Ծրագրի AI‑ով աջակցվող շարունակական ապացույցների ռեպոզիտորիա կառուցումը իրական‑ժամանակի անվտանգության հարցերի ավտոմատիզացման համար

Ընկերությունները այսօր դիմում են անսահմանափակ թվով անվտանգության հարցաթերթիկների, մատակարարների աուդիտների և կարգավորող վարչությունների պահանջների. Ցանկացած պլատֆորմ, ինչպիսիք են Procurize-ը, արդեն կենտրոնացնում են ինչը՝ հարցաթերթիկները և առաջադրանքները, բայց դեռ մնում է անտեսված խնդիր՝ ապացույցը, որը կողմնորոշում է յուրաքանչյուր պատասխանը. Ավանդական ապացույցների կառավարումը հիմնված է սանտալտված փաստաթղթի գրադարանների, ձեռքային կապակցումների և անկախ որոնումների վրա: Արդյունքը` شکنչակ “կրկնել‑և‑պատճեն անել” գործիք, որը ներառում է սխալներ, ուշագրավություններ և աուդիտային ռիսկներ:

Այս ուղեցույցում մենք կավարտենք.

1. Նկարագրելով Շարունակական Ապացույցների Ռեպոզիտորիայի (CER) ազդակ—կենդանի գիտելիքի բազա, որը զարգանում է յուրաքանչյուր նոր քաղաքականություն, վերահսկում կամ դեպքի հետ:
2. Ցուցադրում են, թե ինչպես են մեծ լեզվի մոդելները (LLM‑ները) կարող օգտագործվել՝ ապացույցերի համար արդյունք, արժեքավորման և քարտեզավորման համար իրական‑ժամանակում:
3. Ներկայացնում են վերջ‑ից‑վավարկված կառուցվածքը, որը համասխում է տարբերակով կառավարվող պահեստավորումը, մետատվյալների բարելավումը և AI‑կոպիտ վերադարձում.
4. Ապագա քայլերը՝ լուծում կատարելու համար Procurize-ի վրա, ներառելով ինտեգրացման կետերը, անվտանգության դիտանկություններն ու սեկչուալացման ռատոները:
5. Խոսում են կառավարումը և աուդիտային կիսաները, որպեսզի համակարգը լինի համատեղելի և վստահելի:

1. Ինչու պետք է Շարունակական Ապացույցների Ռեպոզիտորիա

1.1 Ապացույցների բացը

CER‑ը լուծում է այդ խնդիրներին՝ շարունակաբար ներմուծելով քաղաքականություններ, ուղղիչի արդյունքներ, դեպքերի մատյանի և ճարտարապետական դիագրամներ, ապա սովորելով դրանք որոնելի, տարբերակված գիտելիքի գրաֆիկին:

1.2 Օգուտարները

• Արագություն՝ ամենաթարմ ապացույցից թվեր վայրկյանում, առանց ձեռկական փնտրումից:
• Ճշգրտություն՝ AI‑ով գեներացված խաչ‑ստուգումները զգուշացնում, երբ պատասխանն արտասխանում է հիմնավորողին:
• Աըդիտին պատրաստություն՝ յուրաքանչյուր ապացույցի օբյեկտը պարունակում է անփոփոխ մետատվյալներ (սպանում, տարբերակ, վերազրվող) որոնք կարելի է արտածել որպես համատեղման փեքտի:
• Սկալաբելիություն՝ նոր հարցաթերթիկների տեսակները (օրինակ GDPR DPA, CMMC) ներմուծվում են պարզապես նոր քարտեզագրման կանոնների ավելացմանով, ամբողջ ռեպոզիտորինը վերակառուցելու կարիք չհարցում:

