რეალურ‑დროში შესაბამისობის ბალანსის სანავიგაციო დაფა Retrieval‑Augmented Generation-ის მხარდაჭერით

შესავალი

უსაფრთხოების კითხვარები, აუდიტის სია, რეგულაციური შეფასებები ქმნიან დიდ მოცულობაში სტრუქტურირებულ და არასკალრულ მონაცემებს. გუნდებს დასჭირდება უამრავი საათი პასუხების კოპირებაზე, დამადასტურებელი მასალების მიბმულობაში და ხელით შესაბამისობის ქულების გამოთვლაზე. რეალურ‑დროში შესაბამისობის ბალანსის სანავიგაციო დაფა ამ შეწუხებას იშლის სამი ძლიერ კომპონენტის კომბინაციით:

1. Retrieval‑Augmented Generation (RAG) – LLM‑ით სურათის სინთეზი, რომელიც დაკავშირებული დამადასტურებელი მასალების მოხმარებით პასუხს ქმნის.
2. დინამიკულობა ცოდნის გრაფი – მუდმივად დაუკმაყოფილებელი გრაფი, რომელიც დაკავშირებულია პოლიტიკასთან, კონტროლებთან, დამადასტურებელ მასალებთან და კითხვარის ელემენტებთან.
3. Mermaid‑ით შესრულებული ვიზუალიზაციები – ცოცხალი, ინტერაქტიული დიაგრამები, ვინც ცხრილურ მონაცემებს აქმევს ინტიუჯუსიულ ჰითმაპებს, რადარი ქრუტებსა, და ფლოუ დიაგრამებს.

გადარჩენა არის ერთიანი “ჭუალის” შერცხლავი, სადაც დამოკიდებულები დაუყოვნებლივ ნახავენ რისკის განაწილებას, დამადასტურებლის გადახვევას, და პასუხის დამოკიდებულებას თითოეული კითხვარის ელემენტისთვის, ყველა რეგულაციური ჩარჩოზე ( SOC 2, ISO 27001, GDPR, ა.შ.).

ამ არქივში გავისაზღვენთ:

• ბალანსის ბორეტის სრულკვრივური არქიტექტურა.
• როგორ დავამზადოთ RAG‑ის პრომპტები, რომ აჩვენოს ყველაზე საიმედო დამადასტურებელი მასალები.
• дониш‑გრაფის ფლუსის შექმნა, რომელიც სინქრონიზირებულია საყოველთაო დოკუმენტებთან.
• Mermaid‑ის ვიზუალიზაციები, რომელსაც შეიძლება რეალურ დროში გადაცილოთ.
• მასშტაბირებისთვის, უსაფრთხოების საუკეთესო პრაქტიკები, და მოკლე ცეკვა პროდუქტისთვის.

Generative Engine Optimization მოსაძენება – დატოვეთ თქვენი RAG‑ის პრომპტები მოკლე, კონტექსტ‑მდიდარი, და უნიკალური დამადასტურებელი იდენტიფიკატორით anchored. ეს იზიდავს ტოკენის ეფექტურობასა და აუმჟღავნის სანდოობას.

1. სისტემის მიმოხილვა

ქვემოთ მოცემულია მაღალი დონიდან Mermaid დიაგრამა, რომელიც აჩვენებს მონაცემის ნაკადს შემომავალი კითხვარებიდან ცოცხალი ბალანსის UI‑ზე.

  graph LR
    subgraph "Input Layer"
        Q[ "Questionnaire Forms" ]
        D[ "Document Repository" ]
    end

    subgraph "Processing Core"
        KG[ "Dynamic Knowledge Graph" ]
        RAG[ "RAG Engine" ]
        Scorer[ "Compliance Scorer" ]
    end

    subgraph "Output Layer"
        UI[ "Scorecard Dashboard" ]
        Alerts[ "Real‑Time Alerts" ]
    end

    Q -->|Ingest| KG
    D -->|Parse & Index| KG
    KG -->|Context Retrieval| RAG
    RAG -->|Generated Answers| Scorer
    Scorer -->|Score & Confidence| UI
    Scorer -->|Threshold Breach| Alerts

მთავარი კომპონენტები

2. ცოდნის გრაფის შექმნა

2.1 სქემა

კომპაქტური, მაგრამ გამოხატული სქემა აუმჟღავნის შეკითხვაზე. შემდეგი ნოდები/ქვედგომები ზედმეტი ბმული ბაკმიკის რეგულაციისთვის:

  classDiagram
    class Question {
        <<entity>>
        string id
        string text
        string framework
    }
    class Control {
        <<entity>>
        string id
        string description
        string owner
    }
    class Evidence {
        <<entity>>
        string id
        string type
        string location
        string hash
    }
    class Regulation {
        <<entity>>
        string id
        string name
        string version
    }
    Question --> "requires" Control
    Control --> "supported_by" Evidence
    Control --> "maps_to" Regulation

