בנק שאלות AI אדפטיבי משנה את יצירת שאלוני האבטחה

הארגונים של היום מתמודדים עם הרכב הולך וגדל של שאלוני אבטחה — SOC 2, ISO 27001, GDPR, C‑5 ועוד עשרות הערכות מותאם‑מוצר לספקים. כל רגולציה חדשה, השקת מוצר או שינוי מדיניות פנימית יכולה להפוך שאלה שכבר הייתה תקפה ללא רלוונטית, ובכל זאת הצוותים מוצאים עצמם משקיעים שעות באיסוף, ניהול גרסאות ועדכון ידני של שאלונים אלה.

ומה אם השאלון עצמו יוכל להתעדכן באופן אוטומטי?

במאמר זה נבחן בנק שאלות אדפטיבי (AQB) המונע על ידי AI גנרטיבי הלומד ממקורות רגולטוריים, תשובות קודמות ומשוב אנליסטים כדי להפיק, לדרג ולפרוש באופן רציף פריטים של שאלונים. ה‑AQB הופך לנכס ידע חי שמזין פלטפורמות בסגנון Procurize, כך שכל שאלון אבטחה הוא שיחה חדשה, מושלמת מבחינת הציות.

1. מדוע בנק שאלות דינמי חשוב

ה‑AQB מתמודד עם האתגרים האלה על‑ידי הפיכת יצירת השאלות לתהליך AI‑first, מונע נתונים במקום משימת תחזוקה תקופתית.

2. ארכיטקטורה מרכזית של בנק השאלות האדפטיבי

  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.

הסבר על הרכיבים

1. Regulatory Feed Engine – מושך עדכונים מרשויות רשמיות (למשל NIST CSF, פורטל ה‑GDPR של האיחוד האירופי, ISO 27001, קונסורטומים תעשייתיים) באמצעות RSS, API או סקרייפינג של אתרים.
2. Regulation Normalizer – ממיר פורמטים שונים (PDF, HTML, XML) לסכמת JSON אחידה.
3. Semantic Extraction Layer – מפעיל זיהוי ישויות בשם (NER) והוצאה של קשרים כדי לאתר בקרות, חובות וגורמי סיכון.
4. Historical Questionnaire Corpus – מאגר השאלות שכבר נענה, מתוייג בגרסה, תוצאה והרגשת הספק.
5. LLM Prompt Generator – יוצר פרומפטים בעלי‑דוגמה שמנחים מודל שפה גדול (למשל Claude‑3, GPT‑4o) לייצר שאלות חדשות התואמות לחובות שזוהו.
6. Question Synthesis Module – מקבל פלט גולמי מה‑LLM, מבצע עיבוד לאחרי‑יצירה (בדיקות דקדוק, אימות מונחי‑חוק) ושומר שאלות מועמדות.
7. Question Scoring Engine – מעריך כל מועמד על רלוונטיות, חדשנות, בהירות, והשפעת סיכון באמצעות שילוב של כללי‑חוק מודלים ודירוג מאומן.
8. Adaptive Ranking Store – שומר את top‑k שאלות לכל תחום רגולטורי, מתעדכן יומית.
9. User Feedback Loop – קולט קיבול המומחים, מרחק עריכה, ואיכות תגובה כדי לכוונן את מודל הדירוג.
10. Ontology Mapper – מתאים שאלות שנוצרו לטקסונומיות בקרה פנימיות (לדוגמה NIST CSF, COSO) למיפוי בתחתית.
11. Procurize Integration API – מציג את ה‑AQB כשירות שיכול לאכלס טפסי שאלונים אוטומטית, להציע שאלות המשך, או להתריע לצוותים על פערי כיסוי.

3. מהפיד לשאלה: קו הייצור

3.1 קבלת עדכוני רגולציה

• תדירות: רציפה (push דרך webhook כשקיים, pull כל 6 שעה אחרת).
• טרנספורמציה: OCR עבור PDFs סרוקים → חילוץ טקסט → טוקניזציה רב‑לשונית.
• נרמול: המרת מידע לאובייקט “חובה” קאנוניים עם שדות section_id, action_type, target_asset, deadline.

