AI‑բարձրագրված գիտելիքի գրաֆների օգտագործումն՝ պետական անվտանգության վերահսկողությունները, քաղաքականությունները և ապբավանդակները միանալու համար

Սաա արագ զարգացող SaaS‑անվտանգության աշխարհում, թիմերը աշխատում են տասնյակների ընդհանուր շրջանակների պես—SOC 2, ISO 27001, PCI‑DSS, GDPR, և ոլորտ‐սպեկիֆիկ կանոնների—նույնը վերածվող անվերջ անվտանգության հարցաթերթիկների միջոցով՛ արդյունքներ,՛ աուդիտորներ,՛ գործընկերներ։ Կրկնվող վերահսկողությունների մեծածավալը, կրկնակի քաղաքականությունները և չհամակեցված ապբավանդակները ստեղծում են գիտելիքի ապարագանների խնդիր, որն անանձին ծախսում է և ժամանակը, և դրամը։

AI‑բարձրագրված գիտելիքի գրաֆը թվում է լուծում: Դրանցից տարբերակված համատեղող անվտանգային նյութերը կրադեն, և կապվածը անմիջապես կարող ենք գտնել համապատասխան վերահսկողությունը, հայտնաբերել ճշգրիտ ապբավանդակները, և հաշվի հասցնել շտապ պատասխանները երկու վայրկյանների միջոցով։ Այս հոդվածը հոկպատկանում է գաղափարի, տեխնիկական կառուցվածքի, և պրակտիկ քայլերի միջոցով՝ ուզումք միացնել գիտելիքի գրաֆը Procurize պլատֆորմում։

Ինչու Սաակատորական Մակարդակները Անհրաժեշտ չեն

Նաև, նույնիսկ ուժեղ փաստաթուղթների շտեմարանների հետ, սեմանտիկ հարաբերությունների բացակայությունը նշանակում է, որ թիմերը կրկին նույն հարցը պատասխանում են տարբեր ձևերով յուրաքանչյուր սարտառման համար։ Արդյունքը ոչ-արդյունավետ արձագանքված շղթա, որը դադարեցում է պայմանագրերը և ծանրաբեռնում վստահությունը։

Ինչ է AI‑բարձրագրված Գիտելիքի Գրաֆը

Գիտելիքի գրաֆը գրաֆ‑հիմադրված տվյալների մոդել է, որտեղ միավորները (nodes) կցված են կապակցումներով (edges)։ Համախմբման մեջ միավորները կարող են ներկայացնել.

• Անվտանգության վերահսկողություններ (օրինակ՝ «Կոդավորված պահառություն»)
• Քաղաքականությունների փաստաթղթեր (օրինակ՝ «Տվյալների պահպանման քաղաքականություն v3.2»)
• Ապբավանդակների նյութեր (օրինակ՝ «AWS KMS կլի տալիս ռոտացիոն հաշիվներ»)
• Կանոնակարգի պահանջներ (օրինակ՝ «PCI‑DSS Պահանջ 3.4»)

AI‑ն ավելացնում է երկու կարևոր շերտեր.

1. Էնտիտետների հաշվարկ և կապակցում – Մեծ լեզվի մոդելները (LLMs) սքանում են նախնական քաղաքականության տեքստը, ամպային կազմավորումների ֆայլերը և աուդիտային մատանիշները՝ ավտոմատ ձևով ստեղծելով միավորներ և առաջարկելով կապակցումներ։
2. Սեմանտիկ ենթամուլտեականություն – Գրաֆի նյուրալ ցանցերը (GNNs) ենթավերդաշնամ են բացակողմն՝ կապերի բացակոչություն, հակասություններ, և առաջարկում են թարմացումներ, երբ ստանդարտները զարգանում են։

Արդյունքը կենդանի քարտեզ է, որը զարգանում է յուրաքանչյուր նոր քաղաքականություն կամ ապբավանդակների վերբեռնումից, թույլավորումով անմիջական, կոնտեքստիկ պատասխանները։

