Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգ՝ LLM-ների և Կենտրոնական Կարգավորման տվյալների վրա

Աշխարհում, որտեղ յուրաքանչյուր վաճառողի հարցաթերթիկը կարող է որոշել բազմամիլիոն դոլարների գործարք, արագությունը և ճշգրտությունը այլևս ընտրության միջոց չեն՝ դրանք ռազմավարական անհրաժեշտություններ են։

Procurize‑ի հաջորդ‑շարունակող մոդուլը, Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգ, միացնում է մեծ լեզվական մոդելների (LLM) գեներատիվ ուժը շարունակաբար թարմացված կարգավորման բանանակի հոսքի հետ։ Արդյունքն է դինամիկ, համատեքստի վրա պատճառված վստահության ինդեքս, որն արդեգրում է նոր օրենք, ստանդարտ կամ անվտանգության հայտնարարություն առաջանալիս։ Ահա ով ենք գալու ստորև, ուսումնասիրելով ինչու, ինչ և ինչպես է այս համակարգը, և ցույց տալով, թե ինչպես կարելի է այն ներդնել ներկա համապատասխանության աշխատանքաէնթացում։

Բովանդակություն

1. Ինչու Իրադարձական Վثقության Ձևավորում Անհրաժեշտ է
2. Հիմնքային Ճարտարապետական Սյունակները
   • Տվյալների ներմուծման շերտ
   • LLM‑բասված ապացույցների ամփոփիչ
   • ადապտային գնահատման մոդել
   • Աուդիտ և բացատրականություն
3. Տվյալների շղթայի կառուցում
   • Կարգավորման հոսքի կապիչներ
   • Փաստաթուղթային AI ապացույցների արտաքշում
4. Գնահատման Ալգորիթմի բացատրություն
5. Integretion with Procurize Questionnaire Hub
6. Օպերացիոն Լավ Գործնականներ
7. Անվտանգություն, գաղտնիություն և համապատասխանության նկատառումներ
8. [Ապագա Ուղղումներ՝ Բազմամոդալ, Միացված և Վստահության Շղթա ընդլայնումներ]
9. Եզրափակիչ

Ինչու Իրադարձական Վثقության Ձևավորում Անհրաժեշտ է

Արագ շարժվող SaaS‑կંપની համար այդ առավելությունները անմիջապես թարգումանվում են փոքրեցված վաճառքի սիկլների, տնելով իրապես համապատասխանության ծախսերը և բարձրացված հաճախորդի վստահության։

Հիմնքային Ճարտարապետական Սյունակները

1. Տվյալների ներմուծման շերտ

• Կարգավորման Feed Connectors - դեպքի նորություններ ստանում են ստանդարտների մարմիններից (օրինակ՝ ISO 27001, GDPR պորտալներ) RSS, WebHook կամ API‑ների միջոցով։
• Document AI Pipelines - ներմուծում են վաճառողի ապացույցները (PDF, Word, կոդի հատվածներ) և փոխարկում դրանք կառուցված JSON‑ի, օգտագործելով OCR, դասավորության հայտնաբերումը և սեմանտիկ պիտակավորումը։

2. LLM‑բասված ապացույցների ամփոփիչ

Retrieval‑augmented generation (RAG) ձևաչափը համադրում է վեկտորային խցիկում տեղադրված ապացույցների ինդեքսի հետ լրվացած LLM‑ը (օրին՝ GPT‑4o)։ Աղբյուրի մոդելը արտադրում է համապարփակ, համատեքստով հարուստ ամփոփում յուրաքանչյուր հարցաթերթիկի կետի համար, պահպանելով ծագման (provenance) ինֆորմացիան։

3. ადապտային գնահատման մոդել

Հիբրիդ Ensemble‑ը համադրում է՝

• Դետերմինիստիկ կանոնների գնահատում, derived from regulatory mappings (օրինակ՝ “ISO‑27001 A.12.1 => +0.15”)։
• Պրոբաբիլիստիկ վստահության գնահատում LLM‑ի արդյունքից (token‑level logits‑ով)։
• Ժամանակային նվազեցման գործոն՝ վերջին ապացույցները մատչելի դարձնում են ավելի կարևոր։

Ուղեցված խորքի հավատալինը (final trust score) նորմալիզված արժեք է 0-ից 1, թարմացվում ամեն հատվածի պիպլայնը կատարելուց։

4. Աուդիտ և բացատրականություն Engine

Բոլոր փոփոխությունները գրանցված են անխոցելի բացակայում (immutab​le ledger) (պայմանաբար blockchain‑ով)։ Engine‑ը ստեղծում է XAI heatmaps, որոնք ընդգծում են այն կանոնները, ապացույցների հատվածները կամ կարգավորման փոփոխությունները, որոնք ամենաշատը ազդել են արժեքի վրա։

