مربی هوش مصنوعی گفتگویی برای تکمیل پرسشنامه امنیتی لحظه‌ای

در دنیای سریع‌السیر SaaS، پرسشنامه‌های امنیتی می‌توانند معاملات را برای هفته‌ها به تعویق اندازند. تصور کنید یک همکار پرسشی ساده می‌پرسد—«آیا داده‌ها را در حالت استراحت رمزنگاری می‌کنیم؟»—و بلافاصله یک پاسخ دقیق و بر پایه سیاست دریافت می‌کند، درست در داخل رابط کاربری پرسشنامه. این همان وعده مربی هوش مصنوعی گفتگویی است که بر پایه Procurize ساخته شده است.

چرا یک مربی گفتگویی مهم است

مربی تنها اسناد را نشان نمی‌دهد؛ با کاربر مکالمه می‌کند، نیت را روشن می‌سازد و پاسخ را بر اساس چارچوب قانونی خاص (مانند SOC 2، ISO 27001، GDPR، و غیره) تنظیم می‌کند.

معماری اصلی

در زیر نمای کلی پشته مربی هوش مصنوعی گفتگویی نشان داده شده است. دیاگرام از نحو Mermaid استفاده می‌کند که به‌خوبی در Hugo رندر می‌شود.

  flowchart TD
    A["رابط کاربری (فرم پرسشنامه)"] --> B["لایه گفتگو (WebSocket / REST)"]
    B --> C["هماهنگ‌کننده پرسش"]
    C --> D["موتور تولید تقویت‌شده با بازیابی"]
    D --> E["پایگاه دانش سیاست‌ها"]
    D --> F["انبار شواهد (فهرست Document AI)"]
    C --> G["ماژول اعتبارسنجی زمینه‌ای"]
    G --> H["لاگ حسابرسی و داشبورد توضیح‌پذیری"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
    style D fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#ccc,stroke:#333,stroke-width:2px

اجزاء کلیدی

1. لایه گفتگو – یک کانال کم‌تاخیر (WebSocket) برقراری می‌کند تا مربی بتواند همان‌طور که کاربر می‌نویسد، بلافاصله پاسخ دهد.
2. هماهنگ‌کننده پرسش – زنجیره‌ای از پرسش‌ها تولید می‌کند که پرسش کاربر، بند قانونی مرتبط و هر زمینهٔ قبلی پرسشنامه را ترکیب می‌کند.
3. موتور RAG – از بازیابی‑تقویت‌شده برای کشیدن بخش‌های مرتبط سیاست و شواهد استفاده می‌کند، سپس آن‌ها را در زمینهٔ LLM تزریق می‌کند.
4. پایگاه دانش سیاست‌ها – یک ذخیره‌سازی گراف‑ساختاری از سیاست‑به‌عنوان‑کد است که هر گره نمایانگر یک کنترل، نسخهٔ آن و نگاشت‌ها به چارچوب‌هاست.
5. انبار شواهد – توسط Document AI، فایل‌های PDF، اسکرین‌شات و پیکربندی‌ها را با امبدینگ‌ها برای جستجوی شباهت سریع برچسب‌گذاری می‌کند.
6. ماژول اعتبارسنجی زمینه‌ای – قوانین مبتنی بر قانون (مثلاً «آیا پاسخ به الگوریتم رمزنگاری اشاره دارد؟») را اجرا می‌کند و قبل از ارسال، شکاف‌ها را پرچم می‌زند.
7. لاگ حسابرسی و داشبورد توضیح‌پذیری – هر پیشنهاد، سند منبع و نمرهٔ اطمینان را برای حسابرسان ذخیره می‌کند.

زنجیره‌سازی پرسش در عمل

یک تعامل معمولی شامل سه گام منطقی است:

1. استخراج نیت – «آیا برای خوشه‌های PostgreSQL ما داده‌ها را در حالت استراحت رمزنگاری می‌کنیم؟»
   پرسش:

   Identify the security control being asked about and the target technology stack.
   

2. بازیابی سیاست – هماهنگ‌کننده بند «Encryption in Transit and at Rest» از SOC 2 و هر سیاست داخلی نسخهٔ جدیدی که برای PostgreSQL اعمال می‌شود را می‌آورد.
   پرسش:

   Summarize the latest policy for encryption at rest for PostgreSQL, citing the exact policy ID and version.
   

3. تولید پاسخ – LLM خلاصهٔ سیاست را با شواهد (مثلاً فایل پیکربندی رمزنگاری‑در‑استراحت) ترکیب می‌کند و یک پاسخ مختصر می‌نویسد.
   پرسش:

   Draft a 2‑sentence response that confirms encryption at rest, references policy ID POL‑DB‑001 (v3.2), and attaches evidence #E1234.
   

این زنجیره اطمینان از قابلیت ردیابی (شناسهٔ سیاست، شناسهٔ شواهد) و ثبات (یکسان‌سازی لحن در تمام پرسش‌ها) را فراهم می‌کند.

ساخت گراف دانش

یک روش عملی برای سازماندهی سیاست‌ها، استفاده از گراف ویژگی است. در زیر یک نمایش سادهٔ Mermaid از طرح‌وارهٔ گراف آورده شده است.

  graph LR
    P[گره سیاست] -->|پوشش می‌دهد| C[گره کنترل]
    C -->|نگاشت به| F[گره چارچوب]
    P -->|دارای نسخه| V[گره نسخه]
    P -->|نیاز دارد به| E[گره نوع شواهد]
    style P fill:#ffcc00,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#66ccff,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#99ff99,stroke:#333,stroke-width:2px
    style V fill:#ff9999,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#ff66cc,stroke:#333,stroke-width:2px

• گره سیاست – متن سیاست، نویسنده و تاریخ آخرین بازبینی را ذخیره می‌کند.
• گره کنترل – نمایانگر یک کنترل قانونی (مثلاً «رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت»).
• گره چارچوب – کنترل‌ها را به SOC 2، ISO 27001 و سایر چارچوب‌ها متصل می‌کند.
• گره نسخه – تضمین می‌کند مربی همیشه از جدیدترین تجدیدنظر استفاده می‌کند.
• گره نوع شواهد – رده‌های مورد نیاز شواهد (پیکربندی، گواهی، گزارش تست) را تعریف می‌کند.

