
# التوليف الديناميكي للسياسات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وسياق المخاطر في الوقت الحقيقي

**الملخص** – تُعَدُّ استبيانات أمان الموردين نقطة اختناق معروفة لشركات SaaS. المستودعات الساكنة التقليدية تُثبِّت السياسات في زمن معين، ما يجبر الفرق على تعديل الإجابات يدويًا كلما ظهرت إشارة خطر جديدة. تُقدِّم هذه المقالة مفهوم *التوليف الديناميكي للسياسات* (DPS)، وهو مخطط يدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وتليمترية المخاطر المستمرة، وطبقة تنسيق مدفوعة بالأحداث لإنتاج إجابات محدثة وواعية للسياق بحسب الطلب. بنهاية القراءة ستفهم المكونات الأساسية، تدفق البيانات، والخطوات العملية لتطبيق DPS على منصة Procurize.

---

## 1. لماذا تفشل مكتبات السياسات الساكنة في عمليات التدقيق الحديثة

1. **مماطلة التغيير** – قد يُبطل ثغرة مكتشفة حديثًا في مكوّن طرف ثالث بندًا تم الموافقة عليه قبل ستة أشهر. المكتبات الساكنة تتطلب دورة تحرير يدوية قد تستغرق أيامًا.  
2. **تعارض السياق** – يمكن تفسير نفس التحكم بشكل مختلف تبعًا للمنظر التهديدي الحالي، نطاق العقد، أو اللوائح الجغرافية.  
3. **ضغط القابلية للتوسع** – الشركات السريعة النمو تستقبل عشرات الاستبيانات أسبوعيًا؛ يجب أن يتطابق كل جواب مع أحدث وضعية مخاطر، وهو ما لا يمكن ضمانه بالعمليات اليدوية.

هذه النقاط تدفع إلى ضرورة نظام *متكيف* يمكنه **سحب** و**دفع** رؤى المخاطر في الوقت الحقيقي وتحويلها إلى نص سياسات متوافق تلقائيًا.

---

## 2. الركائز الأساسية للتوليف الديناميكي للسياسات

| الركيزة | الوظيفة | التكنولوجيا النموذجية |
|--------|----------|--------------------|
| **استهلاك تليمترية المخاطر** | يبث تدفقات تغذيات الثغرات، تنبيهات استخبارات التهديد، ومقاييس الأمان الداخلية إلى بحيرة بيانات موحدة. | Kafka, AWS Kinesis, ElasticSearch |
| **محرك السياق** | يطبع التليمترية، يثريها ببيانات جرد الأصول، ويحسب *درجة خطر* لكل مجال تحكم. | Python, Pandas, Neo4j Knowledge Graph |
| **مولد موجهات LLM** | يصيغ موجهات متخصصة بالمجال تشمل أحدث درجة خطر، مراجع تنظيمية، وقوالب سياسات. | OpenAI GPT‑4, Anthropic Claude, LangChain |
| **طبقة التنسيق** | تنسق مشغلات الأحداث، تشغِّل LLM، تخزن النص المُولد، وتُخطِر المراجعين. | Temporal.io, Airflow, Serverless Functions |
| **سجل التدقيق وإدارة الإصدارات** | يحفظ كل إجابة مُولَّدة مع تجزئات تشفيرية لتأمين القابلية للتدقيق. | Git, Immutable Object Store (مثل S3 مع Object Lock) |

معًا يشكلون خط أنابيب حلقي يُحوِّل إشارات المخاطر الخام إلى إجابات جاهزة للاستبيان ومصقولة.

---

## 3. تدفق البيانات موضحًا

```mermaid
flowchart TD
    A["مصادر تغذيات المخاطر"] -->|Kafka Stream| B["بحيرة التليمترية الخام"]
    B --> C["التطبيع والإثراء"]
    C --> D["محرك حساب درجة الخطر"]
    D --> E["حزمة السياق"]
    E --> F["مُبْنِي الموجه"]
    F --> G["نموذج اللغة الكبيرة (GPT‑4)"]
    G --> H["مسودة فقرة السياسة"]
    H --> I["محور المراجعة البشرية"]
    I --> J["مستودع الإجابات المعتمدة"]
    J --> K["واجهة استبيان Procurize"]
    K --> L["إرسال المورد"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style L fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*نص كل عقدة محاط بعلامات اقتباس مزدوجة كما هو مطلوب.*

---

## 4. بناء مُولِّد الموجهات

موجه عالي الجودة هو الصلصة السرية. أدناه مقتطف Python يُظهر كيفية تجميع موجه يدمج سياق الخطر مع قالب قابل لإعادة الاستخدام.

```python
import json
from datetime import datetime

def build_prompt(risk_context, template_id):
    # Load a stored clause template
    with open(f"templates/{template_id}.md") as f:
        template = f.read()

    # Insert risk variables
    prompt = f"""
You are a compliance specialist drafting a response for a security questionnaire.
Current risk score for the domain "{risk_context['domain']}" is {risk_context['score']:.2f}.
Relevant recent alerts: {", ".join(risk_context['alerts'][:3])}
Regulatory references: {", ".join(risk_context['regulations'])}

Using the following template, produce a concise, accurate answer that reflects the latest risk posture.

{template}
"""
    return prompt.strip()

# Example usage
risk_context = {
    "domain": "Data Encryption at Rest",
    "score": 0.78,
    "alerts": ["CVE‑2024‑1234 affecting AES‑256 modules", "New NIST guidance on key rotation"],
    "regulations": ["ISO 27001 A.10.1", "PCI DSS 3.2"]
}
print(build_prompt(risk_context, "encryption_response"))
```

يُرسل الموجه المُولَّد بعد ذلك إلى نموذج اللغة الكبيرة عبر استدعاء API، وتُخزن النص المسترجع كـ*مسودة* تنتظر مراجعة إنسانية سريعة.

---

## 5. التنسيق في الوقت الحقيقي باستخدام Temporal.io

توفر Temporal مفهوم "workflow-as-code"، مما يسمح لنا بتعريف خط أنابيب موثوق، قابل لإعادة المحاولة.

```goat
workflow DynamicPolicyWorkflow(riskEvent RiskEvent, questionnaireID string) {
    // Step 1: Build context package
    contextPkg := Activity(BuildContextPackage, riskEvent)

    // Step 2: Generate LLM prompt
    prompt := Activity(BuildPrompt, contextPkg, questionnaireID)

    // Step 3: Call LLM
    draft := Activity(CallLLM, prompt)

    // Step 4: Store draft and notify reviewer
    Activity(StoreDraftAndNotify, draft, questionnaireID)

    // Optional: Auto‑approval if risk score < 0.2
    if contextPkg.Score < 0.2 {
        Activity(AutoApprove, draft, questionnaireID)
    }
}
```

يضمن سير العمل التنفيذ مرة واحدة بالضبط، وإعادة المحاولة التلقائية عند الفشل المؤقت، ورؤية شفافة عبر واجهة Temporal — أمر حاسم لمراجعي الامتثال.

---

## 6. الحوكمة البشرية داخل الحلقة (HITL)

حتى أقوى نموذج لغة قد يخلق محتوى غير واقعي. يدمج DPS خطوة مراجعة بشرية خفيفة:

1. **يتلقى المراجع إشعارًا على Slack/Teams** مع عرض جانبي للمسودة والسياق المخاطر الأساسي.  
2. **الموافقة بنقرة واحدة** تُكتب الإجابة النهائية في المستودع غير القابل للتغيير وتُحدِّث واجهة الاستبيان.  
3. **الرفض** يُفعِّل حلقة تغذية راجعة تُعلِّق على الموجه، محسّنةً الأجيال المستقبلية.

تُسجَّل سجلات التدقيق معرف المراجع، الطابع الزمني، وتجزئة تشفيرية للنص المعتمد، مُلَبِّيةً متطلبات معظم معايير [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) و[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001).

---

## 7. إدارة الإصدارات والأدلة القابلة للتدقيق

يُلتزم كل فقرة مُولَّدة إلى مخزن متوافق مع Git بالبيانات الوصفية التالية:

