התפתחות גרף ידע עצמי‑מפוקח לשאלונים בטחוניים אוטומטיים

מבוא

שאלונים בטחוניים, בדיקות ציות והערכת סיכוני ספקים הם מרכיבים חיוניים בעסקאות SaaS B2B. עם זאת, הטיפול הידני בהם צורך 30‑70 % מזמנו של צוות האבטחה, יוצר שגיאות אנוש ומאט את מהירות העסקאות.

פלטפורמת AI של Procurize כבר מרכזת שאלונים, מקצה משימות ומשתמשת במודלים גדולים של שפה (LLMs) כדי לנסח תשובות. החזית הבאה — התפתחות גרף ידע עצמי‑מפוקח (KG) — דוחפת את האוטומציה צעד נוסף. במקום גרף KG סטטי שצריך לתחזוקה ידנית, הגרף לומד, מסתגל ומתרחב בכל פעם שמוגשת תשובה חדשה, ללא צורך בתיוג אנושי מפורש.

המאמר מסביר:

1. תחום הבעיה של גרפי KG סטטיים.
2. מושגים מרכזיים של התפתחות KG עצמי‑מפוקחת.
3. בלוקי ארכיטקטורה וזרימות נתונים ב‑Procurize.
4. כיצד מפות חום סיכון בזמן אמת מציגות אמון בזמן אמת.
5. עצות יישום, שיטות מומלצות וכיוונים עתידיים.

בסיום תכירו כיצד גרף KG שמתרפא באופן עצמי יכול להפוך כל אינטראקציה עם שאלון לאירוע למידה, ולספק תשובות מהירות, מדויקות, ניתנות לביקורת.

1. למה גרפים סטטיים של ידע אינם מספיקים

גרפים קונפורמיים מסורתיים נבנים בצורה של פעם אחת ולתמיד:

• קבלה ידנית של מדיניות, תקנים (SOC 2, ISO 27001).
• קשרים מקודדים קבועים המחברים בקרים לסוגי ראיות.
• עדכונים תקופתיים המבוצעים על ידי צוותי ציות (בדרך כלל רבעוניים).

השלכות:

במראה אי‑היום של איומים, גרפים סטטיים אינם יכולים לעמוד בקצב. הם זקוקים למנגנון שיספוג נתונים חדשים ויעריך יחסים מחדש באופן רציף.

2. מושגים מרכזיים של התפתחות גרף ידע עצמי‑מפוקח

למידה עצמי‑מפוקחת (SSL) מאותתת מודלים באמצעות אותות פנימיים מהנתונים עצמם, ללא צורך בדוגמאות מתוייגות ידנית. כאשר מוחלת על גרף KG של ציות, SSL מאפשרת שלושה יכולות חיוניות:

2.1 חיפוש קצוות מנוגדים

• כל תשובה חדשה לשאלון מחולקת לזוגות הצהרה וראייה.
• המערכת מייצרת זוגות חיוביים (הצהרה ↔ ראייה נכונה) וזוגות שליליים (הצהרה ↔ ראייה בלתי רלוונטית).
• הפסד מנוגד דוחף את ההטבעה של זוגות חיוביים להתקרב בעוד שהוא דוחה את השליליים, וכך משפר את משקלי הקצוות באופן אוטומטי.

2.2 הרחבת צמתים מבוססת תבנית

• גלאי רגקס ותבניות סמנטיות מזהים ניסוחים חוזרים (“אנו מצפינים במצב מנוחה”) בתשובות.
• צמתים חדשים (למשל “הצפנה במצב מנוחה”) נוצרים אוטומטית ומקושרים לצמתי בקרה קיימים באמצעות ציון דמיון סמנטי.

2.3 הפצת משקל אמון

• כל קצה מקבל ציון אמון המובע מגודל הפסד ה‑SSL ושל האחוזים ברמת הטוקן של המודל הלשוני הבסיסי.
• אלגוריתמי הפצה (לדוגמה, PageRank מותאם אישית) מפזרים את האמון לאורך הגרף, ומאפשרים מפות חום סיכון בזמן אמת (ראו סעיף 4).

ביחד, מנגנונים אלו מאפשרים ל‑KG לגדול אורגנית ככל שהארגון משיב על שאלונים נוספים.

3. סקירת ארכיטקטורה

להלן דיאגרמת Mermaid המציגה את זרימת הנתונים מקצה לקצה במנוע גרף KG עצמי‑מפוקח של Procurize.

  graph LR
    A["Questionnaire Submission"] --> B["Answer Drafting (LLM)"]
    B --> C["Evidence Retrieval Service"]
    C --> D["Contrastive Edge Miner"]
    D --> E["Pattern Node Generator"]
    E --> F["KG Store (Neo4j)"]
    F --> G["Confidence Propagation Engine"]
    G --> H["Real‑Time Risk Heatmap"]
    H --> I["Answer Validation UI"]
    I --> J["Auditable Export (PDF/JSON)"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style J fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

3.1 פרטי רכיבים

4. מפת חום סיכון בזמן אמת: מהציון לפעולה

ציוני האמון לכל קצה מצטברים לציוני סיכון צמתיים. המפה משתמשת במדרג צבעים מ‑ירוק (אמון גבוה) לאדום (אמון נמוך).

  journey
    title Real‑Time Risk Heatmap Journey
    section Graph Ingestion
      Data Arrival: 5: Procurize Platform
      Contrastive Mining: 4: Edge Scoring Engine
    section Propagation
      Confidence Spread: 3: GraphSAGE
      Normalization: 2: Score Scaling
    section Visualization
      Heatmap Refresh: 5: UI Layer

4.1 פירוש מפת החום

מנהלי אבטחה יכולים לסנן את המפה לפי מסגרת רגולטורית, ספק או יחידת עסbusiness, ולזהות מיידית היכן נוצרו פערי ציות.

