---
sitemap:
  changefreq: yearly
  priority: 0.5
categories:
  - Compliance Automation
  - AI in Security
  - Vendor Risk Management
  - Knowledge Graphs
tags:
  - LLM
  - Risk Scoring
  - Adaptive Engine
  - Evidence Synthesis
type: article
title: موتور ارزیابی ریسک فروشنده تطبیقی با استفاده از شواهد تقویت‌شده توسط LLM
description: بیاموزید که چگونه یک موتور ارزیابی ریسک تطبیقی تقویت‌شده با LLM، خودکارسازی پرسشنامه‌های فروشنده و تصمیمات مطابقت زمان واقعی را دگرگون می‌کند.
breadcrumb: امتیازدهی ریسک فروشنده تطبیقی
index_title: موتور ارزیابی ریسک فروشنده تطبیقی با استفاده از شواهد تقویت‌شده توسط LLM
last_updated: یکشنبه، ۲ نوامبر ۲۰۲۵
article_date: 2025.11.02
brief: |
  این مقاله یک موتور ارزیابی ریسک تطبیقی نسل بعدی را معرفی می‌کند که از مدل‌های زبان بزرگ برای ترکیب شواهد متنی از پرسشنامه‌های امنیتی، قراردادهای فروشنده و اطلاعات تهدیدات زمان واقعی استفاده می‌کند. با ترکیب استخراج شواهد توسط LLM با یک گراف امتیازدهی پویا، سازمان‌ها بینش‌های ریسک دقیق و لحظه‌ای را در حالی که قابلیت حسابرسی و انطباق را حفظ می‌کنند، به‌دست می‌آورند.  
---
# موتور ارزیابی ریسک فروشنده تطبیقی با استفاده از شواهد تقویت‌شده توسط LLM

در جهان سرعت‌پذیر SaaS، پرسشنامه‌های امنیتی، ممیزی‌های انطباق و ارزیابی‌های ریسک فروشنده تبدیل به گلوگاه روزانه برای تیم‌های فروش، حقوقی و امنیتی شده‌اند. روش‌های سنتی ارزیابی ریسک به فهرست‌های کنترل ثابت، جمع‌آوری دستی شواهد و بازبینی‌های دوره‌ای متکی هستند — فرایندهایی که **آهسته**، **خطا‑پذیر** و اغلب **منسوخ** می‌شوند تا زمانی که به تصمیم‌گیرندگان برسند.

ورود **موتور ارزیابی ریسک فروشنده تطبیقی** که توسط **مدل‌های زبان بزرگ (LLM)** قدرت می‌گیرد. این موتور پاسخ‌های خام پرسشنامه، بندهای قرارداد، اسناد سیاستی و اطلاعات تهدیدات زنده را به یک **پروفایل ریسک‌پذیر متنی‑آگاه** تبدیل می‌کند که به‌صورت زمان واقعی به‌روزرسانی می‌شود. نتیجه یک امتیاز یکپارچه، قابل حسابرسی است که می‌تواند برای موارد زیر استفاده شود:

* اولویت‌بندی پذیرش یا تجدید مذاکره با فروشنده.  
* پر کردن خودکار داشبوردهای انطباق.  
* فعال‌سازی جریان‌های کار اصلاحی پیش از وقوع نقض.  
* ارائه ردپای شواهدی که ممیزان و ناظران را راضی می‌کند.

در ادامه، اجزای اصلی چنین موتوری، جریان داده‌ای که امکان‌پذیرش آن را می‌دهد و مزایای ملموس برای شرکت‌های مدرن SaaS را بررسی می‌کنیم.

---  

## ۱. چرا روش‌های ارزیابی سنتی ناکافی هستند  

| محدودیت | رویکرد متعارف | اثر |
|------------|-----------------------|--------|
| **وزن‌های ثابت** | مقادیر عددی ثابت برای هر کنترل | انعطاف‌پذیری نسبت به تهدیدات نوظهور ندارد |
| **جمع‌آوری دستی شواهد** | تیم‌ها PDF، اسکرین‌شات یا متن کپی‑پست می‌کنند | هزینه کاری بالا، کیفیت ناهمسان |
| **منابع داده جداگانه** | ابزارهای متفاوت برای قراردادها، سیاست‌ها، پرسشنامه‌ها | روابط از دست رفته، تلاش تکراری |
| **به‌روزرسانی‌های دیرهنگام** | بازبینی‌های فصلی یا سالانه | امتیازها منسوخ و نامشخص می‌شوند |

این محدودیت‌ها منجر به **تاخیر در تصمیم‌گیری** می‌شوند — دوره‌های فروش می‌توانند تا چند هفته طول بکشند و تیم‌های امنیتی به جای پیش‌پیشگیری، در حالت واکنش‌پذیری باقی می‌مانند.

