מיפוי אוטומטי של סעיפי מדיניות באמצעות AI לדרישות שאלונים

חברות שמספקות פתרונות SaaS מתמודדות עם זרם בלתי פוסק של שאלוני אבטחה וציות שמגיעים ממועמדים, שותפים ומבקרי חיצוניים. כל שאלון – בין אם מדובר ב-SOC 2, ISO 27001, GDPR(GDPR) או במערך הערכת סיכון של ספק מותאם – מבקש הוכחות שמעוגנות לרוב באותה קבוצת מדיניות, נהלים ובקרות פנימיות. תהליך ידני של מציאת הסעיף המתאים, העתקת הטקסט הרלוונטי והתאמתו לשאלה צורך משאבים יקרים של מהנדסים ומשפטנים.

מה אם מערכת תוכל לקרוא כל מדיניות, להבין את הכוונה שלה ולזהות בן רגע את הפסקה המדויקת שמענה על כל פריט בשאלון?

במאמר זה נצלול אל מנוע מיפוי אוטומטי ייחודי המופעל על ידי AI שעושה בדיוק זאת. נסקור את ערימה הטכנולוגית הבסיסית, נקודות האינטגרציה של זרימת העבודה, שיקולי משילות נתונים, ומדריך שלב‑אחר‑שלב לביצוע הפתרון עם Procurize. בסיום, תראו כיצד גישה זו יכולה להפחית את זמני תגובה לשאלונים בעד 80 % תוך שמירה על תשובות עקביות, ניתנות לבדיקה.

למה המיפוי המסורתי אינו מספיק

נקודות כאב אלו מודגשות בחברות SaaS בצמיחה מהירה שצריך לענות על עשרות שאלונים בכל רבעון. מנוע המיפוי האוטומטי מבטל את הצידת ההוכחות החוזרת, ומאפשר לצוותי האבטחה והמשפט להתמקד בניתוח סיכונים ברמה גבוהת יותר.

מבט ארכיטקטוני מרכזי

להלן דיאגרמת רמת‑גבוה של צינור המיפוי האוטומטי, ב‑Mermaid. כל תוויות הצמתים מוקפות במירכאות כפולות כנדרש.

  flowchart TD
    A["Policy Repository (Markdown / PDF)"] --> B["Document Ingestion Service"]
    B --> C["Text Extraction & Normalization"]
    C --> D["Chunking Engine (200‑400 word blocks)"]
    D --> E["Embedding Generator (OpenAI / Cohere)"]
    E --> F["Vector Store (Pinecone / Milvus)"]
    G["Incoming Questionnaire (JSON)"] --> H["Question Parser"]
    H --> I["Query Builder (Semantic + Keyword Boost)"]
    I --> J["Vector Search against F"]
    J --> K["Top‑N Clause Candidates"]
    K --> L["LLM Re‑rank & Contextualization"]
    L --> M["Suggested Mapping (Clause + Confidence)"]
    M --> N["Human Review UI (Procurize)"]
    N --> O["Feedback Loop (Reinforcement Learning)"]
    O --> E

הסבר של כל שלב

1. Document Ingestion Service – מתחבר לאחסון המדיניות (Git, SharePoint, Confluence). קבצים חדשים או מעודכנים מפעילים את הצינור.
2. Text Extraction & Normalization – מסיר עיצוב, מסיר תבנית ברירה, ומאחד מונחים (לדוגמה “access control” → “identity & access management”).
3. Chunking Engine – מחלק מדיניות לחסימות טקסט בגודל נגיש, תוך שמירת גבולות לוגיים (כותרות, רשימות תבליטים).
4. Embedding Generator – יוצר ייצוגים וקטוריים ממד גבוה בעזרת מודל הטמעת LLM, הלוכד משמעות סמנטית מעבר למילות מפתח.
5. Vector Store – מאחסן את ההטמעות לחיפוש מהיר. תומך בתגיות מטא‑נתונים (מסגרת, גרסה, מחבר) להקלה בסינון.
6. Question Parser – מנרמל פריטי שאלון נכנסים, מחלץ ישויות מרכזיות (למשל “data encryption”, “incident response time”).
7. Query Builder – משלב מאיצי מילות מפתח (למשל “PCI‑DSS” או “SOC 2”) עם וקטור השאילתה הסמנטית.
8. Vector Search – משחזר את החסימות המדיניות הדומות ביותר, מחזיר רשימה מדורגת.
9. LLM Re‑rank & Contextualization – רינדור שני במודל גנרטיבי לשיפור דירוג והצגת הסעיף כתשובה ישירה לשאלה.
10. Human Review UI – Procurize מציג את ההצעה עם מדדי אמון; סוקרים מאשרים, עורכים או דוחים.
11. Feedback Loop – מיפויים שאושרו מוזרמים כאותות אימון, משפרים את הרלוונטיות בעתיד.

