یکپارچه‌سازی اطلاعات تهدیدات زمان‌واقعی با هوش مصنوعی برای پاسخ‌گویی خودکار به پرسشنامه‌های امنیتی

پرسشنامه‌های امنیتی یکی از زمان‌برترین اسناد در مدیریت ریسک فروشندگان SaaS هستند. آن‌ها نیاز به شواهد به‌روز درباره حفاظت داده‌ها، پاسخ به حوادث، مدیریت آسیب‌پذیری‌ها و، به‌طور فزاینده، درباره چشم‌انداز تهدید جاری که می‌تواند بر ارائه‌دهنده تأثیر بگذارد، دارند. به‌صورت سنتی، تیم‌های امنیتی سیاست‌های ایستایی را کپی‑پیست می‌کنند و بیانیه‌های ریسک را به‌صورت دستی به‌روز می‌کنند هر زمان که یک آسیب‌پذیری جدید منتشر شود. این رویکرد هم پرخطا است و هم برای چرخه‌های خرید مدرن که اغلب در عرض چند روز تکمیل می‌شوند، بسیار کند است.

Procurize در حال حاضر جمع‌آوری، سازماندهی و نوشتن پیشنهادی پاسخ‌های پرسشنامه را به‌صورت هوش مصنوعی خودکار می‌کند. مرز بعدی این است که اطلاعات تهدید زنده را در مسیر تولید وارد کنیم تا هر پاسخ، جدیدترین زمینه خطر را بازتاب دهد. در این مقاله ما:

• توضیح می‌دهیم چرا پاسخ‌های ایستایی در سال ۲۰۲۵ یک ریسک هستند.
• معماری ترکیب فیدهای اطلاعات تهدید، گراف دانش و پرامپتینگ مدل بزرگ زبانی (LLM) را شرح می‌دهیم.
• نشان می‌دهیم چگونه قوانین اعتبارسنجی پاسخ را بسازیم تا خروجی هوش مصنوعی با استانداردهای انطباق همسو بماند.
• راهنمای گام‌به‑گام پیاده‌سازی را برای تیم‌های استفاده‌کننده از Procurize ارائه می‌دهیم.
• مزایای قابل‌سنجی و خطرات احتمالی را بررسی می‌کنیم.

1. مشکل پاسخ‌های قدیمی پرسشنامه

پاسخ‌های ایستاتی بنابراین تبدیل به یک ریسک پنهان می‌شوند. هدف این است که هر پاسخ پرسشنامه پویا، پشتیبانی‌شده توسط شواهد و به‌طور مداوم با داده‌های تهدید امروز بررسی شود.

2. نقشه معماری

Below is a high‑level Mermaid diagram that illustrates the data flow from external threat intel to an AI‑generated answer ready for export from Procurize.

  graph TD
    A["Live Threat Intel Feeds"]:::source --> B["Normalization & Enrichment"]:::process
    B --> C["Threat Knowledge Graph"]:::store
    D["Policy & Control Repository"]:::store --> E["Context Builder"]:::process
    C --> E
    E --> F["LLM Prompt Engine"]:::engine
    G["Questionnaire Metadata"]:::source --> F
    F --> H["AI‑Generated Draft"]:::output
    H --> I["Answer Validation Rules"]:::process
    I --> J["Approved Response"]:::output
    J --> K["Procurize Dashboard"]:::ui

    classDef source fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef store fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef engine fill:#ffb,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef output fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px;
    classDef ui fill:#f66,stroke:#333,stroke-width:2px;