2. CER‑ի հիմնական բաղադրիչները

Ստորև ներկայացված է բարձր‑ մակարդակով տեսակազմը: Յուրաքանչյուր բլոկը նպատակով են այլաէկոլոգիական տեխնիկական որոշումներ, թույլատրվում է ընտրել ամպի‑բարձրացված ծառայություններ, բաց‑կոդի գործիքներ կամ խառը մոտեցում:

  graph TD
    A["Քաղաքականություն & վերահսկումի աղբյուրներ"] -->|Ներմուծում| B["Առաջնական Ապացույցների պահարան"]
    C["Թեստեր & սկաններ"] -->|Ներմուծում| B
    D["Դեպքերի & փոփոխությունների մատյան"] -->|Ներմուծում| B
    B -->|Տարբերակ և մետատվյալներ| E["Ապացույցների գործուն (օբյեկտների պահպանում)"]
    E -->|Էմբեդինգ / ինդեքսավորում| F["Վեկտորային պահարան (օրինակ՝ Qdrant)"]
    F -->|LLM որոշում| G["AI Վերադարձող Շատափ"]
    G -->|Պատասխանների գեներացում| H["Էնհարդոցման Շատափ (Procurize)"]
    H -->|Առաջադրվածիկ պողպատ| I["Շարունակական Սովորում Մոդուլ"]

Կենտրոնական մշակույթ.

• Բոլոր մուտքեր ժամակիչ կենտրոնացված Blob/Lake‑ում (Evidence Lake). Ֆայլերը պահվում են իրենց սկզբնական ձևաչափով (PDF, CSV, JSON) և հատուկ JSON‑բերանքով, որը պարունակում է տարբերակը, հեղինակը, պիտակները և SHA‑256 է հատվածը:
• Էմբեդինգ ծառայությունը դարձնում է տեքստային բովանդակությունը (քաղաքականության դրույթներ, սկանների մատյան) բարձր‑չափական վեկտորների, որոնք պահվում են Վեկտորային պահարանում: Սա թույլ է տալիս սեմանտիկ փնտրում, ոչ միայն բանալի բառի մեխանիզմը:
• AI Retrieval Engine աշխատում է retrieval‑augmented generation (RAG) փայլին: հարցը (քառատնոցի դրույթ) նախ վերցնում է ամենահամապատիկ k‑ը (top‑k) ապացույցի հատվածները, որոնք հետո փոխանցվում են ծրագրավորված LLM‑ին, որը ստեղծում է հստակ, հղող պատասխան:
• Շարունակական Սովորում Մոդուլ հավաքում էրիտորների հետադարձ կապը (👍 / 👎, խմբագրված պատասխաններ) և հստակորեն fine‑tune LLM‑ը, ուժատացնելում֊ս կազմակերպության‑հատուկ լեզունյութի վրա:

3. Տվյալների ներմուծում և ստանդարտիզացում

3.1 Ավտոմատ Pull‑երը

Յուրաքանչյուր ներմուծման աշխատանքը գրում է ծածկագիրը, որը գրանցում է.

{
  "source_id": "github.com/company/policies",
  "file_path": "iso27001/controls/A.12.1.2.md",
  "commit_sha": "b7c9d2e...",
  "ingested_at": "2025-10-05T14:23:00Z",
  "hash": "4a7d1ed414..."
}

3.2 Մետատվյալների բարելավում

Ներմուծման հետո մետատվյալների ելակետային ծառայությունը ավելացնում է.

• Վերահսկումի նույնականացումներ (օրինակ ISO 27001 A.12.1.2, NIST 800‑53 AC‑2):
• Ապացույցի տեսակ (policy, scan, incident, architecture diagram):
• Հավաստիության կապակ (OCR-ի որակը, սխեմայի ստուգում):
• Մուտքի կարգավորման պիտակ (confidential, public):

Բաստացված մետատվյալները պահվում են դոկյումենտների տվյալների շեղվածում (օրինակ՝ MongoDB) և հանդիսանում են ներքո կատարումվումը հարցումների վրա:

4. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Փայլին

4.1 Հարցերի ստանդարտացում

Երբ പഞ്ചായի զանգվածը կամ դրույթը (օրինակ՝ “Նկարագրեք ձեր գաղտնագրման‑համար սահմանները”) բերվի,

1. Դրույթի վերլուծություն – բառապաշարների, կարգերից և նպատակներից բացահայտում՝ օգտագործելով sentence‑level classifier:
2. Սեմանտիկ ընդարձակություն – “encryption‑at‑rest”‑ի սինոնիմների (օրինակ “data‑at‑rest encryption”, “disk encryption”) հարցում Word2Vec‑ի միջոցով:
3. Վեկտորային էլեմենտ – նկատելի բանճար՝ օգտագործելով sentence‑transformers/all‑mpnet‑base‑v2.