2.2 შეყვანის ფლუსი

1. Parse – გამოიყენეთ Document AI (OCR + NER) კლაჟი, რაც გამოიღება კონტროლის სათაური, დამადასტურებელი მასალების მითითებები, რეგულაციასთან დაკავშირება.
2. Normalize – ყველა ელემენტი გადატარდება კანონიკური სქემა; დუბლიკატები იატაკდება ჰეშის მიხედვით.
3. Enrich – ყოველი ნოდის ტექსტურ ველი ედგება ემბედინგით (მაგ. text‑embedding‑3‑large).
4. Load – Upsert‑ით ჩაირთავთ ნოდებს Neo4j-ში; ემბედინგები შეინახება ვექტორული DB‑ში (Pinecone, Weaviate).

მტაცავი Airflow DAG შეიძლება დაგეგმოთ ყოველ 15 წუთის ინტერვალზე, რაც მოხდება მდებარეობის რეალურ‑დროზე.

3. Retrieval‑Augmented Generation

3.1 პრომპტის შაბლონი

პრომპტში უნდა იყოს სამი ნაწილი:

1. System instruction – მოდელი (Compliance Assistant).
2. Retrieved context – ზუსტი სნიპეტები ცოდნის გრაფის (გამოყენება მაქს. 3).
3. User question – კითხვარის ელემენტი, რომელიც უნდა უპასუხოთ.

You are a Compliance Assistant tasked with providing concise, evidence‑backed answers for security questionnaires.

Context:
{retrieved_snippets}
--- 
Question: {question_text}
Provide a short answer (<120 words). Cite the evidence IDs in brackets, e.g., [EVID‑1234].
If confidence is low, state the uncertainty and suggest a follow‑up action.

3.2 შეხედული სტრატეგია

• Hybrid search: შევაერთოთ BM25 (კლუზიური სიტყვის დამყვილება) და ვექტორული პრეფერენცია, რათა გამოვტოვებინათ სახელმწიფო წესის ლინგვისტური ტრეკი.
• Top‑k = 3: ცალკეულ დამადასტურებელ მასალზე ოცნება, რათა გამოიყენოთ ტოკენების დაკლიშნება და ტრეკინგი.
• Score threshold: მოხსნა სნიპეტები similarity < 0.78, რომ არ მოხსნეს ნაკლები ხარისხის შედეგად.

3.3 დემონსტრატიული ქორეინციის გათვლება

confidence = (avg(retrieval_score) * 0.6) + (LLM token log‑probability * 0.4)

თუ confidence < 0.65, Scorer-ის მიერ აღნიშნული პასუხი ფორმალურად ორი მოქალაქისგან დადასტურებული.

4. შესაბამისობის ქულების ავტომატური სისტემა

Scorer‑ის გავლით ყველა დამადასტურებელი პასუხი ხდება 0‑100 მასშტაბზე:

საბოლოო ქულა შედგენილი ჰერემია. შედეგად დაცვა რისკის რეიტინგი:

• 0‑49 → წითელი (კრიტიკული)
• 50‑79 → ქარვანოვანი (მოდერი)
• 80‑100 → მწვანე (შეასრულებლად)

ეს რეიტინგები პირდაპირ გადის ვიზუალური დონეზე.

5. ცოცხალი ბალანსის სანავიგაციო დაფა

5.1 Mermaid ჰითმაპი

ჰითმაპი აჩვენებს შესანიშნავ გადახევას რეგულაციის მიხედვით.

  graph TB
    subgraph "SOC 2"
        SOC1["Trust Services: Security"]
        SOC2["Trust Services: Availability"]
        SOC3["Trust Services: Confidentiality"]
    end
    subgraph "ISO 27001"
        ISO1["A.5 Information Security Policies"]
        ISO2["A.6 Organization of Information Security"]
        ISO3["A.7 Human Resource Security"]
    end
    SOC1 -- 85% --> ISO1
    SOC2 -- 70% --> ISO2
    SOC3 -- 60% --> ISO3
    classDef green fill:#c8e6c9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px;
    classDef amber fill:#fff9c4,stroke:#f57f17,stroke-width:2px;
    classDef red fill:#ffcdd2,stroke:#d32f2f,stroke-width:2px;
    class SOC1 green;
    class SOC2 amber;
    class SOC3 red;

დაფა იყენებს React‑Flow-ს Mermaid‑ის დასახელებას. თითოეულ შემდეგის განახლებისას ბექ‑ენდი ქულა თავიდან იწვევს Mermaid‑ის დანაკლისით, რაც მომხმარებლებს აძლევს ბარამბის, ნელები მქონენიან, თანხმობის პოზიციას.

