ԱԻ‑ի միջոցով շարժական ռիսկի սցենարի խաղադաշտ

Ցուցակված ՍաաՍ անվտանգության աշխարհում վաճառողներին հաճախ պետք է ցույց տվեն, թե ինչպես են նրանք վերաբերվում նորանոր սպառնալիքներին։ Ավաղական, անփոփոխ համապատասխանեցման փաստաթղթերը չի կարող համադրվել նոր թեստերից, կարգավորիչների փոփոխություններից ու հակակազմակների տեխնիկաներից առաջացած գագաթին։ ԱԻ‑ի միջոցով շարժական ռիսկի սցենարի խաղադաշտը լցնում է այդ բացը՝ տրամադրելով ինտերակտիվ, ԱԻ‑չափված կախարդում, որտեղ անվտանգության թիմերը կարող են մոդելել, սիմուլացնել և տեսու­լայնեցնել պոտենցիալ ռիսկի սցենարները իրական ժամանակում, ապա ավտոմատ կերպով թարգմանելով այդ մտքերին ճշգրիտ հարցարների պատասխաններ:

Կետական ախանջեր

• Ընդունել ռիսկ‑սցենարի խաղադաշտի ճարտարապետությունը, որը կառուցված է գեներատիվ ԱԻ‑ի, գրաֆների նյու­րոնային ցանցերի (GNN) և իրադարձություն‑նվիրված սիմուլացիայի վրա:
• Սովորել, թե ինչպես միավորել սիմուլացված արդյունքները procurement (պրոցեսների) հարցարների փայփլայնների հետ:
• Հետազոտել լավագույն փորձելների պաշարները, օրինակ՝ Mermaid նկարագրությունների միջոցով սպառնալիքի εξέ­կ­խ­ար­չի տեսու­լայնում:
• Կարող եք անցնել ամբողջական end‑to‑end օրինակը՝ սցենարի կարգադրմանից պատասխանների ստեղծման մինչև վերջը:

1. Ինչո՞ւ պետք է ունենալ ռիսկ‑սցենարի խաղադաշտը

Անվտանգության հարցարանները ավաղականորեն են հիմնված երկու աղբյուրների վրա.

1. Անփոփոխ քաղաքականության փաստաթղթեր – հաճախ ամիսներով հին, ներառում են ընդհանուր վերահսկողություններ։
2. Ձեռքի փորձագետների գնահատումներ – ժամանակահատված են, ենթադրում են մարդը խախտումներ, և պատկերում չեն կարող կրկնվել։

Երբ նոր թերություն, օրինակ Log4Shell, կամ կարգավորիչի փոփոխություն, ինչպիսիք են EU‑CSA պարագիծի վերապատրաստումը, გამოხայում, թիմերը լցնում են փոխադրման քաղաքականությունները, վերադայում են գնահատումները և նորից գրանցում են պատասխանները։ Արդյունքն է պահասպի պատասխաններ, անհամաչափ վավերացումներ և աճեցված փաթեթի շրջանների դժվարություն:

Շարժական ռիսկի սցենարի խաղադաշտը լուծում է սա՝

• Շարունակաբար մոդելելով սպառնալիքների εξέ­կ­խ­ար­չը՝ ԱԻ‑գեներատիվ հարձակողական գրաֆերով:
• Ավտոմատ կերպով համահամաձայնելով սիմուլացված ներխուժումներն վերահսկողության՝ կառավարման (SOC 2, ISO 27001, NIST CSF) շրջանակների հետ:
• Ստեղծելով ապացույցների հատվածներ (օրինակ՝ լոգս, մեղունք պլաններ), որոնք հնարավոր են կցել հարցարների դաշտերին անմիջապես:

2. Կենտրոնական ճարտարապետության ամփոփում

Ահա խաղադաշտի բաղադրիչների բարձր‑սպիտակ գրաֆիկը: դիզայնը նախագծված է մոդուլյար, որպեսզի այն կարող է ներդրվել որպես միկրո‑սերվիսների հավաքածու ցանկացած Kubernetes կամ serverless միջավայրում:

  graph LR
    A["User Interface (Web UI)"] --> B["Scenario Builder Service"]
    B --> C["Threat Generation Engine"]
    C --> D["Graph Neural Network (GNN) Synthesizer"]
    D --> E["Policy Impact Mapper"]
    E --> F["Evidence Artifact Generator"]
    F --> G["Questionnaire Integration Layer"]
    G --> H["Procurize AI Knowledge Base"]
    H --> I["Audit Trail & Ledger"]
    I --> J["Compliance Dashboard"]

