מנוע מיפוי אוטומטי של ראיות מבוסס AI לאיחוד שאלונים מרובי מסגרות

מבוא

שאלוני אבטחה הם השעון הפקק בכל עסקת SaaS B2B. לקוחות פוטנציאליים מבקשים הוכחת ציות למסגרות כגון SOC 2, ISO 27001, GDPR, PCI‑DSS ותקנות מקומיות חדשות של מיקום נתונים. בעוד שהבקרות הבסיסיות לרוב חופפות, כל מסגרת מגדירה מונחים משלה, פורמט ראיות, ודרוג חומרה שונה. תהליכים ידניים מסורתיים מאלצים צוותי אבטחה לשכפל עבודה: הם מזהים בקרת מקור אחת, משנים את התשובה כדי להתאים למסגרת אחרת, ומסכנים חוסר עקביות.

מנוע מיפוי האוטומטי של ראיות (EAME) פותר בעיה זו על‑ידי תרגום אוטומטי של ראיות ממסגרת מקור לשפה של כל מסגרת יעד. המנוע מופעל על‑ידי מודלים גדולים של שפה (LLM), גרף ידע דינמי לציות, וצינור רינדור‑מוגבר שלחזור (RAG) מודולרי, ומספק תשובות מדויקות וניתנות לביקורת בתוך שניות.

במאמר זה נבצע:

• פירוק של ארכיטקטורת EAME וזרמי הנתונים שמבטיחים אמינות.
• הסבר כיצד יישור סמנטי מבוסס LLM פועל בלי לפגוע בסודיות.
• מדריך פריסה שלב‑אחר‑שלב ללקוחות Procurize.
• הצגת מדדי ביצועים והמלצות לשימוש מיטבי.

הבעיה המרכזית: ראיות מפוזרות בין מסגרות

למרות שמדיניות בקרת גישה יכולה לספק הן ל-SOC 2 והן ל-ISO 27001, כל שאלון מבקש זאת בפורמט שונה:

• SOC 2 דורש קטע מדיניות עם גרסה ותאריך סקירה אחרון.
• ISO 27001 מבקש קישור להצהרת התאימות וציון סיכון.
• GDPR דורש רשומת עיבוד פעילות המתייחסת לאותה מדיניות.

צוותים ידניים חייבים לאתר את המדיניות, להעתיק‑הדביק, לעצב מחדש את הציטוט, ולחשב ידנית את ציוני הסיכון – תהליך שגוי שגורם לעלייה של 30‑50 % בזמן המענה.

סקירה ארכיטקטונית של מנוע המיפוי האוטומטי

המנוע נבנה סביב שלושה עמודים:

1. גרף ידע ציות (CKG) – גרף מכוון ומתויג שתופס ישויות (בקרות, artefacts ראייה, מסגרות) וקשרים (“מקיף”, “דורש”, “שקול‑ל”).
2. מתאם סמנטי מבוסס LLM – שכבת פרומפט שמתרגמת ראייה מקור לתבנית תשובה של מסגרת היעד.
3. לולאת רינדור‑מוגבר של חזרה (RAG‑Loop) – מנגנון משוב שמאמת תשובות מול CKG ומאגרי מדיניות חיצוניים.

להלן תרשים מרמייד באיכות גבוהה המתאר את זרימת הנתונים.

  graph LR
  A[User Submits Questionnaire] --> B[Question Parser]
  B --> C{Identify Target Framework}
  C -->|SOC2| D[CKG Lookup: SOC2 Node]
  C -->|ISO27001| E[CKG Lookup: ISO Node]
  D --> F[Retrieve Source Evidence]
  E --> F
  F --> G[LLM Semantic Mapper]
  G --> H[Generated Answer]
  H --> I[Compliance Validator]
  I -->|Pass| J[Answer Stored in Procurement DB]
  I -->|Fail| K[Human‑in‑the‑Loop Review]
  K --> G

1. גרף ידע ציות (CKG)

ה‑CKG מתמלא משלושה מקורות:

• טקסונומיות מסגרות – ספריות בקרות רשמיות שמיובאות כמערכי קודקודים.
• מאגר מדיניות הארגון – קבצי Markdown/Confluence המוצפנים באמצעות embeddings.
• מאגר מטא‑נתוני ראיות – קבצים, צילומי מסך, ולוגים מאודיט מתויגים עם מזהים דמויות SPDX.

