კონტრაქტის წესების დინამიური ბმული AI-ის სახით უსაფრთხოების კითხვარულებისთვის

რატომ მნიშვნელოვანია კონტრაქტის წესების ბმული

უსაფრთხოების კითხვარები არის B2B SaaS შეთავსებების გატანა. ჩვეულებრივი კითხვა შეიძლება იყოს:

• “გაინკლდებით მონაცემებს, როდესაც ისინი დასვენებაშია? მიუთითეთ შესაბამისი მითითება თქვენი სერვისის შეთანხმებიდან.”
• “რა დროით შეიცავთ ინციდენტის რეაგირებას? ციტადეთ შესაბამისი პუნქტი თქვენი მონაცემთა დამუშავების დამატებიდან.”

ამ კითხვებზე სწორი პასუხის გაცემა მოითხოვს ზუსტი კლაუზის პოვნას მრავალ კონტრაქტის, დამატებისა და პოლიტიკის დოკუმენტში. ტრადიციული ხელით მეთოდიის სამი მნიშვნელოვანი დაბრკოლება:

1. დროის მოხმარება – უსაფრთხოების გუნედებმა საათები აცხოვრებენ, რომ სწორი პუნქტი იხვდნენ.
2. ადამიანის შეცდომა – ზურგის მითითება შეიძლება გამოიწვიოს შესაბამისი ხარვეზის ან აუდიტის უდანიშნავი მოშორება.
3. სათაურული ინსტრუმენტები – კონტრაქტები იცვლება; ძველი კლაოზის ნომრები უძველის, თუმცა კითხვარის პასუხები დარჩება თანამდევი.

დინამიური კონტრაქტის წესების ბმული (DCCM) საერად საამაძელებს გამოიყურება, წარმოშობს კონტრაქტის რეპოზიტორიუმები საძიებო, თვითგანახლებული ცოდნის გრაფის სახით, რომელიც ვრძლივებს რეალურ დროში AI‑გენერირებულ კითხვარის პასუხებს.

DCCM მასინის ძირითადი არქიტექტურა

ქვემოდან ნახოთ DCCM გზის მაღალი დონის ნახვა. გრაფიკი იყენებს Mermaid სინტაქსს, რომ აჩვენოს მონაცემთა გავლენა და გადაწყვეტილებების ადგილები.

  stateDiagram-v2
    [*] --> IngestContracts: "დოკუმენტების შემოტანა"
    IngestContracts --> ExtractText: "OCR & ტექსტის ექსტრაქტირება"
    ExtractText --> Chunkify: "სემანტიკური დაყოფა"
    Chunkify --> EmbedChunks: "ვექტორების შენდგენა (RAG)"
    EmbedChunks --> BuildKG: "გრეზიდენტული გრაფის შექმნა"
    BuildKG --> UpdateLedger: "ატრიბუციის ლედგერის ჩანაწერი"
    UpdateLedger --> [*]

    state AIResponder {
        ReceiveQuestion --> RetrieveRelevantChunks: "ვեկտორური ძიება"
        RetrieveRelevantChunks --> RAGGenerator: "Retrieval‑Augmented Generation"
        RAGGenerator --> ExplainabilityLayer: "ციტატა & ნდობის ქულები"
        ExplainabilityLayer --> ReturnAnswer: "ფორმატირებული პასუხი კლაოზის ბმებით"
    }

    [*] --> AIResponder

კარგად აღწერილი კომპონენტები

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) და კონტრაქტის სიზუსტე

სტანდარტული LLM‑ებმა შეიძლება “ჰალისიონირებენ”, როდესაც შეკითხვაზე სჭირება კონტრაქტის მითითება. DCCM‑ის გროვის მიწოდებით მოხდება ფაქტობრივი სიზუსტე:

1. შეკითხვის ვექტორიზაცია – მომხმარებლის კითხვარის ტექსტი ვექტორად გარდაიქმნება.
2. Top‑k მიღება – FAISS იძლევა ყველაზე მსგავს ბლოკებს (k=5 ნორიროთ).
3. Prompt engineering – მიღებული ნაჩვენებია სისტემის პრომპტში, რომელიც გვადა‑გავთ LLM‑ს ციტატის მითითებისთვის:

You are a compliance assistant. Use ONLY the provided contract excerpts to answer the question. 
For each answer, end with "Clause: <DocumentID>#<ClauseNumber>".
If the excerpt does not contain enough detail, respond with "Information not available".

4. Post‑processing – პასუხის გამოსორტება, რომ მითითებული კლაოზა შედის გრაფში, ნდობის ქულა (0‑100) გამოითვლება. თუ ქულა განლაგებულია მითითებული სტანდარტზე (მაგ. 70), პასუხი მიმართულია ადამიანის თვალით გადახედვისთვის.

