בינה מלאכותית מבוססת נתונים סינתטיים לאוטומציה של שאלוני אבטחה

בעידן של AI גנרטיבי, המכשול הגדול ביותר להרחבת אוטומציית שאלונים הוא הנתונים – לא החישוב. מדיניות אבטחה אמיתית שמורה, מעוצבת בצורה עשירה ונדירה מתוייגת ללמידת מכונה. נתונים סינתטיים מציעים קיצור דרך שמגן על הפרטיות, מאפשר לארגונים לאמן, לאמת ולשפר באופן רציף מודלים שיכולים לנסח תשובות מדויקות, שבדקיות, על‑פי דרישה.

למה נתונים סינתטיים הם הקישור החסר

על‑ידי ביטול הצורך להכניס מדיניות גולמית ללולאת האימון, נתונים סינתטיים לא רק מכבדים סודיות אלא גם מעניקים לצוותי הציות שליטה מלאה על מה ו‑איך של ההתנהגות של המודל.

מושגים מרכזיים מאחורי נתוני שאלון סינתטיים

1. יצירת פקודות מבוססות פרומפט

LLM ניתן להוראות לפעול כמחבר מדיניות ולייצר טיוטות תשובה עבור תבנית שאלה נתונה. דוגמת פרומפט:

אתה קצין ציות עבור פלטפורמת SaaS. כתוב תשובה תמציתית (≤150 מילים) לבקרת ISO 27001 הבאה:
"תאר כיצד מפתחות הצפנה מוגנים במצב מנוחה ובמעבר."

הרצת פרומפט זה על פני קטלוג של בקרות מניבה תיקייה סינתטית גולמית.

2. קידוד בקבוצת מילים מבוקרת והתאמת אונטולוגיה

כדי לשמור על עקביות בטקסט שנוצר, אנו משולבים אונטולוגיית אבטחה (למשל, NIST CSF, ISO 27001, SOC 2) המגדירה:

• סוגי ישויות: Encryption, AccessControl, IncidentResponse
• מאפיינים: algorithm, keyRotationPeriod, auditLogRetention
• קשרים: protects, monitoredBy

האונטולוגיה מנחה את ה‑LLM דרך פרומפטים מובנים ו‑post‑processing שמחליפים תיאור חופשי בטוקנים תואמי‑אונטולוגיה, מה שמאפשר אימות במק downstream.

3. זרקת רעש ודוגמת קצוות

תשובות ציות אינן מושלמות. צינורות סינתטיים מוסיפים במודע:

• אי‑דיוקים עובדתיים קטנים (למשל, מרווח סיבוב מפתחות מעט ישן יותר) ללימוד זיהוי שגיאות.
• ניסוח דו‑משמעי לשיפור היכולת של המודל לבקש הבהרות.
• שונות לשונית (בריטית מול אמריקאית, פורמלית מול לא פורמלית) להכנה מרובת שפות.

צינור נתונים סינתטיים מקצה לקצה

להלן דיאגרמת Mermaid המתארת את כל התהליך, החל ממסד נתוני הבקרות ועד פריסת המודל בתוך Procurize.

  flowchart TD
    A["Control Catalog (ISO, SOC, NIST)"] --> B["Prompt Template Library"]
    B --> C["LLM Synthetic Generator"]
    C --> D["Raw Synthetic Answers"]
    D --> E["Ontology Mapper"]
    E --> F["Structured Synthetic Records"]
    F --> G["Noise & Edge‑Case Engine"]
    G --> H["Final Synthetic Dataset"]
    H --> I["Train / Fine‑Tune LLM"]
    I --> J["Evaluation Suite (Synthetic + Real QA)"]
    J --> K["Model Registry"]
    K --> L["Deploy to Procurize AI Engine"]
    L --> M["Live Questionnaire Automation"]

פירוט הצינור

1. קטלוג בקרות – משיכת רשימת הפריטים העדכנית מהתקנים.
2. ספריית תבניות פרומפט – אחסון תבניות פרומפט חוזרות לשימוש per category.
3. מחולל סינתטי LLM – שימוש במודל בסיסי (למשל, GPT‑4o) ליצירת טיוטות תשובה.
4. מיפוי אונטולוגיה – יישור טקסט חופשי עם האונטולוגיה, המרת ביטויים למפתחות קאנוני.
5. מנוע רעש וקצוות – הוספת שינויים מבוקרים.
6. מאגר נתונים סינתטי סופי – שמירה באגם נתונים מבוסס גרסאות (לדוגמה, Snowflake + Delta Lake).
7. אימון/כוונון LLM – יישום instruction‑tuning עם LoRA או QLoRA לשמירה על משאבים.
8. ערכת הערכה – שילוב מקרים סינתטיים עם קבוצת בדיקה מצומצמת של שאלות אמיתיות לבדיקת חוסן.
9. רישום מודלים – רישום גרסת המודל עם מטא‑דטה (hash של נתוני אימון, גרסת תקן).
10. פריסת מנוע AI ב‑Procurize – חשיפת API אינטגרטיבי ללוח שאלונים.
11. אוטומציה חיה – צוותים מקבלים טיוטות AI, יכולים לסקור, לערוך ולאשר בזמן אמת.