כל קודקוד נושא תכונות כגון framework, control_id, evidence_type, version, ו‑confidence_score. הקשרים מציינים שקילות (equivalent_to), היררכיה (subcontrol_of), ומקור (generated_by).

דוגמת גרף (Mermaid)

  graph TD
  A["מדיניות בקרת גישה"]:::evidence -->|covers| B["SOC2 CC6.1"]:::control
  A -->|covers| C["ISO27001 A.9.2.1"]:::control
  A -->|covers| D["GDPR Art.32"]:::control
  classDef control fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px;
  classDef evidence fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px;

2. מתאם סמנטי מבוסס LLM

המתאם מקבל מטען ראייה מקור (למשל, מסמך מדיניות) ו‑תבנית מסגרת יעד (למשל, פורמט תשובה SOC 2). בעזרת פרומפט מתוכנן במעט‑דוגמאות (few‑shot) לתחום הציות, המודל מייצר תשובה מובנית:

{
  "framework": "SOC2",
  "control_id": "CC6.1",
  "answer": "Our Access Control Policy (v3.2, reviewed 2024‑12‑01) restricts system access to authorized personnel based on least‑privilege principles. See attachment for full policy text.",
  "evidence_refs": ["policy_v3.2.pdf"]
}

מרכיבי הפרומפט המרכזיים:

• System Prompt – קובע טון ציות ומונע הולוסינים.
• Few‑Shot Examples – שאלונים שכבר נענו באודיט קודם (ללא זיהוי).
• Constraint Tokens – מחייבים שהתגובה תכלול לפחות הפנייה אחת ל‑evidence_refs.

ה‑LLM פועל מאחורי נקודת קצה פרטית לשמירת סודיות ועמידה ב‑GDPR.

3. לולאת רינדור‑מוגבר של חזרה (RAG‑Loop)

לאחר הייצור, התשובה עוברת מאמת שערך:

1. חוצה‑התייחסות בין evidence_refs ל‑CKG כדי לוודא שה artefact המצוטט באמת מכסה את הבקרת המבוקשת.
2. בודק עקביות גרסה (לדוגמה, גרסת המדיניות תואמת לגרסה העדכנית במאגר).
3. מחשב דירוג דמיון בין הטקסט המיוצר לראייה המקורית; דירוג מתחת ל‑0.85 מפעיל בדיקת אדם‑ב‑המעגל (HITL).

הלולאה חוזרת עד לאימות מוצלח, כך שהפתרון נשאר ניתן למעקב ואודיט.

פריסת המנוע ב‑Procurize

דרישות מקדימות

שלבי התקנה

1. הפעלת שירות CKG – פרוס את מסד הנתונים הגרפי (Neo4j או Amazon Neptune) באמצעות Helm chart שסופק.
2. ייבוא טקסונומיות מסגרות – הרץ את ckg-import עם סכימות JSON עדכניות של SOC 2, ISO 27001, GDPR.
3. אינדוקס מדיניות הארגון – הפעל policy-indexer ליצירת embeddings צפופים (SBERT) ולאחסון ב‑גרף.
4. פריסת LLM פרטי – הקם קונטיינר מאובטח (private-llm) מאחורי Load Balancer מבודד VPC. קבע משתני סביבת LLM_API_KEY.
5. הגדרת RAG‑Loop – החל את מניפסט rag-loop.yaml שמגדיר את webhook המאמת, תור HITL (Kafka), ומדדי Prometheus.
6. שילוב עם ממשק משתמש של Procurize – אפשר את מתג “Auto‑Map” בעורך השאלונים. ה‑UI שולח בקשת POST ל‑/api/auto-map עם source_framework, target_framework, ו‑question_id.
7. הרצת בדיקת עשן – שלח שאלון ניסיון המכיל שליטה מוכרת (למשל SOC 2 CC6.1) וודא שהתשובה כוללת הפנייה למדיניות הרלוונטית.

