אימות גרף ידע מונע ב‑AI לתשובות לשאלוני אבטחה בזמן אמת

סיכום מנהלים – שאלוני אבטחה ועמידה בדרישות מהווים צוואר בקבוק לחברות SaaS המתפתחות במהירות. אפילו עם AI גנרטיבי שמנסח תשובות, האתגר האמיתי הוא אימות – לוודא שכל תשובה תואמת את המדיניות העדכנית, הראיות לביקורת, והדרישות הרגולטוריות. גרף ידע שנבנה על גבי מאגר המדיניות, ספריית הבקרות, וארטיפקטים של ביקורת יכול לשמש כהצגה חיה וניתנת לשאילתות של כוונת העמידה. על‑ידי אינטגרציה של גרף זה עם מנוע תשובות מבוסס AI, מתקבל אימות מיידי, מודע להקשר שמפחית זמן ביקורת ידני, משפר את דיוק התשובות, ויוצר מסלול ביקורת שניתן להציג לרשויות.

במאמר זה אנחנו:

1. מסבירים מדוע בדיקות מבוססות כללים מסורתיים אינן מספיקות לשאלונים דינמיים מודרניים.
2. מפרטים את הארכיטקטורה של מנוע אימות גרף ידע בזמן אמת (RT‑KGV).
3. מראים כיצד להעשיר את הגרף ב‑צמדי ראייה ו‑ציוני סיכון.
4. עוברים על דוגמה קונקרטית בפלטפורמת Procurize.
5. דנים בטובות הדרך התפעוליות, שיקולי קנה מידה, וכיווני פיתוח עתידיים.

1. פער האימות בתשובות שאלון שנוצרו ב‑AI

AI גנרטיבי יכול לקצר משמעותית את זמן הניסוח, אך הוא איננו מבטיח שהתוצאה עמידה. החלק החסר הוא מנגנון שיכול לצלול את הטקסט שנוצר אל מקור אמת סמכותי.

מדוע כללים לבד אינם מספיקים

• תלויות לוגיות מורכבות: “אם הנתונים מוצפנים במנוחה, אז גם הגיבויים חייבים להיות מוצפנים.”
• החלקת גרסאות: מדיניות משתנה; רשימת בדיקות סטטית אינה יכולה לעקוב.
• סיכון קונטקסטואלי: אותן בקרות עשויות להספיק ל‑SOC 2 אך לא ל‑ISO 27001, בהתאם למיון הנתונים.

גרף ידע קולט באופן טבעי ישויות (בקרות, מדיניות, ראיות) וקשרים (“כיסה”, “תלויה‑ב”, “משווה” ) המאפשרים היסק סמנטי שחסר בבדיקות מבוססות כללים.

2. ארכיטקטורה של מנוע אימות גרף ידע בזמן אמת

להלן מבט ברמת‑העיל של המרכיבים שמרכיבים את RT‑KGV. כל החלקים ניתנים לפריסה על‑גבי Kubernetes או סביבת serverless, והם מתקשרים באמצעות צינוריות מונעות אירועים.

  graph TD
    A["User submits AI‑generated answer"] --> B["Answer Orchestrator"]
    B --> C["NLP Extractor"]
    C --> D["Entity Matcher"]
    D --> E["Knowledge Graph Query Engine"]
    E --> F["Reasoning Service"]
    F --> G["Validation Report"]
    G --> H["Procurize UI / Audit Log"]
    subgraph KG["Knowledge Graph (Neo4j / JanusGraph)"]
        K1["Policy Nodes"]
        K2["Control Nodes"]
        K3["Evidence Nodes"]
        K4["Risk Score Nodes"]
    end
    E --> KG
    style KG fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

