בודק עקביות הנרטיב של AI לשאלוני אבטחה

מבוא

ארגונים דורשים יותר ויותר תשובות מהירות, מדויקות וניתנות לביקורת לשאלוני אבטחה כגון SOC 2, ISO 27001, והערכת GDPR. בעוד שה‑AI יכול למלא תשובות באופן אוטומטי, שכבת הנרטיב – הטקסט שמסביר את הקשר בין הוכחה למדיניות – נותרת פגיעה. חוסר התאמה בודדת בין שני שאלות קשורות עשויה להקפיץ דגלים אדומים, להצית שאלות המשך, או אפילו לגרום לביטול חוזה.

בודק עקביות הנרטיב של AI (ANCC) מתמודדת עם נקודת הכאב הזו. על‑ידי טיפול בתשובות השאלון כ‑גרף ידע סמנטי, ANCC מאמת באופן רציף שכל קטע נרטיב:

1. ממוקם עם הצהרות המדיניות הרשמיות של הארגון.
2. מתייחס באופן עקבי לאותה ראייה בשאלות קשורות.
3. שומר על הטון, הניסוח והכוונה הרגולטורית לאורך כל מערך השאלונים.

מדריך זה יעביר אתכם דרך הקונספט, ערמת הטכנולוגיה הבסיסית, מדריך יישום שלב‑אחר‑שלב, והיתרונות המידידים שניתן לצפות להם.

למה עקביות נרטיבית חשובה

מחקר של 500 הערכות ספקי SaaS הראה כי 42 % מעיכובי הביקורות נגרמו ישירות עקב חוסר עקביות נרטיבית. אוטומציה של זיהוי ותיקון פערים אלה היא לכן הזדמנות בעלת החזר גבוה.

ארכיטקטורה מרכזית של ANCC

מנוע ANCC נבנה סביב שלוש שכבות מקושרות הדוק:

1. שכבת חילוץ – מפרשת תגובות קובץ השאלון (HTML, PDF, markdown) ומחלצת קטעי נרטיב, הפניות למדיניות, ומזהי ראיות.
2. שכבת התאמה סמנטית – משתמשת במודל שפה גדול מותאם (LLM) כדי להטביע כל קטע במרחב וקטורי ברמת‑מימד גבוהה ולחשב דירוגי דמיון מול מאגר המדיניות הקנונית.
3. שכבת גרף עקביות – בונה גרף ידע שבו צמתים מייצגים קטעי נרטיב או פריטי ראייה וקשרים מציינים “אותו‑נושא”, “אותה‑ראייה”, או “סתירה”.

להלן תרשים מרמייד ברמת‑גב של זרימת הנתונים.

  graph TD
    A["קלט שאלון גולמי"] --> B["שירות חילוץ"]
    B --> C["מאגר קטעי נרטיב"]
    B --> D["אינדקס הפניות ראייה"]
    C --> E["מנוע הטבעה"]
    D --> E
    E --> F["קוזינור דמיון"]
    F --> G["בונה גרף עקביות"]
    G --> H["API התראות והמלצות"]
    H --> I["ממשק משתמש (לוח בקרה Procurize)"]

נקודות מרכזיות

• מנוע הטבעה משתמש במודל LLM ייעודי לתחום (למשל גרסת GPT‑4 מותאמת לשפה צייתנית) ליצירת וקטורים של 768‑ממד.
• קוזינור דמיון מיישם סף קוסינוס (לדוגמה, > 0.85 ל‑„מאוד עקבי“, 0.65‑0.85 ל‑„צריך סקירה“).
• בונה גרף עקביות עושה שימוש ב‑Neo4j או בסיס גרפים דומה לביצוע חיפושים מהירים.

זרימת עבודה בפועל

1. קליטת שאלון – צוותי האבטחה או המשפטים מעלים שאלון חדש. ANCC מזהה אוטומטית את הפורמט ושומר את התוכן הגולמי.
2. חיתוך בזמן אמת – כאשר משתמשים כותבים תשובות, שירות החילוץ מפצל כל פסקה ומסמן אותה עם מזהי השאלה.
3. השוואת הטבעה למדיניות – הקטע החדש מוטבע מיידית ומשווה למאגר המדיניות הראשי.
4. עדכון גרף וזיהוי סתירות – אם הקטע מתייחס לראייה X, הגרף בודק את כל הצמתים האחרים המתייחסים ל‑X עבור קוהרנטיות סמנטית.
5. משוב מיידי – ממשק המשתמש מציג דירוגי עקביות נמוכים, מציע ניסוח מתוקן, או ממלא לשונית עקבית ממאגר המדיניות.
6. יצירת מסלול ביקורת – כל שינוי מתועד עם חותמת זמן, משתמש, וציון בטחון של המודל, ליצירת יומן ביקורת בלתי ניתן לשינויים.