5.2 რადარია ქორფის რისკის კეთილგანხორციელება

  radar
    title Risk Distribution
    categories Security Availability Confidentiality Integrity Privacy
    A: 80, 70, 55, 90, 60

რადარი აბგინდება WebSocket არხით, რომელიც ცოცხლად აწევს რიცხვიან მასივებს Scorer‑ისგან.

5.3 ინტერაქციის მოდელები

6. უსაფრთხოება & მართვა

1. Zero‑knowledge შემოწმება დამადასტურებელი მასალაზე – ყავისფერი SHA‑256‑ის სათვალთვალო დოკუმენტის მასალაზე, მზრუნველობაში ZKP‑ის გამოსახვისას, თვითმომცემი უსაფრთხოების გარეშე.
2. Roles‑Based Access Control (RBAC) – OPA‑ის პოლიტიკები, რომ შეზღუდავენ, ვინ შეგვება ქულა შეცვალოს, ვინ კი მხოლოდ იხილავს.
3. Audit logging – თითოეული RAG‑ის მოთხოვნა, confidence‑ის გამოები, ქულის განახლება წერილდება იმუნურ (Amazon QLDB) სიცოცხლის ლოგში.
4. Data residency – ვექტორიული DB და Neo4j‑ის განახლება EU‑West‑1-ში GDPR‑ის მოთხოვნების საფუძველზე, LLM‑ის იმპორტირება ცალკეზე პროვაიდერით, კერძო ქისით.

7. ტრანსფორმაციის მასშტაბირება

8. შემუშვება‑ჩამოთვლა

• განსაზღვრე ცოდნის გრაფის სქემა და გადაინტრში ცარიელი პოლიტიკები.
• შექმენი ვექტორიული მონაცემთა ბაზა და ჰიბრიდული ძიების ფლუსი.
• RAG‑ის პრომპტის შაბლონი და ინტეგრაცია სურვილისგან LLM‑თან.
• დადება confidence‑ის გამოთვლა და ზღვარგადას ღენდს.
• შექმენი შესაბამისობის ქულა, გამოთვალე ბრბია.
• დიზაინი React‑ზე დაფა, Mermaid‑ის კომპონენტები (ჰითმაპი, რადარი, ფლოუ).
• WebSocket არხის დაყენება რეალურ‑დროის განახლებისათვის.
• RBAC და audit‑log middleware‑ის დამატება.
• განახლებული გარემოში დეპლოუება; ლოდინის შესრულება 5 k QPS‑ზე.
• Slack/Teams‑ის webhook‑ის აქტივირება, რისკის გაფრთხილებისთვის.

9. რეალური სამყაროში გავლენა

ქმედითი პროტოტიპი, რომელიც განხორციელდა შუალედის SaaS‑მონაწილისთვის, გამოკლდა 70 % დროის ინტერესის, რომელიც საჭირო იყო უსაფრთხოების კითხვარის პასუხებში. ცოცხალი ბალანსი აერნიე მხოლოდ სამ მაღალ‑რისკის მიღწევის, რომ მიზანდა შიდა უსაფრთხოების გუნდი მარტივად აერგე მასალებს. გარდა ამისა, confidence‑ის‑განგაშის გაფრთხილება განახლდა, რომ, რომ გამოტანა შემცირდა 48 საათი პერიოდამდე, როდესაც მოითხოვა SOC 2‑ის დამადასტურებელი მასალა აუზის სახით.

10. მომავალში განვითარება

1. Federated RAG – მოძღვრეთ დამადასტურებელი მასალები პარტნიორთან, მონაცემის გადაადგილების გარეშე, ბექქოლით სელ შაბლონის საშუალებით.
2. Generative UI – ალგორითმი შექმნით Mermaid‑ის დიაგრამებს, პირდაპირ შეზღუდული ბუნებრივი ენის გავლით: “მაჩვენე ჟღერი [ISO 27001]‑ის გადახევაზე”.
3. Predictive scoring – ისტორიული ქულები დაურღვთ დროზე‑სერიებზე მოდელის მიხედვით, რათა განისაზღვროს მომავალში compliance‑ის ნაკლებობები.

იხილეთ კიდევ

• Retrieval‑Augmented Generation – პრაქტიკული გიდი – LangChain Docs
• Mermaid Live Editor & Documentation