AI‑განმდიდრული ქმედითი პერსონაჟის მოდელირება უსაფრთხოების კითხვარის ავტო‑პერსონალიზაციისთვის

საობიექტურ სამყაროში SaaS‑უსაფრთხოების განვითარება, უსაფრთხოების კითხვარები გახდა აუცილებელი თითოეულ თანამშრომლობაში, შეწინება, ან ინტეგრაციისთვის. თუმცა, არსებობს ახალი განყოფილება: ყოველი პასუხის პერსონალიზაცია გუნდის იმ عضوის უნიკალურ სტილს, გამოცდილობაში, და რისკის გულისხმიერებაში, რომელიც პასუხზე პასუხისმგებელია.

შესახებ AI‑განმდიდრულ ქმედითი პერსონაჟის მოდელირებას – მიდგომა, რომელიც აუკრავს ქმედითი სიგნალებს შიდა სამომხმარებლო ინსტრუმენტებიდან (Slack, Jira, Confluence, ელ‑ფოსტა და ა.შ.), ქმნის დინამიკური პერსონაჟებს, და იყენებს ამ პერსონაჟებს, რათა რეალურ დროში აუტომატურ կերպით პერსონალიზაციონას მიწოდონ კითხვარის პასუხებს. შედეგი – სისტემა, რომელიც არა მხოლოდ აჩქარებს რეაქციონს, არამედ სანარჩუნებს ადამიანურ მხარდასაჭერობას, რის გამოც შემოკიდებლებს პასუხები სვამენ ელემენტები როგორც დაწესებულების პოლიტიკას, ისე შესაბამისი პასუხისმგებლის გულშემატკივრობის ხმას.

«ჩვენ ვერ დავიანიჭებთ ერთგან-თავსსამოქმედი პასუხს. მომხმარებლებს უნდა ნახონ ვინცებას, შიდა აუდიტორებს კი პასუხისმგებლობა უნდა აღმოჩნდეს. პერსონაჟ‑ნობილი AI იმ დაშვების წარმოადგენს.» – Compliance‑ის უფროსი, SecureCo

რატომ არის ქმედითი პერსონაჟები მნიშვნელოვანი კითხვარის ავტომატიზაციაში

ტრადიციული ავტომატიზაცია	პერსონაჟ‑განცნობითი ავტომატიზაცია
ერთნაირი ტონი – ყოველ პასუხს ერთი და იგივე ფორმაა, არარჩერაზე პასუხის შემომტანისგან.	კონტექსტურიული ტონი – პასუხები ასახავენ მინიჭებული უპასუხარაის კომუნიკაციის სტილს.
სტატიკური მანქანა – კითხვრები ეროვნული წესებით განისაზღვრება (მაგ. “ყველა SOC‑2 საკითხი გადადის უსაფრთხოების გუნდში”).	დინამიკური მანქანა – AI აღისუსტებს კომპეტენციას, უერთხმიერ ქმედებებსა და ღირებულებებს, რათა სწრაფად დანიშნოს საუკეთესო პასუხისმგებელის.
შეზღუდული აუდიტირება – აუდიტის ჩანაწერები გვუზ წარმოდგენენ “განაწილებული სისტემით”.	დიდებული გამომშორება – ყოველ პასუხს აქვთ პერსონაჟის ID, უნდებლურება‑მეტრიკა, და “ვინ-რა-გა” ხელმოწერი.
მაღალი ფალს‑პოზიტივი რისკი – არასწორი კომპეტენციის მიმოცვლები იწვევს უნდა სწორ ან დაზიანებულ პასუხებს.	დაპატარავებული რისკი – AI ასოცირებს კითხვარის ქსემის პერსონაჟის კომპეტენციას, რის გამოც პასუხის სანდოთი ზრდის.

ძირითადი ღირებულება — ნდობა — ორივე შიდა (აკრძალვა, იურიდიული, უსაფრთხოების) და გარე (მომხმარებლები, აუდიტორები). როდესაც პასუხი აშკარაა საქართველოს პერსონაჟზე, ორგანიზაცია ეწვევს ანგარიშდებულებასა და ღრმა ანგარიშის.

პერსონაჟ‑გაფრთხილი ძენის ბირთვი

1. ქმედითი მონაცემების შემოტანა

განტავსდება ანონიმიზებული ინტერაქციის მონაცემები:

მესიჯინგის პლატფორმები (Slack, Teams)
ბილაკის ტრაკერები (Jira, GitHub Issues)
დოკუმენტაციის რედაქტორები (Confluence, Notion)
კოდის რევიერის ინსტრუმენტები (GitHub PR comments)

მონაცემები დაიფერონდება დისკზე, გარდაქმნა მსუბუქი ინტერაქციის ვექტორებად (სიმხადი, სენტიმენტი, თემის ემბედინგები) და იქმნება პრივატიზაციის ფუნქციაცის შხრენში.