• Scenario Builder Service – թույլ է տալիս օգտատերերին նկարագրել գույները, վերահսկողությունները և վերածված սպառնալիքների նպատակները բնական լեզվի ներմուծումներով:
• Threat Generation Engine – գեներատիվ LLM (օրինակ Claude‑3 կամ Gemini‑1.5), որը ընդլայնում է նպատակները կոնկրետ հարձակումների քայլերով և տեխնիկներով:
• GNN Synthesizer – ներմուծում է ստեղծված քայլերը և օպտիմալացնում հարձաման գրաֆը իրականափոխի համար, արտադրելով հավանականության գնահատումներ յուրաքանչյուր հանգբույրի համար:
• Policy Impact Mapper – համեմատում է հարձաման գրաֆը կազմակերպության վերահսկողության մատրիցայի հետ՝ բացերը հայտնաբերում:
• Evidence Artifact Generator – սինքնեզի լոգս, կարգի սինքրոնացման լուսանկարներ և լուծման խաղաշարերը՝ օգտագործելով Retrieval‑Augmented Generation (RAG):
• Questionnaire Integration Layer – լրացնում է գեներացված ապացույցները Procurize AI-ի հարցարների շաբլոնների միջոցով API‑ով:
• Audit Trail & Ledger – գրանցում է յուրաքանչյուր սինուլացիայի ռեկորդը անփոփոխ գրագիր (օրինակ Hyperledger Fabric) հաջորդականության հետառքման համար:
• Compliance Dashboard – տեսու­լայնում է ռիսկի εξέ­կ­խ­ար­չը, վերահսկողությունների ծածկագրումը և պատասխանների հավատարմության գնահատումները:

3. Սցենարի կառուցում – քայլ առ քայլ

3.1 Բիզնեսի համատեքստի սահմանումը

Prompt to Scenario Builder:
"Սիմուլացրե՛ք ընտրված ռե-նսոմո վիրուս հարձակում մեր SaaS տվյալների մշակման պարբերականին, որն օգտագործում է նոր չխայտրագրված խոցելիություն երրորդ կողմի վերլուծական SDK‑ում։"

LLM‑ը բաժանում է ներմուծումը՝ կարգի (տվյալների մշակման պարբերական), սպառնալիքի վեկտոր (ռե-նսոմո վիրուս) և խոցելիություն (analytics SDK CVE‑2025‑1234)՝:

3.2 Սինուլացնել հարձաման գրաֆ

Threat Generation Engine‑ը ընդլայնում է նպատակսեխավածը սցենարի հաջորդականությամբ.

1. SDK‑ի տարբերակի ռեկոնեսանս հանրային փաթեթների գրադարանում:
2. Հեռակա կոդերի գործարկման խոցելիության հարձակամ:
3. ՓակառեՂման անցում ներքին պահեստագրիչ ծառայություններին:
4. Տու­ս ստիպող տվյալների գաղտնագրում:
5. Հակարդու նո­տի էքսպո­րցիա:

Այս քայլերը դառնում են գրաֆի հանգբույրները, իսկ GNN-ը ավելացնում է իրականավարումա հիմնված հավանականությունների քաշերը պատմական դեպքերի տվյալների վրա.

3.3 Համապատասխան վերահսկողությունների մատչում

Policy Impact Mapper‑ը ստուգում է յուրաքանչյուր հանգբույրը վերահսկողությունների հետ.

Մինչև չդիմված «Ցանցի հատվածում» բացը կրում է առաջարկություն՝ ստեղծել միկրո‑սեգմենտացիայի կանոն:

3.4 Ապացույցների ստեղծում

Յուրաքանչյուր ծածկված վերահսկողության համար Evidence Artifact Generator-ը արտադրում է.

• Կոնֆիգուրացիոն հատվածներ՝ ցույց տալ SDK‑ի տարբերակի ամրագրման օրինակ:
• Լոգների օրինակներ՝ ներբերող խոցելիության IDS‑ի թեթվածքները:
• Լուծման խաղաշար՝ հատվածում մեխանիզմի ներդրման կանոնները:

Բոլոր փաստաթղթեր պահպանվում են JSON‑ֆորմատում, որ Questionnaire Integration Layer‑ը կարող է օգտվել:

3.5 Հարցարների ավտոմատ լրացում

Օգտակար փոխարկումներով՝ procurement‑ինքնաբանական դաշտերի հետ, համակարգը ներմուծում է.

• Պատասխան: “Մեր կիրառական ապահովական միջը սահմանափակվում է վադված SDK տարբերակների հնարավորությունների վրա, և մենք տակագծում ենք ցանցի մասորակների բաժինն ըստ տվյալների մշակման և պահպանումների կատարման: ”
• Ապացույց: SDK‑ի lock‑ֆայլ, IDS‑ի JSON‑alert, բաժանիչ քաղաքականության փաստաթուղթ:

Գեներացված պատասխանը ատաստանափաստ է 92 %‑ով՝ հիմնված GNN‑ի հավանականության մոդելից:

