מנוע סינתזת ראיות מודעת‑קונטקסט דינמית באמצעות חיפוש מרובה‑מודלים ורשתות עצביות גרפיות

מבוא

ספקי SaaS מודרניים מתמודדים עם זרם הולך וגדל של שאלוני אבטחה, בקשות לביקורת ורשימות רגולציה. כל בקשה דורשת ראיות מדויקות — קטעי מדיניות, דיאגרמות ארכיטקטורה, יומני בדיקה או אישורים של צד שלישי. באופן מסורתי, צוותי האבטחה מחפשים ידנית במאגרי מסמכים, מעתיקים ומדביקים קטעים, וחושפים את עצמם למפגע של מידע מיושן. התוצאה היא צווארבק שמאחר את המשא ומתן, מעלה עלויות ומכניס סיכון ציות.

הכירו את מנוע סינתזת הראיות המודעת‑קונטקסט (DCA‑ESE). על‑ידי שילוב חיפוש מרובה‑מודלים (טקסט, PDF, תמונה, קוד), מודלינג מדיניות מבוסס גרף ידע, ודירוג באמצעות רשת עצבית גרפית (GNN), DCA‑ESE מייצר באופן אוטומטי חבילה של ראיות מדורגת ומתאימה להקשר תוך שניות. המנוע צופה באופן רציף במקורות רגולטוריים, משנה את גרף הידע הבסיסי, ומבצע אופטימציה מחדש של רלוונטיות הראיות ללא התערבות אנושית.

במאמר זה אנו מפרקים את ארכיטקטורת המנוע, עוברים דרך זרימת עבודה חיה, ומציינים צעדים מעשיים ליישום הטכנולוגיה בסביבת ציות ייצור.

אתגרים מרכזיים ש‑DCA‑ESE פותר

DCA‑ESE מתמודד עם כל כאב זה באמצעות צינור AI אחוד שזמין בזמן אמת ולומד באופן עצמי.

סקירת ארכיטקטורה

  graph LR
    A["Incoming Questionnaire Request"] --> B["Context Extraction Layer"]
    B --> C["Multimodal Retriever"]
    C --> D["Unified Evidence Store"]
    D --> E["Knowledge Graph (Policy KG)"]
    E --> F["Graph Neural Network Ranker"]
    F --> G["Evidence Composer"]
    G --> H["Final Evidence Package"]
    H --> I["Audit Trail Logger"]
    I --> J["Compliance Dashboard"]

• שכבת חילוץ הקשר מפענחת את השאלון, מזהה את סוגי הראיות הדרושים, ובונה שאילתא סמנטית.
• מחפש מרובה‑מודלים מושך מועמדים מהמאגרי טקסט, PDF, תמונות וקוד באמצעות חיפוש וקטור צפוף.
• אחסון ראיות מאוחד מנרמל את כל המועמדים למבנה משותף (מטה‑דאטה, חשיבת תוכן, מקור).
• גרף ידע (Policy KG) מקודד שלטים רגולטוריים, סעיפי מדיניות וקשרים בין פריטי ראייה.
• מדורג רשת עצבית גרפית מדרג כל מועמד ביחס להקשר שחולץ, תוך ניצול טופולוגיית הגרף והטמעת הצמתים.
• מעצב ראיות מרכיב את הפריטים המובילים (top‑k), מעצב אותם למבנה הנדרש של השאלון, ומוסיף מטה‑דאטה של מקור.
• מתעד מסלול ביקורת כותב לוג בלתי ניתן לשינוי ברשומה מבוססת בלוקצ׳יין עבור מבקרים בתחתית.

הצינור כולו מתבצע בפחות משלוש שניות עבור פריט שאלון טיפוסי.

פירוט מרכיבים

1. מחפש מרובה‑מודלים

המחפש מקבל אסטרטגיית קודד‑דואלי. קודד אחד ממיר שאילתות טקסטואליות לוקטור צפוף; קודד שני מעבד קטעי מסמכים (טקסט, טקסט שהופק מתמונות בעזרת OCR, קטעי קוד) לאותו מרחב הטמעה. החיפוש מתבצע דרך אינדקסים של קרובים קרובים משוערים (ANN) כגון HNSW.

החדשנות

• התאמה חוצת‑מודלים – מרחב הטמעה יחיד עבור PDF, דיאגרמות PNG וקוד מקור.
• גרנולרוּת ברמת קטע – מסמכים נחתכים לחלונות של 200 טוקנים, מאפשר התאמה מדויקת.
• אינדוקס דינמי – עובד רקע מצפה למאגרי מקור (Git, S3, SharePoint) ומעדכן את האינדקס תוך שניות משינוי.

2. גרף ידע למדיניות

מבוסס על Neo4j, גרף הידע מודל:

• בקרות רגולטוריות (צמתים) – לכל בקרת יש תכונות כגון framework, version, effectiveDate.
• סעיפי מדיניות – מקושרים לבקרות דרך קשתות satisfies.
• פריטי ראיות – מקושרים דרך קשתות supports.

העשרת הגרף מתבצעת דרך שני ערוצים:

• ייבוא אונטולוגיה – סכמות ISO 27001 מיובאות כ‑RDF ומומרות לצמתים ב‑Neo4j.
• לולאת משוב – כאשר מבקרים מקבלים או דוחים חבילה שנוצרה, המערכת מעדכנת משקולות קשת, מאפשרת למידת חיזוק על הגרף.

