חילוץ ראיות מבוסס AI רב‑מודלי לשאלונים בטחוניים

שאלונים בטחוניים הם שער הכניסה לכל עסקת B2B SaaS. ספקים מתבקשים לספק ראיות—קבצי PDF של מדיניות, דיאגרמות ארכיטקטורה, קטעי קוד, יומני ביקורת ואף צילומי מסך של לוחות מחוונים. באופן מסורתי, צוותי האבטחה והציות משקיעים שעות בחיפוש במאגרי הקוד, העתקת קבצים וצרורם ידנית לשדות השאלון. התוצאה היא צוואר בקבוק שמאט את מחזורי המכירות, מגביר שגיאות אנוש ויוצר פערי ביקורת.

Procurize כבר בנתה פלטפורמה מאוחדת חזקה לניהול שאלונים, הקצאת משימות ויצירת תשובות בעזרת AI. החזית הבאה היא אוטומציה של איסוף הראיות עצמן. על‑ידי ניצול AI גנרטיבי רב‑מודלי—מודלים שמבינים טקסט, תמונות, טבלאות וקוד ב‑pipeline יחיד—ארגונים יכולים לחלץ באופן מיידי את האספקט הנכון לכל פריט שאלון, ללא תלות בפורמט.

במאמר זה נסקור:

1. למה גישה חד‑מודלית (LLMs טקסטואלים בלבד) אינה מספיקה לעומסי ציות מודרניים.
2. מבנה ארכיטקטורה של מנוע חילוץ ראיות רב‑מודלי המושתת על Procurize.
3. כיצד לאמן, להעריך ולשפר את המערכת באופן רציף בעזרת טכניקות Generative Engine Optimization (GEO).
4. דוגמה קונקרטית מקצה‑לקצה, משאלת בטחון ועד לחיבור ראייה אוטומטי.
5. דיון במטרות ממשל, אבטחה ויכולת ביקורת.

מסר מרכזי: AI רב‑מודלי משנה את חילוץ הראיות ממשימה ידנית לשירות חוזר, ניתן לביקורת, וקוצר את זמן ההחזרה של השאלון עד 80 % תוך שמירה על רמת ציות מחמירה.

1. המגבלות של LLMים שמבוססים רק על טקסט בתהליכי שאלונים

רוב האוטומציה המונעת ב‑AI היום מתבססת על מודלים גדולים של שפה (LLMs) שמשגשגים ביצירת טקסט ובחיפוש סמנטי. הם יכולים לשלוף סעיפי מדיניות, לסכם דוחות ביקורת, ואף לנסח תשובות נרטיביות. עם זאת, ראיות ציות כמעט ולא כולן טקסט טהור:

כאשר שאלה היא „ספקו דיאגרמת רשת שממחישה את זרימת הנתונים בין סביבת הייצור לגיבוי”, מודל טקסט‑אילו יכול רק לתאר במילים; הוא לא מסוגל לאתר, לאמת או לשבץ את התמונה בפועל. הפער הזה מאלץ משתמשים להתערב, ובכך משיב את המאמץ הידני שמנסים לחסל.

2. ארכיטקטורה של מנוע חילוץ ראיות רב‑מודלי

להלן תרשים ברמה גבוהה של המנוע המוצע, משולב עם ליבת ה‑questionnaire של Procurize.

  graph TD
    A["המשתמש מגיש פריט שאלון"] --> B["שירות סיווג השאלות"]
    B --> C["מתזמן שחזור רב‑מודלי"]
    C --> D["חנות וקטורים טקסט (FAISS)"]
    C --> E["חנות וקטורים תמונה (CLIP)"]
    C --> F["חנות וקטורים קוד (CodeBERT)"]
    D --> G["התאמה סמנטית (LLM)"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["מנוע דירוג ראיות"]
    H --> I["העשרת מטא‑דאטה ציות"]
    I --> J["חיבור אוטומטי למשימת Procurize"]
    J --> K["אימות אדם‑ב‑המעגל"]
    K --> L["רשומת לוג ביקורת"]