4.2 Վեկտորային փնտրում

Վեկտորային պահարանը վերադարձնում է top‑k (սովորաբար 5‑10) ապացույցի հատվածները, դասավորված ըստ cosine similarity. Ամեն հատվածը հետևող մետատվյալներով:

4.3 Prompt-ի կառուցում

Դուք compliance analyst եք SaaS ընկերության համար: Հետևյալ ապացույցների հիման վրա, պատասխանեք փաստաթղթի հատվածին. Նշեք աղբյուրները, որ օգտագործված են.

Aպացույցներ:
1. "ISO 27001 A.10.1.1 – Data encryption policy version 3.2" (policy, v3.2, 2025‑09‑12)
2. "AWS KMS configuration – All S3 buckets encrypted with AES‑256" (scan, 2025‑10‑01)
3. "Incident #12345 – Encryption key rotation performed after breach" (incident, 2025‑08‑20)

Դրույթ: "Նկարագրեք ձեր գաղտնագրման‑համար սահմանները."

LLM‑ը վերադարձնում է հստակ պատասխան և ներմուծում inline citation:

Բոլոր SaaS տվյալները, որոնք գտնվում են Amazon S3, RDS և EBS‑ում, գաղտնագրված են AES‑256‑ով, օգտագործելով AWS KMS, ինչպես սահմանված է մեր ISO 27001‑ին համապատասխանող գաղտնագրման քաղաքականության (v3.2) մեջ: Գաղտնի բանալիները ավտոմատ կերպով փոխվում են 90‑օրվա ընթացքում, իսկ հատուկ փոխակերպում կատարվել է Incident #12345 (տես 1‑3) օրինակում: Աղբյուրներ՝ 1, 2, 3.

4.4 Մարդու վերանայում

Procurize‑ը ցույց է տալիս AI‑սարքված պատասխանն, իրական աղբյուրների ցուցակով: Վերանայաները կարող են.

• Հաստատել (կանաչ նշան, գրանցում)
• Խմբագրել (կոդի փոփոխություն, գրանցվում է մոդելին fine‑tuning‑ի համար)
• Մերժել (վերադասում ձեռքով պատասխան, և ավելացնում է բացասական օրինակ վերդրված պարագաներին)

Բոլոր գործողությունները պահվում են Շարունակական Սովորում Մոդուլում, որի արդյունքում մոդելը կարող է դուր բերել կազմակերպության‑հատուկ բառաթերթիկներ և համատեքստային բառերը:

5. CER‑ի ինտեգրում Procurize-ի հետ

5.1 API-բրիջ

Procurize‑ի Questionnaire Engine ուղարկում է Webhook, երբ նոր հարցաթերթիկ կամներակ ակտիվանալի է.

{
  "question_id": "Q-2025-SEC-07",
  "text": "Նկարագրեք ձեր գաղտնագրման‑համար սահմանները."
}

Անհատական ինտեգրացիոն ծառայություն ստացել է այդ պարամետրները, ներկայացնում է դրույթը AI Retrieval Engine‑ին և վերադառնում է գեներացված պատասխանը, կարգավիճակով auto_generated.

5.2 UI‑բարելավումներ

Procurize-ի UI‑ում.

• Ապացույցների պանել՝ կցված է բացվող վերադասական ցուցակ, որտեղ ամեն աղբյուրի համար ընթերցման ընդհանրություն (Preview) է:
• Ճշգրիտության չափիչ (0‑100)՝ ցույց է տալիս սեմանտիկ համընկնդունքի ուժը:
• Տարբերակների ընտրիչ՝ թույլատրում է պատասխանը կապված լինի հատուկ քաղաքականության տարբերակին, ապահովելով հետեւողականություն:

5.3 Կտանցություններ և աուդիտ

AI‑սարքված բովանդակությունը ժառանգում է Access Control Tags‑ից, որոնք դիմում են աւածակ որի աղբյուրի: Օրինակ՝ եթե ապացույցը պիտակվում է confidential, ապա միայն Compliance Manager‑ի դերակատարողը կարող է դիտել համապատասխան պատասխանը:

Աուդիտ‑լոգերը գրանցում են.

