יצירת קידוד מתואמת לפי הקשר עבור שאלונים אבטחתיים מרובי מסגרות

תקציר
חברות היום מתמודדות עם עשרות מסגרות אבטחה—SOC 2, ISO 27001, NIST CSF, PCI‑DSS, GDPR, ועוד רבות. כל מסגרת מציבה סט ייחודי של שאלונים שהצוותים האבטחה, המשפטי והמוצר חייבים לענות עליהם לפני שניתן לסגור עסקת ספק אחת. שיטות מסורתיות מתבססות על העתקת תשובות ידנית ממאגרים סטטיים של מדיניות, מה שמוביל למסחר גרסאות, חזרתיות בעבודה והגברת הסיכון לתשובות לא תואמות.

Procurize AI מציגה יצירת קידוד מתואמת לפי הקשר (CAAPG), שכבה ממוטבת למנועי ייצור שמייצרת אוטומטית את הקידוד המושלם לכל פריט שאלון, תוך התחשבות בהקשר הרגולטורי הספציפי, במידת הבגרות של הבקרות הארגוניות ובזמינות ראיות בזמן אמת. על‑ידי שילוב של גרף ידע סמנטי, צינור רטריבלים‑מוגבר (RAG) ועל‑לולאה קלה של למידת חיזוק (RL), CAAPG מספקת תשובות שלא רק מהירות יותר אלא גם ניתנות לבדיקה ולהסבר.

1. למה יצירת קידוד חשובה

המגבלה המרכזית של מודלים גדולים של שפה (LLMs) באוטומציית ציות היא שבריריות הקידוד. קידוד גנרי כגון “הסבר לנו את מדיניות הצפנת הנתונים שלנו” יכול לייצר תגובה שהיא כללית מדי עבור שאלון SOC 2 מסוג II אך מפורטת יותר מדי עבור נספח עיבוד הנתונים של GDPR. חוסר ההתאמה יוצר שני בעיות:

1. שפה בלתי אחידה בין המסגרות, מה שמחליש את הערכת המידת הבגרות של הארגון.
2. הגברת עריכת ידנית, שמחזירה את העומס שהאוטומציה נועדה למזער.

קידוד מתואם פותר שני הנושאים על‑ידי התניה של ה‑LLM באמצעות מערך הוראות תמציתי ספציפי למסגרת. מערך ההוראות נובע אוטומטית מהטקסונומיה של השאלון וגרף הראיות של הארגון.

2. סקירה ארכיטקטונית

להלן תצוגה ברמה גבוהה של צינור CAAPG. האיור משתמש בתחביר Mermaid כדי להישאר בתוך סביבת Hugo Markdown.

  graph TD
    Q[פריט שאלון] -->|Parse| T[מחלץ טקסונומיה]
    T -->|Map to| F[אונטולוגיית מסגרת]
    F -->|Lookup| K[גרף ידע הקשרי]
    K -->|Score| S[מעריך רלוונטיות]
    S -->|Select| E[מופע ראיות]
    E -->|Feed| P[יוצר קידוד]
    P -->|Generate| R[תשובת מודל שפה גדול]
    R -->|Validate| V[סקירת אדם במעגל]
    V -->|Feedback| L[מאיץ למידת חיזוק]
    L -->|Update| K

מרכיבים מרכזיים

3. משאלה משאלת השאלון לקידוד – שלב‑אחר‑שלב

3.1 חילוץ טקסונומיה

פריט שאלון תחילה מחולק למרכיבים ומועבר למחלק קל משקל מבוסס BERT שאומן על קורפוס של 30 אלף דוגמאות של שאלות אבטחה. המחלק מחזיר רשימת תגים היררכית:

פריט: “האם אתם מצפינים נתונים במצב מנוחה באמצעות אלגוריתמים בתקן תעשייתי?”
תגיות: [הגנה על נתונים, הצפנה, במצב מנוחה, AES‑256]

3.2 מיפוי אונטולוגיה

כל תגית משולבת עם אונטולוגיית המסגרת. עבור SOC 2 התגית “הצפנה במצב מנוחה” ממופה לקריטריון Trust Services CC6.1; עבור ISO 27001 היא ממופה ל‑A.10.1. מיפוי זה נשמר כקשת דו‑כיוונית ב‑KG.

3.3 דירוג גרף ידע

ב‑KG קיימים צמתים למדיניות (Policy:EncryptionAtRest) ולתוצרי ראיות (Artifact:KMSKeyRotationLog). מודל GraphSAGE מחשב וקטור רלוונטיות לכל צומת בהתבסס על תגים של הטקסונומיה ומחזיר רשימה מדורגת:

1. Policy:EncryptionAtRest
2. Artifact:KMSKeyRotationLog (30 ימים אחרונים)
3. Policy:KeyManagementProcedures

3.4 הרכבת קידוד

יוצר הקידוד מאגד את הצמתים המובילים לתוך הוראה מובנית:

[Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]
השתמש ביומן סיבוב מפתחות KMS האחרון (30 ימים) ובמדיניות הצפנת נתונים במצב מנוחה כדי להשיב:
“תארו כיצד הארגון מצפין נתונים במצב מנוחה, כולל אלגוריתמים, ניהול מפתחות ובקרות ציות.”

שימו לב ל‑סמנים הקשריים ([Framework: SOC2, Criterion: CC6.1]) שמכוונים את ה‑LLM לייצר שפה תואמת למסגרת.

