מנוע פרסונה סיכונים קונטקסטואלי מותאם לתעדוף שאלונים בזמן אמת

הארגונים של היום מתמודדים עם מאות שאלוני אבטחה, שלכל אחד יש “טעם” רגולטורי משלו, מוקד סיכון משלו וציפיות בעלי עניין שונות. אסטרטגיות ניתוב מסורתיות – חוקים סטטיים או איזון עומס פשוט – אינן לוקחות בחשבון את הקשר הסיכון שמסתתר מאחורי כל בקשה. התוצאה היא בזבוז של משאבים טכניים, עיכובים בתשובות, ובסופו של דבר חוזים אבודים.

היכנסו למנוע פרסונה סיכונים קונטקסטואלי מותאם (ACRPE), תת‑מערכת AI מהדור הבא אשר:

1. מנתחת את הכוונה והפרופיל הסיכון של כל שאלון נכנס באמצעות מודלים גדולים (LLM) שיוטמעו על קורפוסי רגולציה.
2. יוצרת “פרסונה סיכון” דינמית – ייצוג קל משקל בפורמט JSON של ממדי הסיכון של השאלון, הראיות הדרושות והדחיפות הרגולטורית.
3. מתאימה את הפרסונה לגרף ידע פדרטיבי שמתעד את המומחיות של הצוות, זמינות הראיות והעומס הנוכחי באזורים גאוגרפיים שונים.
4. תעדוף וניתוב של הבקשה למגיבים המתאימים בזמן אמת, תוך הערכה מחודשת מתמדת עם הוספת ראיות חדשות.

להלן נסקור את הרכיבים המרכזיים, זרימות הנתונים, וכיצד ארגונים יכולים ליישם ACRPE על גבי Procurize או כל פלטפורמת צבירת ציות דומה.

1. בניית פרסונה סיכון מונעת‑כוונה

1.1. למה פרסונות?

פרסונת סיכון ממחשת את השאלון כמערך של מאפיינים שמנחים את תהליך התעדוף:

מאפיינים אלה אינם תוויות סטטיות. הם מתפתחים ככל שהשאלון מעודכן, מתווספות הערות, או מצורפות ראיות חדשות.

1.2. צינור חילוץ מבוסס LLM

1. קדם‑עיבוד – המרת השאלון לטקסט רגיל, הסרת HTML וטבלאות.
2. יצירת פרומפט – שימוש בשוק פרומפטים (למשל, סט פרומפטים משודרגים להחזר) כדי לבקש מה‑LLM להוציא פרסונה בפורמט JSON.
3. אימות – הרצת מפרש דטרמיניסטי שמוודא את התאמת הסכמה של ה‑JSON; במקרה של תגובה פגומה, משך חזרה למחלץ מבוסס חוקים.
4. העשרה – הוספת אותות חיצוניים (כגון רדאר שינוי רגולציה) דרך קריאות API.

  graph TD
    A[Incoming Questionnaire] --> B[Pre‑processing]
    B --> C[LLM Intent Extraction]
    C --> D[JSON Persona]
    D --> E[Schema Validation]
    E --> F[Enrichment with Radar Data]
    F --> G[Final Risk Persona]

הערה: טקסט הצמתים מוקף במרכאות כפולות כפי שנדרש.

2. אינטגרציית גרף ידע פדרטיבי (FKG)

2.1. מהו FKG?

גרף ידע פדרטיבי מחבר together מגוון של מאגרי מידע – מטריצות מיומנויות של צוות, מחסמי ראיות, לוחות עומס – תוך שמירה על ריבונות הנתונים. כל צומת מייצג ישות (לדוגמה, אנליסט אבטחה, מסמך ציות) וקשתות מייצגות יחסים כגון “בעל ראייה” או “מתמחה ב”.

2.2. נקודות מרכזיות של הסכמה

• צמתים Person: {id, name, domain_expertise[], availability_score}
• צמתים Evidence: {id, type, status, last_updated}
• צמתים Questionnaire (מקור מהפרסונה): {id, regulatory_scope, required_evidence[]}
• סוגי קשתות: owns, expert_in, assigned_to, requires

הגרף פדרטיבי באמצעות GraphQL federation או מחברים של Apache Camel, כך שכל מחלקה יכולה לשמור את המידע במחלקות הפנימיות שלה ובכל זאת להשתתף בפתרון שאילתות גלובליות.

