AI‑ით შექმნილი სანდო მტკიცებულებების ტრეკის შენება უსაფრთხოების კითხვარისთვის

Security questionnaires are a cornerstone of vendor risk management. With the rise of AI‑driven response engines, companies can now answer dozens of complex controls in minutes. However, the speed gains bring a new challenge: auditability. Regulators, auditors, and internal compliance officers need proof that each answer is rooted in actual evidence, not a hallucination.

This article walks through a practical, end‑to‑end architecture that creates a verifiable evidence trail for every AI‑generated response. We’ll cover:

1. Why traceability matters for AI‑generated compliance data.
2. Core components of an auditable pipeline.
3. A step‑by‑step implementation guide using Procurize’s platform.
4. Best‑practice policies for maintaining immutable logs.
5. Real‑world metrics and benefits.

Key takeaway: By embedding provenance capture into the AI response loop, you retain the speed of automation while satisfying the strictest audit requirements.

1. ნდობის ხალკი: AI‑ის პასუხები vs. აუდიტირებადი მნიშვნებლები

When an LLM drafts an answer like “We encrypt data at rest using AES‑256”, the auditor will ask “Show the policy, configuration, and last verification report that supports this claim.” If the system cannot link the answer back to a specific asset, the response becomes non‑compliant.

2. ძირითადი არქიტექტურა აუდიტირებადი მტკიცებულებების ტრეკისთვის

Below is a high‑level overview of the components that together guarantee traceability.

  graph LR  
  A["კითხვარის შეყვანა"] --> B["AI ორგანიზატორი"]  
  B --> C["მტკიერებების მიღების ძრავა"]  
  C --> D["ცოდნის გრაფის ნაკადი"]  
  D --> E["უზამანი ლოგის სერვისი"]  
  E --> F["პასუხის გენერაციის მოდული"]  
  F --> G["პასუხის პაკეტი (პასუხი + მ