מדריך יישום שלב‑אחר‑שלב

1. איסוף ספריית המדיניות שלכם

• שליטה בגרסאות: אחסנו את כל המדיניות באחסון Git (GitHub, GitLab). כך נשמרת היסטוריית גרסאות ומשולבות בקלות עם webhooks.
• סוגי מסמכים: המריצו PDFs וקבצי Word לטקסט רגיל בעזרת pdf2text או pandoc. שמרו על הכותרות המקוריות – הן קריטיות לחילוק לחלקים.

2. הקמת צינור האינג׳קציה

# דוגמת קטע Docker compose
services:
  ingest:
    image: procurize/policy-ingest:latest
    environment:
      - REPO_URL=https://github.com/yourorg/security-policies.git
      - VECTOR_DB_URL=postgres://vector_user:pwd@vector-db:5432/vectors
    volumes:
      - ./data:/app/data

השירות משכפל את הרפוזיטורי, מזהה שינויי GitHub דרך webhooks, ודוחף חלקים מעובדים לבסיס הווקטורים.

3. בחירת מודל הטמעה

בחרו לפי זמן תגובה, עלות ודרישות פרטיות נתונים.

4. אינטגרציה עם מנוע השאלונים של Procurize

• נקודת API: POST /api/v1/questionnaire/auto‑map
• דוגמת payload:

{
  "questionnaire_id": "q_2025_09_15",
  "questions": [
    {
      "id": "q1",
      "text": "Describe your data encryption at rest mechanisms."
    },
    {
      "id": "q2",
      "text": "What is your incident response time SLA?"
    }
  ]
}

Procurize מחזיר אובייקט מיפוי:

{
  "mappings": [
    {
      "question_id": "q1",
      "policy_clause_id": "policy_2025_08_12_03",
      "confidence": 0.93,
      "suggested_text": "All customer data stored in our PostgreSQL clusters is encrypted at rest using AES‑256 GCM with unique per‑disk keys."
    }
  ]
}

5. סקירה אנושית ולמידה מתמשכת

• ממשק סקירה מציג את השאלה המקורית, את הסעיף המוצע, ומדד אמון.
• סוקרים יכולים לאשר, לערוך או לדחות. כל פעולה מפעילה webhook המתעדת את התוצאה.
• מתאם למידת חיזוק מעדכן את מודל הרי‑ראנק שבועית, משפר את ה‑precision עם הזמן.

6. משילות ורשומות ביקורת

• לוגים בלתי ניתנים לשינוי: שמרו כל החלטת מיפוי בלוג בלתי‑נוסף (AWS CloudTrail, Azure Log Analytics) – דרישה לביקורת.
• תגיות גרסה: כל חלק של מדיניות נושא תגית גרסה. כאשר מדיניות מתעדכנת, המערכת מבטלת מיפויים מיושנים ומזמנת סקירה מחדש.

יתרונות במציאות: נתונים כמותיים

חברת SaaS בינונית (≈ 200 עובדים) דיווחה על הפחתה של 70 % בזמן סגירת הערכות סיכון ספקים, מה שהוביל למחזור מכירות מהיר יותר ולעלייה מדידה בשיעור הנצחיות.