3.5 יצירת LLM ובדיקה

הקידוד המורכב נשלח ל‑LLM מותאם תחום (למשל GPT‑4‑Turbo עם סט הוראות ציות). התשובה הגולמית נשלחת לאחר מכן ל‑סקירת אדם במעגל. הסוקר יכול:

• לאשר את התשובה.
• לתקן באופן מקוצר (למשל, להחליף “AES‑256” ב‑“AES‑256‑GCM”).
• לסמן חוסר בראיות.

כל פעולה של הסוקר נשמרת כ‑אסימון משוב עבור מאיץ הלמידת חיזוק.

3.6 לולאת למידת חיזוק

סוכן PPO מעדכן את מדיניות יצירת הקידוד במטרה למקסם שיעור הקבלה ולמזער מרחק עריכה. תוך כמה שבועות המערכת מתכנסת לקידודים שמייצרים תשובות כמעט מושלמות ישירות מה‑LLM.

4. יתרונות שמודדים במציאות

הנתונים לקוחים מפיילוט עם ספק SaaS שמטפל ב‑150 שאלונים של ספקים לכל רבעון, על פני 8 מסגרות ציות.

5. הסבריות וביקורת

אחראי ציות שואל לעיתים “מדוע בחרה ה‑AI בניסוח הזה?” CAAPG מתמודדת עם זאת בעזרת יומני קידוד שניתן לעקוב אחריהם:

1. מזהה קידוד – גיבוב ייחודי לכל קידוד שנוצר.
2. צמתים מקוריים – רשימת מזהי צמתים מ‑KG ששימשו.
3. יומן דירוג – ערכי רלוונטיות לכל צומת.
4. משוב סוקר – תאריך, זמן ותיקון.

כל היומנים נשמרים ב‑Append‑Only Log מבוסס בלוקצ’יין קל משקל. ממשק הביקורת מציג חוקר קידוד שבו אפשר ללחוץ על כל תשובה ולראות את המקוריות שלה מיידית.

6. שיקולי אבטחה ופרטיות

עקב הצורך לעבד ראיות רגישות (כגון יומני סיבוב מפתחות), אנו מצמדים:

• הוכחות אפס‑ידע לאימות ראיות – הוכחה שקיים יומן בלי לחשוף את תוכנו.
• מחשוב חסוי (Intel SGX) לשלב דירוג גרף הידע.
• פרטיות ממוקדת בעת איסוף מדדים ללולאת RL, שמוודאת שלא ניתן לשחזר שאלון בודד.

7. הוספת מסגרת חדשה ל‑CAAPG

הוספת מסגרת ציות היא פעולה פשוטה:

1. העלאת קובץ CSV של אונטולוגיה שממפה סעיפי מסגרת לתגים אוניברים.
2. הפעלת ממפה טקסונומיה‑לאונטולוגיה ליצירת קשתות KG.
3. אימון קל של ה‑GNN על סט מתויג של כ‑500 פריטים מהמסגרת החדשה.
4. פריסה – CAAPG מתחיל לייצר קידודים מודעים להקשר עבור קבוצת השאלונים החדשה.

העיצוב המודולרי מאפשר אפילו למסגרות נישות (למשל FedRAMP Moderate או CMMC) להיות משולבות תוך שבוע.

8. כיווני מחקר עתידי

המרחב הפיתוח של Procurize כולל בטא של שיתוף גרף ידע פדרלי, שמאפשר לספקים וללקוחות להחליף הקשר ציות מבלי לחשוף פרטים רגישים.

9. התחלת עבודה עם CAAPG ב‑Procurize

1. הפעלת “מנוע הקידוד המתואם” במגדר ההגדרות של הפלטפורמה.
2. קישור למאגר הראיות (לדוגמה, דלי S3, Azure Blob, CMDB פנימי).
3. יבוא אונטולוגיות המסגרת (תבנית CSV זמינה בתיעוד).
4. הפעלת אשף “בניית KG ראשונית” – יצר מדיניות, בקרות ותוצרים של ראיות וקשרים ביניהם.
5. מינוי תפקיד “סוקר קידוד” לאחד האנליסטים האבטחה למשך שבועיים ראשונים לצורך איסוף משוב.
6. מעקב אחר לוח המחוונים “קבלת קידוד” כדי לצפות בלולאת RL המשפרת את הביצועים.

במהלך סבב סקרום אחד רוב הצוותים מדווחים על קיצור זמן של 50 % בהשלמת השאלונים.

10. סיכום

יצירת קידוד מתואמת לפי הקשר משנה את הבעיה של שאלונים אבטחתיים מ‑“העתקה‑הדבקה ידנית” ל‑“שיחה דינאמית מונעת בינה מלאכותית”. על‑ידי עיגון פלט של מודלי שפה גרף ידע סמנטי, מערכת קידוד מתואמת לאונטולוגיית מסגרת ולמידת משוב אנושי רציף, Procurize מספקת:

• מהירות – תשובות בשניות, לא בדקות.
• דיוק – טקסט מקושר לראיות ומתאים למסגרת.
• הסבריות – מקוריות מלאה לכל תשובה שנוצרה.
• הרחבה – קל לשלב תקנות חדשות.

ארגונים שמאמצים את CAAPG יכולים לסגור עסקאות ספקים במהירות, להפחית עלויות צוותי ציות ולשמור על עמדה תואמת המקושרת במפורש לראיות מאומתות. עבור ארגונים שכבר מתמודדים עם עומסי FedRAMP, התמיכה המובנית של CAAPG לבקרות FedRAMP מבטיחה שגם הדרישות הפדרליות הקפדניות ביותר מתממשות ללא מאמץ פיתוח נוסף.