מדריך יישום

1. הכנת מאגר המדיניות הרשמי

• שמרו מדיניות ב‑Markdown או HTML עם מזהי‑סעיף ברורים.
• תייגו כל סעיף עם metadata: regulation, control_id, evidence_type.
• בטאו את המאגר באמצעות חנות וקטורים (לדוגמה, Pinecone, Milvus).

2. התאמת LLM לשפה צייתנית

3. פריסת שירותי חילוץ והטבעה

• הקפיצו את שני השירותים בתצורת Docker.
• השתמשו ב‑FastAPI ל‑REST endpoints.
• פרסו ב‑Kubernetes עם Horizontal Pod Autoscaling להתמודדות עם עומסי שאלונים בטווחים גבוהים.

4. בניית גרף העקביות

  graph LR
    N1["צומת נרטיב"] -->|מתייחס ל| E1["צומת ראייה"]
    N2["צומת נרטיב"] -->|מתנגש עם| N3["צומת נרטיב"]
    subgraph KG["גרף ידע"]
        N1
        N2
        N3
        E1
    end

• בחרו Neo4j Aura לשירות מנוהל בענן.
• הגדירו מגבלות: UNIQUE על node.id, evidence.id.

5. אינטגרציה עם ממשק Procurize

• הוסיפו ווידג׳ט בטורצד המציג דירוגי עקביות (ירוק = גבוה, כתום = סקירה, אדום = סתירה).
• ספקו כפתור „סנכרן עם מדיניות“ שממלא אוטומטית את הניסוח המומלץ.
• רשמו עקיפות משתמש עם שדה „הצדקה“ לשמירה על ביקורת.

6. הקמת ניטור והתראות

• הפיצו מדדי Prometheus: ancc_similarity_score, graph_conflict_count.
• הפעלו התראות PagerDuty כאשר מספר הסתירות חורג מה‑threshold המוגדר.

יתרונות & החזר ROI

פיילוט בחברת SaaS בינונית (≈ 300 עובדים) חיסך 250 k $ בעלויות עבודה במהלך חצי שנה, וקיצץ בממוצע 1.8 ימים משך מחזור המכירות.

best practices

1. שמרו מקור יחיד של אמת – ודאו שמאגר המדיניות הוא המיקום היחידי לרשום מדיניות; הגבילו הרשאות עריכה.
2. עדכנו את מודל ה‑LLM במרווחים קבועים – כאשר רגולציות משתנות, רעננו את המודל עם השפה העדכנית.
3. השתמשו ב‑Human‑In‑The‑Loop (HITL) – עבור הצעות עם אמון נמוך (< 0.70), דרשו אישור ידני.
4. גרסאות גרף – תפסו תמונות מצב לפני שדרוגים משמעותיים לשם שחזור וניתוח פורנזי.
5. כיבוד פרטיות – מחוקו כל מידע אישי לפני העברתו למודל ה‑LLM; השתמשו בהסקה מקומית אם נדרש לפי דרישות הציות.

כיוונים עתידיים

• אינטגרציית הוכחות אפס‑ידע (Zero‑Knowledge Proof) – אפשרו לבודק להוכיח עקביות מבלי לחשוף את הטקסט הגולמי, למילוי דרישות פרטיות קפדניות.
• למידה פדרטיבית בין שכירות – לחלוק שיפורים במודל בין לקוחות Procurize מרובים תוך שמירת נתוני כל שכירות במקומו.
• רדאר שינויים רגולטוריים אוטומטי – חברו את גרף העקביות ל‑feed חי של עדכוני רגולציה כדי לסמן אוטומטית סעיפים מדיניות מיושנים.
• בדיקות עקביות מרובות שפות – הרחיבו את שכבת ההטבעה לתמוך בצרפתית, גרמנית, יפנית, כדי להבטיח יישור גלובלי של צוותים.

סיכום

עקביות נרטיבית היא גורם השקט בעל ההשפעה הגבוהה שמפריד בין תוכנית ציות מחומרת ומוכנה לבדיקה לבין תוכנית פגיעה ושגויה. על‑ידי שילוב בודק עקביות הנרטיב של AI בתהליך השאלונים של Procurize, ארגונים זוכים ל‑אימות בזמן אמת, תיעוד מוכן לביקורת, ו‑האצת מהירות העסקה. הארכיטקטורה המודולרית — מבוססת חילוץ, התאמה סמנטית, וגרף עקביות — מספקת בסיס ניתן להרחבה שיעמוד ברגולציות המשתנות וביכולות AI המתפתחות.

הטמיעו את ANCC היום והפכו כל שאלון אבטחה לשיחה בונה אמון במקום למכשול.