码控制。
M4持续保证：在SDLC/Prode中进行连续验证,自动验证,自我审核。

17）自动化中的安全和隐私

最小化"Compliance"店面中的数据。
根据最小权限原则进行访问，分段。
不可移动的事件归档（WORM/对象锁）。
数据加密和密钥纪律（KMS/HSM）。
编写并监视对报告和工件的访问。

18）相关的wiki文章

Privacy by Design和最小化数据

法律保留和数据冻结

数据存储和删除时间表

DSAR： 用户的数据请求

PCI DSS/SOC 2： 控制和认证

事件管理和前瞻性

底线

编译自动化是一种系统工程：策略作为代码，可观察性，编排和证据基础。成功是通过检查覆盖率，反应速度，报告质量和"按键"审计准备来衡量的。