---  

## ۲. موتور تطبیقی تقویت‌شده با LLM — مفاهیم اصلی  

### ۲.۱ ترکیب شواهد متنی‑آگاه  

LLMها در **درک معنایی** و **استخراج اطلاعات** تخصص دارند. زمانی که پاسخی از پرسشنامه امنیتی به آن داده می‌شود، مدل می‌تواند:

* کنترل(های) دقیق مورد اشاره را شناسایی کند.  
* بندهای مرتبط از قراردادها یا اسناد سیاستی را استخراج کند.  
* با فیدهای تهدید زنده (مانند هشدارهای CVE یا گزارش‌های نقض فروشنده) هم‌زمان شود.

شواهد استخراج‌شده به‌عنوان **گره‌های نوع‌دار** (مانند `Control`، `Clause`، `ThreatAlert`) در یک **گراف دانش** ذخیره می‌شوند که منشا و زمان‌بندی آنها را حفظ می‌کند.

### ۲.۲ گراف امتیازدهی پویا  

هر گره یک **وزن ریسک** دارد که ثابت نیست بلکه توسط موتور با استفاده از موارد زیر **تنظیم می‌شود**:

* **امتیازهای اطمینان** از LLM (چقدر در استخراج مطمئن است).  
* **کاهش زمانی** (شواهد قدیمی به‌تدریج تأثیر خود را از دست می‌دهند).  
* **شدت تهدید** از فیدهای خارجی (مثلاً امتیازهای CVSS).

یک **شبیه‌سازی مونت کارلو** پس از هر بار ورود شواهد جدید روی گراف اجرا می‌شود و یک **امتیاز ریسک احتمالی** (مثلاً ۷۳ ± ۵٪) تولید می‌کند. این امتیاز هم شواهد جاری و هم **عدم قطعیت** نهفته در داده‌ها را نشان می‌دهد.

### ۲.۳ دفتر ثبت منبع‌پذیر حسابرسی‌شده  

تمامی تبدیلات در یک **دفتر ثبت افزایشی (به سبک بلوکچین)** ذخیره می‌شوند (زنجیره‌گذاری هش). ممیزان می‌توانند مسیر دقیق از پاسخ خام پرسشنامه → استخراج LLM → تغییر گراف → امتیاز نهایی را ردیابی کنند و به این ترتیب الزامات ممیزی [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2) و [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) را برآورده سازند.

---  

## ۳. جریان داده انتها‑به‑انتها  

نمودار زیر یک لوله‌کشی از ارسال فروشنده تا تحویل امتیاز ریسک را به صورت مرمید (Mermaid) نشان می‌دهد.

```mermaid
graph TD
    A["فروشنده پرسشنامه را ارسال می‌کند"] --> B["سرویس واردات سند"]
    B --> C["پیش‌پردازش (OCR، نرمال‌سازی)"]
    C --> D["استخراج‌کننده شواهد LLM"]
    D --> E["گره‌های گراف دانش نوع‌دار"]
    E --> F["تنظیم‌کننده وزن ریسک"]
    F --> G["موتور امتیازدهی مونت کارلو"]
    G --> H["API امتیاز ریسک"]
    H --> I["داشبورد انطباق / هشدارها"]
    D --> J["ثبت‌کننده اطمینان و منبع"]
    J --> K["دفتر ثبت حسابرسی"]
    K --> L["گزارش‌های انطباق"]
    style A fill:#E3F2FD,stroke:#1E88E5,stroke-width:2px
    style H fill:#C8E6C9,stroke:#43A047,stroke-width:2px

شما یک تحلیل‌گر هوش مصنوعی انطباق هستید. تمام کنترل‌های امنیتی، ارجاعات به سیاست‌ها و هر شواهد پشتیبانی‌کننده را از پاسخ پرسشنامه زیر استخراج کنید. خروجی را به‌صورت آرایه JSON که شامل موارد زیر باشد، برگردانید:
- "control_id": شناسه استاندارد (مثلاً ISO27001:A.12.1)
- "policy_ref": لینک یا عنوان سند سیاست مربوطه
- "evidence_type": ("document","log","certificate")
- "confidence": عددی بین ۰ تا ۱

پاسخ:
{questionnaire_text}