מנוע מיפוי מדיניות חוצה רגולציות המופעל ב‑AI לתשובות מאוחדות לשאלונים

ארגונים המציעים פתרונות SaaS ללקוחות גלובליים חייבים לענות על שאלוני אבטחה שמקיפים עשרות מסגרות רגולטוריות—SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS, ושלל תקנים תעשייתיים.
בדרך המסורתית, כל מסגרת מטופלת בנפרד, מה שמוביל לעבודה מיותרת, ראיות לא עקביות, וסיכון גבוה לממצאי ביקורת.

מנוע מיפוי מדיניות חוצה רגולציות פותר בעיה זו על‑ידי תרגום אוטומטי של הגדרת מדיניות אחת לכל שפת התקן הנדרש, צירוף הראיה המתאימה, ואחסון שרשרת השיוך המלא בלדג’ר בלתי ניתן לשינוי. להלן נסקור את המרכיבים המרכזיים, זרימת הנתונים, והיתרונות המעשיים לצוותי ציות, אבטחה ומשפט.

תוכן עניינים

1. מדוע מיפוי חוצה רגולציות חשוב
2. סקירה כללית של האדריכלות המרכזית
3. בניית גרף הידע הדינמי
4. תרגום מדיניות באמצעות LLM
5. שיוך ראיות ולדג’ר בלתי ניתן לשינוי
6. לולאת עדכון בזמן אמת
7. שיקולי אבטחה ופרטיות
8. תסריטי פריסה
9. יתרונות מרכזיים ו‑ROI
10. רשימת בדיקה ליישום
11. שיפורים עתידיים

מדוע מיפוי חוצה רגולציות חשוב

על‑ידי איחוד הגדרות המדיניות, הצוותים מצמצמים את מדד “העומס הציות” — זמן המוקדש לשאלונים לכל רבעון — בכ‑עד 80 %, לפי מחקר פיילוט מוקדם.

סקירה כללית של האדריכלות המרכזית

  graph TD
    A["Policy Repository"] --> B["Knowledge Graph Builder"]
    B --> C["Dynamic KG (Neo4j)"]
    D["LLM Translator"] --> E["Policy Mapping Service"]
    C --> E
    E --> F["Evidence Attribution Engine"]
    F --> G["Immutable Ledger (Merkle Tree)"]
    H["Regulatory Feed"] --> I["Drift Detector"]
    I --> C
    I --> E
    G --> J["Compliance Dashboard"]
    F --> J

כל תוויות הצמתים מצוטטות כפי שנדרש על‑ידי תחביר Mermaid.

מודולים מרכזיים

1. Policy Repository – מאגר גרסה מרכזי (GitOps) לכל המדיניות הפנימית.
2. Knowledge Graph Builder – מפענח מדיניות, מחלץ ישויות (בקרות, קטגוריות מידע, רמות סיכון) וקשרים.
3. Dynamic KG (Neo4j) – משמש כעמוד השדרה הסמנטי; מועשר באופן רציף על‑ידי פיד רגולטורי.
4. LLM Translator – מודל שפה גדול (למשל Claude‑3.5, GPT‑4o) שבו משנים סעיפי מדיניות לשפת המסגרת היעד.
5. Policy Mapping Service – תואם סעיפים מתורגמים למזהי בקרות של המסגרת בעזרת דמיון גרפי.
6. Evidence Attribution Engine – מושך אובייקטים של ראיות (מסמכים, לוגים, דוחות סריקה) מ‑Evidence Hub, ומתוייג אותם במטא‑נתוני גרף.
7. Immutable Ledger – שומר hash‑ים קריפטוגרפיים של קישורי ראיה‑מדיניות; משתמש בעץ מרקל למען הוכחה יעילה.
8. Regulatory Feed & Drift Detector – צורך RSS, OASIS, והודעות שינוי של ספקים; מסמן חוסר התאמה.

בניית גרף הידע הדינמי

1. חילוץ ישויות

• צמתים של שליטה – לדוגמה, “בקרת גישה – מבוססת תפקיד”
• צמתים של נכס מידע – לדוגמה, “PII – כתובת אימייל”
• צמתים של סיכון – לדוגמה, “פריצה של סודיות”

2. סוגי קשרים

3. צינור העשרת גרף (פseudocode ב‑Goat)

הגרף מתפתח כאשר נרשמים רגולציות חדשות; צמתים חדשים מקושרים באופן אוטומטי בעזרת דמיון לטינקסי ויישור אונטולוגי.