اجزاء کلیدی

1. فیدهای اطلاعات تهدید زنده – APIهای سرویس‌هایی مانند AbuseIPDB، OpenCTI یا فیدهای تجاری.
2. نرمال‌سازی و غنی‌سازی – قالب داده‌ها را یکسان می‌کند، IPها را با مکان جغرافیایی تکمیل می‌کند، CVEها را به امتیازهای CVSS نگاشت می‌کند و تکنیک‌های ATT&CK را برچسب‌گذاری می‌کند.
3. گراف دانش تهدید – یک ذخیره‌سازی Neo4j یا JanusGraph که آسیب‌پذیری‌ها، عاملان تهدید، دارایی‌های مورد بهره‌برداری و کنترل‌های کاهش خطر را به‌هم پیوند می‌دهد.
4. مخزن سیاست‌ها و کنترل‌ها – سیاست‌های موجود (مانند SOC 2، ISO 27001، داخلی) که در مخزن اسناد Procurize ذخیره شده‌اند.
5. سازنده متن – گراف دانش را با گره‌های سیاست مرتبط ترکیب می‌کند تا یک بار متنی برای هر بخش پرسشنامه ایجاد کند.
6. موتور پرامپت LLM – یک پرامپت ساختار یافته (پیام‌های سیستم + کاربر) به یک LLM تنظیم‌شده (مانند GPT‑4o، Claude‑3.5) می‌فرستد که شامل جدیدترین متن تهدید است.
7. قوانین اعتبارسنجی پاسخ – موتور قوانین کسب‌وکار (Drools، OpenPolicyAgent) که پیش‌نویس را براساس معیارهای انطباق بررسی می‌کند (مثلاً «در صورت وجود باید CVE‑2024‑12345 را ارجاع دهد»).
8. پیشخوان Procurize – پیش‌نمایش زنده، ردپای حسابرسی را نمایش می‌دهد و به بازبینان امکان تأیید یا ویرایش پاسخ نهایی را می‌دهد.

3. مهندسی پرامپت برای پاسخ‌های آگاه به متن

یک پرامپت به‌خوبی ساخته‌شده، نقطه عطف برای خروجی دقیق است. در زیر یک قالب استفاده‌شده توسط مشتریان Procurize که سیاست‌های ایستایی را با داده‌های تهدید پویا ترکیب می‌کند، آورده شده است.

System: You are a security compliance assistant for a SaaS provider. Your responses must be concise, factual, and cite the most recent evidence available.

User: Provide an answer for the questionnaire item "Describe how you handle newly disclosed critical vulnerabilities in third‑party libraries."

Context:
- Policy excerpt: "All third‑party dependencies are scanned weekly with Snyk. Critical findings must be remedied within 7 days."
- Recent intel: 
  * CVE‑2024‑5678 (Snyk severity: 9.8) discovered on 2025‑03‑18 affecting lodash v4.17.21.
  * ATT&CK technique T1190 "Exploit Public‑Facing Application" linked to recent supply‑chain attacks.
- Current remediation status: Patch applied on 2025‑03‑20, monitoring in place.

Constraints:
- Must reference the CVE identifier.
- Must include remediation timeline.
- Must not exceed 150 words.

LLM یک پیش‌نویس باز می‌گرداند که قبلاً CVE جدید را ذکر کرده و با سیاست داخلی تطبیق دارد. سپس موتور اعتبارسنجی بررسی می‌کند که شناسه CVE در گراف دانش موجود است و زمان‌بندی رفع نقص با قانون ۷‑روزی سیاست مطابقت دارد.