פירוט רכיבים

1. Answer Orchestrator – נקודת כניסה המקבלת את תשובת ה‑AI (דרך API של Procurize או webhook). מוסיף מטא‑נתונים כגון מזהה השאלון, שפה, ו‑timestamp.
2. NLP Extractor – משתמש במודל Transformer קל (למשל distilbert-base-uncased) כדי לחלץ מונחי מפתח: מזהי בקרות, הפניות למדיניות, וסיווגי נתונים.
3. Entity Matcher – מנרמל את המונחים המוחזקים כנגד טקסונומיה קאנונית המאוחסנת בגרף (לדוגמה, "ISO‑27001 A.12.1" → node Control_12_1).
4. Knowledge Graph Query Engine – מבצע שאילתות Cypher/Gremlin כדי לאסוף:
   • גרסה עדכנית של הבקרה שהותאמה.
   • ארטיפקטי ראייה משויכים (דוחות ביקורת, צילומי מסך).
   • ציוני סיכון קשורים.
5. Reasoning Service – מריץ בדיקות כלליות ו‑פרובביליסטיות:
   • Coverage: האם הראייה ממלאת דרישות הבקרה?
   • Consistency: האם יש הצהרות סותרות בין שאלות שונות?
   • Risk Alignment: האם התשובה מכבדת את רמת הסיכון המוגדרת בגרף? (ציוני סיכון יכולים להיות נגזרים ממדדי השפעה של NIST, CVSS, וכו’)
6. Validation Report – מייצר payload ב‑JSON עם:
   • status: PASS|WARN|FAIL
   • citations: [evidence IDs]
   • explanations: "Control X is satisfied by Evidence Y (version 3.2)"
   • riskImpact: numeric score
7. Procurize UI / Audit Log – מציג את תוצאת האימות באופן אינליין, מאפשר לסוקרים לקבל, לדחות, או לבקש הבהרה. כל האירועים נשמרים באימוטביליות לצורך ביקורת.

3. העשרת הגרף בראיות ובסיכון

גרף ידע הוא רק טוב באיכות הנתונים שלו. להלן שלבים מומלצים לאכלוס ותחזוקת הגרף.

3.1 צמדי ראייה (Evidence Nodes)

טיפ: שמרו את הארטיפקט במאגר אובייקטים (S3, Azure Blob) והפנו אליו דרך ה‑node. השתמשו ב‑hash guard כדי לאתר שינוי.

3.2 צמדי ציוני סיכון (Risk Score Nodes)

ציוני סיכון יכולים להיות נגזרים מ‑CVSS, מדדי השפעה של NIST CSF, או מודלים פנימיים.

  graph LR
    R["RiskScore Node"]
    C1["Control Node"] --> R
    C2["Control Node"] --> R
    style R fill:#ffdddd,stroke:#d33,stroke-width:2px

כל צומת סיכון מכיל:

• score (0‑100)
• confidence (0‑1)
• source (למשל internal-model, NIST)

בזמן האימות, Reasoning Service מצבור ציוני של כל הבקרות שהשיבו על תשובה, ומסמן תשובות שעוברות את סף סיכון שהוגדר לכל שאלון.

4. תרחיש קצה ב‑Procurize

4.1 סצנריו

ספק SaaS מקבל שאלון SOC 2 Type II שבו נשאל:

“תארו כיצד מצפינים נתונים במנוחה עבור מסדי נתונים בבעלות הלקוח.”

4.2 ניסוח AI

“כל הנתונים של הלקוחות המאוחסנים במאגרי PostgreSQL שלנו מוצפנים באמצעות AES‑256‑GCM. מפתחות הצפנה מנוהלים על‑ידי AWS KMS ומסתובבים כל רבעון.”

