MOTOR DE DECISÃO · RISK-ADAPTIVE IAM

Motor de Decisão IAM Adaptativo ao Risco

Decisão de acesso orientada a risco — dinâmica, rastreável, limitada por restrições regulatórias e governada por maturidade organizacional. Motor interativo rodando inteiramente no browser, sem backend.

ISO 27001 SOX PCI DSS LGPD modelo v0.3.0 100% local · sem servidor
Decisão = f(risco, regra de negócio, maturidade, restrição regulatória)  ·  decision_basis · applied_zone · decision_path
Contexto do projeto
✓ SÉRIE 2 — CONCLUÍDA

Governança IAM

Políticas, padrões técnicos e procedimentos alinhados à ISO 27001. Define o que deveria existir.

✓ SÉRIE 3 — CONCLUÍDA

Mensuração de Efetividade

Scores por controle ISO, avaliação de risco e decisão rastreável do analista. Fecha a cadeia de evidência.

→ ESTE REPOSITÓRIO

Motor de Decisão Adaptativo

Decisão dinâmica baseada em risco, maturidade e restrições regulatórias. Separa decisão de execução.

O modelo
MOTOR DE DECISÃO ORIENTADO A RISCO

Risk-Adaptive IAM Decision Engine

Cada evento de acesso é avaliado contra regras determinísticas de risco, maturidade organizacional e restrições regulatórias. O resultado não é apenas um veredito — é um decision trace completo: score, fatores, violações, maturidade aplicada, zona e caminho lógico da decisão. Rastreável por design.

R1 · papel privilegiado +50 R2 · sem MFA +40 R3 · inativo >30d +20 R4 · produção +30
  • Decisão dinâmica — score calculado em tempo real por regras determinísticas
  • Maturidade como input — LOW / MEDIUM / HIGH altera o limiar de decisão
  • Restrição regulatória domina — SOX, ISO 27001 e PCI DSS não podem ser relaxados
  • Decision trace completo — score, fatores, violações, maturidade, zona e path em JSON
  • Exportar decisão — download do JSON auditável direto no browser
  • Maturidade acumulada — métricas de sessão, regras mais ativadas, sinais de correlação
  • Portado para Python — engine/decision_engine.py com 16 testes automatizados
Motor de decisão — interativo
decision_engine.js modelo v0.3.0 · regras v1.1.0
rodando · 100% local

Desabilitado
{ }

Selecione um caso ou edite os campos
e clique em executar decisão

Maturidade — sessão atual
Execute pelo menos uma decisão para gerar métricas de maturidade.
Fluxo de decisão

Cada evento percorre o fluxo completo — da coleta de contexto ao decision trace auditável.

1 · TRIGGER
Evento de acesso
usuário · papel · ambiente
2 · RISCO
Score + classificação
R1 · R2 · R3 · R4
3 · MATURIDADE
Limitador dinâmico
LOW · MEDIUM · HIGH
4 · RESTRIÇÃO
Constraint regulatória
SOX · ISO · PCI DSS
5 · DECISÃO
Zona aplicada
restrita · condicionada · dinâmica
6 · EVIDÊNCIA
Decision trace
auditável · versionado · exportável
Documentação

Arquitetura do modelo

Fórmula central, zonas de decisão, papel da maturidade, loop de feedback e evolution path documentados.

→ architecture.md

Motor Python (v0.3.0)

Port fiel do motor JS. Maturidade como input, PCI DSS (C3), lista explícita de papéis privilegiados. Saída idêntica ao browser.

→ decision_engine.py

Suite de testes — 16 casos

Cobertura completa: zonas, maturidade, restrição regulatória, persistência JSONL, correlação e relatório de maturidade.

→ test_decision_engine.py

Executor em lote + maturidade

Executa N casos, persiste em evidence/*.jsonl, gera relatório com distribuição por zona, regras ativadas e sinais de correlação.

→ run_batch.py
MODELO

O que diferencia este modelo O limite da decisão não é apenas o risco — é a capacidade da organização de controlá-lo. Maturidade LOW aceita mais risco; HIGH eleva a exigência independente de frameworks. Quando há restrição regulatória, ela domina todos os outros fatores. Cada decisão produz um decision_path que torna o raciocínio do modelo completamente auditável e rastreável à versão exata das regras que a produziram.