2.1 רכיבים מרכזיים

1. שירות סיווג השאלות – משתמש ב‑LLM מותאם כדי לתייג את פריטי השאלון עם סוגי ראיות (למשל „דיאגרמת רשת“, „PDF מדיניות בטחון“, „תבנית Terraform“).
2. מתזמן שחזור רב‑מודלי – מפנה את הבקשה לחנויות ה‑embedding המתאימות לפי הסיווג.
3. חנויות Embedding
   • חנות טקסט – אינדקס FAISS שנבנה מכל מסמכי המדיניות, דוחות ביקורת וקבצי markdown.
   • חנות תמונה – וקטורים מבוססי CLIP לכל דיאגרמה, צילומי מסך וקובצי SVG במאגר המסמכים.
   • חנות קוד – Embedding של CodeBERT לכל קובצי המקור, קונפיגורציות CI/CD, ותבניות IaC.
4. שכבת התאמה סמנטית – טרנספורמר חוצת‑מודאלית שממזג את וקטור השאלה עם וקטורים מכל מודאליות, מחזיר רשימת מועמדים מדורגים.
5. מנוע דירוג ראיות – מיישם הִיוריסטיקות Generative Engine Optimization: עדכניות, סטטוס בקרת גרסאות, רלוונטיות תגים צייתיים, ו‑confidence של ה‑LLM.
6. העשרת מטא‑דאטה צייתי – מצמיד רשיונות SPDX, חותמות זמן GDPR, ותגיות הגנה לנתונים לכל אספקט.
7. אימות אדם‑ב‑המעגל (HITL) – ממשק ב‑Procurize מציג את שלושת ההצעות המובילות; הסוקר יכול לאשר, להחליף או לדחות.
8. רשומת לוג ביקורת – כל חיבור אוטומטי מתועד עם hash קריפטוגרפי, חתימת הסוקר ו‑confidence של ה‑AI, וזאת כדי לעמוד בדרישות SOX ו‑GDPR.

2.2 צינורית שאיבת נתונים

1. Crawler סורק שיתופי קבצים ארגוניים, רפוזיטוריות Git, ו‑buckets בענן.
2. Pre‑processor מריץ OCR על PDF סרוק (Tesseract), מחלץ טבלאות (Camelot), וממיר קובצי Visio ל‑SVG.
3. Embedder מייצר וקטורים מודאליים ייעודיים ושומרם עם מטא‑דאטה (נתיב קובץ, גרסה, בעלים).
4. עדכון אינקרמנטלי – מיקרו‑שירות לזיהוי שינוי (watchdog) מייצר מחדש וקטורים רק עבור הקבצים ששונו, ומשאיר את חנויות ה‑vector עדכניות בזמן‑קרוב.

3. Generative Engine Optimization (GEO) לחילוץ ראיות

GEO היא שיטה שיטתיונית לכוונן את כל צינוריית ה‑AI — לא רק את מודל השפה — כדי לשפר את KPI הסופי (זמן תגובה לשאלון) תוך שמירת איכות צייתית.

3.1 דוגמת Prompt לחיפוש רב‑מודלי

[QUESTION] ספקו את דוח האודיט SOC 2 Type II העדכני ביותר המתעד הצפנה במנוחה של הנתונים.

[CONTEXT] שלפו קובץ PDF המ כולל את החלק הרלוונטי. החזירו מזהה מסמך, טווח עמודים וקטע קצר.

[MODALITY] text

המתזמן מפענח את התג [MODALITY] ושולח שאילתה רק לחנות ה‑text, ובכך מצמצם רעש משאר המודאליות.

3.2 ספים אדפטיביים

באמצעות אופטימיזציה בייזיאנית, המערכת מתאמת אוטומטית את סף confidence לכל מודאליות. כאשר סוקרים מקבלים ברציפות הצעות עם confidence ≥ 0.78 עבור דיאגרמות, הסף עולה, וכך מצמצמים ביקורות מיותרות. להפך, אם קטעי קוד נדחים לעיתים קרובות, הסף יורד והמערכת מציגה יותר מועמדים.