```json
{
  "questionnaire_id": "Q-2025-09-14",
  "control_id": "C-ENCR-01",
  "risk_score": 0.78,
  "generated_at": "2025-10-22T14:03:12Z",
  "hash": "sha256:9f8d2c1e...",
  "reviewer": "alice.smith@example.com",
  "status": "approved"
}
```

يضمن التخزين غير القابل للتغيير (S3 Object Lock) عدم تعديل الأدلة بعد حدوثها، مُوفِّرًا سلسلة حفظ قوية للمدققين.

---

## 8. الفوائد مُقَدَّرة بالأرقام

| المقياس | قبل DPS | بعد DPS (12 شهرًا) |
|--------|--------|--------------------|
| متوسط زمن الاستجابة للجواب | 3.2 أيام | 3.5 ساعات |
| جهد التحرير البشري | 25 ساعة أسبوعيًا | 6 ساعات أسبوعيًا |
| فجوات الأدلة في التدقيق | 12 % | أقل من 1 % |
| تغطية الامتثال (الضوابط) | 78 % | 96 % |

هذه الأرقام مستمدة من تجربة تجريبية أجرتها ثلاث شركات SaaS متوسطة الحجم دمجت DPS في بيئة Procurize.

---

## 9. قائمة التحقق للتنفيذ

- **[ ]** إعداد منصة بث (Kafka) لتغذيات المخاطر.  
- **[ ]** بناء رسم بياني للمعرفة بـ Neo4j يربط الأصول، الضوابط، واستخبارات التهديد.  
- **[ ]** إنشاء قوالب فقرات قابلة لإعادة الاستخدام مخزنة بصيغة Markdown.  
- **[ ]** نشر خدمة مُنشئ الموجهات (Python/Node).  
- **[ ]** توفير وصول إلى نماذج اللغة الكبيرة (OpenAI، Azure OpenAI، إلخ).  
- **[ ]** تكوين سير عمل Temporal أو DAG في Airflow.  
- **[ ]** دمج مع واجهة مراجعة الإجابات في Procurize.  
- **[ ]** تمكين سجل غير قابل للتغيير (Git + S3 Object Lock).  
- **[ ]** إجراء مراجعة أمان للرمز الخاص بطبقة التنسيق نفسها.

اتباع هذه الخطوات سيوفر لك خط أنابيب DPS جاهزًا للإنتاج خلال 6‑8 أسابيع.

---

## 10. الاتجاهات المستقبلية

1. **التعلم الفيدرالي** – تدريب ملحقات LLM مخصصة للمجالات دون نقل التليمترية الخام خارج جدار الشركة.  
2. **الخصوصية التفاضلية** – إضافة ضوضاء إلى درجات الخطر قبل وصولها إلى مُنشئ الموجهات، حفاظًا على السرية مع الاحتفاظ بالفائدة.  
3. **إثباتات الصفر معرفة** – السماح للموردين بالتحقق من توافق إجابة مع نموذج المخاطر دون كشف البيانات الأساسية.  

هذه المسارات البحثية تعد بجعل التوليف الديناميكي للسياسات أكثر أمانًا، شفافية، وصداقة للمنظمين.

---

## 11. الخاتمة

يحوِّل التوليف الديناميكي للسياسات مهمة الإجابة على استبيانات الأمان المتعبة والمعرضة للخطأ إلى **خدمة في الوقت الحقيقي، مدعومة بأدلة**. من خلال ربط تليمترية المخاطر الحية، محرك السياق، ونماذج اللغة الكبيرة داخل خط أنابيب منسق، يمكن للمنظمات تقليص أوقات الاستجابة بشكل جذري، الحفاظ على امتثال مستمر، وتوفير أدلة غير قابلة للتغيير للمراجعين. عند دمجه مع Procurize، يصبح DPS ميزة تنافسية — يحوِّل بيانات المخاطر إلى أصل استراتيجي يسرِّع الصفقات ويبني الثقة.