3. מדורג רשת עצבית גרפית

ה‑GNN פועל על תת‑הגרף שחולץ סביב הבקרה שנשאלה. הוא מחשב ציון רלבנטיות s(i) עבור כל צומת ראייה מועמד i:

s(i) = σ( W₁·h_i + Σ_{j∈N(i)} α_{ij}·W₂·h_j )

• h_i – הטמעת צומת ראשונית (נגזרת מהמחפש מרובה‑מודלים).
• α_{ij} – מקדם תשומת לב שנלמד באמצעות Graph Attention Networks (GAT), המדגיש קשתות המשקפות טוב יותר סמנטיקה של צייתנות (לדוגמה, supports לעומת relatedTo).

נתוני האימון מורכבים מזוגות שאלון‑ראיה היסטוריים שכופרו על ידי מומחי צייתנות. המודל ממשיך לכוונן בעדינות באמצעות למידה מקוונת בכל פעם שמוגש זוג חדש המאושר.

4. ממען מדיניות בזמן אמת

עוקב קל משקל Kafka צובר משובי רגולציה (למשל, NIST CSF changelog). עם זיהוי גרסה חדשה, המעמד מפעיל:

• שינוי ב‑KG – מוסיף/מסיר צמתים, מעדכן effectiveDate.
• פינוי מטמון – מכריח דירוג מחדש של כל ראייה בתהליך שנוגעת לבקרת שהשתנתה.

5. מעצב ראיות

הממעצב מעצב את הראיות לפי סכמת השאלון היעדית (JSON, XML, או markdown קנייני). הוא גם מוסיף:

• hash SHA‑256 של תוכן לאימות שלמות.
• אסימון מקור חתום (ECDSA) המקשר את הפריט לצומת KG ולציון ה‑GNN.

החבילה הסופית מוכנה להעלאה דרך API או קצירה ידנית.

דוגמה לזרימת עבודה מקצה לקצה

1. קבלה של שאלון – קונה שולח שאלון מסוג SOC 2 המבקש “הוכחה להצפנה במנוחה לכל דלי S3 המאחסן נתוני אישי של האיחוד האירופי”.
2. חילוץ הקשר – המנוע מזהה את הבקרה CC6.1 (הצפנה של נתונים במנוחה) ואת המסנן האזורי EU.
3. חיפוש מרובה‑מודלים – הקודד הדואלי מעביר:
   • קובץ PDF של מדיניות “Data‑Encryption‑Policy.pdf”.
   • תבנית CloudFormation של IAM המציגה את התצורה aws:kms:metadata.
   • דיאגרמה “S3‑Encryption‑Architecture.png”.
4. תת‑גרף KG – צומת הבקרה מקושר לסעיפי המדיניות, לתבנית KMS ולדיאגרמה באמצעות קשתות supports.
5. דירוג GNN – תבנית KMS מקבלת את הציון הגבוה ביותר (0.93) עקב קשת supports חזקה ותאריך עדכון אחרון. הדיאגרמה מקבלת 0.71, קובץ ה‑PDF 0.55.
6. הרכבה – שני הפריטים המובילים נארזים, כאשר לכל אחד מצורף אסימון מקור ו‑hash.
7. רישום ביקורת – רשומה בלתי ניתנת לשינוי נכתבת ל‑ספר ספרים תואם Ethereum עם חותמת זמן, hash של השאילתה, ו‑IDs של הראיות שנבחרו.
8. מסירה – חבילה סופית בפורמט JSON נשלחת חזרה לנקודת הקצה המאובטחת של הקונה.

המעגל כולו מסתיים ב‑2.8 שניות, שיפור דרמטי על פני התהליך הממוצע של 3 שעות ידניות.

יתרונות עסקיים

הנחיות יישום

1. קלטת נתונים – חיבור כל מקורות המסמכים ל‑אגם נתונים מרכזי (למשל, S3). הפעל OCR על תמונות סרוקות בעזרת Amazon Textract.
2. מודל הטמעה – כוונן מודל Sentence‑Transformer (למשל, all-mpnet-base-v2) על קורפוסים ספציפיים לצייתנות.
3. התקנת גרף – טען אונטולוגיות רגולטוריות דרך Neptune או Neo4j וחשוף נקודת קצה Cypher עבור ה‑GNN.
4. תפעול מודלים – פרוס את ה‑GNN עם TorchServe; אפשר עדכונים אינקרמנטליים דרך שרת מעקב MLflow.
5. אבטחה – הצפן את כל הנתונים במנוחה, אכוף RBAC על שאילתות KG, וחתום על אסימוני מקור בעזרת מודול אבטחה חומרתי (HSM).
6. ניטור – השתמש בהתראות Prometheus על זמן השאילה (>5 ש’) וזיהוי סטייה של GNN (KL‑divergence >0.1).

כיווני עתיד

• חיפוש רב‑שפתי – שילוב הטמעות mBERT לשירות ספקים גלובליים.
• הרחבה גנרטיבית של ראיות – חיבור מודל Retrieval‑Augmented Generation (RAG) לציור סעיפי מדיניות חסרים, ולאחר מכן הזנתם חזרה לגרף.
• אימות הוכחת אפס‑ידע – לאפשר למבקרים לאמת מקור ראייה ללא חשיפת התוכן הגולמי, מה שמחזק פרטיות.
• פריסת קצה – הפעלת מחפש קל משקל באונ‑פרמיס לתעשיות מוסדרות ביותר שאינן יכולות לשגר נתונים לענן.

סיכום

מנוע סינתזת הראיות המודעת‑קונטקסט מדגים שהקְרָבוּת של חיפוש מרובה‑מודלים, סמנטיקה של גרף ידע, ורשתות עצביות גרפיות יכולה לשנות באופן יסודי את האוטומציה של שאלוני אבטחה. על‑ידי אספקת ראיות בזמן אמת, מותאמות למדויקקק עם יכולת ביקורת מובנית, ארגונים זוכים למהירות, דיוק וביטחון צייתנות – יתרונות קריטיים בשוק שבו כל יום של עיכוב עלול לעלות עסקה.