4. ساختن قوانین اعتبارسنجی پاسخ

5. راهنمای گام‌به‑گام پیاده‌سازی

1. ارائه‌دهندگان اطلاعات تهدید را انتخاب کنید – حداقل دو فید (یکی منبع باز، یکی تجاری) برای اطمینان از پوشش ثبت کنید.
2. یک سرویس نرمال‌سازی را مستقر کنید – از یک تابع سرورلس (AWS Lambda) استفاده کنید که JSON را از فیدها می‌کشد، فیلدها را به یک قالب یکپارچه نگاشت می‌کند و به یک موضوع Kafka می‌فرستد.
3. گراف دانش را راه‌اندازی کنید – Neo4j نصب کنید، نوع گره‌ها (CVE, ThreatActor, Control, Asset) و روابط (EXPLOITS, MITIGATES) را تعریف کنید. آن را با داده‌های تاریخی پر کنید و واردات روزانه از جریان Kafka زمان‌بندی کنید.
4. یکپارچه‌سازی با Procurize – ماژول External Data Connectors را فعال کنید، آن را برای جستجو در گراف با Cypher برای هر بخش پرسشنامه پیکربندی کنید.
5. قالب‌های پرامپت را در AI Prompt Library Procurize اضافه کنید، از متغیرهای جایگزین ({{policy_excerpt}}, {{intel}}, {{status}}) استفاده کنید.
6. موتور اعتبارسنجی را پیکربندی کنید – OPA را به‌عنوان سایدکار در همان پاد Kubernetes که پروکسی LLM است مستقر کنید، قوانین Rego را بارگذاری کنید و یک نقطه‌پایانی REST /validate فراهم کنید.
7. یک پروژهٔ پایلوت اجرا کنید – یک پرسشنامه با ریسک پایین (مثلاً حسابرسی داخلی) انتخاب کنید و بگذارید سیستم پاسخ‌ها را تولید کند. موارد پرچم‌دار را مرور کنید و بر روی واژگان پرامپت و سختی قوانین تکرار کنید.
8. شاخص‌های کلیدی عملکرد را اندازه‌گیری کنید – زمان متوسط تولید پاسخ، تعداد خطاهای اعتبارسنجی، و کاهش ساعت‌های دستی را پیگیری کنید. هدف حداقل کاهش ۷۰ ٪ زمان تحویل پس از ماه اول باشد.
9. به‌محیط تولید عرضه کنید – جریان کاری را برای تمام پرسشنامه‌های خروجی فعال کنید. هشدارهایی برای هر خرابی قانون اعتبارسنجی که از آستانه‌ای بیش از (مثلاً >۵٪ پاسخ‌ها) عبور کند، تنظیم کنید.

6. مزایای قابل‌سنجی

7. مشکلات رایج و چگونگی اجتناب از آن‌ها

8. بهبودهای آینده

• مدلسازی پیش‌بینانه تهدید – استفاده از LLMها برای پیش‌بینی CVEهای محتمل آینده بر اساس الگوهای تاریخی، که امکان به‌روزرسانی پیشگیرانه کنترل‌ها را فراهم می‌کند.
• امتیاز تضمین صفر‑اعتماد – ترکیب نتایج اعتبارسنجی در یک امتیاز ریسک زمان‌واقعی که در صفحهٔ اعتماد فروشنده نمایش داده می‌شود.
• تنظیم پرامپت خودآموز – به‌صورت دوره‌ای قالب پرامپت را با یادگیری تقویتی از بازخورد بازبینان دوباره آموزش دهید.
• اشتراک‌گذاری دانش بین سازمان‌ها – ایجاد گراف فدراسیون که در آن چندین ارائه‌دهنده SaaS نقشه‌های اطلاعات تهدید‑سیاست ناشناس را تبادل کنند تا وضعیت امنیتی جمعی بهبود یابد.

9. نتیجه‌گیری

قراردادن اطلاعات تهدیدات زمان‌واقعی داخل اتوماسیون پرسشنامه‌های هوش مصنوعی Procurize، سه مزیت اصلی را به ارمغان می‌آورد:

• دقت – پاسخ‌ها همیشه با جدیدترین شواهد آسیب‌پذیری پشتیبانی می‌شوند.
• سرعت – زمان تولید از ساعت‌ها به دقیقه‌ها می‌سپهد و چرخه‌های فروش را رقابتی می‌کند.
• اعتماد به انطباق – قوانین اعتبارسنجی تضمین می‌کنند که هر ادعایی معیارهای انطباق داخلی و مقرراتی مانند SOC 2، ISO 27001، GDPR، و CCPA را برآورده می‌کند.

برای تیم‌های امنیتی که با جریان روزافزون پرسشنامه‌های فروشنده‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند، یکپارچه‌سازی شرح داده‌شده مسیر عملی برای تبدیل یک گلوغ دستی به یک مزیت استراتژیک فراهم می‌کند.

See Also

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• OpenCTI – Open-source Cyber Threat Intelligence Platform