2. პერსონაჟის შექმნის მოდული

გამოიყენება ჰიბრიდული კლასტერიზაცია + ღრმა ემბედინგი მიდგომა:

  graph LR
    A[ინტერაქციის ვექტორები] --> B[განმარტება (UMAP)]
    B --> C[კლასტერიზაცია (HDBSCAN)]
    C --> D[პერსონაჟის პროფილის]
    D --> E[უნდებლურება‑მეტრიკები]

UMAP - ცოტა‑მოთხოვდით მაღალი‑დიმენციური ვექტორები, ხოლო სემანტიკური ბიოლოგია ირჩევს.
HDBSCAN - ივსის ბუნებრივი ჯგუფები, ადგილობრივად მსგავს ქმედებებსა.
შედეგები პერსონაჟის პროფილებში შეიცავს:
- სასურველი ტონი (ფორმალურად, დეკონფორმალურად)
- დომაინული ექსპერტის ტაგები (ქლაუდ‑უსაფრთხოება, მონაცემების პრივატული, DevOps)
- ხელმისაწვდომობის ჰეათმაპები (სამუშაო საათები, პასუხის ლატენცია)

3. რეალურ‑დროის კითხვარის ანალიზატორი

რეკული კითხვარი მოვიდა, სისტემა იპარებას:

კითხვის ტაქსონომია (მაგ. ISO 27001, SOC‑2, GDPR, და.გ.)
მნიშვნელოვანი ელემენტები (ენკრიპცია, წვდომის კონტროლ, იყონ გადაწყება)
სენთიმენტი & უღულესი ნიშნები

ტრანსფორმერ‑მოდული იცის როგორ კითხვარის კონტექსტში აკეთებს იმის‑ამპლიტუდის ემბედინგს, რაც შემდეგ შედის პერსონაჟის‑ექსპერტის ვექტორებთან კოსინუსის სრმათით.

4. ადაპტიული პასუხის გენერატორი

პასუხის გენერაციის ცხრილი შედგება:

პორმტ‑ბილ્ડერი –აც წარმოადგენს პერსონაჟის ატრიბუტებს (ტონი, ექსპერტისი) LLM‑ის პრომტში.
LLM ბირთვი – Retrieval‑Augmented Generation (RAG) მოდელი, რომელიც იღებს ორგანიზაციის პოლიტიკის რეპოზიტორიდან, წინათ პასუხებიდან, და ბოლოდან სტანდარტებისგან.
პოსტ‑პროესსორ – თვლება კომპლიუსის ცოტა, მიმაგრებს პერსონაჟის ტეგს გადამოწმებული ჰეშ‑ით.

მაგალითი პრომტ (გამარტივებული):

You are a compliance specialist with a conversational tone and deep knowledge of ISO 27001 Annex A. Answer the following security questionnaire item using the company's current policies. Cite relevant policy IDs.

5. აუდიტული ლეჯერის პროვენციები

ყველა გენერირებული პასუხი იწერება ამოუმტოვებელ ლეჯერში (მაგ. ბლოკჩეინ‑ზე დაფუძნებული აუდიტ‑ლოგ), რომელიც შეიცავს:

დროის შტამპი
პერსონაჟის ID
LLM‑ის ვერსიის ჰეში
უნდებლურება‑მეტრიკა
ციფრულ-ხელმოწერით პასუხისმგებელის ხელმძღვანელის

ეს ლეჯერი აკმაყოფილებს SOX, SOC‑2, და GDPR აუდიტ‑მომსახურეობას, რომელიც მოითხოვს ტრაცირობას.

End‑to‑End მუშაობის მაგალითი

  sequenceDiagram
    participant User as Security Team
    participant Q as Questionnaire Engine
    participant A as AI Persona Engine
    participant L as Ledger
    User->>Q: Upload new vendor questionnaire
    Q->>A: Parse questions, request persona match
    A->>A: Compute expertise similarity
    A-->>Q: Return top‑3 personas per question
    Q->>User: Show suggested owners
    User->>Q: Confirm assignment
    Q->>A: Generate answer with selected persona
    A->>A: Retrieve policies, run RAG
    A-->>Q: Return personalized answer + persona tag
    Q->>L: Record answer to immutable ledger
    L-->>Q: Confirmation
    Q-->>User: Deliver final response package

პრაქტიკალურად, უსაფრთხოების გუნდს არ იქნა საჭირო ცეროტა მასტერი, როდესაც უნდებლურება‑მეტრიკა გადადის ძვირადეულზე (მაგ. 85 %). სხვათუ, სისტემა თვითონ სრულდება პასუხის ფორმირებისას, რაც განსაკუთრებით