Տվյալների շղթի կառուցում

Ներքևում օրինակված է Mermaid‑դիագրամ, որը ցույց է տալիս տվյալների միաձուլումից մինչև վերջնական հավատալինը։

  flowchart TB
    subgraph Source[ "Data Sources" ]
        R["\"Regulatory RSS/API\""]
        V["\"Vendor Evidence Repo\""]
        S["\"Security Incident Feed\""]
    end

    subgraph Ingestion[ "Ingestion Layer" ]
        C1["\"Feed Collector\""]
        C2["\"Document AI Extractor\""]
    end

    subgraph Knowledge[ "Knowledge Graph" ]
        KG["\"Unified KG\""]
    end

    subgraph Summarizer[ "LLM Summarizer" ]
        RAG["\"RAG Engine\""]
    end

    subgraph Scorer[ "Scoring Engine" ]
        Rules["\"Rule Engine\""]
        Prob["\"LLM Confidence Model\""]
        Decay["\"Temporal Decay\""]
        Combine["\"Ensemble Combiner\""]
    end

    subgraph Audit[ "Audit & Explainability" ]
        Ledger["\"Immutable Ledger\""]
        XAI["\"Explainability UI\""]
    end

    R --> C1 --> KG
    V --> C2 --> KG
    S --> C1 --> KG
    KG --> RAG --> Prob
    Rules --> Combine
    Prob --> Combine
    Decay --> Combine
    Combine --> Ledger
    Ledger --> XAI

Քայսելով քայլ‑ը‑քայլ

1. Feed Collector – բաժանորդագրվում է կարգավորման feed‑երին, ստանալուն՝ գտնվում մեկ միակ JSON‑ում (reg_id, section, effective_date, description)։
2. Document AI Extractor – վերածում է PDF/Word‑ները՝ Azure Form Recognizer‑ի լեյաուտ‑սեղմում, թողած հատվածներն «Control Implementation», «Evidence Artifact»։
3. Unified KG – միացնում է կարգավորման նոդերը, վաճառողի ապացույցների նոդերը և ինցիդենտների նոդերը՝ COMPLIES_WITH, EVIDENCE_FOR, TRIGGERED_BY կապերը։
4. RAG Engine – վերացրու է ամենահայտնի k‑ն երիկեղեցիկ KG‑նոցը հարցի համար, տեղադրում դրանք LLM‑ի prompt‑ում և վերադարձնում կապույտ պատասխանը՝ answer և token‑log‑probability‑ները։
5. Rule Engine – տրամադրում deterministic point‑եր clause‑ների ճշգրիտ համընկնումից։
6. LLM Confidence Model – փոխում է log‑probabilities`-ը confidence interval‑ի (օրինակ՝ 0.78‑0.92)։
7. Temporal Decay – կիրառվում է exponential decay e^{-λ·Δt} որտեղ Δt – ապացույցի ստեղծման օրերի քանակը։
8. Ensemble Combiner – համաձայնում է բոլոր բաղադրիչները weighted sum (w₁·deterministic + w₂·probabilistic + w₃·decay)։
9. Immutable Ledger – գրանցում է յուրաքանչյուր scoring event՝ timestamp, input_hash, output_score, explanation_blob։
10. Explainability UI – ցույց է տալիս heatmap‑ը փաստաթղթի վրա, ընդգծելով ամենաաակտիվ բառերը։

Գնահատման Ալգորիթմի բացատրություն

Երրորդական վստահության միավոր T հարցի i‑ի համար հաշվարկվում է այնպես.

T_i = σ( w_d·D_i + w_p·P_i + w_t·τ_i )

որտեղ

• σ – logistic sigmoid, որը սահմանում է արժեքը 0‑ից 1-ը։
• D_i – deterministic rule score (0‑1)՝ նախատեսված կարգավորման matched‑ից։
• P_i – probabilistic confidence score (0‑1)՝ LLM‑ի log‑probabilities‑ից ստացված։
• τ_i – temporal relevance factor, հաշվված exp(-λ·Δt_i)։
• w_d, w_p, w_t – կարգաբացական տարածված weights, համընկնում են 1‑ին (կանխադիրը՝ 0.4, 0.4, 0.2)։

Օրինակ
Վաճառողը պատասխանում է «Տվյալները վիճակաչափորեն կոդավորում են AES‑256‑ով»

• Կարգավորման mapping (ISO‑27001 A.10.1) բերում է D = 0.9։
• LLM‑ի վստահություն after RAG summarization նշանակում է P = 0.82։
• Ապացույցը 5 օր առաջ է տեղադրվել (Δt = 5, λ = 0.05) ➜ τ = exp(-0.25) ≈ 0.78։

