מאמן שיחה דינמי ב‑AI למילוי בזמן אמת של שאלוני אבטחה

שאלוני אבטחה—SOC 2, ISO 27001, GDPR, ושלל טפסים ספציפיים של ספקים—הם שער הכניסה לכל עסקת B2B SaaS. עם זאת, התהליך נשאר ידני וכואב: צוותים מחפשים מדיניות, מעתיקים‑מדביקים תשובות, ומבלים שעות במו״מ על ניסוחים. התוצאה? חוזים מעוכבים, הוכחות לא עקביות, והסיכון המוסתר של אי‑ציות.

נכנס מאמן השיחה הדינמי ב‑AI (DC‑Coach), עוזר מבוסס צ׳אט בזמן אמת שמנחה משיבים דרך כל שאלה, מציג את הקטעים הרלוונטיים של המדיניות, ומוודא תשובות על‑מנתן מבוסס על מאגר ידע שניתן לבחינה. בניגוד לספריות תשובות סטטיות, ה‑DC‑Coach לומד באופן מתמשך מהתגובות הקודמות, מסתגל לשינויים רגולטוריים ומשתף פעולה עם כלים קיימים (מערכות כרטיסים, מאגרי מסמכים, צינורות CI/CD).

במאמר זה נבדוק מדוע שכבת AI שיחה היא הקישור החסר לאוטומציה של שאלונים, נפרק את הארכיטקטורה, נעבור על יישום מציאותי, ונדון כיצד להרחיב את הפתרון על‑גבי הארגון כולו.

1. מדוע מאמן שיחה חשוב

באמצעות הפיכת משימת מילוי הטופס הסטטית לדיאלוג אינטראקטיבי, ה‑DC‑Coach מקצר את זמן הטיפול הממוצע ב‑40‑70 %, לפי נתוני פיילוט מוקדמי מלקוחות Procurize.

2. רכיבי ארכיטקטורה מרכזיים

להלן מבט ברמה גבוהה על מערכת ה‑DC‑Coach. הדיאגרמה משתמשת בתחביר Mermaid; שימו לב למרכאות הכפולות בתוויות הצמתים כפי שנדרש.

  flowchart TD
    User["משתמש"] -->|ממשק צ׳אט| Coach["מאמן AI שיחה"]
    Coach -->|זיהוי NLP ו‑כוונה| IntentEngine["מנוע כוונות"]
    IntentEngine -->|שאילתה| KG["גרף ידע קונטקסטואלי"]
    KG -->|מדיניות / הוכחה רלוונטית| Coach
    Coach -->|פנייה ל‑LLM| LLM["LLM גנרטיבי"]
    LLM -->|טיוטת תשובה| Coach
    Coach -->|כללי בדיקה| Validator["מאמת תשובות"]
    Validator -->|אישור / סימון| Coach
    Coach -->|שמירת תמליל| AuditLog["שירות לוג מבדק"]
    Coach -->|עדכונים| IntegrationHub["מרכז אינטגרציות"]
    IntegrationHub -->|כרטיסים, DMS, CI/CD| ExistingTools["כלים ארגוניים קיימים"]

2.1 ממשק שיחה

• ווידג׳ט ווב או בוט Slack/Microsoft Teams – הממשק שבו משתמשים מקלידים או מדברים עם המאמן.
• תומך במדיה עשירה (העלאת קבצים, קטעים משולבים) כדי לאפשר שיתוף הוכחות בזמן אמת.

2.2 מנוע כוונות

• משתמש בסיווג ברמת משפט (לדוגמה: “מצא מדיניות לשמירת נתונים”) ו‑מילוי משבצות (מחזה “הפרק זמן שמירת נתונים”, “אזור”).
• מבוסס על טרנספורמר משוקלל (למשל DistilBERT‑Finetune) לקבלת השהייה נמוכה.

2.3 גרף ידע קונטקסטואלי (KG)

• צמתים מייצגים מדיניות, בקרות, הוכחות, דרישות רגולטוריות.
• קשתות מקודדות יחסים כגון “עומד על”, “דורש”, “עודכן‑על‑ידי”.
• מופעל על ידי מסד גרפים (Neo4j, Amazon Neptune) עם הטמעות סמנטיות לחיפוש בערפילה.

2.4 LLM גנרטיבי

• מודל retrieval‑augmented generation (RAG) שמקבל קטעי KG כקונטקסט.
• מייצר טיוטת תשובה בטון וסגנון הארגון.

2.5 מאמת תשובות

• מבצע בדיקות מבוססות חוקים (למשל “חייב לכלול מזהה מדיניות”) ובדיקה עובדתית של LLM.
• מסמן חוסר הוכחות, סתירות, או הפרות רגולטוריות.

2.6 שירות לוג מבדק

• שומר תמליל השיחה המלא, זהויות ההוכחות שנשלפו, פרומפטי המודל, ו‑תוצאות אימות.
• מאפשר מבקרי ציות לעקוב אחרי ההיגיון מאחורי כל תשובה.

2.7 מרכז אינטגרציות

• מקשר לפלטפורמות כרטס (Jira, ServiceNow) להצבת משימות.
• מסנכרן עם מערכות ניהול מסמכים (Confluence, SharePoint) לגרסאות הוכחות.
• מפעיל צינורות CI/CD כאשר עדכוני מדיניות משפיעים על יצירת תשובות.