3.2 הנדסת פרומפט למודל

אנו משתמשים בתבנית‑פרומפט שמאזנת שליטה ויצירתיות:

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>"

דוגמאות few‑shot מציגות סגנון, טון ורמזי ראיות, ומכוונות את המודל להתרחק מהשפה המשפטית ועדיין לשמור על דיוק.

3.3 בדיקות לאחר‑יצירה

• שומר מונחי‑חוק: מילון מקיף מסמן מונחים אסורים (כגון “shall”) ומציע חלופות.
• סינון כפילויות: דמיון קוסינוס מבוסס הטמעה (> 0.85) גורם להצעת מיזוג.
• ציון קריאות: Flesch‑Kincaid < 12 למטרה של נגישות רחבה.

3.4 דירוג & דירוג

מודל Gradient‑Boosted Decision Tree מחשב ציון משולב:

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

נתוני האימון מורכבים משאלות היסטוריות שסומנו על‑ידי אנליסטים (גבוה, בינוני, נמוך). המודל מאומן מחדש שבועית בעזרת המשוב העדכני.

4. התאמת שאלות לפרסונות

פרסונות שונות (CTO, מהנדס DevOps, יועץ משפטי) דורשות ניסוח שונה. ה‑AQB מנצל הטמעת פרסונה כדי למודול את פלט מודל השפה:

• פרסונה טכנית: מדגיש פרטי יישום, מזמין קישורים לארטיפקטים (למשל לוגים של צינור CI/CD).
• פרסונה מנהלית: מתמקד בממשל, הצהרות מדיניות, מדדי סיכון.
• פרסונה משפטית: מבקש סעיפי חוזה, דוחות ביקורת, והסמכות ציות.

Soft‑prompt המכיל תיאור של הפרסונה מצורף לפני הפרומפט המרכזי, והתוצאה היא שאלה שמרגישה „טבעית” למגיב.

5. יתרונות מדידים במציאות

הנתונים נגזרים ממחקר מקרה של SaaS מרובה‑לקוחות הכולל 300 ספקים בשלושה ענפים.

6. מימוש ה‑AQB בארגון שלך

1. העלאת נתונים – יצא את מאגר שאלוני האבטחה הקיים (CSV, JSON, או באמצעות API של Procurize). כלול היסטוריית גרסאות וקישורים לראיות.
2. הרשמה לפידים רגולטוריים – הירשם לפחות לשלושה פידים מרכזיים (למשל NIST CSF, ISO 27001, GDPR של האיחוד) כדי להבטיח רוחב.
3. בחירת מודל – בחר מודל שפה מאורגן עם SLA ארגוני. לצרכי on‑premise, שקול מודל קוד‑פתוח (LLaMA‑2‑70B) שמותאם לטקסטים של ציות.
4. אינטגרציית משוב – פרוס וידג׳ט UI קל לשילוב בעורך שאלונים שמאפשר למבקרים להאשר, לערוך או לדחות הצעות AI. תעד את האירוע ללמידה מתמשכת.
5. משילות – הקם וועדת ניהול בנק השאלות המורכבת מנציגי ציות, אבטחה ומוצר. הוועדה סוקרת פרישות בעלות השפעה גבוהה ומאשרת מיפוי רגולטורי חדש רבעוני.

7. כיוונים עתידיים

• אינטגרציית רגולציות חוצות‑תחומים: שימוש ב‑knowledge‑graph לפריסת קשרים בין חובות של תקנים שונים, כך ששאלה אחת תענה על מספר מסגרות.
• הרחבה רב‑שפתית: חיבור שכבת תרגום נוירלי כדי לייצר שאלות ב‑12+ שפות, בהתאמה לניסויים מקומיים של ציות.
• רודאר רגולטורי חיזוי: מודל סדר‑זמנים התחזיתי שצופה מגמות רגולטוריות עתידיות, ומאפשר לבנק השאלות להתכונן מראש לסעיפים שיגיעו.

ראייה נוספת