გასაჩივრებადი ატრიბუციის ლედგერი

აუდიტორებმა სჭირიგია, სად მიიღებს თითოეული პასუხის. DCCM‑ი გარდაქმნის კრიპტოგრაფიურად ხელმოწერავს ლედგერის ჩანაწერს every mapping event‑ზე:

{
  "question_id": "Q-2025-07-12-001",
  "answer_hash": "sha256:8f3e...",
  "referenced_clause": "SA-2024-08#12.3",
  "vector_similarity": 0.94,
  "llm_confidence": 88,
  "timestamp": "2025-12-01T08:31:45Z",
  "signature": "0xABCD..."
}

ეს ლედგერი:

• გვაქვს უცვლელი აუდიტის ტრაექტორია.
• საშუალებას იძლევა zero‑knowledge proof მოთხოვნის სახით, რომ რეგულატორს შეუძლია მდებარეობის მასშტაბის გადამოწმება, მთლიანი კონტრაქტის გასახსნელად.
• აუზავს policy‑as‑code‑ის დაცვას — თუ კლაოზა დეპრეკატებულია, ledger‑ის საშუალებით მითითებული კითხვარიანია ავტომატურად დაზუსტდება.

რეალურ‑დროზე ადაპტირება კლაოზის გადახვეწის მიმართ

კონტრაქტები ცვლება. როდესაც კლაოზა მოდიფიცირებულია, Change‑Detection Service ააღება ახალი ვექტორები იმ ბლოკისათვის, განაახლდება ცოდნის გრაფი და გადამუშავდება ledger‑ის ჩანაწერები ყველა კითხვარის პასუხზე, რომელიც აღნიშნული კლაოზა გულისხმობდა. წყობა 2–5 წამში სრულდება, რაც უზრუნველყოფის Procurize UI‑ს რომ ყოველთვის პრეზენტიროს უახლესი კლაოზის ენა.

მაგალითი სცენა

საწყისი კლაოზა (ვერსია 1):

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256.”

განახლებული კლაოზა (ვერსია 2):

“Data shall be encrypted at rest using AES‑256 or ChaCha20‑Poly1305, whichever is deemed more appropriate.”

განახლების შემდეგ:

1. კლაოზის embedding‑ი განახლება.
2. ყველა პასუხი, რომელიც ადრე “Clause 2.1”‑ზე უძრავდა, გადაეგერება RAG‑გენერატორით.
3. თუ განახლებული კლაოზა აყენებს არჩევანს, ნდობის ქულა შეიძლება նվազდეს, რის შემდეგაც უსაფრთხოების მიმომსახელმა დაუმოწმებს პასუხს.
4. ledger‑ში დაიმწერება drift event, რომელიც უკავშირდება ძველსა და ახალ კლაოზას.

რაოდენობრივი უპირადაკარგები

ეს ციფრები აჩვენებს, თუ თუ ერთ AI‑მასინამ შეიძლება ბოტლინიის ბოტლინი იყოს.

უსაფრთხოების გუნდებისთვის გავლენა

1. დოკუმენტის ცენტრალიზება – ყველა კონტრაქტი იყოს მექანიკურად-წაკითხვადი შენახვის რეპოზიტორიუმში (PDF, DOCX, plain text).
2. მეტამონაცემის გამაჯილდოვება – თითოეული კონტრაქტი ცვალეთ vendor, type (SA, **DPA, SLA), effective_date.
3. Մուտვების კონტროლი – DCCM‑ის სერვისის პრივილეგია მხოლოდ read‑only, ledger‑ის ჩაწერა მხოლოდ საკუთრებით.
4. პოლიციების გადატანა – განსაზღვრეთ ნდობის-ქულის პატურნი (მაგ. > 80 % ავტომატური მიღება).
5. ადამიანის‑სნო‑რუკვით (HITL) – მინიპროფილი აუდიტორებისთვის, რომ სხვადასხვანაირად ქვალიონტით.
6. მიმდინარე მონიტორინგი – ჩართულობა კლაოზის გადახვევის მოხსენებების შესახებ, რომ მეტი რისკის ქულე აქვს.

მომავალის გეგმები

დასკვნა

დინამიური კონტრაქტის წესების ბმული (DCCM) ცოცხელს ბადებს კანონიანი ტექსტის და უსაფრთხოების კითხვარის მოთხოვნების შორის. Retrieval‑Augmented Generation‑ის, სემანტიკური γνώσης‑გრაფის, უცვლელი attribution ledger‑ის და რეალურ დროში გადახვევის შემუშავებით, Procurize‑ი იძლევა უსაფრთხოების გუნდებს შესაძლებლობას, რომ სწრაფად, სწორად, აუდიტორიელი იყოს, თუმცა კონტრაქტები ինքնადად განახლებადი იყოს.

SaaS‑კომპანება, რომელიც ცდილობს სწრაფად მიიღოს პრიდართული მიზნები, DCCM‑ი ვერ იყოს უბრალოდ სასურველი—ის აუცილებელია კონკურენტული უპირატესობისთვის.