Հիմնական Արխիտեկտուրա

Ստորև ներկայացված է բարձր մակարդակի Mermaid գրաֆը՝ գիտելիքի գրաֆ‑պատասխանող համախմբման համակարգն Procurize-ում։

  graph LR
    A["Raw Source Files"] -->|LLM Extraction| B["Entity Extraction Service"]
    B --> C["Graph Ingestion Layer"]
    C --> D["Neo4j Knowledge Graph"]
    D --> E["Semantic Reasoning Engine"]
    E --> F["Query API"]
    F --> G["Procurize UI"]
    G --> H["Automated Questionnaire Generator"]
    style D fill:#e8f4ff,stroke:#005b96,stroke-width:2px
    style E fill:#f0fff0,stroke:#2a7d2a,stroke-width:2px

• Raw Source Files – Քաղաքականություններ, կոդի կազմավորումներ, մատանիշների արխիվներ և նախկին հարցաթերթիկների պատասխաններ։
• Entity Extraction Service – LLM‑չափված շղթա, որն ընդգրկում է վերահսկողությունները, վերաբերվողնությունները և ապբավանդակները։
• Graph Ingestion Layer – Փոխում է ստացված միավորները և կապերը՝ միավորելով տարբերակները։
• Neo4j Knowledge Graph – Ընտրված՝ իր ACID երաշխիքների և բնաւճար գրաֆ հարցումների (Cypher) համար։
• Semantic Reasoning Engine – Կիրառում է GNN մոդելները՝ առաջարկելով բացակողմն կապեր և հակասությունների նախազգուշացում։
• Query API – Ցուցադրում է GraphQL վերջնակետերը՝ իրական‑ժամի որոնումներու համար։
• Procurize UI – Օգտագործողի մաս, որն պատկերացնում է համապատասխան վերահսկողություններ և ապբավանդակներ, երբ պատրաստվում են պատասխանները։
• Automated Questionnaire Generator – Օգտագործում է հարցումների արդյունքները՝ ավտոմատ լրացնելով անվտանգամիջոցների հարցաթերթիկները։

Քայլ‑առ‑քայլ Գործող Գործընթաց

1. Բոլոր Համախմբման Ապբավանդակները Գրանցել

Սկսեք ամեն մի աղբյուրի ցանկը.

Մետատվյալները (սպասող, վերջին վերանայման ամսաթիվ, տարբերակ) շատ կարևոր են հետագա կապակցումների համար։

2. տեղադրեʂn Entity Extraction Service‑ը

1. Ընտրեք LLM – OpenAI GPT‑4o, Anthropic Claude 3, կամ տեղային LLaMA մոդել։
2. Պրոմպտների նախագծում – Ստեղծեք պարբերություններ, որոնք արտածում են JSON‑ս, որի դաշտերը entity_type, name, source_file, confidence են։
3. Շարժակարգային գործարկում – Airflow կամ Prefect-ի միջոցով ամեն օր երեկո նոր/թարմացված ֆայլերը պրոցեսսել։

Խորհուրդ: Օգտագործեք հատուկ ենտիտետների բառարան, որը պարունակում է ստանդարտների վերանղված անվանումները (օրինակ՝ «Access Control – Least Privilege»)՝ երկար էքստրակցիայի ճշգրտությունը բարելավնելու համար։

3. Neo4j‑ում ներմուծում

UNWIND $entities AS e
MERGE (n:Entity {uid: e.id})
SET n.type = e.type,
    n.name = e.name,
    n.source = e.source,
    n.confidence = e.confidence,
    n.last_seen = timestamp()

Ստեղծեք կապակներ ներբեռնման ժամանակ.