שיטות עבודה מומלצות וטעויות נפוצות

שיטות עבודה מומלצות

1. שכבת מטה‑נתונים עשירה – תייגו כל חלק מדיניות במזהי מסגרת (SOC 2, ISO 27001, GDPR). מאפשר שליפה ממוקדת כששאלון מתמקד במסגרת ספציפית.
2. אימון מחודש של הטמעות – עדכנו את מודל ההטבעות רבעוניות כדי לאחזות מונחים חדשים ושינויים רגולטוריים.
3. שילוב ראיות מרובות מודלים – שלבו סעיפים טקסטיים עם נכסי תמיכה (דוחות סריקה, צילומי מסך של קונפיגורציות) כמקורות מקושרים ב‑Procurize.
4. הגדרת סף אמון – קבלו אוטומטית רק מיפויים עם אמון ≥ 0.90; הצעות מתחת לסף יעברו תמיד סקירה אנושית.
5. תיעוד SLA – כאשר משיבים על שאלות בנוגע למחויבויות שירות, הפנו למסמך SLA רשמי כדי לספק הוכחה ניתנת למעקב.

טעויות נפוצות

• פיצול יתר – חלוקת מדיניות לחלקים קטנים מדי מאבדת הקשר וגורמת להתאמות לא רלוונטיות. שמרו על קטעים לוגיים שלמים.
• התעלמות משאלות שלילה – מדיניות כוללת לעיתים יוצאים מן הכלל (“למעט במקרים הקבועים בחוק”). ודאו שהשלב של רי‑ראנק שומר על תנאי שלילה אלה.
• זניחת עדכוני רגולציה – הזינו הלוגים של שינויים תקנות למערכת כדי לסמן סעיפים הדורשים עדכון.

שיפורים עתידיים

1. מיפוי חוצה‑מסגרות – השתמשו בבסיס נתונים גרפי כדי למפות קשרים בין משפחות בקרה (לדוגמה NIST 800‑53 AC‑2 ↔ ISO 27001 A.9.2). כך המנוע יוכל להציע סעיפים חלופיים כשאין התאמה מדויקת.
2. הפקת ראיות דינאמיות – חיבור המיפוי עם יצירת ראיות בזמן אמת (למשל יצירת דיאגרמת זרימת נתונים מתוך קוד תשתית) לתשובות “איך”.
3. התאמה מותאמת ספק – שלבו פרומפטים ל‑LLM עם העדפות ספציפיות של ספק (“העדף הוכחות SOC 2 Type II”) לקבלת תשובות מותאמות ללא צורך בקונפיגורציה נפרדת.

התחלה תוך 5 דקות

# 1. שיבוט הריפוזיטורי ההתחלתי
git clone https://github.com/procurize/auto‑map‑starter.git && cd auto‑map‑starter

# 2. הגדרת משתני סביבת עבודה
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx
export REPO_URL=https://github.com/yourorg/security-policies.git
export VECTOR_DB_URL=postgres://vector_user:pwd@localhost:5432/vectors

# 3. הרצת המערך
docker compose up -d

# 4. אינדקס את המדיניות (הרצה חד‑פעמית)
docker exec -it ingest python index_policies.py

# 5. בדיקת API
curl -X POST https://api.procurize.io/v1/questionnaire/auto‑map \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"questionnaire_id":"test_001","questions":[{"id":"q1","text":"Do you encrypt data at rest?"}]}'

תקבלו משטח JSON עם סעיף מומלץ ו‑confidence score. משם, הזמינו את צוות הציות שלכם לסקור את ההצעה בממשק Procurize.

סיכום

הפיכת תהליך המיפוי של סעיפי מדיניות לדרישות שאלוני אבטחה למתודולוגיה מונעת‑AI אינה יותר מושג עתידי – היא יכולת פרקטית שניתן ליישם היום בעזרת מודלים קיימים של LLM, מאגרי וקטורים, ופלטפורמת Procurize. באמצעות אינדקס סמנטי, חיפוש בזמן אמת, ו‑מעגל משוב אנושי, ארגונים יכולים לזרז משמעותית את זרימת העבודה של שאלוני האבטחה, לשמור על עקביות גבוהה בתשובות ולהישאר מוכנים לביקורת עם מאמץ ידני מינימלי.

אם אתם מוכנים לשדרג את תהליכי הציות שלכם, התחילו באיסוף ספריית המדיניות והקמת צינור המיפוי האוטומטי. זמן החיסור מתהליך איסוף ראיות חוזר ניתן להשקיע בניהול סיכונים אסטרטגי, חדשנות במוצר והאצה של מחזורי הכנסה.