ביקורת ראיות מבוססת Diff רציף עם AI מתרפא עצמי לאוטומציה מאובטחת של שאלונים

חברות המתמודדות עם שאלוני אבטחה, ביקורות רגולטוריות והערכות סיכון של צד שלישי נלחמות ללא הרף עם סחיפה של ראיות – הפער שנוצר בין המסמכים המאוחסנים במאגר הציות לבין המצב בפועל של המערכת הפעילה. תהליכים מסורתיים מתבססים על ביקורות ידניות תקופתיות, שאותן תופס זמן, נוטות לטעויות ולעתים קרובות מפספסות שינויי עדין שיכולים לבטל תשובות מאושרות בעבר.

במאמר זה נציג ארכיטקטורה של AI מתרפא עצמי שמנטרת באופן רציף מאגרי ציות, מחשבת Diff אל מול בסיס קאנוני, ומפעילה תיקונים אוטומטיים. המערכת מקשרת כל שינוי לספר חשבון ניתן לביקורת ומעדכנת גרף ידע סמנטי שמספק תשובות לשאלונים בזמן אמת. עד סוף המדריך תבינו:

• מדוע ביקורת Diff רציף היא קריטית לאוטומציה אמינה של שאלונים.
• איך לולאת AI מתרפא עצמי מזהה, מסווגת ופותרת פערי ראיות.
• מודל הנתונים הדרוש לאחסון Diff‑ים, מקורות ופעולות תיקון.
• איך לשלב את המנוע עם כלים קיימים כגון Procurize, ServiceNow ו‑pipelines של GitOps.
• שיטות מומלצות להרחבת הפתרון בסביבות מולטִי‑קלאוד.

1. בעיית סחיפה של ראיות

התרחישים הללו חולקים מאפיין משותף: סינכרון ידני אינו עומד בקצב השינויים התפעוליים המהירים. הפתרון חייב להיות רציף, אוטומטי, ובר-הסבר.

2. סקירת ארכיטקטורה מרכזית

  graph TD
    A["מאגרי מקור"] -->|מחלץ שינויים| B["מנוע Diff"]
    B --> C["סיווג שינוי"]
    C --> D["AI מתרפא עצמי"]
    D --> E["מתאם תיקון"]
    E --> F["גרף ידע"]
    F --> G["מחולל שאלונים"]
    D --> H["ספר חשבון ניתן לביקורת"]
    H --> I["דשבורד ציות"]

• מאגרי מקור – Git, מאגרי קונפיגורציית ענן, מערכות ניהול מסמכים.
• מנוע Diff – מחשב Diff קו‑אחרי‑קו או סמנטי על קבצי מדיניות, קבצי קונפיגורציה, וקבצי PDF של ראיות.
• סיווג שינוי – מודל LLM קל משוקלל שתויג את ה‑Diff כקריטי, מידעי או רעש.
• AI מתרפא עצמי – יוצר הצעות תיקון (לדוגמה: “עדכן את היקף ההצפנה במדיניות X”) באמצעות RAG (Retrieval‑Augmented Generation).
• מתאם תיקון – מבצע תיקונים מאושרים דרך pipelines של IaC, תזרים אישורים, או קריאות API ישירות.
• גרף ידע – מכיל אובייקטים של ראיות מנורמלים עם קשתות גרסא; מבוסס על מסד גרפים (Neo4j, JanusGraph).
• מחולל שאלונים – מושך את קטעי התשובה העדכניים מהגרף לכל מסגרת (SOC 2, ISO 27001, FedRAMP).
• ספר חשבון ניתן לביקורת – יומן בלתי ניתן לשינוי (למשל blockchain או log append‑only) הקולט מי אישר מה ומתי.

3. תכנון מנוע Diff רציף

3.1 גרנומיות Diff

3.2 טיפים ליישום

• השתמשו ב‑Git hooks עבור מסמכי קוד; במקביל AWS Config Rules או Azure Policy עבור Diff בענן.
• שמרו כל Diff כאובייקט JSON: {id, artifact, timestamp, diff, author}.
• אינדקסו Diff‑ים ב‑מסד נתונים של סדרות זמן (למשל TimescaleDB) לקבלת שחזור מהיר של שינויים אחרונים.

4. לולאת AI מתרפא עצמי

רכיב ה‑AI פועל כ‑מערכת סגורה:

1. גילוי – מנוע ה‑Diff משגר אירוע שינוי.
2. סיווג – LLM קובע רמת השפעה.
3. הפקה – מודל RAG מאחזר ראיות רלוונטיות (אישורים קודמים, תקנים חיצוניים) ומציע תוכנית תיקון.
4. אימות – ביקורת אנושית או מנוע מדיניות בודק את ההצעה.
5. ביצוע – מתאם התיקון מריץ את השינוי.
6. רישום – ספר החשבון מתעד את כל מחזור החיים.