ניטור וניתוח

• זמני השהייה – יעד < 2 שניות לכל תשובה; התרעה אם > 5 שניות.
• קצב כשלי אימות – יעד < 1 %; עליה מציינת סטייה במאגר המדיניות.
• שימוש בטוקני LLM – עקוב אחרי עלויות; אפשר קאשינג לשאלות חוזרות.

מדדי ביצוע

*יחס שימוש חוזר בראיות מודד כמה פעמים אותו artefact מספק מענה לבקרות שונות בין המסגרות.

המנוע מביא קירוב של 86 % חיסכון במאמץ ידני תוך שמירת רמת אימות של 97 % בצד האודיט.

שיטות עבודה מומלצות למיפוי אוטומטי בר קיימא

1. עדכון שוטף של ה‑CKG – הפעל משימות סינכרון ליליות שמורידות גרסאות עדכניות של ספריות בקרות מ‑ISO, SOC, ו‑GDPR.
2. תיוג גרסאות לראיות – כל artefact מועלה חייב לכלול גרסה סמנטית (לדוגמה, policy_v3.2.pdf). המאפיין יידחה אם יש גרסה ישנה.
3. התאמת מודל LLM לתחום – השתמש ב‑LoRA מאומן על 5 000 תשובות לשאלונים אנונימיות לשיפור הטון הציותי.
4. הטמעת בקרת גישה לפי תפקידים – הגבל מי יכול לאשר שינויים של HITL; רישום של כל אישור עם מזהה משתמש ותאריך‑שעה.
5. ביצוע בדיקות נטייה תקופתיות – בחירת תשובות אקראיות, השוואה לבסיס ידני, חישוב מדדי BLEU/ROUGE לזיהוי השפעה שלילית.

שקילות אבטחה ופרטיות

• מיקום נתונים – פרוס את נקודת הקצה של ה‑LLM באותו אזור שבו נמצא bucket המדיניות כדי לעמוד בדרישות מיקום נתונים.
• אמת אפס‑ידע (Zero‑Knowledge Proof) עבור artefacts רגישים – עבור מדיניות בעלת סיווג גבוה, המערכת יכולה ליצור הוכחת קריפטוגרפית של הכללה ב‑CKG ללא חשיפת התוכן, באמצעות zk‑SNARKs.
• פרטיות דיפרנציאלית – בעת אגירת מדדי שימוש, הוסף רעש מכויל כדי למנוע גילוי פרטים על מדיניות ספציפית.

תוכנית פיתוח עתידית

• תמיכה במולטימדיה – אינטגרציה של OCR למסמכים סרוקים ואמבדינגים של תמונות לדיאגרמות רשת.
• גרף פדרטיבי בין‑שוכרים – אפשרות לשתף מיפוי שווי ערך של בקרות באופן אנונימי בין קונצונסים תעשייתיים, תוך שמירה על artefacts קנייניים של כל חברה.
• זרם רגולציה רציף – חיבור בזמן‑אמיתי לחידושי רגולציה (למשל AI Act) אשר יוצר קודקודים חדשים ב‑CKG ומפעיל עדכון פרומפט ל‑LLM.

סיכום

מנוע מיפוי האוטומטי של ראיות מבוסס AI משנה את נוף הציות מהצטברות ידנית של צוואר בקבוק לשירות נתונים‑מונחה. על‑ידי איחוד ראיות בין SOC 2, ISO 27001, GDPR ומסגרות נוספות, המנוע מקטין את זמן המענה לשאלונים ביותר מ‑95 %, מצמצם טעויות אנוש, ומספק מסלול אודיט שניתן למעקב ועומד בפני רואי חשבון ורגולטורים.

הטמעת EAME בתוך Procurize מעניקה לצוותי אבטחה, משפטים ומוצר מקור אמיתי, משחררת אותם ממטלות חוזרות, ומאפשרת התמקדות במניעת סיכונים אסטרטגיים. כך מאיצים את מחזורי ההכנסה של חברות SaaS ומבטיחים ציות משופר.

ראו גם

• https://www.iso.org/standard/54534.html
• https://www.aicpa.org/interestareas/frc/assuranceadvisory/pages/soc2.aspx
• https://gdpr.eu/
• https://www.nist.gov/cyberframework