פארק משחק תרחישי סיכון דינמי מונע AI

בעולם המהיר של אבטחת SaaS, ספקים מתבקשים באופן קבוע להדגים כיצד הם מתמודדים עם איומים מתעוררים. מסמכי ציות סטטיים מסורתיים מתקשים לעמוד בקצב הפגיעות החדשות, שינויי רגולציה וטכניקות תוקפים. פארק המשחק תרחישי סיכון הדינמי המונע על ידי AI גשר בין הפער הזה על‑ידי מתן ארגז חול אינטראקטיבי, מונע AI, שבו צוותי אבטחה יכולים למודל, לדמות ולחזות תרחישים פוטנציאליים בזמן אמת, ולאחר מכן לתרגם אוטומטית את התובנות לתשובות מדויקות לשאלונים.

נקודות חשובות

• להבין את ארכיטקטורת פארק המשחק תרחישי סיכון מבוסס גנרטיב‑AI, רשתות נוירונים גרפיות וסימולציה מונעת אירועים.
• ללמוד כיצד לשלב תוצאות מדוממות בצינורות שאלוני רכש.
• לחקור תבניות מיטביות להמחשת התפתחות האיום באמצעות דיאגרמות Mermaid.
• לעבור דרך דוגמה של קצה‑לקצה מהגדרת תרחיש ועד יצירת תשובות.

1. למה פארק משחק תרחישי סיכון הוא החלק החסר

שאלוני הציות מתבססים traditionally על שני מקורות:

1. מסמכי מדיניות סטטיים – לרוב בגיל מספר חודשים, המכסים בקרים גנריים.
2. הערכות מומחים ידניות – גוזלות זמן, חשופות להטיה אנושית וקשה לחזור עליהן.

כאשר פציית חדשה כגון Log4Shell או שינוי רגולטורי כמו התיקון ל‑EU‑CSA מתרחשת, הצוותים ממהרים לעדכן מדיניות, להריץ מחדש הערכות ולכתוב מחדש תשובות. התוצאה היא תגובות מאוחרות, עדויות בלתי עקביות ועלייה בחיכוך במחזור המכירות.

פארק משחק תרחישי סיכון דינמי פותר זאת באמצעות:

• מודל מתמשך של התפתחות האיום דרך גרפים של התקפות שנוצרו על‑ידי AI.
• מיפוי אוטומטי של השפעות מדוממות למסגרות בקרה (SOC 2, ISO 27001, NIST CSF וכד’).
• יצירת קטעי עדות (לוגים, תכניות פגיעה) שניתן לצרף ישירות לשדות השאלון.

2. סקירת ארכיטקטורה מרכזית

להלן דיאגרמת רמת‑גבוה של רכיבי הפארק. העיצוב מודולרי במכוון כדי שניתן יהיה לפרוס אותו כ‑micro‑service suite בכל סביבה של Kubernetes או Serverless.

  graph LR
    A["ממשק משתמש (Web UI)"] --> B["שירות בניית תרחישים"]
    B --> C["מנוע יצירת איומים"]
    C --> D["סינתזת רשת נוירונים גרפית (GNN)"]
    D --> E["ממפת השפעת מדיניות"]
    E --> F["מחולל תיעוד ראייה"]
    F --> G["שכבת אינטגרציה לשאלונים"]
    G --> H["בסיס ידע של Procurize AI"]
    H --> I["רשומת ביקורת וספר חשבונות"]
    I --> J["לוח מחוונים לצייתנות"]