4.1 תבנית Prompt (RAG)

You are an AI compliance assistant.
Given the following change diff:
{{diff_content}}
And the target regulatory framework {{framework}},
produce:
1. A concise impact statement.
2. A remediation action (code snippet, policy edit, or API call).
3. A justification referencing the relevant control ID.

התבנית נשמרת כ‑פריט Prompt בגרף הידע, מה שמאפשר גרסאות מעודכנות בלי שינוי קוד.

5. ספר חשבון ניתן לביקורת ומקוריות

ספר החשבון הבלתי ניתן לשינוי מספק אמינות למבקרים:

• שדות רשומה

  • entry_id
  • diff_id
  • remediation_id
  • approver
  • timestamp
  • digital_signature

• אפשרויות טכנולוגיות

  • Hyperledger Fabric לרשתות מורשיות.
  • Amazon QLDB ללוגים בלתי שינוייים ב‑serverless.
  • חתימות commit של Git למקרים קלים.

כל רשומה משויכת חזרה לגרף הידע, מה שמאפשר שאילתת טיוב גרפית כגון “הצג את כל שינויי הראיות שהשפיעו על SOC 2 CC5.2 ב‑30 הימים האחרונים”.

6. אינטגרציה עם Procurize

Procurize כבר מציע מרכז שאלונים עם משימות והערות. נקודות החיבור:

הנה דוגמא למטפל webhook (Node.js):

// webhook-handler.js
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const {processDiff} = require('./diffEngine');

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

app.post('/webhook/procurize', async (req, res) => {
  const {questionnaireId, updatedFields} = req.body;
  const diffs = await processDiff(questionnaireId, updatedFields);
  // הפעלת לולאת AI מתרפא עצמי
  await triggerSelfHealingAI(diffs);
  res.status(200).send('Received');
});

app.listen(8080, () => console.log('Webhook listening on :8080'));

7. גידול בסביבות מולטִי‑קלאוד

כאשר פועלים ב‑AWS, Azure ו‑GCP במקביל, האדריכלות חייבת להיות אגרגטיבית-עננית:

1. אוספי Diff – פרוסת סוכן קל (Lambda, Azure Function, Cloud Run) שמזרים Diff‑ים כ‑JSON לנושא Pub/Sub מרכזי (Kafka, Google Pub/Sub, או AWS SNS).
2. עובדי AI חסרי מצב – שירותי קונטיינר שמתחברים לנושא, מה שמאפשר סקיילינג אופקי.
3. גרף הידע גלובלי – אירוח של אשכול Neo4j Aura מרובה‑אזור עם שכפול גאוגרפי להפחתת ליטאטה.
4. שכפול ספר החשבון – שימוש ב‑Append‑Only Log מבוזר (למשל Apache BookKeeper) כדי להבטיח עקביות.

8. שיקולי אבטחה ופרטיות

9. מדדי הצלחה

ניתן לבנות לוחות בקרה ב‑Grafana או PowerBI, המשאבים מהם ספר החשבון וגרף הידע.

10. הרחבות עתידיות

• חזות שינוי תחזיתית – אימון מודל סדרות זמן על Diff‑ים היסטוריים כדי לחזות שינויים קרובים (למשל השבתות שירותי AWS).
• אימות הוכחה ללא ידיעה – הצעת אישורים קריפטוגרפיים שמוכיחים כי ראייה עומדת בבקרת שליטה מבלי לחשוף את הראייה עצמה.
• הפרדת שוכרי‑נתונים – הרחבת מודל הגרף לתמיכה במרחבי שם נפרדים לכל יחידת עסק, ובו זמנית שמירת לוגיקה משותפת לתיקונים.

סיכום

ביקורת ראיות מבוססת Diff רציף המשולבת בלולאת AI מתרפא עצמי משנה את נוף הציות מ‑ריאקטיבי ל‑פרואקטיבי. על‑ידי אוטומציה של גילוי, סיווג, תיקון ולוג ביקורת, ארגונים מציבים תשובות לשאלונים תמיד עדכניות, מצמצמים מאמץ ידני, ומדגימים מקורות ראיות בלתי ניתנים לשינוי בפני מבקרים ולקוחות כאחד.

יישום ארכיטקטורה זו מציב את צוות האבטחה שלכם בעמדה שבה הוא יכול לעקוב אחרי הקצב המהיר של שירותי ענן, עדכוני רגולציה ושינויים פנימיים במדיניות – ובכך מבטיח שכל תשובת שאלון תישאר מהימנה, ניתנת לביקורת וזמינה מיידית.

ראה גם

• https://s3.amazonaws.com/knowledge-graph-whitepapers/continuous-diff-auditing.pdf
• https://www.iso.org/standard/72109.html
• https://neptune.io/blog/self-healing-compliance-automation
• https://www.turing.com/blog/ai-powered-evidence-management