MATCH (c:Entity {type:'Control', name:e.control_name}),
      (p:Entity {type:'Policy', name:e.policy_name})
MERGE (c)-[:IMPLEMENTED_BY]->(p)

4. Սեմանտիկ ենթամուլտեականություն ավելացնել

• Ուսոյնեք Graph Neural Network‑ը լաբելված ենթակատվածների վրա, որտեղ կապերը հայտնի են։
• Օգտագործեք մոդելը՝ կանխելու EVIDENCE_FOR, ALIGNED_WITH, կամ CONFLICTS_WITH կապերը։
• Գործեցրեք գիշերական աշխատանք՝ մակարդակների բարձր վստահության կանխատեսումները ներկայացնել մանենքինսի ստուգման համար։

5. Query API-ի բացում

query ControlsForRequirement($reqId: ID!) {
  requirement(id: $reqId) {
    name
    implements {
      ... on Control {
        name
        policies { name }
        evidence { name url }
      }
    }
  }
}

Օգտատերը հիմա կարող է ավտոմատ լրացնել հարցաթերթիկի դաշտերը՝ ներմուծելով համապատասխան վերահսկողությունը և իրապինված ապբավանդակները։

6. Procurize-ի Հարցաթերթիկների Կառավարիչում ինտեգրացիա

1. «Գիտելիքի գրաֆի որոնում» կոճակ ավելացնել յուրաքանչյուր պատասխանային դաշտում։
2. Կոճակը սեղմելով UI‑ն ուղարկում է պահանջի ID‑ն GraphQL API‑ին։
3. Արդյունքներ լրացնում են պատասխանի տեքստային դաշտը և զերծավել էլ. փաստաթղթեր ավտոմատ։
4. Աջակցող թիմերը կարող են խմբագրել կամ ավելացնել մեկնաբանություն, բայց հիմնադրվածքը գեներատվում է մի քանի վայրկյանների մեջ։

Իրականառայական Օգտակարություններ

Միջին-չափսս SaaS‑սկալված ստաբբուելեկը ուսումնասիրում է 70 % նվազեցում անվտանգության հաճախորդների վերակայումների ժամանակում՝ գրաֆի ներդրած հետո, ինչը ընդգծում է արագված պայմանագրերի փակումը և ընկերության վստահության բարձրացում։

Լավ Практиկներ և Խնդիրներ

Զուգված Խնդիրներ

• L‌LM‑ի թողմատություն – PDF‑ներ հաճախ պարունակում են աղյուսակներ, որոնք LLM‑ները սխալ հասկանում են; օգտագործեք OCR և կանոնավոր վերլուծիչներ լրացուցիչում։
• Գրաֆի գերազանցը – Քանդված նոդների անսահմանված ստեղծում կանգնեցնելու աշխատանքի պրոդուկտի արագություն։ Կիրառեք pruning‑իրակականություն՝ հին նյութերի համար։
• Ղտոր Կառավարություն – Անհրաժեշտ է կոնկրետ տվյալների կտորների համար պաշտոնավորված՝ «քարտեզի տվյալների պահպանող»՝ երկրի վարում չպարունակողքու «սև բաժակ» ձևավորումը։

Ապագա Դիրքեր

1. Ձողված Գրաֆների Ֆեդերացիան – Անձատումների նկատմամբ անանուն համատեղում, պահպանելով տվյալների գաղտնիությունը։
2. Կարգավորումների ինքնաբերաբար թարմացում – Ինքնակապ ինձառող ստանդարտների (օրինակ՝ ISO 27001:2025) եւ պատկերների համար, քարտեզի ենթակազմը ինքնակատարում է համապատասխան քաղաքականության փոփոխություններ։
3. Բնական լեզվի հարցում – Թույլատրեք անվտանգության վերլուծողներին գրել «Դիրքս ցույց տուր էաստվիկ վերահսկողությունները, որոնք սահում են GDPR Անձանալիք 32‑ի» և ստանալ միևնույն արդյունք։

Ապահովելով համախմբումը որպես ցանցված գիտելիքի խնդիր, կազմակերպություններն ձեռք են բերում նոր մակարդակի գործառողություն, ճշգրիտություն և վստահություն՝ յուրաքանչյուր անվտանգամիջոցների հարցաթերթիկի համազգուշացման ժամանակ։

Տես նաև

• NIST Cybersecurity Framework – Mapping to ISO & SOC 2
• Graph Neural Networks for Knowledge Graph Completion (arXiv)