סקירה טכנית מעמיקה: כוונון מדויק עם LoRA

Low‑Rank Adaptation (LoRA) מצמצמת משמעותית את דרישות הזיכרון תוך שמירה על ביצועי המודל:

import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-4o-mini"
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

lora_cfg = LoraConfig(
    r=16,                # rank
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

lora_model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# Prepare synthetic dataset
train_dataset = SyntheticDataset(tokenizer, synthetic_path="s3://synthetic/qna/train.json")
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True)

optimizer = torch.optim.AdamW(lora_model.parameters(), lr=2e-4)

for epoch in range(3):
    for batch in train_loader:
        outputs = lora_model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
    print(f"Epoch {epoch} loss: {loss.item():.4f}")

LoRA מאפשרת איטרציה מהירה – ניתן להכניס קבוצות נתונים סינתטיות חדשות מדי שבוע ולא לבצע אימון מלא של המודל.

אינטגרציה עם Procurize: מהמודל ל‑UI

1. רישום קצה API למודל – אחסון המודל המכוון ב‑service inference מאובטח (למשל SageMaker, Vertex AI).
2. גשר API – Backend של Procurize קורא POST /v1/generate-answer עם מטען:

{
  "question_id": "SOC2-CC8.1",
  "context": "latest policy version hash",
  "metadata": {
    "requester": "security-team",
    "priority": "high"
  }
}

3. שכבת ביקורת בזמן אמת – הטיוטה מוצגת ב‑UI של השאלון כתוכן עשיר לעריכה, עם טוקני אונטולוגיה מודגשים וציון ביטחון (0‑100).
4. שרשרת ביקורת – כל תשובה שנוצרה ע״י AI מאוחסנת יחד עם מקור הנתונים הסינתטי, גרסת המודל ופעולות הסוקרים, במטרה לעמוד בדרישות ראייתיות רגולטוריות.

יתרונות כמותיים

מקרה מבחן אמיתי בחברת Acme Cloud הראה הפחתה של 71 % בזמן מחזור השאלון לאחר פריסת מודל LLM מאומן על נתונים סינתטיים ו‑Integrations עם Procurize.

best practices & pitfalls to avoid (שיטות עבודה מומלצות & טעויות להימנע)

1. אימות מיפוי אונטולוגיה – להפעיל בדיקה אוטומטית שכל תשובה סינתטית מכילה את הטוקנים הדרושים (למשל encryptionAlgorithm, keyRotationPeriod).
2. אדם‑ב‑לולאה (HITL) – לשמור שלב סקירה חובה לבקרות בעלות סיכון גבוה (למשל, הודעת פריצה).
3. בקרת גרסאות של נתונים סינתטיים – לשמור קבצי סקריפטים, פרומפטים, seed‑random על מנת להבטיח שחזור ו‑audit של מקור הנתונים.
4. מעקב אחרי הסטייה (drift) – לנטר שינויי התפלגות של ציון הביטחון; שינוי פתאומי עשוי להעיד על פרומפט מיושן או עדכון רגולציה.
5. הימנעות מה‑over‑fitting – לשלב מדי פעם קבוצה קטנה של תשובות אמיתיות (מאנונימיזציה) כדי לשמור על ריאליות המודל.

כיוונים עתידיים

• העברת תחומים: ניצול מאגרי נתונים סינתטיים ממקצועות SaaS, FinTech ובריאות לבניית LLM “ציות אוניברסלי” שניתן לכוונן לתחומים נישתיים עם כמה מאות דוגמאות.
• כוון פדרלי עם פרטיות: שילוב נתונים סינתטיים עם עדכונים פדרליים מוצפנים (federated) של מספר לקוחות, מה שמאפשר מודל משותף מבלי לחשוף מדיניות גולמית.
• שרשראות ראיות מוסברות: חיבור ה‑generation הסינתטי למנוע גרפים שמקשרים פרקי תשובה למקורות מדיניות, ובכך מספק למבקר מפת ראיות שניתנת למעקב מכונה.

מסקנה

נתונים סינתטיים הם יותר מאשר תחבולה חכמה; הם מאפשרן אסטרטגי שמכניס AI לאוטומציית שאלוני ציות לעולם שמעריך פרטיות. על‑ידי יצירת קורפוס תשובות ריאליסטי, תואם אונטולוגיה, ארגונים יכולים לאמן מודלים חזקים מבלי לסכן מדיניות פנימית, לקצר את זמני המענה ולשמר שרשרת audit קפדנית – כל זאת תוך שמירה על קצב שינוי הרגולציה. כאשר הם משולבים עם פלטפורמה ייעודית כגון Procurize, AI המונע בנתונים סינתטיים הופך מנקודת צוואר בקצה לבניית מנגנון ציות מתמשך, מתעדכן וניתן להסברה.

ראה גם

• NIST Special Publication 800‑53 Revision 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems
• OpenAI Cookbook: Fine‑tuning LLMs with LoRA
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management Systems Requirements
• Google Cloud AI‑Ready Synthetic Data Documentation