לוח מחוונים למורשת נתונים בזמן אמת עבור הוכחות שאלון אבטחה שנוצרו על‑ידי AI

מבוא

שאלוני אבטחה הפכו לנקודת חסימה קריטית במכירות B2B SaaS, בבדיקות נאותות ובביקורות רגולטוריות. חברות פונות באופן גובר ל‑AI גנרטיבי כדי לכתוב תשובות, לחלץ הוכחות תומכות ולסנכרן מדיניות עם סטנדרטים מתפתחים. בעוד שה‑AI מקצרת באופן דרמטי את זמני המענה, היא גם יוצרת בעיית עומימות: מי יצר כל קטע הוכחה? מאיזו מדיניות, מסמך או מערכת הוא נובע?

לוח מחוונים למורשת נתונים פותר בעיה זו על‑ידי ויזואליזציה של שרשרת המקור המלאה של כל אמצעי הוכחה שנוצר על‑ידי AI בזמן אמת. הוא מספק לקציני הציות חלון יחיד שבו ניתן לעקוב אחרי תשובה עד לסעיף המקורי, לראות שלבי ההמרה ולאמת כי לא קרה סטייה במדיניות.

במאמר זה ניגע ב:

• למה מורשת נתונים היא צורך ציותי.
• תיאור הארכיטקטורה המאפשרת לוח מחוונים למורשת בזמן אמת.
• כיצד גרף ידע, זרימת אירועים והדמיות Mermaid משתפים פעולה.
• מדריך יישום שלב‑אחר‑שלב.
• שיטות מיטביות וכיוונים עתידיים.

מדוע מורשת נתונים חשובה לתשובות שנוצרו על‑ידי AI

על‑ידי חשיפת צינור ההמרה המלא – ממסמכי מדיניות גולמיים, דרך קדם‑עיבוד, הטמעת וקטורים, ריצור‑מוגבר‑חיפוש (RAG) וסינתוז תשובה – הצוותים משיגים ביטחון שה‑AI מגביר את הממשל ולא עוקף אותו.

סקירת הארכיטקטורה

המערכת בנויה סביב ארבע שכבות מרכזיות:

1. שכבת איסוף – עוקבת אחרי מאגרי מדיניות (Git, S3, Confluence) ומשדרת אירועי שינוי לאופק‑מנדלה (Kafka‑like).
2. שכבת עיבוד – מריצה מפענחי מסמכים, מחלץ סעיפים, יוצר הטמעות ומעדכן את גרף הידע של הוכחות (EKG).
3. שכבת RAG – כאשר מגיע בקשת שאלון, מנוע הרצת‑ההרחבה (RAG) מאחזר צמתים רלוונטיים מהגרף, מרכיב prompt ומייצר תשובה יחד עם רשימת מזהי הוכחות.
4. שכבת ויזואליזציה – קוראת לזרם הפלט של RAG, בונה גרף מורשת בזמן אמת, ומציגת אותו בממשק וובי בעזרת Mermaid.

  graph TD
    A["מאגר מדיניות"] -->|אירוע שינוי| B["שירות איסוף"]
    B -->|סעיף מפוענח| C["גרף הוכחות"]
    D["בקשת שאלון"] -->|Prompt| E["מנוע RAG"]
    E -->|תשובה + מזהי הוכחות| F["שירות מורשת"]
    F -->|JSON של Mermaid| G["ממשק לוח מחוונים"]
    C -->|מספק קונטקסט| E

רכיבים מרכזיים

צינור איסוף בזמן אמת

1. מעקב אחרי מאגרים – מציג מצביע קבצים קל משקל (או webhook של Git) שמזהה פושים.
2. הוצאת מטא‑דאטה – סוג קובץ, hash גרסה, מחבר, חותמת זמן.
3. ניתוח סעיפים – ביטויים רגולריים ומודלים של NLP מזהים מספרי סעיפים וכותרות.
4. יצירת צמתי גרף – לכל סעיף נוצר צומת Clause עם תכונות id, title, sourceDocId, version.
5. פרסום אירוע – אירוע clause.created נשלח לאופק‑מנדלה.

  flowchart LR
    subgraph Watcher
        A[שינוי קובץ] --> B[הוצאת מטא‑דאטה]
    end
    B --> C[Parser סעיפים]
    C --> D[Neo4j יצירת צומת]
    D --> E[Kafka clause.created]

אינטגרציית גרף הידע

גרף הוכחות (KG) מאחסן שלושה סוגי צמתים עיקריים:

• Document – קובץ מדיניות גולמי, בגרסאות.
• Clause – דרישת ציות منفדת.
• Evidence – פריטי הוכחה (לוגים, צילומי מסך, תעודות).

קשרים:

• Document HAS_CLAUSE Clause
• Clause GENERATES Evidence
• Evidence USED_BY Answer

כאשר RAG מייצר תשובה, הוא מצרף את ה‑IDs של כל צמתי Evidence שהשתתפו, וכך נוצר מסלול דטרמיניסטי שניתן להמחיש מיד.