4. սպառնալիքի εξέ­կ­խ­ար­չի տեսուցպահած ժամանակի վրա

Պարտատու­րդերը հաճախ պահանջում են ժամանակակետի դիտում, ինչպես ռիսկը փոփոխվում է նոր սպառնալիքների երևակայության հետ: Ահա Mermaid տիրույթը՝ ցույցատրելով պրոցեսների ընթացքը սկսած սկսնակ տունից մինչև լուծում:

  timeline
    title Dynamic Threat Evolution Timeline
    2025-06-15 : "CVE‑2025‑1234 հայտնաբերվեց"
    2025-06-20 : "Խաղաքարը սիմուլացվեց"
    2025-07-01 : "GNN‑ը 68 % հաջողության հավանականություն հաշվեց"
    2025-07-05 : "Ցանցի հատվածման կանոնը ներդրվել է"
    2025-07-10 : "Ապացույցների հատվածներ գեներացվել են"
    2025-07-12 : "Նարածուի հարցար ավտոմատ լրացվել է"

Ժամանակակետը կարող է ինտեգրվել համաձայնության քարտաստի մեջ, ապահովելով աուդիտորների համար պարզ պատկերացում «քանի անգամ և ինչպես» ռիսկերը լուծված են:

5. ինտեգրում Procurize AI Knowledge Base‑ի հետ

Խաղադաշտի Գրառված Գիտության Բազան (Knowledge Base) միավորում է.

• Policy‑as‑Code (Terraform, OPA)
• Ապացույցների պահոցներ (S3, Git)
• Վաճառողի‑հատուկ հարցարների բանկեր (CSV, JSON)

Նոր սցենարի գործարկումից հետո Impact Mapper‑ը գրանցում է պոլիսի ազդեցության պիտակներ ապագա հարցարների համար, թույլ տալով շ فوری օգտագործում: Սա զգալիորեն նվազեցնում է կրկնվող աշխատանքի քանակը:

Օրինակի API‑հաղորդակցություն

POST /api/v1/questionnaire/auto-fill
Content-Type: application/json

{
  "question_id": "Q-1123",
  "scenario_id": "scenario-7b9c",
  "generated_answer": "Մենք micro‑segmentation‑ին ներդրել ենք...",
  "evidence_refs": [
    "s3://evidence/sdk-lockfile.json",
    "s3://evidence/ids-alert-2025-07-01.json"
  ],
  "confidence": 0.92
}

Պատասխանը թարմացնում է հարցարն ու գրառում կատարում է անփոփոխ էլի­դճ‑ում:

6. Առավելագույն անվտանգության եւ համաձայնության զգուշությունները

Այս պաշտպանական միջոցները ապահովում են SOC 2 CC6, ISO 27001 A.12.1 և GDPR Art. 30‑ի (բաղադրման ռեկորդների) համապատասխանությունը:

7. Իրական տնտեսական օգտակարությունը – ROI‑ի համեմատություն

Միջին SaaS֊ի 200‑ի ժամառված խումբի պիլոտ-փորձարկման արդյունքում ստացվել է 75 % նվազեցում աուդիային, եւ 30 % բարձրացում վաճառքի հաղթանակի տոկոսին:

8. Սկսելու քայլերը – ներդրման ցանկը

1. Կառավարել micro‑սերվիսի հավաքածուն (K8s Helm chart կամ serverless functions):
2. Միանալ առկա քաղաքականության պահուստին (GitHub, GitLab)՝ Գիտության Բազանին:
3. Սովորեցնել հարձակամի գեներատիվ LLM‑ը Ձեր ոլորտի CVE‑ feed‑ներով՝ օգտագործելով LoRA‑adapter‑ներ:
4. Ներբեռնել GNN‑ մոդելը պատմական դեպքերի տվյալների վրա՝ ճշգրիտ հավանականության գնահատման համար:
5. Կարգաբերել Հարցարների ինտեգրի շերտը Procurize AI‑ի API‑ի և CSV‑ի շարքի հետ:
6. Ակտիվացնել անփոփոխ գրագիրը (ընտրեք Hyperledger Fabric կամ Amazon QLDB):
7. Կատարել sandbox‑սցենար և վերանայեք գեներացված ապացույցները համաձայնության թիմի հետ:
8. Կարգավորվել prompt‑ների կարգավորումները եւ լոկալիզացնել արտադրական տարբերակը:

9. Ապագա ինքնուրույն ուղիներ

• Մուլտիմեդիա ապացույցներ՝ ինտեգուրել նկարի‑էվոլյուցիա (օրինակ՝ սխալ կոնֆիգուրացիոների էֆեկները)՝ տեսու­լայնող տեսություն՝ Vision‑LLM‑ների միջոցով:
• Շարունակական ուսումնական շղթա՝ իրական դեպքերի պոստ‑մարտրիտների հետ միակցելով Threat Generation Engine‑ը՝ ավելի իրական պատմություն տալու համար:
• Բեռների միջև ֆեդերացիոն համակարգ՝ թույլ տալու մի քանի SaaS‑իրադարձողներին անանոնի սպառնալիքների գրաֆները անանուն կերպով բաժանել, աճեցնելով համընդհանուր պաշտպանություն:

Այս խաղադաշտը մի հարմար լինի ցուցակային ռիսկերի պատմող՝ փոխարինելով արձանագրությունից մինչև գործողության: