שיתוף פעולה בגרף ידע פדרלי לאוטומציה מאובטחת של שאלוני אבטחה

מילות מפתח: ציות מונע AI, גרף ידע פדרלי, אוטומציה של שאלוני אבטחה, עקביות הוכחות, שיתוף פעולה רב‑צדדי, תשובות מוכנות לביקורת

בעולם הסאס המתפתח בקצב מהיר, שאלוני אבטחה הפכו לשער כניסה לכל שותפות חדשה. צוותים מבזבזים שעות אינסופיות בחיפוש אחר קטעים מדויקים מתוך מדיניות, הרכבת הוכחות ועדכונים ידניים של תשובות לאחר כל ביקורת. בעוד פלטפורמות כמו Procurize כבר ייעלו את תהליך העבודה, הגבול הבא נמצא בשיתוף פעולה, שיתוף ידע חוצה ארגונים ללא פגיעה בפרטיות הנתונים.

הכירו את גרף הידע הפדרלי (FKG) — ייצוג מבוזר ומשופר על‑ידי AI של שרידות ציות שניתן לשאול אותו מעבר לגבולות הארגונים תוך שמירת נתוני המקור הגולמים בשליטת הבעלים. מאמר זה מסביר כיצד FKG יכול להניע אוטומציה מאובטחת של שאלונים רב‑צדדיים, לספק עקביות הוכחות בלתי ניתנת לשינוי, וליצור מעקב ביקורת בזמן אמת שמספק הן לממשל הפנימי והן לרגולטורים החיצוניים.

TL;DR: על‑ידי פדרציה של גרפים של ציות ושילובם עם צינורות Retrieval‑Augmented Generation (RAG), ארגונים יכולים לייצר תשובות מדויקות לשאלוני ציות, לעקוב אחרי כל הוכחה למקורה, וכל זאת מבלי לחשוף מסמכי מדיניות רגישים לצדדים אחרים.

1. מדוע מאגרי מרכזיים מסורתיים נתקעים בקיר

מאגרי מרכזיים עדיין דורשים סנכרון ידני כאשר שותף מבקש הוכחה – בין אם מדובר בציטוט מSOC 2 או בתוספת עיבוד נתונים של GDPR. בחליפין, FKG חשוף רק את הצמתים הרלוונטיים (למשל סעיף מדיניות או מיפוי בקרת) בעוד שהמסמך המקורי נשאר נעול מאחורי בקרות הגישה של הבעלים.

2. מושגים בסיסיים של גרף ידע פדרלי

1. צומת – פריט ציות אטומי (סעיף מדיניות, מזהה בקרת, חומר הוכחה, מציאת ביקורת).
2. קישור – יחסים סמנטיים (“מיישם”, “תלוי‑ב‑”, “מכסה”).
3. שבר – חלוקה שבבעלות ארגון יחיד, חתומה במפתח הפרטי שלו.
4. שער – שירות קל משקל שמתווך שאילתות, מציב מדיניות ניתוב, ומאגד תוצאות.
5. ספרית עקביות – לוג בלתי ניתן לשינוי (בדרך כלל ב‑blockchain מורשה) המתעד מי שאל מה, מתי, ואילו גרסאות של צומת שומשו.

רכיבים אלה מאפשרים תשובות מיידיות וניתנות למעקב לשאלות ציות מבלי להעביר את המסמכים המקוריים.

3. תכנון ארכיטקטורה

הדיאגרמה למעלה מציגה באיזור גבוה את האינטראקציה בין כמה חברות, שכבת הגרף הפדרלי, והמנוע AI שיוצר תשובות לשאלונים.

  graph LR
  subgraph Company A
    A1[("Policy Node")];
    A2[("Control Node")];
    A3[("Evidence Blob")];
    A1 -- "implements" --> A2;
    A2 -- "evidence" --> A3;
  end

  subgraph Company B
    B1[("Policy Node")];
    B2[("Control Node")];
    B3[("Evidence Blob")];
    B1 -- "implements" --> B2;
    B2 -- "evidence" --> B3;
  end

  Gateway[("Federated Gateway")]
  AIEngine[("RAG + LLM")]
  Query[("Questionnaire Query")]

  A1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  B1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  Query -->|Ask for "Data‑Retention Policy"| Gateway;
  Gateway -->|Aggregate relevant nodes| AIEngine;
  AIEngine -->|Generate answer + provenance link| Query;

כל תוויות הצמתים מוקפות במרכאות כפולות כנדרש עבור Mermaid.

3.1 זרימת נתונים

1. קליטה – כל חברה מעלה מדיניות/הוכחות לשבר שלה. צמתים מגובים, נחתמים, ונשמרים בבסיס גרף מקומי (Neo4j, JanusGraph וכו’).
2. פרסום – רק מטא‑נתוני הגרף (מזהי צמתים, גיבושים, סוגי קישורים) מתפרסמים לשער הפדרלי. המסמכים הגולמיים נשארים בפנים.
3. פתרון שאילתה – כשמתקבל שאלון אבטחה, צינור RAG שולח שאילתת שפה טבעית לשער. השער מאסף את הצמתים הרלוונטיים מכל השברים.
4. ייצור תשובה – ה‑LLM צורך את הצמתים שהתקבלו, מרכיב תשובה קוהרנטית, ומשלב טוקן עקביות (למשל prov:sha256:ab12…).
5. מעקב ביקורת – כל בקשה והגרסאות של הצמתים המתאימים נרשמים בספרית העקביות, מה שמאפשר למבקרים לאמת באיזה סעיף מדיניות בדיוק נוצרה התשובה.

4. בניית גרף הידע הפדרלי

4.1 תכנון סכימה

שימוש ב‑JSON‑LD להקשר מסייע למנועי LLM להבין משמעויות סמנטיות ללא צורך בפרסר מותאם.

4.2 חתימה ואימות

החתימה מבטיחה אי‑שינוי – כל שינוי יפגע באימות בזמן שאילתא.

4.3 אינטגרציה של ספרית עקביות

ערוץ Hyperledger Fabric קל משקל יכול לשמש כספרייה. כל עסקה מתעדת:

{
  "requestId": "8f3c‑b7e2‑... ",
  "query": "What is your data‑encryption at rest?",
  "nodeIds": ["PolicyNode:2025-10-15:abc123"],
  "timestamp": "2025-10-20T14:32:11Z",
  "signature": "..."
}

מבקרים יכולים לשחזר את העסקה, לאמת את חתימות הצמתים, ולוודא את מקור התשובה.

5. AI‑מונע Retrieval‑Augmented Generation (RAG) בפדרציה

1. שליפה צפופה – מודל דו‑קודקוד (למשל E5‑large) מאנדקס את הייצוג הטקסטואלי של כל צומת. שאילתות מומצאות ונשלפותצ k‑הצמתים העליונים משברים שונים.

2. דירוג מחדש חוצשיבר – טרנספורמר קל משקל (למשל MiniLM) משקיע מחדש את מערך התוצאות המשולב, כך שההוכחה הרלוונטית ביותר עולה לראש.

3. הנדסת פרומפט – הפרומפט הסופי כולל את הצמתים שהתקבלו, טוקני העקביות שלהם, והוראה ברורה לא לבצע הלולאות (hallucinations). דוגמה:

   You are an AI compliance assistant. Answer the following questionnaire item using ONLY the provided evidence nodes. Cite each node with its provenance token.
   
   QUESTION: "Describe your encryption at rest strategy."
   
   EVIDENCE:
   1. [PolicyNode:2025-10-15:abc123] "All customer data is encrypted at rest using AES‑256‑GCM..."
   2. [ControlNode:ISO27001:A.10.1] "Encryption controls must be documented and reviewed annually."
   
   Provide a concise answer and list the provenance tokens after each sentence.
   

4. אימות פלט – שלב Post‑Processing בודק שכל ציטוט תואם לרשומה בספרית העקביות. ציטוטים חסרים או מוטעים מובילים להפנייה לביקורת ידנית.

6. מקרים מציאותיים

7. אבטחה ופרטיות

1. אישורים אפס‑ידע (ZKP) – כאשר צומת מכיל מידע רגיש ביותר, ניתן לספק ZKP שמוכיח שהצומת עומד בתנאיי‑ predicate ספציפי (למשל “כולל פרטי הצפנה”) מבלי לחשוף את הטקסט המלא.
2. פרטיות דיפרנציאלית – תוצאות שאילתות מצטברות (כמו ציוני ציות סטטיסטיים) יכולות לקבל רעש מחושב כדי למנוע דליף של פרטי מדיניות ספציפיים.
3. מדיניות גישה – השער אוכף ABAC (Attribute‑Based Access Control), המאפשר רק לשותפים עם role=Vendor ו‑region=EU לשאול צמתים הקשורים לאירופה.

8. מפת דרכים ליישום בחברות SaaS

צוות רב‑תחומי (אבטחה, מהנדסי נתונים, מוצר, משפטים) צריך לארח את המפת דרכים כדי להבטיח שהיעדים בציות, פרטיות וביצועים מתואמים.

9. מדדים להצלחה

• זמן תגובה (TAT) – ממוצע השעות מרגע קבלת שאלון עד משלוח תשובה. יעד: < 12 שעה.
• כיסוי הוכחות – אחוז השאלות עם טוקן עקביות מצורף. יעד: 100 %.
• הפחתת חשיפה של נתונים – כמות בתים של מסמכי מקור משותפים חיצונית (אמור לרדת לכדי אפס).
• שיעור הצלחת ביקורת – מספר הפניות למבקר עקב חסר בטוקן עקביות. יעד: < 2 %.

מעקב מתמשך אחרי KPI‑ים אלה מאפשר שיפור חוזר; לדוגמה, עליה ב‑“הפחתת חשיפה” תדרוש עדכון מדיניות ABAC.

10. כיוונים עתידיים

• מיקרו‑שירותים AI מתרכבים – פירוק צינור RAG לשירותים ניתנים להרחבה בנפרד (שליפה, דירוג מחדש, יצירת תשובה).
• גרפים מתחדשים אוטומטית – שימוש בלמידת חיזוק כדי להציע עדכוני סכימה כשחוק חדש מופיע.
• החלפת ידע חוצה‑תעשיות – הקמת קונסורציומים תעשייתיים שמחליפים סכימות גרף אנונימיות, מה שמאיץ התאמת ציות.

ככל שהגרפים הפדרליים יתבגרו, הם יהפכו לעמוד השדרה של אקוסיסטמת אמון‑מעוצב שבה AI מאוטומט ציות מבלי לפגוע בסודיות.

ראה גם

• Retrieval‑Augmented Generation: Foundations and Best Practices (arXiv)
• Hyperledger Fabric for Immutable Provenance (Hyperledger)