תרגום מדיניות באמצעות LLM

מנוע התרגום פועל בשתי שלבים:

1. הפקת Prompt – המערכת בונה Prompt מובנה שכולל את הסעיף המקורי, מזהה המסגרת היעד, והגבלות קונטקסטיות (למשל “שמור על תקופות שמירת יומני ביקורת מינימליות”).
2. אימות סמנטי – פלט ה‑LLM עובר דרך מאמת מבוסס חוקים שבודק חוסר של בקרות חובה, שפה אסורה, והגבלות אורך.

Prompt לדוגמה

Translate the following internal control into ISO 27001 Annex A.7.2 language, preserving all risk mitigation aspects.

Control: “All privileged access must be reviewed quarterly and logged with immutable timestamps.”

ה‑LLM מחזיר סעיף תואם ל‑ISO, שמתווסף חזרה לגרף הידע, תוך יצירת קשת TRANSLATES_TO.

שיוך ראיות ולדג’ר בלתי ניתן לשינוי

אינטגרציה עם Evidence Hub

• מקורות: CloudTrail, אינventory של S3, דוחות סריקת פגיעויות, Attestations של צד שלישי.
• לכידת מטא‑נתונים: SHA‑256 hash, חותמת זמן, מערכת מקור, תיוג ציות.

זרימת שיוך

  sequenceDiagram
    participant Q as Questionnaire Engine
    participant E as Evidence Hub
    participant L as Ledger
    Q->>E: Request evidence for Control “RBAC”
    E-->>Q: Evidence IDs + hashes
    Q->>L: Store (ControlID, EvidenceHash) pair
    L-->>Q: Merkle proof receipt

כל זוג (ControlID, EvidenceHash) הופך לעלה בעץ מרקל. שורש העץ נחתם יומיום על‑ידי מודול אבטחה חומרתי (HSM), מה שמקנה למבקרים הוכחה קריפטוגרפית שהראיות שהוצגו תואמות למצב הרשום.

לולאת עדכון בזמן אמת

1. Regulatory Feed מושך את העדכונים האחרונים (לדוגמה עדכוני NIST CSF, תיקוני ISO).
2. Drift Detector מחשב diff בגרף; כל חוסר TRANSLATES_TO מעורר משימת תרגום מחדש.
3. Policy Mapper מעדכן תבניות שאלונים מושפעות מיידית.
4. Dashboard מודיע לבעלי הציות עם דירוג חומרה.

לולאה זו מצמצמת את “זמן השהייה מדיניות‑לשאלון” משבועות לשניות.

שיקולי אבטחה ופרטיות

תסריטי פריסה

יתרונות מרכזיים ו‑ROI

הפחתת המאמץ הידני מתורגמת ישירות למחזור מכירות מהיר יותר ושיעור ניצחון גבוה יותר.

רשימת בדיקה ליישום

1. הקימו מאגר מדיניות מבוסס GitOps (הגנות על סניפים, ביקורות PR).
2. פרסו מופע Neo4j (או מסד גרף חלופי).
3. שלבו פידים רגולטוריים (SOC 2, ISO 27001, GDPR, CCPA, HIPAA, PCI‑DSS וכו’).
4. הגדרו אינפרה LLM (ב‑premise או מנוהלת).
5. הקימו מחברים ל‑Evidence Hub (אגרגרטורים של לוגים, כלי סריקה).
6. יישמו לדג’ר מבוסס עץ מרקל (בחרו ספק HSM).
7. פתחו לוח בקרה צייתני (React + GraphQL).
8. הפעלו מחזור גילוי סטייה (כל שעה).
9. הדריכו מבקרים פנימיים באימות ה‑Merkle proof.
10. הפעילו פיילוט על שאלון בעל סיכון נמוך לבחינה ראשונית.

שיפורים עתידיים

• גרפים מרובי‑שוכרים משותפים: שיתוף מיפויים אנונימיים של שליטה בין קונסורציומים תעשייתיים ללא חשיפה של מדיניות קניינית.
• שוק תבניות Prompt גנרטיביות: לאפשר לצוותי ציות לפרסם תבניות Prompt המשפרות את איכות התרגום באופן אוטומטי.
• מדיניות ריפוי עצמי: לשלב גילוי סטייה עם למידת חיזוק למתן הצעות תיקון מדיניות באופן אוטומטי.
• אינטגרציה של Zero‑Knowledge Proof: להחליף הוכחות מרקל ב‑zk‑SNARKs למען פרטיות מרבית.