Ֆեդերացված Գիտելիությունների Գրաֆիկի Համախոհություն Անվտանգ Քննաթղթի Ավտոմատիզացման համար

Keywords: AI‑ղեժաված համաձայնություն, ֆեդերացված գիտելիքի գրաֆիկ, անվտանգության հարցաշարերի ավտոմատիզացիա, ապացույցների ծագում, բազմակողմանի համագործակցություն, ստուգման‑պատրանքի պատասխաններ

Աղիք‑բժնցող SaaS աշխարհում, անվտանգության հարցաշարերը devenu become gate‑keeper for every new partnership. Անհանգիստ ժամեր են գնախորտում թիմերը ճիշտ քաղաքականության հատվածների փնտրելու, ապացույցների ձևավորման և պատասխանների ձեռնարկային թարմացման համար յուրաքանչյուր ստուգումից հետո: Ինչ-որ պլատֆորմները, ինչպես Procurize‑ը, արդեն պարզեցրել են աշխատանքային պլանավորումը, բայց հաջորդ սեղանագարը գտնվում համագործակցող, միաչափ կամավորելի գիտելիքների փոխանակման մեջ, առանց տվյալների գաղտնիության խորալից:

Մուտք է Ֆեդերացված Գիտելիության Գրաֆիկը (FKG) — դեցենտրալիզացված, AI‑բարձրացված համապատասխանության արտագիր, որը կարող է հարցադրվել կազմակերպական սահմանափակումների միջով, սակայն պահպանում է արտածված աղբյուրը սարքերնիրների սահմանափակող տիրողների վերահսկողության տակ: Այս հոդվածը ենթադրում է, թե ինչպես FKG‑ը կարող է ուժ տալ անվտանգ, բազմակողմանի հարցաշարների ավտոմատիզացիա, ապահովել չչփոփոխվող ապացույցների ծագում, և ստեղծել իրաժամկետ ստուգման ճանապարհ, որ բավարարում է ներքին կառավարությանը և արտաքին վերահսկողիներին:

TL;DR: Ֆեդերացնելով համաձայնության գիտելիքների գրաֆիկները և միացնելով Retrieval‑Augmented Generation (RAG) շղթաները, կազմակերպությունները կարող են ինքնաբերաբար կազմել ճշգրիտ հարցաշարների պատասխաններ, հետագծել յուրաքանչյուր ապացույցի ծագում, և այդ հեշտությամբ անել առանց սենսિટիվ քաղաքականության փաստաթղթեր ներկայացնելու գործընկերներին:

1. Ինչու Ցեղի Տերարտված Կենտրոնացված Պահպանողները Հանդիպում են Խոչընդոտ

Կենտրոնացված պահարանները դեռ պահանջում են ձեռքի համաժամկետ երբ գործընկեր բացում են ապացույց՝ այն լինի SOC 2 հաստատման հատված կամ GDPR տվյալների մշակման հավելված: Նրա հակառակ, FKG բացահայտում է միայն համապատասխան գրաֆիկի հանգույցները (օրինակ՝ քաղաքականության կտոր կամ վերահսկման քարտեզ) մինչ որ հիմնված փաստաթղթի ներքո շարունակում է իր սեփական մատչելիության վերահսկողությունը:

2. Ֆեդերացված Գիտելիության Գրաֆիկի Հիմնական Հաստատուները

1. Node – Պոլատական համաձայնության արտագիր (քաղաքականության հատված, վերահսկման ID, ապացույցի նյութ, ստուգման ելքային արդյունք)։
2. Edge – Սեմանտիկ առնչություններ (“implements”, “depends‑on”, “covers”)։
3. Shard – Մի բաժանված տվյալ, որը պատկանում է մեկ կազմակերպությանը, ստորագրված իր անձնական բանալիով։
4. Gateway – Թեթև ծառայություն, որը միջանցք է հարցումներին, կիրառելով քաղաքականության‑հիմնված ուղղորդում և հավաքում արդյունքներ։
5. Provenance Ledger – Չչփոփոխվող մատենադարան (սովորաբար թույլատրելի blockchain) որը գրանցում է որը հարցարել է ինչ, երբ, և որի տարբերակ հրառակված էր:

Այս բաղադրիչները միասին հնարավորություն են տալիս շուտ և հետագծելի պատասխաններ համաձայնության հարցերին առանց հիմնական փաստաթղթերը տեղափոխելու:

3. Ուղղված Դյուրացում

Ցույցը մի բարձր-դառնակ Mermaid գրաֆիկ, որը պատկերագրվիթում է մի քանի ընկերությունների, ֆեդերացված գրաֆիկի շերտի, և AI շարժիչի հետամսության գործողությունները, որոնք գեներացնում են հարցաշարների պատասխաններ:

  graph LR
  subgraph Company A
    A1[("Քաղաքականության հանգույց")];
    A2[("Վերահսկման հանգույց")];
    A3[("Ապացույցի BLOB")];
    A1 -- "implements" --> A2;
    A2 -- "evidence" --> A3;
  end

  subgraph Company B
    B1[("Քաղաքականության հանգույց")];
    B2[("Վերահսկման հանգույց")];
    B3[("Ապացույցի BLOB")];
    B1 -- "implements" --> B2;
    B2 -- "evidence" --> B3;
  end

  Gateway[("Ֆեդերացված Գեյտვეի")];
  AIEngine[("RAG + LLM")];
  Query[("Քննաթղթի հարցում")];

  A1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  B1 -->|Signed Metadata| Gateway;
  Query -->|Ask for "Data‑Retention Policy"| Gateway;
  Gateway -->|Aggregate relevant nodes| AIEngine;
  AIEngine -->|Generate answer + provenance link| Query;

Բոլոր հանգույցների պիտակները շերտված են էլակտուրոներով, ինչպես պահանջվում է Mermaid‑ում:

3.1 Տվյալների հոսք

1. Ինգեգրում – Յուրաքանչյուր ընկերություն ატեռնում է քաղաքականությունները/ապացույցները իր Shard‑ում։ հանգույցները կերպեցվում, ստորագրվում, և պահվում են տեղական գրաֆիկի տվյալների բազայում (Neo4j, JanusGraph, սն).
2. Փատվություն – Միայն գրաֆիկի մետա‑տվյալները (հանգույցների ID, հեշեր, շրջանների տեսակներ) հրապարակվում են ֆեդերացված որոշիչը։ Արտածված փաստաթղթերը մնանում են տեղում:
3. Հարցի լուծում – Երբ անվտանգության հարցաշար ստանում են, RAG շղթան ուղարկում է բնական լեզվի հարցում դեպի տարբերակիչը. տարբերակիչը լուծում է համապատասխանոն հանգույցները տարբերակված Shard‑ներից.
4. Պատասխանների գեներացում – LLM‑ը օգտագործում է ստացված հանգույցները, կազմում համատեքստիկ պատասխան, և կցում ծագման կտոր (օրին., prov:sha256:ab12…).
5. Ստուգման տիրակում – Յուրաքանչյուր հարցում և համապատասխան հանգույցների տարբերակները գրվան Provenance Ledger‑ում, որն թույլ է տալիս ստուգիչներին վերլուծել ճշգրիտ որ քաղաքականության հատվածը պատասխանեց:

4. Ֆեդերացված Գիտելիության Գրաֆիկի կառուցում

4.1 Սքեմա Դիզայն

JSON‑LD‑ի օգտագործումը օգնում է LLM‑ին հասկանալ սեմանտիկը առանց հատուկ վերափոխիչների:

4.2 Ստորագրում և Վավերացում

Ստորագրությունը ապահովում է չփոփոխելիություն—ցավասարություն կորցնող ցանկացած փոփոխություն կկոտրի ստուգումը հարցման պահին:

4.3 Provenance Ledger-ի ինտեգրում

Մի թեթև Hyperledger Fabric շերտ կարող է ծառայել որպես մատենադարան: Յուրաքանչյուր գործարք գրանցում է.

{
  "requestId": "8f3c‑b7e2‑... ",
  "query": "Ի՞նչ է ձեր տվյալների-չհանեցումը պահում ձգտումով:",
  "nodeIds": ["PolicyNode:2025-10-15:abc123"],
  "timestamp": "2025-10-20T14:32:11Z",
  "signature": "..."
}

Ստուգիչները կարող են հետագծել գործարքը, վավերացնելու հանգույցների ստորագրությունները և հաստատել, որ պատասխանը ծագում ունի ճիշտ աղբյուրից:

5. AI‑բլված Retrieval‑Augmented Generation (RAG) Ֆեդերացիայում

1. Վաստակած եթերություն – Դուալ‑կոդեր մոդել (օրինակ՝ E5‑large) ինդեքսուում է յուրաքանչյուր հանգույցի տեքստային ներկայացումը։ Հարցումները կատարվում են և վերադրվում են ըստ top‑k հանգույցներից՝ բազմակողմանի շարդների միջանցք։

2. Շարդների անցած վերակարգավորում – Լրիվ Transformer (օրինակ՝ MiniLM) վերակարգավորում է միացված արդյունքների քանակը, համոզելով, որ առավել գաղափարական ապացույցները բարձրանում են:

3. Prompt‑ինժեներություն – Վերջին թվանշանները ներառում են ստացված հանգույցները, իրենց ծագման կտորները և խիստ հրահանգ՝ չհաղորդել:

   Դուք AI համաձայնության օգնական եք։ Օգտագործեք միայն տրամադրված ապացույցների հանգույցները՝ պատասխանի համար։ Սիտացրեք ամեն օր հանգույցը իր provenance token‑ով:
   
   QUESTION: "Նկարագրեք ձեր տվյալների-չհանեցման ռազմավարությունը:"
   
   EVIDENCE:
   1. [PolicyNode:2025-10-15:abc123] "Բոլոր հաճախորդների տվյալները պահվում են AES‑256‑GCM միջոցով..."
   2. [ControlNode:ISO27001:A.10.1] "Պատիվի վերահսկում պետք է փաստաթղթամոլք և ամեն տարի վերանայվի."
   
   Տվեք համառոտ պատասխանը և մատչելի provenance token‑ները յուրաքանչյուր նախադասության հետո.
   

4. Ելքի վավերացում – Մետա‑չափորումները ստուգում են, որ յուրաքանչյուր հղում համապատասխանում է Provenance Ledger‑ում՝ բացակայում են բացատսերերը, ապա ավտոմատ կերպով շրջում են ձեռքով վերանայմանը:

6. Իրական Աշխատանքային Օրինակներ

7. Անվտանգություն և Գաղտնիություն

1. Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) – Երբ հանգույցը գերակայ է, սեփականատերը կարող է տրամադրել ZKP‑ի, որ հանգույցը բավարարում է որոշակի կանխատեսում (օրինակ՝ “պարունակում է ծածկագրելու մասին”) առանց ամբողջ տեքստի բացահայտման:
2. Differential Privacy – Արդյունքների համամիտ (տեսակետների համադրված) կարող են օգտագործել կազմված շաբլոն՝ կարիքի առնչության անոնք չպահանջվող տեղեկությունների համար:
3. Մուտքի Կառավարում – Gateway‑ը կատարում է Attribute‑Based Access Control (ABAC), թույլատրելով մատչելի՝ միայն գործընկերների role=Vendor և region=EU ներածում՝՝ բնագավառից տված EU‑հանգույցների հարցում:

8. Կարգավիճակների տարբերակների իրականացում SaaS‑համապատասխանների համար

Միջ-գործողության թիմը (անվտանգություն, տվյալների ինժեներություն, արտադրանք, իհայտնություն) պետք է զբաղվի արշավին, որպեսզի համաձայնության, գաղտնիության և կատարողականության նպատակները համահունչ լինեն:

9. Ցուցանիշներ հաջողության գնահատման համար

• Առաջարկել Ժամանակ (TAT) – Որոշիները՝ Քննաշար ստանալու և պատասխանների արտածման միջինը: Նպատակ՝ < 12 ժամ:
• Ապացույցների ծածկուս – Процент պատասխանների, որոնք ունեն provenance token: Նպատակ՝ 100 %:
• Տվյալների Ելքակ Մուտք – Բացահայտված անգիրակ փաստաթղթերի կազմումված բիթերը (պետք է միաձայն լինի 0):
• Ստուգման Յաջողության Գործոն – Ստուգիչների կողմից ավելացրած նոր հարցումը՝ բացակայումների մակսներ: Նպատակ՝ < 2 %:

Համակարգային վերահսկողություն այս KPI‑ների վրա ապահովում է կապակցված բարեփոփոխություն; օրինակ՝ «Տվյալների Ելքակ Մուտք»-ի բարձրացում կարող է ավտոմատ կերպով գործարկել ABAC‑ի խիստացմանը:

10. Ապագա ուղղումներ

• Compose‑able AI Micro‑services – բաժանել RAG‑ը դեպի իրենցk retrieval, reranking, generation‑ի սերվիսների, հիմնականում մակարդակավորություն:
• Self‑Healing Graphs – Վարցնել reinforcement learning‑ը, որպես ավտոմատ առաջարկներ սքեմայի նորացումները, երբ կանոնների նոր լեզվակներ առաջանան:
• Cross‑Industry Knowledge Exchange – Հիմքդել ոլորտի կոնսորտիում, որոնք կբաժանվեն անանուն գրաֆիկի սքեմաները, արագացնելով համաձայնության համադրումը:

Ֆեդերացված գիտելիության գրաֆիկները դառնում են հ વિશ્વը‑հաշվետու, որտեղ AI‑ն ավտոմատացնում է համաձայնությունը առանց գաղտնիություն խախտում:

Տես նաև

• Retrieval‑Augmented Generation: Foundations and Best Practices (arXiv)
• Hyperledger Fabric for Immutable Provenance (Hyperledger)