• Ի՞նչն հաստատեց AI‑պատասխանը:
• Երբ պատասխանը գեներացված է:
• Որ նյութ (տարբերակներ, SHA‑256‑ները) օգտ օգտագործված են:

Լոգերը կարելի է արտածել compliance‑դեշբորդների (օրինակ՝ Splunk, Elastic) համար՝ թշնամիկ թանդակում:

6. Սքեյլինգն ապահովման խնդիրները

7. Կառավարման շրջանակը

1. Սպասարկողի մատրիցա – պետք է նշանակել Data Steward յուրաքանչյուր ապառաջի տիրույթում (քաղաքականություն, սկան, դեպք)։ Նրանք հաստատում են ներմուծման փիպլայնները և մետատվյալների պլանները:
2. Փոփոխությունների կառավարում – ցանկացած աղբյուրի թարմացում ինքնաբար արտահասում է բոլոր այն հարցաթերթիկի պատասխանները, որոնք հղում են այդ աղբյուրին, նշելով նրանց needing review:
3. Գաղտնիության կարգավորումներ – սենսիթիվ ապացույցները (penetration test ռեպորտեր)֊ն ծածկված են KMS բանալիով, որը փոխում է ամպի վրա ամեն արևում; հասանելիության լոգերը պահում են 2 տարին:
4. Compliance Export – պլանավորված աշխատանքը ստեղծում է zip‑բիւն կպղպղված evidence + answers ինքը համար՝ հեղտման պատճերը, ստորակերտված կազմակերպության PGP-բանալիով։

8. Կարգը‑կամար‑Կարգի գործառնական ցուցանդուղակ

9. Իրական Օրինակի Վիճակագրություն (Mini‑Case Study)

Ընկերություն՝ FinTech SaaS, 300 աշխատող, SOC 2‑Type II‑ով սերտֆիկացված:

Անհանրագծակեցող դաժանություն ստացվեց՝ չկա աուդիտ‑հայտարարություն՝ հնացած քաղաքականության պատճառով, և թիմը հանդես եկավ ավելի ուշագոյն: Այսպիս է՝ CER‑ի օգտագործումն կարգավորելով իրական‑ժամանակի համապատասխանություն և փոխադրում compliance‑ը մի սթրասգու պշումի՝ նոր մարտական նպատակների համար:

10. Ապագա ուղղվածություններ

• Cross‑Organization Knowledge Graphs՝ համատեղել անանունացված ապացույցների סכեմաներ՝ մասնագետների միջև համակողմանի հասանելիություն ապահովելու համար։
• Կարգավորման կանխատեսում՝ նորանոր կարգավորողներ ներմուծել CER‑ի մեջ՝ մոդելը վերադասաստանու նոր “կարգավորման” վերածումներ։
• Generative Evidence Creation՝ AI‑ն օգտագործել սկզբնական քաղաքականությունների (օրինակ՝ երկու տվյալների պահպանման գործընթացի) գեներացման համար, որոնք հետո կիրառում ենք ռեպոզիտորի հիման վրա:

11. Ադամ

Շարունակական Ապացույցների Ռեպոզիտորիան ձևափոխում է պետական compliant‑ներ կենդանի, AI‑կազմված գիտելիքի բազա: Սեմանտիկ վեկտորի որոնումներով և retrieval‑augmented generation-ի համակցությամբ, կազմակերպությունները կարող են իրական‑ժամանակում պատասխանել անվտանգության հարցերին, պահպանելով audit‑ready traceability, և ազատելով իրենց անվտանգության թիմերը պակաս աշխատանքից և ռազմավարական ռիսքի վերակայման վրա կենտրոնանալու հնարավորությամբ:

Procurize-ի վրա այս նախապատրաստված կառուցվածքը ոչ միայն արագացնում է պատասխանի տեպերը, այլև կառուցում է ակադեմիա‑պատիսկա compliance‑ի հիմք, որը կարող է զարգացվել՝ համապատասխանեցնելով նոր կարգավորողներին, տեխնոլոգիական և բիզնեսի երթաձիգերին:

Տեսեք նաև

• Procurize Documentation – Automating Questionnaire Workflows
• NIST SP 800‑53 Rev 5 – Control Mapping for Automated Compliance
• Qdrant Vector Search – Scalability Patterns