Հաշվարկը

T = σ(0.4·0.9 + 0.4·0.82 + 0.2·0.78) = σ(0.36 + 0.328 + 0.156) = σ(0.844) ≈ 0.70

0.70 միավորը ցույց է տալիս ուժեղ համապատասխանություն, բայց միջին ժամանակի կշիռը (τ)‑ն ցույց է տալիս, որ կապի նորացումից կարող է մնալ ներածում։ Հնարավոր է, որ վերլուծողը պահանջի լուրջ ապացույցի թարմացում, եթե ավելացված վստահության մակարդակը անհրաժեշտ է։

Integration with Procurize Questionnaire Hub

1. API Endpoint – տեղադրեք Scoring Engine‑ը որպես RESTful ծառայություն (/api/v1/trust-score). Այն ընդունում է JSON‑payload՝ questionnaire_id, item_id և, ըստ ցանկության, override_context։
2. Webhook Listener – կարգավորեք Procurize‑ն ուղարկելու POST‑ը յուրաքանչյուր նոր պատասխանի դեպքում; պատասխանն վերադարձնում է հաշվարկված վստա­հանական միավոր և հաղորդման URL։
3. Dashboard Widgets – ընդլայնեք Procurize UI‑ը Trust Score Card֊ով, որը ցույց է տալիս՝
   • ընթացիկ միավոր gauge (գունանշման՝ կարմիր <0.4, նարնջագույն 0.4‑0.7, կանաչ >0.7)
   • «Վերջին կարգավորման թարմացում» timestamp
   • մի կտտոց «Դիտել բացատրությունն»՝ բացում է XAI UI‑ը։
4. Role‑Based Access – պահեք միավորները գաղտնագրված սյունակում; միայն Compliance Analyst‑ի ու բարձր կարիք ունեցող օգտատերերի հնարավորություն կա նայելու raw confidence values, մյուսները միայն gauge‑ը տեսնելու։
5. Feedback Loop – միացրեք «Human‑in‑the‑Loop» կոճակ, որը թույլատրում է վերլուծողներին ներկայացնել ուղղումներ, որոնք հետո մտցվեն LLM‑ի fine‑tuning պղպջակ (active learning)։

Օպերացիոն Լավ Գործնականներ

Անվտանգություն, գաղտնիություն և համապատասխանության նկատառումներ

1. Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) համար զգայուն ապացույցներ – վաճառողը ներկայացնելով մասնավոր կոդ, կարող է պահպանում ZKP, որը ապացուցում է, որ հատվածը համապատասխանում է պահանջին՝ բաց չպատվիրվելով եսնքը։
2. Confidential Computing Enclaves – LLM‑ի inference‑ը գործարկել SEV‑enabled AMD կամ Intel SGX enclaves‑ում՝ prompts‑ի և տվյալների գաղտնիությունը որպես OS‑ից պաշտպանված։
3. Differential Privacy for Aggregated Scores – Արտածված ընդհանուր վստահության վիճակագրությունների համար կիրառել Laplace շունչ (ε = 0.5), որպեսզի կանխել inferential attacks։
4. Cross‑Border Data Transfer – Տեղադրված Edge nodes տիրածի (EU, US, APAC)՝ each with localized feed connectors, ապահովելով տվյալների կյանքի սբորվակության նորմատիվները։

Ապագա Ուղղումներ՝ Բազմամոդալ, Միացված և Վստահության Շղթի ընդլայնումներ

Այս ընդլայնումների ճանապարհը արդեն րոպեների պլանի վրա է։ Բաժանորդագրության backlog‑ը նախատեսում է Q2‑Q4 2026 ներդնելու դրանցից։

Եզրափակիչ

Իրադարձական Վثقության Միավորի Համակարգը փոխում է ավանդական ռեքուրսաւորությունը տվյալների‑կենտրոնացված աշխատանքաէնթացի: Կոտելով կենդանե կարգավորման feed‑ները, LLM‑բասված ապացույցների ամփոփումը և բացատրական scoring մոդելը, կազմակերպությունները կարող են

• Ապատրաստվել հարցաթերթիկների պատասխանները րոպեների ընթացքում, ոչ մեղարվում օրեր։
• Անհատչորեն կապի հետ նոր ձևավորման ստանդարտների հետ։
• Ցույց տալ բացատրական ռիսկի գնահատում auditors, գործընկերների և հաճախորդների համար։

Այս շարժիչի ներդրումը տեղադրում է ձեր անվտանգության ծրագիրը ռազմավարական, ճշգրիտ և վստահելի սյունակների միջև – այն երեք՝ աղխարություն, ճշգրտություն, վստահություն—որոնք ժամանակակից գնելուները պահանջում են։

Տես նաև

• Zero‑Knowledge Proofs for Confidential Data Sharing – A Practical Guide
• Building Explainable AI for Compliance – O’Reilly Media