דיאגרמת מורשת ב‑Mermaid

להלן דוגמה לדיאגרמת מורשת לשאלה פיקטיבית ל‑SOC 2 “כיצד אתם מצפינים נתונים במנוחה?”.

  graph LR
    A["Answer: הנתונים מוצפנים באמצעות AES‑256 GCM"] --> B["Evidence: מדיניות הצפנה (SOC2‑CC5.2)"]
    B --> C["Clause: הצפנה במנוחה"]
    C --> D["Document: SecurityPolicy_v3.pdf"]
    B --> E["Evidence: יומן סיבוב מפתחות KMS"]
    E --> F["Document: KMS_Audit_2025-12.json"]
    A --> G["Evidence: הגדרות הצפנה של ספק ענן"]
    G --> H["Document: CloudConfig_2026-01.yaml"]

הלוח מציג את הדיאגרמה דינמית, מאפשר לחיצה על כל צומת לצפייה במסמך המקורי, גרסתו ונתוניו הגולמיים.

יתרונות לצוותי ציות

• מסלול ביקורתי מיידי – ניתן ליצא את כל המורשת כ‑JSON‑LD למטרות רגולטוריות.
• ניתוח השפעה – כאשר מדיניות משתנה, המערכת מחשבת מחדש את כל התשובות המשפיעות ומסמנת פריטים בטופסי שאלון שנפגעו.
• הפחתת עבודה ידנית – לא נדרש להעתיק‑והדביק הפניות לסעיף; הגרף עושה זאת אוטומטית.
• שקיפות סיכון – ויזואליזציית זרימת הנתונים מסייעת למהנדסי אבטחה לאתר חיבורים חולשים (למשל, לוגים חסרים).

שלבי היישום

1. הקמת איסוף

   • פרוס webhook של Git או כלל CloudWatch.
   • התקן מיקרו‑שירות policy‑parser (דימוי Docker procurize/policy‑parser:latest).

2. פריסת Neo4j

   • השתמש ב‑Neo4j Aura או במצב‑קלאסטר עצמאי.
   • צור מגבלות על Clause.id ו‑Document.id.

3. הגדרת אפיקי זרימה

   • פרוס Apache Kafka או Redpanda.
   • הגדר נושאים: policy.updated, clause.created, rag.response.

4. הפעלת שירות RAG

   • בחר ספק LLM (OpenAI, Anthropic).
   • מימוש API של שליפה המשאלת Neo4j באמצעות Cypher.

5. בניית שירות מורשת

   • מנוי ל‑rag.response.
   • עבור כל מזהה הוכחה, שלוף את המסלול המלא ב‑Neo4j.
   • הפק JSON של Mermaid ופרסם ל‑lineage.render.

6. פיתוח ממשק לוח מחוונים

   • השתמש ב‑React, react‑mermaid2 ושכבת אימות קלה (OAuth2).
   • הוסף סננים: טווח תאריכים, מקור מסמך, רמת סיכון.

7. בדיקות ו‑Validation

   • כתוב מבחני יחידה לכל מיקרו‑שירות.
   • הקם סימולציות קצה‑אל‑קצה עם נתוני שאלון סינתטיים.

8. הפצה

   • התחל עם צוות פיילוט (למשל ציות SOC 2).
   • אסוף משוב, שפר UI/UX, הרחב למודוליים ISO 27001 ו‑GDPR.

שיטות מיטביות

כיוונים עתידיים

1. גרפים משותפים פדרטיביים – שילוב גרפים של מספר שוכרים תוך שמירת בידוד נתונים בעזרת Zero‑Knowledge Proofs.
2. שכבות AI מוסברות – צירוף ציוני אמון ו‑trace reasoning של ה‑LLM לכל קשת.
3. הצעת מדיניות פרואקטיבית – כאשר מתגלת סטייה, המערכת מציעה עדכוני סעיף על‑בסיס מדדים תעשייתיים.
4. אינטראקציה קולית – אינטגרציה עם עוזר קולי שקורא צעד‑אחר‑צעד את מסלול המורשת למען נגישות.

סיכום

לוח מחוונים למורשת נתונים בזמן אמת משנה את הוכחות שאלון האבטחה שנוצרו על‑ידי AI מ"קופסה שחורה" לנכס שקוף, ניתן לביקורת וניתן לפעולה. על‑ידי שילוב איסוף מבוסס אירועים, גרף ידע סמנטי והדמיות Mermaid דינמיות, צוותי הציות מקבלים את השקיפות הדרושה כדי לסמוך על AI, לעבור ביקורות ולקצר את מחזור העסקה. יישום השלבים המתוארים למעלה מציב כל ארגון SaaS בחזית הציות המודע ל‑AI.