5. תכנית יישום

5.1 הכנת נתונים

1. נורמליזציה של כל המסמכים (PDF → טקסט, CSV → טבלה).
2. הפעלת חילוץ ישויות לבקרים, נכסים ותהליכים.
3. שמירת ארטיפקטים גולמיים בחנות בלוב שלא ניתן לשנות (לדוגמה, MinIO) עם מזהים בלתי משנים.

5.2 אימון מחצבת הקצוות המנוגדים

import torch
from torch.nn import functional as F

def contrastive_loss(pos, neg, temperature=0.07):
    # pos, neg are L2‑normalized embeddings
    logits = torch.cat([pos @ pos.t(), pos @ neg.t()], dim=1) / temperature
    labels = torch.arange(pos.size(0)).to(logits.device)
    return F.cross_entropy(logits, labels)

• גודל אצווה: 256 זוגות.
• אופטימיזר: AdamW, קצב למידה 3e‑4.
• מתזמן: Cosine annealing עם חימום (5 %).

האימון רציף מתבצע בכל פעם שמתווספת אצווה של תשובות חדשות למאגר.

5.3 צינור הרחבת צמתים

1. הרצת TF‑IDF על טקסטי תשובות לחשיפת נ‑גרמים תדירים.
2. הזנת נ‑גרמים לשירות דמיון סמנטי (Sentence‑BERT).
3. אם הדמיון > 0.85 לצומת קיים, ממזגים; אחרת יוצרים צומת חדש עם אמון זמני של 0.5.

5.4 הפצת משקל אמון

מימוש PageRank מותאם אישית כאשר משקלו של הקשת הוא ציון האמון:

CALL algo.pageRank.stream(
   'MATCH (n) RETURN id(n) AS id',
   'MATCH (a)-[r]->(b) RETURN id(a) AS source, id(b) AS target, r.confidence AS weight',
   {iterations:20, dampingFactor:0.85}
) YIELD nodeId, score
RETURN nodeId, score ORDER BY score DESC LIMIT 10;

הצמתים עם הציון הגבוה מוזנים ישירות למפת החום ב‑UI.

5.5 ייצוא ניתנת לביקורת

• סדרת תת‑גרף המשמש לתשובה.
• חישוב hash SHA‑256 של ה‑JSON‑LD המסודר.
• חיבור ה‑hash לקובץ PDF ושמירתו ביומן append‑only (למשל Amazon QLDB).

זה מספק הוכחת בלתי‑מתאפשרת לבקר.

6. יתרונות ו-ROI

כלכלית, חברה SaaS בגודל בינוני (≈ 200 שאלונים/שנה) יכולה לחסוך יותר מ‑$250 k בעבודה ידנית ולסגור עסקאות עד 4 שבועות מהר יותר, מה שמשפיע ישירות על ARR.

7. שיטות מומלצות ואתגרים

אתגרים נפוצים

8. כיוונים עתידיים

1. למידה עצמי‑מפוקחת פדרטיבית – חברות מרובות תורמות עדכונים אנונימיים לגרף ללא שיתוף מסמכים גלויים.
2. הטמעת הוכחות אפס‑ידע – מבקרים יכולים לאמת שלמות תשובה ללא חשיפת המסמכים הפנימיים.
3. ראייה מרובת מודלים – שילוב צילומי מסך, דיאגרמות ארכיטקטורה וקבצי קונפיגורציה באמצעות מודלי ראייה‑LLM.
4. רדאר רגולטורי חיזוי – גרף KG מוזן למודל חיזוי שמתריע על שינויי רגולציה לפני פרסומם.

הרחבות אלו יעבירו את גרף הציות מ‑תגובות ל‑פרואקטיביות, ויהפכו שאלוני האבטחה למקור של תובנות אסטרטגיות.

סיכום

התפתחות גרף ידע עצמי‑מפוקח משנה את האופן שבו חברות SaaS מתמודדות עם שאלוני אבטחה. על ידי הפיכת כל תשובה לאירוע למידה, ארגונים משיגים צייתנות מתמשכת, מצמצמים משמעותית את העבודה הידנית, ומספקים למבקרים ראיות בלתי‑מתפשרות עם מדד אמון.

יישום האדריכל המוצג כאן מצייד צוותי אבטחה ב‑מוח צייתני חי, המתאים, מסביר ומרחיב יחד עם ההתפתחות של העסק.

ראייה נוספת

• Self‑Supervised Learning for Graphs: A Survey (arXiv)