بانک سؤال هوش مصنوعی تطبیقی، انقلاب در خلق پرسش‌نامه‌های امنیتی

امروزه شرکت‌ها با کوه‌بلندی رو به رشد از پرسش‌نامه‌های امنیتی — SOC 2، ISO 27001، GDPR، C‑5 و ده‌ها ارزیابی سفارشی فروشندگان — دست و پنجه نرم می‌کنند. هر مقرره جدید، عرضه محصول یا تغییر سیاست داخلی می‌تواند سؤال قبلاً معتبر را منسوخ کند، اما تیم‌ها همچنان ساعت‌ها زمان خود را صرف گردآوری دستی، کنترل نسخه و به‌روزرسانی این پرسش‌نامه‌ها می‌کنند.

اگر پرسش‌نامه خودش به‌طور خودکار تحول یابد؟

در این مقاله، ما بانک سؤال تطبیقی (AQB) مجهز به هوش مصنوعی مولد را بررسی می‌کنیم که از جریان‌های قانونی، پاسخ‌های قبلی و بازخورد تحلیل‌گران می‌آموزد تا به‌طور مداوم موارد پرسش‌نامه را ترکیب، رتبه‌بندی و منسوخ کند. AQB به یک دارایی دانش زنده تبدیل می‌شود که بسترهای مشابه Procurize را تغذیه می‌کند و هر پرسش‌نامه امنیتی را به گفت‌وگوی تازه‌ساخته و کاملاً منطبق بر سازگاری تبدیل می‌سازد.

۱. چرا یک بانک سؤال پویا مهم است

AQB این مشکلات را با تبدیل خلق سؤال به یک گردش کاری مبتنی بر هوش مصنوعی و داده‑محور به جای یک وظیفهٔ نگهداری دوره‌ای، حل می‌کند.

۲. معماری اصلی بانک سؤال تطبیقی

  graph TD
    A["Regulatory Feed Engine"] --> B["Regulation Normalizer"]
    B --> C["Semantic Extraction Layer"]
    D["Historical Questionnaire Corpus"] --> C
    E["LLM Prompt Generator"] --> F["Question Synthesis Module"]
    C --> F
    F --> G["Question Scoring Engine"]
    G --> H["Adaptive Ranking Store"]
    I["User Feedback Loop"] --> G
    J["Ontology Mapper"] --> H
    H --> K["Procurize Integration API"]

All node labels are wrapped in double quotes as required by the Mermaid specification.

توضیح اجزا

1. Regulatory Feed Engine – به‌روزرسانی‌ها را از نهادهای رسمی (مانند NIST CSF، پورتال EU GDPR، ISO 27001، کنسرسیوم‌های صنعتی) از طریق RSS، API یا اسکریپت‌های وب‌کاوی جمع‌آوری می‌کند.
2. Regulation Normalizer – فرمت‌های ناهمگون (PDF، HTML، XML) را به یک طرح JSON متحد تبدیل می‌کند.
3. Semantic Extraction Layer – با استفاده از شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) و استخراج روابط، کنترل‌ها، تعهدات و عوامل ریسک را شناسایی می‌کند.
4. Historical Questionnaire Corpus – بانک موجود سؤالات پاسخ‌داده‌شده که با نسخه، نتایج و نظرات فروشندگان حاشیه‌نویسی شده‌اند.
5. LLM Prompt Generator – پرامپت‌های چند‑نمونه‌ای می‌سازد که یک مدل بزرگ زبانی (مثلاً Claude‑3، GPT‑4o) را راهنمایی می‌کند تا سؤالات جدیدی متناسب با تعهدات شناسایی‌شده تولید کند.
6. Question Synthesis Module – خروجی خام LLM را دریافت می‌کند، پس‌پردازش (بررسی دستور زبان، اعتبارسنجی اصطلاحات حقوقی) انجام می‌دهد و سؤالات کاندید را ذخیره می‌کند.
7. Question Scoring Engine – هر کاندید را بر مبنای ارتباط، نوآوری، وضوح و اثر ریسک با ترکیبی از قواعد مبتنی بر قوانین و یک مدل رتبه‌بندی آموزش‑دیده ارزیابی می‌کند.
8. Adaptive Ranking Store – k‑بهترین سؤال را برای هر حوزهٔ قانونی به‌صورت روزانه به‌روز می‌کند.
9. User Feedback Loop – پذیرش مرورگر، فاصله ویرایشی و کیفیت پاسخ را جمع‌آوری می‌کند تا مدل امتیازدهی را بهبود بخشد.
10. Ontology Mapper – سؤالات تولیدشده را با طبقه‌بندی‌های کنترل داخلی (مثلاً NIST CSF، COSO) برای نگاشت‌های بعدی هماهنگ می‌کند.
11. Procurize Integration API – AQB را به‌عنوان سرویس ارائه می‌دهد که می‌تواند فرم‌های پرسش‌نامه را خودکار پر کند، پرسش‌های پیگیری پیشنهاد دهد یا تیم‌ها را از پوشش ناقص آگاه سازد.

۳. از جریان به سؤال: خط لوله تولید

۳.۱ دریافت تغییرات قانونی

• فرکانس: پیوسته (push از طریق webhook وقتی ممکن باشد، در غیر اینصورت هر ۶ ساعت یک‌بار pull).
• تبدیل: OCR برای PDFهای اسکن‌شده → استخراج متن → توکنیزاسیون چندزبانه.
• نرمال‌سازی: نگاشت به یک شیء «تعهد» با فیلدهای section_id، action_type، target_asset، deadline.