2.3. אלגוריתם התאמה

1. שאילתת פרסונה‑גרף – המרת מאפייני הפרסונה לשאילתת Cypher (או Gremlin) שמאתרת אנשים עם domain_expertise תואמת ל‑regulatory_scope ועם availability_score גבוה מהסף.
2. ציון קרבה לראיות – חישוב מרחק הקצר ביותר לכל מועמד אל צמתות הראיות הנדרשות; מרחק קטן מצביע על אפשרות שׁליפה מהירה.
3. ציון עדיפות משולב – שילוב של דחיפות, התאמת מומחיות, וקירבת ראיות במשקל משוקלל.
4. בחירת Top‑K – החזרת האנשים בעלי הציון הגבוה ביותר לצורך הקצאה.

  graph LR
    P[Risk Persona] --> Q[Cypher Query Builder]
    Q --> R[Graph Engine]
    R --> S[Candidate Set]
    S --> T[Scoring Function]
    T --> U[Top‑K Assignment]

3. לולאת תעדוף בזמן אמת

המנוע פועל כלולאת משוב מתמשכת:

1. שאלון חדש נכנס → בניית פרסונה → חישוב תעדוף → ביצוע הקצאה.
2. הוספת/עדכון ראייה → רענון משקלי הקשתות בגרף → תיעוד משימות ממתינות מחדש.
3. קראת מועד → מכפיל דחיפות → ניתוב מחדש במידת הצורך.
4. משוב אנושי (לדוגמה, “הקצאה זו שגויה”) → עדכון וקטורי expertise בעזרת למידת חיזוק.

בגלל שכל שלב מונע אירוע, זמן השהייה נשאר מתחת למספר שניות גם ברמת סקאלה.

4. תכנית יישום על גבי Procurize

5. יתרונות מודדים

הפיילוט ב‑חברת SaaS בינונית עם 120 שאלונים פעילים לחודש הראה קיצוץ של 72 % בזמן המענה ו‑שיפור של 95 % ברלוונטיות הקצאות.

6. אבטחה ופרטיות

• מזעור נתונים – JSON הפרסונה כולל רק את המאפיינים הנדרשים לניתוב; הטקסט המלא של השאלון אינו נשמר מעבר שלב ההחלקה.
• הוכחות אפס‑ידע – בעת שיתוף זמינות ראיות בין אזורים, Zero‑Knowledge Proofs מאשרות קיום ללא חשיפת התוכן.
• בקרות גישה – שאילתות גרף מבוצעות במסגרת ההקשר RBAC של המבקש; רק צמתים מורשים נחשפים.
• שרשרת ביקורת – כל יצירת פרסונה, שאילתת גרף והקצאה מתועדים בלגר של Immutable Ledger (לדוגמה Hyperledger Fabric) לצורכי ביקורות ציות.

7. שיפורים עתידיים

1. חילוץ ראיות מרב‑מודלי – שילוב OCR וניתוח וידאו להעשיר את הפרסונות עם אותות חזותיים.
2. זיהוי סטייה חזוי – מודלים של סדרת‑זמן על נתוני רדאר רגולטורי לחזות שינויי תחום לפני שהן נרשמות בשאלונים.
3. פדרציה בין‑ארגונית – אפשרות לשיתוף בטוח של גרפי מומחיות בין חברות שותפות באמצעות Enclaves של מחשוב סודי.

8. רשימת בדיקה להתחלה

• פריסת נקודת קצה LLM והגדרת מפתחות API מאובטחים.
• ניסוח תבניות פרומפט לחילוץ פרסונה.
• התקנת Neo4j Aura (או On‑Prem) והגדרת סכמת הגרף.
• תצורת אוטובוס אירועים ל‑questionnaire.created.
• פריסת מיקרו‑שירות התאמה במכולה.
• הוספת רכיבי UI להצגת ציוני תעדוף.
• הקמת לוחות ניטור והגדרת ערכי SLA.

ביצוע רשימה זו יעביר את הארגון שלכם מניהול שאלונים ידני לתעדוף מודע לסיכון מבוסס AI בתוך שבועיים.

9. סיכום

מנוע פרסונה סיכונים קונטקסטואלי מותאם סוגר את הפער בין הבנת המשמעות של שאלוני אבטחה לבין ביצוע תפעולי בצוותי ציות מבוזרים. על‑ידי שילוב זיהוי כוונה מבוסס LLM עם גרף ידע פדרטיבי, ארגונים יכולים:

• לחשוף באופן מיידי את המומחים הרלוונטיים ביותר.
• לתאם זמינות ראיות עם דחיפות רגולטורית.
• להפחית טעויות אנוש ושיבוצים מיותרים.

בעידן שבו כל יום של עיכוב עלול לעלות בעסקה, ACRPE הופך את טיפול השאלונים ממכשול ליתרון תחרותי.