4. דוגמה מקצה‑לקצה: משאלה לחיבור ראייה אוטומטי

4.1 השאלה

„צרפו דיאגרמה שמראה את זרימת נתוני הלקוח מהקלט עד האחסון, כולל נקודות הצפנה.”

4.2 זרימת הפעולות

הזמן הכולל משלב 1 עד שלב 8 הוא ≈ 45 שניות, מול 15‑20 דקות בתהליך הידני הרגיל.

5. ממשל, אבטחה ויכולת ביקורת

אוטומציית טיפול בראיות מעלה חששות לגיטימיים:

1. דליפת מידע – שירותי ה‑embedding פועלים בתוך VPC ללא אמון עם תפקידים ו‑IAM קפדניים. שום וקטור אינו יוצא מהרשת הארגונית.
2. בקרת גרסאות – לכל אספקט מצורף hash של commit Git (או גרסת אובייקט באחסון). אם מסמך מתעדכן, ה‑embedding הישן מתבטל.
3. הסבריות – מנוע הדירוג מתעד את ערכי הדמיון ושרשרת ה‑prompt, כך שמנהלי הציות יכולים לשחזר מדוע נבחר קובץ מסוים.
4. התאמה רגולטורית – באמצעות צירוף מזהי רשיונות SPDX ותגיות עיבוד GDPR לכל אספקט, המערכת עומדת בדרישות ISO 27001 ( Annex A ) ו‑SOX.
5. מדיניות שמירת נתונים – משימות auto‑purge מנקות וקטורים של מסמכים שחורגים מחלון שמירה מוגדר, ומבטיחות שלא יישארו ראיות מיושנות.

6. כיווני פיתוח עתידיים

6.1 Retrieval‑as‑a‑Service (RaaS)

חשיפה של מתזמן השחזור דרך GraphQL API תאפשר לכלי פנימי נוסף (למשל בדיקות ציות ב‑CI/CD) לבקש ראיות ללא צורך בממשק השאלון המלא.

6.2 אינטגרציה עם רדאר רגולטורי בזמן אמת

חיבור מנוע הרב‑מודלי עם Regulatory Change Radar של Procurize יאפשר סיווג אוטומטי של שאלות מושפעות מרגולציה חדשה והפעלת חיפוש מחדש, ובכך להבטיח שהראיות המוגשות תואמות לאזורים המתעדכנים.

6.3 למידת פדרציה בין ארגונים

לספקי SaaS שמשרתים מספר לקוחות, ניתן לשלב שכבת Federated Learning שמעדכנת מודלים בצורה אנונימית, משפרת את איכות השחזור מבלי לחשוף מסמכים קנייניים.

7. סיכום

שאלונים בטחוניים ימשיכו להיות מרכיב מרכזי בניהול סיכון ספקים, אך המאמץ הידני לאיסוף וצרור ראיות נהיה יותר ויותר בלתי בר-קיימא. על‑ידי אימוץ AI רב‑מודלי—שילוב של הבנה טקסטואלית, חזותית וקוד—Procurize יכולה להפוך את חילוץ הראיות לשירות אוטומטי, ניתן לביקורת, אשר מקצר משמעותית את זמני המענה, מצמצם שגיאות אנוש ומספק מסלול ביקורת חזק.

התוצאה: האצת זמני תגובה לשאלונים באופן דרמטי, הפחתת עומס ידני, והקפדה על דרישות ציות מחמירות – כל זאת במטרה לאפשר לצוותי האבטחה, המשפט והעסק להתמקד בניהול סיכון אסטרטגי ולא במרדף אחרי מסמכים.

ראו גם

• חיפוש רב‑מודלי עם CLIP ו‑FAISS – לקראת חיפוש ארגוני בקנה מידה
• Generative Engine Optimization: מסגרת לשיפור AI רציף
• ארכיטקטורת Zero‑Trust עבור פלטפורמות צייתיות מונעות AI
• דרישות ניהול ראיות בתוספת Annex A של ISO 27001