۳.۲ مهندسی پرامپت برای LLM

یک قالب‑پرامپت استفاده می‌کنیم که کنترل و خلاقیت را تعادل می‌دهد:

You are a compliance architect drafting a security questionnaire item.
Given the following regulatory obligation, produce a concise question (≤ 150 characters) that:
1. Directly tests the obligation.
2. Uses plain language suitable for technical and non‑technical respondents.
3. Includes an optional “evidence type” hint (e.g., policy, screenshot, audit log).

Obligation: "<obligation_text>"

نمونه‌های کم‑شات به سبک، لحن و نکات شواهدی نشان می‌دهند و مدل را از اصطلاحات حقوقی بیش از حد دور می‌سازند.

۳.۳ بررسی پس‌پردازشی

• نگهبانی اصطلاحات قانونی: یک واژگان پرشده، اصطلاحات ممنوع (مثلاً «shall») را علامت‌گذاری و جایگزین می‌کند.
• فیلتر تکراری: شباهت کسینوسی بر پایه تعبیه‌ها (> 0.85) پیشنهاد ادغام می‌دهد.
• امتیاز خوانایی: امتیاز Flesch‑Kincaid < 12 برای دسترس‌پذیری گسترده.

۳.۴ امتیازدهی و رتبه‌بندی

یک مدل درخت تصمیم تقویت‑گرادیان امتیاز ترکیبی محاسبه می‌کند:

Score = 0.4·Relevance + 0.3·Clarity + 0.2·Novelty - 0.1·Complexity

داده‌های آموزشی شامل سؤالات تاریخی برچسب‌گذاری‌شده توسط تحلیل‌گران امنیتی (بالا، متوسط، پایین) می‌باشد. مدل هر هفته با جدیدترین بازخوردها دوباره آموزش می‌بیند.

۴. شخصی‌سازی سؤالات برای پرسون‌ها

سهامداران مختلف (CTO، مهندس DevOps، مشاور حقوقی) به فرم‌وله‌بندی متفاوتی نیاز دارند. AQB از تعبی‌گذاری پرسوناز برای تنظیم خروجی LLM استفاده می‌کند:

• پرسنای فنی: جزئیات پیاده‌سازی را برجسته می‌کند، لینک‌های اثر (مثلاً لاگ‌های CI/CD) را درخواست می‌کند.
• پرسنای اجرایی: بر حاکمیت، بیانیه‌های سیاستی و معیارهای ریسک متمرکز است.
• پرسنای حقوقی: درخواست بندهای قراردادی، گزارش‌های حسابرسی و گواهی‌نامه‌های سازگاری می‌کند.

یک پرامپت نرم شامل توصیف پرسونای هدف قبل از پرامپت اصلی افزوده می‌شود و سؤال تولیدی احساس «طبیعی» بودن برای مخاطب هدف می‌دهد.

۵. مزایای دنیای واقعی

اعداد از یک مطالعهٔ موردی SaaS چند‑مستاجری استخراج شده‌اند که ۳۰۰  فروشنده در سه بخش صنعتی را در بر می‌گیرد.

۶. پیاده‌سازی AQB در سازمان شما

1. آموزش داده‌ها – مخزن پرسش‌نامه فعلی خود را استخراج کنید (CSV، JSON یا از طریق API Procurize). تاریخچه نسخه‌ها و پیوندهای شواهد را شامل کنید.
2. اشتراک در جریان‌های قانونی – حداقل سه جریان مهم را ثبت کنید (مثلاً NIST CSF، ISO 27001، EU GDPR) تا پوشش کافی تضمین شود.
3. انتخاب مدل – یک LLM میزبانی‌شده با تعهدات سازمانی انتخاب کنید. برای نیازهای داخلی می‌توانید از مدل منبع باز LLaMA‑2‑70B که بر متون سازگاری تنظیم‑مجدد شده است، استفاده کنید.
4. یکپارچه‌سازی بازخورد – یک ویجت UI سبک را داخل ویرایشگر پرسش‌نامه مستقر کنید که به مرورگران اجازه پذیرش، ویرایش یا رد پیشنهادهای AI را می‌دهد. این رویدادها برای یادگیری مستمر ذخیره می‌شوند.
5. حاکمیت – یک هیئت سرپرست بانک سؤال شامل نمایندگان سازگاری، امنیت و محصول تشکیل دهید. این هیئت منسوخ‌سازی‌های پر‑اثر را بررسی و نگاشت‌های قانونی جدید را هر‌سه‌ماهه تأیید می‌کند.

۷. چشم‌اندازهای آینده

• ادغام متقابل استانداردها: استفاده از پوشش دانش‑گرافی برای نگاشت تعهدات معادل در چارچوب‌های مختلف، به‌طوری‌که یک سؤال تولیدشده چند‑چارچوبی باشد.
• گسترش چندزبانه: ترکیب AQB با لایهٔ ترجمهٔ عصبی برای تولید سؤالات به بیش از ۱۲ زبان، به‌همراه تنظیمات بومی‌سازی قانونی.
• رادار پیش‌بینی قانونی: یک مدل سری‑زمانی که روندهای پیش‌بینی‌شدهٔ قوانین را پیش‌بینی می‌کند و AQB را به‌صورت پیشگیرانه برای بندهای آینده سؤال تولید می‌کند.

See Also