4.3 זרימת אימות

1. Answer Orchestrator מקבל את הנוסח.
2. NLP Extractor מזהה ישויות: AES‑256‑GCM, AWS KMS, רבעון.
3. Entity Matcher ממפה AES‑256‑GCM → Control_Encryption_Algorithm, AWS KMS → Control_Key_Management.
4. Knowledge Graph Query משיב:
   • צומת Control_Encryption_Algorithm העדכני (דורש תאימות FIPS‑140‑2).
   • צומת ראייה EV-2025-0467 – Configuration Snapshot מתאריך 2025‑03‑15.
5. Reasoning Service בודק:
   • תקן אלגוריתם – AES‑256‑GCM מאושר ✅.
   • ניהול מפתחות – גרסה 3.5 של AWS KMS עומדת במדיניות סיבוב רבעונית ✅.
   • ההשפעה על סיכון – נמוכה (ציון 12) ✅.
6. דוח אימות:

   {
     "status": "PASS",
     "citations": ["EV-2025-0467"],
     "explanations": [
       "אלגוריתם ההצפנה מאושר על‑פי FIPS‑140‑2.",
       "ניהול המפתחות עומד במדיניות סיבוב רבעונית."
     ],
     "riskImpact": 12
   }
   

7. בממשק Procurize UI, הסוקר רואה סימן בחירה ירוק לצד התשובה, עם tooltip המקשר ישירות ל‑EV-2025-0467. אין צורך בחיפוש ידני של ראייה.

4.4 תועלות שהושגו

5. סדירות תפעוליות מומלצות

1. עדכונים אינקרמנטליים בגרף – השתמשו ב‑event sourcing (למשל נושאי Kafka) לכניסת שינויים במדיניות, העלאות ראיות, וחישובי סיכון. כך הגרף משקף את המצב העדכני ללא זמן השבתה.
2. צמתים מבוססי גרסאות – שמרו גרסאות היסטוריות של מדיניות ובקרות לצידם. כך ניתן לענות על שאלות “מה הייתה המדיניות בתאריך X?” – קריטי לביקורות חוצות תקופות.
3. בקרת גישה – יישמו RBAC ברמת הגרף: מפתחים יכולים לקרוא הגדרות של בקרות, בעוד שרק קציני עמידה יכולים לכתוב צמתי ראייה.
4. אופטימיזציית ביצועים – חשבו נתיבים ממוחשבים מראש (למשל control → evidence) לשאילתות תדירות. האינדקס צריך לכלול type, tags, ו‑validTo.
5. הסבריות – הפיקו מחרוזות trace קריאות לכל החלטת אימות. זה מספק לרשויות “מדוע תשובה זו סומנה כ‑PASS?”.

6. קנה מידה של מנוע האימות

7. כיוונים עתידיים

• גרפי ידע פדראטיביים – איפשרו מספר ארגונים לשתף הגדרות בקרות אנונימיות תוך שמירת ריבונות הנתונים, ובכך להגיע לתקינה תעשייתית רחבה.
• קישוריות ראייה מתחדשת – כאשר קובץ ראייה מתעדכן, הפיצו checksums חדשים והפעילו מחדש את האימותים המושפעים באופן אוטומטי.
• אימות בשיחה – שלבו את RT‑KGV עם co‑pilot מבוסס צ׳אט שיכול לבקש מהמשיב ראיות חסרות בזמן אמת, ללא יציאה מממשק השאלון.

8. סיכום

שילוב גרף ידע מונע AI בתהליך מענה לשאלונים הופך תהליך ידני כואב ל‑מנוע אימות בזמן אמת, ניתן לביקורת. על‑ידי ייצוג מדיניות, בקרות, ראיות, וסיכון כצמתים מקושרים, משיגים:

• בדיקות סמנטיות מיידיות החורגות מבדיקה מבוססת מילות‑מפתח.
• עקבות חזקות עבור רגולטורים, משקיעים, ומבקרי פנימיים.
• עמידה בקנה מידה המתעדכנת עם שינויי מדיניות מהירים.

עבור משתמשי Procurize, יישום ארכיטקטורת RT‑KGV משמעותו מחזורי עסקה מהירים יותר, עלויות עמידה נמוכות יותר, והצגת עמידה בטוחה ובטוחה.

ראה גם

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems and Organizations
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems
• Open Policy Agent – Policy as Code for Real‑Time Decision Making