• שירות בניית תרחישים – מאפשר למשתמשים להגדיר נכסים, בקרים, וכוונות של איומים ברמת שפה טבעית.
• מנוע יצירת איומים – LLM גנרטיבי (למשל Claude‑3 או Gemini‑1.5) שמרחיב כוונות לצעדים וטכניקות התקפה קונקרטיות.
• סינתזת רשת נוירונים גרפית (GNN) – מקבל את הצעדים שנוצרו ומיטיב את גרף ההתקפה להפצה ריאלית, ומפיק משקלי הסתברות לכל צומת.
• ממפת השפעת מדיניות – משווה את גרף ההתקפה למטריצה של הבקרות בארגון כדי לזהות פערים.
• מחולל תיעוד ראייה – מייצר לוגים, צילומי תצורה, וספרי תיקוני פגיעה באמצעות Retrieval‑Augmented Generation (RAG).
• שכבת אינטגרציה לשאלונים – משלב את העדויות שנוצרו לתבניות השאלון של Procurize AI דרך API.
• רשומת ביקורת וספר חשבונות – מתעד כל ריצת סימולציה ברשומה בלתי ניתנת לשינוי (למשל Hyperledger Fabric) לצרכי ביקורת.
• לוח מחוונים לצייתנות – מציג התפתחות סיכון, כיסוי בקרה, וציון אמון בתשובה.

3. בניית תרחיש – שלב‑אחר‑שלב

3.1 הגדרת הקשר עסקי

Prompt to Scenario Builder:
"הדמיית תקיפת רנסומו ממוקדת במערכת עיבוד הנתונים של ה‑SaaS שלנו, המשתמשת בפגיעות שפורסמה זה עתה ב‑SDK אנליטיקה של צד שלישי."

ה‑LLM מפרש את הפקודה, מחלץ נכס (צינור עיבוד נתונים), וקטור איום (רנסומו), ופגיעות (SDK אנליטיקה CVE‑2025‑1234).

3.2 יצירת גרף התקפה

מנוע יצירת האיומים מרחיב את הכוונה לרצף התקפה:

1. סקריסטת גרסת SDK דרך רישום חבילות ציבורי.
2. ניצול פגיעות הרצה מרחוק של קוד.
3. תנועת רוחב לאזורי אחסון פנימיים.
4. הצפנת נתוני הדיירים.
5. משלוח פתק תשלום.

הצעדים הופכים לצמתים בגרף מכוון. ה‑GNN מוסיף משקלי הסתברות ריאליים על‑בסיס נתוני אירועי עבר.

3.3 מיפוי לבקרות

הפסקה היחידה שלא מכוסה – “סגמנטציה רשתית” – מניעה המלצה ליצירת כלל מיקרו‑סגמנטציה.

3.4 יצירת קטעי עדות

לכל בקרה מכוסה, מחולל תיעוד ראייה מפיק:

• קטעי קונפיגורציה המציגים נעילת גרסת SDK.
• קטעי לוג ממערכת גילוי חדירות (IDS) מדוממת שמזהה את הניצול.
• ספר תיקון לכלל הסגמנטציה.

כל העדויות מאוחסנות במבנה JSON שמסתעף מה‑API של שכבת אינטגרציה לשאלונים.

3.5 מילוי אוטומטי של השאלון

באמצעות מיפויי שדות ספציפיים לרכש, המערכת מוסיפה:

• תשובה: “הארגז החול של האפליקציה מגביל את SDK של צד שלישי לגרסאות מאושרות. אנו מפעילים סגמנטציה רשתית בין שכבת עיבוד הנתונים לשכבת האחסון.”
• עדות: צירוף קובץ נעילת גרסת SDK, קובץ JSON של התראה מ‑IDS, ומסמך מדיניות סגמנטציה.

הציון האמון שנוצר מה‑GNN הוא 92 %.