3. בניית המאמן: מדריך צעד‑אחר‑צעד

3.1 הכנת נתונים

1. איסוף מאגר המדיניות – ייצאו את כל מדיניות האבטחה, מטריצות הבקרות, ודוחות הביקורת ל‑markdown או PDF.
2. חילוץ מטא‑נתונים – השתמשו במפרק עם OCR לתיוג כל מסמך עם policy_id, regulation, effective_date.
3. יצירת צומת KG – טעון את המטא‑נתונים ל‑Neo4j, צור צומת לכל מדיניות, בקרה ורגולציה.
4. חישוב הטמעות – חשבו הטמעות ברמת משפט (למשל Sentence‑Transformers) ושמרו אותן כשדות וקטוריים לחיפוש דמיון.

3.2 אימון מנוע הכוונות

• תייגו 2 000 דוגמאות של משפטי משתמש (לדוגמה: “מהו לוח זמנים להחלפת סיסמאות?”).
• תעדנו מודל BERT קל משקל עם CrossEntropyLoss. פרסמו באמצעות FastAPI לקבלת זמן השהייה < 100 ms.

3.3 בניית צינור RAG

1. שליפה של חמשת הצמתים העליונים ב‑KG בהתבסס על כוונה והדמיית הטמעה.
2. הרכבת פרומפט

   אתה עוזר ציות עבור Acme Corp. השתמש בקטעי ההוכחות הבאים כדי לענות על השאלה.
   שאלה: {user_question}
   הוכחות:
   {snippet_1}
   {snippet_2}
   ...
   ספק תשובה תמציתית וציין את מזהי המדיניות.
   

3. יצירה באמצעות OpenAI GPT‑4o או Llama‑2‑70B מותקן בעצמכם עם הזרקת שליפה.

3.4 מנוע כללי אימות

הגדרו מדיניות ב‑JSON, למשל:

{
  "requires_policy_id": true,
  "max_sentence_length": 45,
  "must_include": ["[Policy ID]"]
}

יישמו RuleEngine שבודק את פלט ה‑LLM מול ההגבלות. לבדיקות עמוקות יותר, שלחו את התשובה חזרה ל‑LLM “חשיבה קריטית” עם השאלה “האם תשובה זו תואמת במלואה ל‑ISO 27001 Annex A.12.4?” ופעלו לפי דירוג האמון.

3.5 אינטגרציית UI/UX

• השתמשו בReact יחד עם Botpress או Microsoft Bot Framework להצגת חלון הצ׳אט.
• הוסיפו כרטיסי תצוגת הוכחה שמציגים קטעי מדיניות כאשר מתבצע אזכור.

3.6 ביקורת ולוגינג

אחסנו כל אינטראקציה ביומן רק‑הוספה (למשל AWS QLDB). כלול:

• conversation_id
• timestamp
• user_id
• question
• retrieved_node_ids
• generated_answer
• validation_status

חשפו לוח בקרה חיפוש למבקרי הציות.

3.7 לולאת למידה מתמשכת

1. סקירת אדם – אנליסטים יכולים לאשר או לערוך תשובות שנוצרו.
2. לכידת משוב – שמרו את התשובה המתוקנת כדוגמת אימון חדשה.
3. אימון מחודש – כל שבועיים עדכנו את מנוע הכוונות וה‑LLM על בסיס המידע המוגבר.

4. שיטות עבודה מומלצות & תופעות קצה

5. השפעה בעולם האמיתי: מקרה מבחן קצר

חברה: SecureFlow (סדרת Series C SaaS)
אתגר: יותר מ‑30 שאלוני אבטחה בחודש, ממוצע 6 שעות לשאלון.
יישום: הטמעת DC‑Coach על גבי מאגר המדיניות של Procurize, אינטגרציה עם Jira להקצאת משימות.

תוצאות (פיילוט של 3 חודשים):

המאמן חשף בנוסף 4 פערים במדיניות שלא נצפו במשך שנים, מה שהוביל לתוכנית תיקון פרואקטיבית.

6. כיוונים עתידיים

1. שליפה מרובת‑מודלים – שילוב של טקסט, קטעי PDF, ו‑OCR של תמונות (למשל דיאגרמות ארכיטקטורה) ב‑KG להקשר עשיר יותר.
2. הרחבת שפה ללא‑קידוד – אפשרות לתרגום מיידי של תשובות עבור ספקים גלובליים בעזרת LLM‑בוני‑רב‑שפות.
3. גרפי ידע פדרלי – שיתוף קטעי מדיניות אנונימיים בין חברות שותפות תוך שמירה על סודיות, לשיפור אינטיליגנציה משותפת.
4. יצירת שאלון חזוי – ניצול נתונים היסטוריים למילוי אוטומטי של שאלונים חדשים לפני קבלתן, כך שהמאמן יהפוך ל‑מנוע ציות פרואקטיבי.

7. רשימת בדיקה להתחלה

• לאחד את כל מדיניות האבטחה במאגר ניתן לחיפוש.
• לבנות גרף Knowledge Graph עם צמתים משויכים לגרסאות.
• לאמן מנוע כוונות על משפטי שאלון ספציפיים.
• להקים צינור RAG עם LLM תואם לרגולציות.
• ליישם כללי אימות בהתאם למסגרת הרגולטורית שלכם.
• לפרוס ממשק צ׳אט ולחבר אותו ל‑Jira/SharePoint.
• לאפשר לוגינג לחנות בלתי ניתנת לשינוי.
• להריץ פיילוט עם צוות יחיד, לאסוף משוב, ולחזור על תהליך השיפור.

## ראה גם

• NIST Cybersecurity Framework – האתר הרשמי
• מדריך OpenAI ל‑Retrieval‑Augmented Generation (חומר רקע)
• תיעוד Neo4j – מודל נתונים בגרף (חומר רקע)
• סקירת תקן ISO 27001 (ISO.org)