پر کردن این گراف یک بار نیازمند تلاش است؛ به‌روزرسانی‌های بعدی از طریق یک خط لوله CI برای سیاست‑به‑عنوان‑کد انجام می‌شود که پیش از ادغام، یکپارچگی گراف را اعتبارسنجی می‌کند.

قوانین اعتبارسنجی زمان واقعی

اگرچه یک LLM قدرتمند است، تیم‌های انطباق به تضمین‌های سخت‌گیرانه نیاز دارند. ماژول اعتبارسنجی زمینه‌ای بر روی هر پاسخی که تولید می‌شود، مجموعهٔ زیر از قوانین را اجرا می‌کند:

اگر هر یک از این قوانین شکست بخورد، مربی هشدار داخلی نمایش می‌دهد و یک اقدام اصلاحی پیشنهادی می‌آورد؛ این تعامل به یک ویرایش مشترک تبدیل می‌شود نه صرفاً یک تولید تک‌بار.

گام‌های اجرایی برای تیم‌های خرید

1. راه‌اندازی گراف دانش

   • سیاست‌های موجود را از مخزن سیاست (مثلاً Git‑Ops) صادر کنید.
   • اسکریپت policy-graph-loader را اجرا کنید تا آن‌ها را به Neo4j یا Amazon Neptune بارگذاری کنید.

2. ایندکس‌کردن شواهد با Document AI

   • یک خط لوله Document AI (Google Cloud یا Azure Form Recognizer) مستقر کنید.
   • امبدینگ‌ها را در یک پایگاه داده برداری (Pinecone, Weaviate) ذخیره کنید.

3. استقرار موتور RAG

   • از سرویس میزبانی LLM (OpenAI, Anthropic) همراه با کتابخانهٔ Prompt Orchestrator (مانند LangChain) استفاده کنید.
   • آن را به لایه بازیابی متصل کنید.

4. یکپارچه‌سازی UI گفتگو

   • یک ویجت چت به صفحهٔ پرسشنامهٔ Procurize اضافه کنید.
   • از طریق WebSocket امن به هماهنگ‌کننده پرسش متصل شوید.

5. پیکربندی قوانین اعتبارسنجی

   • قواعد را به قالب JSON‑logic بنویسید و در ماژول اعتبارسنجی جاسازی کنید.

6. فعال‌سازی حسابرسی

   • هر پیشنهاد را به یک لاگ اضافه‑نویس (S3 + CloudTrail) بفرستید.
   • یک داشبورد برای مسئولین انطباق جهت مشاهدهٔ نمرات اطمینان و اسناد منبع فراهم کنید.

7. پایلوت و بهبود مداوم

   • ابتدا یک پرسشنامه پرکار (مثلاً SOC 2 Type II) را هدف بگیرید.
   • بازخورد کاربران را جمع‌آوری کنید، متن پرسش‌ها را اصلاح کنید و آستانهٔ قوانین را تنظیم کنید.

معیارهای موفقیت

دستیابی به این اعداد نشان می‌دهد مربی نه تنها یک چت‌بات آزمایشی است، بلکه ارزش عملیاتی واقعی را ارائه می‌دهد.

پیشرفت‌های آینده

1. مربی چندزبانی – افزودن پشتیبانی برای ژاپنی، آلمانی و اسپانیایی با استفاده از مدل‌های LLM چندزبانی تنظیم‌شده.
2. یادگیری فدراتیو – اجازه دادن به چندین مشتری SaaS برای بهبود مشترک مربی بدون به اشتراک‌گذاری دادهٔ خام، حفظ حریم خصوصی.
3. یکپارچه‌سازی اثبات صفر‑دانش – زمانی که شواهد بسیار محرمانه باشد، مربی می‌تواند یک ZKP تولید کند که انطباق را بدون افشای سند اصلی تأیید کند.
4. هشدار پیشگیرانه – ترکیب مربی با رادار تغییرات قانونی برای ارسال خودکار به‌روزرسانی‌های سیاست پیش از وقوع.

نتیجه‌گیری

مربی هوش مصنوعی گفتگویی کارآمدی اساسی برای تبدیل کار دشوار پاسخ‌گویی به پرسشنامه‌های امنیتی به یک گفتگوی تعاملی، مبتنی بر دانش فراهم می‌کند. با بافتن یک گراف دانش سیاست، بازیابی‑تقویت‌شده، و اعتبارسنجی زمان واقعی، Procurize می‌تواند:

• سرعت – پاسخ‌ها در ثانیه‌ها نه روزها.
• دقت – هر پاسخ با جدیدترین سیاست و شواهد ملموس پشتیبانی می‌شود.
• قابلیت حسابرسی – ردیابی کامل برای حسابرسان داخلی و ناظران.

سازمان‌هایی که این لایهٔ مربی را به‌کار می‌گیرند نه تنها ارزیابی ریسک فروشندگان را تسریع می‌کنند، بلکه فرهنگ انطباق مستمر را تقویت می‌کنند؛ جایی که هر کارمند می‌تواند با اطمینان به سوالات امنیتی پاسخ دهد.

موارد مرتبط

• ساخت یک خط لوله بازیابی‑تقویت‌شده برای انطباق (Medium)