4. המחשת התפתחות האיום לאורך זמן

מעורכי עניין רבים זקוקים לתצוגת ציר‑זמן כדי לראות כיצד סיכון משתנה עם הופעת איומים חדשים. להלן ציר‑זמן Mermaid שממחיש את ההתקדמות מניסוי ראשוני עד תיקון.

  timeline
    title ציר זמן של התפתחות האיום הדינמי
    2025-06-15 : "חשיפה של CVE‑2025‑1234"
    2025-06-20 : "הפארק מדמה את הניצול"
    2025-07-01 : "ה‑GNN מצפה הסתברות הצלחה של 68 %"
    2025-07-05 : "התווסף כלל סגמנטציה רשתית"
    2025-07-10 : "נוצרו קטעי עדות"
    2025-07-12 : "תשובה לשאלון מולאה אוטומטית"

הציר‑זמן משולב ישירות בלוח המחוונים לצייתנות, מספק למבקרים קו ברור של מתי ואיך כל סיכון נפתר.

5. אינטגרציה עם בסיס הידע של Procurize AI

בסיס הידע של הפארק הוא גרף פדרטי המאחד:

• Policy‑as‑Code (Terraform, OPA)
• מאגרי עדות (S3, Git)
• בנק שאלונים של ספקים (CSV, JSON)

כאשר תרחיש חדש רץ, ממפת השפעת מדיניות כותבת תגיות השפעת בקרה חזרה לבסיס הידע. הדבר מאפשר שימוש חוזר מיידי לשאלונים עתידיים ששואלים על אותה בקרה, ומפחית משמעותית את השכפול.

דוגמת קריאת API

POST /api/v1/questionnaire/auto-fill
Content-Type: application/json

{
  "question_id": "Q-1123",
  "scenario_id": "scenario-7b9c",
  "generated_answer": "יישמנו מיקרו‑סגמנטציה...",
  "evidence_refs": [
    "s3://evidence/sdk-lockfile.json",
    "s3://evidence/ids-alert-2025-07-01.json"
  ],
  "confidence": 0.92
}

התשובה מעודכנת ברשומת השאלון והטרנסקציה מתועדת ברשומת הביקורת.

6. שיקולי אבטחה וצייתנות

הגנות אלו מבטיחות ציות ל‑SOC 2 CC6, ISO 27001 A.12.1, ו‑GDPR art. 30 (רשומות עיבוד).

7. יתרונות ממשיים – מדד ROI מהיר

פיילוט עם ספק SaaS בגודל בינוני (≈ 200 דיירים) הראה ירידה של 75 % בממצאי ביקורת ועלייה של 30 % בשיעור ההצלחות במכירות רגישות לאבטחה.

8. רשימת בדיקה להתחלת העבודה

1. פריסת ערמת המיקרו‑שירותים (Helm chart או Serverless).
2. חיבור מאגר המדיניות הקיים (GitHub, GitLab) לבסיס הידע.
3. אימון מודל יצירת האיומים על משוב CVE תעשייתי באמצעות LoRA adapters.
4. פריסת מודל ה‑GNN עם נתוני אירועים היסטוריים לציון הסתברות מדויקת.
5. הגדרת שכבת אינטגרציה לשאלונים עם קצות ה‑API של Procurize AI וקבצי מיפוי CSV.
6. הפעלת רשומת ביקורת וספר חשבונות (Hyperledger Fabric או Amazon QLDB).
7. הרצת תרחיש ארגז חול ובדיקה של העדויות עם צוות הציות.
8. שיפור כיוונון הפרומפט על בסיס משוב ונעילת גרסה לייצור.

9. כיוונים עתידיים

• עדויות מולטימדיה: שילוב ממצאים מבוססי תמונה (למשל צילומי מסך של קונפיגורציות) בעזרת Vision‑LLMs.
• לולאת למידה רציפה: הזנת פוסט‑מורת אירועי אמת חזרה למנוע יצירת האיומים לשיפור מציאותיות.
• פדרציה חוצת ספקים: אפשרות לשיתוף גרפי של איומים אנונימיים בין מספר ספקי SaaS באמצעות למידת קונסורס, לחיזוק הגנת המרחב כולו.

פארק המשחק תרחישי הסיכון מוכן להפוך לנכס אסטרטגי עבור כל ארגון השואף לעבור ממילוי שאלונים תגובתי לסיפור סיכון פרואקטיבי.