თვითშეკარგული დამტკიცებების ცოდნის გრაფიკი რეალურ დროში შესაბამისობისთვის

სასმარტოდ მოძრაობის სამყაროში SaaS‑ში, უსაფრთხოების კითხვარები, აუდიტის მოთხოვნები და რეგულაციური სია ინახება თითქმის ყოველდღიურად. კომპანიები, რომლებიც ეყრանումნი ხელით კოპირება‑სა‑გადაწერაზე, ათრიალებენ შეუზღუდვით საათებს სწორი აბზაცის ძებნაში, მისი სანდოობის დასტურებაში და ყველა ცვლილების თვალს ადევნებაში. შედეგად, ჭრილი პროცესი წარმოქმნდება, რომელიც შეცდომის, ვერსიის გადახვევისა და რეგულაციურ რისკის პრაკსის მიმართ მგრძნობიარეა.

Enter the Self Adapting Evidence Knowledge Graph (SAEKG) – a living, AI‑enhanced repository that links every compliance artifact (policies, controls, evidence files, audit results, and system configurations) into a single graph. By continuously ingesting updates from source systems and applying contextual reasoning, SAEKG guarantees that the answers displayed in any security questionnaire are always consistent with the most recent evidence.

In this article we will:

1. Explain the core components of a self‑adapting evidence graph.
2. Show how it integrates with existing tools (Ticketing, CI/CD, GRC platforms).
3. Detail the AI pipelines that keep the graph in sync.
4. Walk through a realistic end‑to‑end scenario using Procurize.
5. Discuss security, auditability, and scalability considerations.

TL;DR: დინამიკური ცოდნის გრაფიკი, რომელსაც სარგებლობა აგენერირებულია გენერაციული AI‑ის და ცვლილებების დაფიქსირების წყალებით, შეუძლია თქვენი კომპლია დოკუმენტები ერთ წყაროზე გადაყვანა, რაც რიგ‑რიგში კითხვარის პასუხებს რეალურ დროში განახლებულია.

1. რატომ არ არის სტატიკური საცავი საკმარისი

ტრადიციული კომპლია საცავები ითვალისწინებენ პოლიტიკებს, დამადასტურებებს და კითხვარის შაბლონებს როგორც სტატიკური ფაილები. როდესაც პოლისი გადამუშავდება, საცავში მიიღება ახალი ვერსია, თუმცა ქვედა კითხვარის პასუხები მაინც არაა განსაშლილი, სანამ ადამიანი არ გახსოვდეს მათი რედაქტირება. ეს ნაკრებს სამი მნიშვნელოვანი პრობლემის:

A self‑adapting graph resolves these issues by binding each answer to a live node that points to the latest validated evidence.

2. SAEKG-ის ძირითადი არქიტექტურა

Below is a high‑level mermaid diagram that visualizes the main components and data flows.

  graph LR
    subgraph "შემოშვების ფენა"
        A["\"პოლიტიკის დოკუმენტები\""]
        B["\"მართვის კატალოგი\""]
        C["\"სისტემის კონფიგურაციის სქრინშოტები\""]
        D["\"აუდიტის მონაცემები\""]
        E["\"ტიკეტის / ტრეკერის სისტემა\""]
    end

    subgraph "დამუშავების ემჟინი"
        F["\"ცვლილებების აღმოჩენა\""]
        G["\"სემანტიკური ნორმალიზატორი\""]
        H["\"დამტკიცებების მონეტიზაცია\""]
        I["\"გრაფიკის განახლება\""]
    end

    subgraph "ხელშეკრულება"
        K["\"დამტკიცებების უნდეკლები\""]
        L["\"კითხვის პასუხის უნდეკლები\""]
        M["\"პოლიტიკის უნდეკლები\""]
        N["\"რისკის & გავლენის უნდეკლები\""]
    end

    subgraph "AI‑სერვისები"
        O["\"LLM პასუხის გენერატორი\""]
        P["\"ვალიდაციის კლასიფიკატორი\""]
        Q["\"კომპლიანციის რეზონერი\""]
    end

    subgraph "ექსპორტი / მოხმარება"
        R["\"Procurize UI\""]
        S["\"API / SDK\""]
        T["\"CI/CD ხაკი\""]
    end

    A --> F
    B --> F
    C --> F
    D --> F
    E --> F
    F --> G --> H --> I
    I --> K
    I --> L
    I --> M
    I --> N
    K --> O
    L --> O
    O --> P --> Q
    Q --> L
    L --> R
    L --> S
    L --> T

2.1 შემოშვების ფენა

• პოლიტიკის დოკუმენტები – PDF‑ები, Markdown ფაილები, ან რეპოზიტორიში შენახული პოლისის‑როგორც‑კოდი.
• მართვის კატალოგი – სტრუქტურირებული კონტროლები (მაგ., NIST, ISO 27001) მონაცემთა ბაზაში.
• სისტემის კონფიგურაციის სქრინშოტები – ავტომატური ექსპორტები ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურიდან (Terraform‑ის სტატუსი, CloudTrail‑ის ლოგები).
• აუდიტის მონაცემები – JSON ან CSV ექსპორტები აუდიტის პლატფორმებიდან (Archer, ServiceNow GRC).
• ტიკეტის / ტრეკერის სისტემა – მოვლენები Jira, GitHub Issues‑დან, რაც კომპლია ეხება (მაგ., რემედიაციის ტიკეტები).

2.2 დამუშავების ემჟინი

• ცვლილებების აღმოჩენა – იყენებს დიფის, ჰეშის შედარებასა და სემანტურ სიმამარტით გასაღებად, რა შეიცვალა.
• სემანტიკური ნორმალიზატორი – იტანს სხვადასხვა ტერმინოლოგიას (მაგ., “დაცვა დისკზე” vs “მონაცემების დასაბოლოვე დაცვა”) კანონიკური ფორმის მიხედვით, როგორც მსუბუქ LLM.
• დამტკიცებების მონეტიზაცია – იღებს მეტამონაცემებს (ავტორი, დრო, მიმომშენი) და მიჩნდება ქრიპტოგრაფიული ჰეშები ინტეგრირებულობისთვის.
• გრაფიკის განახლება – დაამატებს/განახლებს უნდეკლებს და.edges Neo4j‑ის თავსებად გრაფიკში.

2.3 AI‑სერვისები

• LLM პასუხის გენერატორი – როდესაც კითხვარი ითხოვია “აღწერეთ თქვენი მონაცემთა დაშიფვრის პროცესი”, LLM აერთიანებს შესაბამის პოლიტიკის უნდეკლებს მიმშვიდ სარჩევ პასუხის შესაქმნელად.
• ვალიდაციის კლასიფიკატორი – ზედამხედველ მოდელი, რომელიც საგნაძის პასუხებს, რომელიც აკრძალავს კომპლიის სტანდარტებისგან.
• კომპლიანციის რეზონერი – ახორციელებს წეს‑დაფუძნებული ინფერენციას (მაგ., თუ “პოლისი X” აქტიურია → პასუხი უნდა მიმართოთ კონტროლ “C‑1.2”).

2.4 ექსპორტი / მოხმარება

გრაფიკი გადაეცა შემდეგნაირად:

• Procurize UI – რეალურ‑დროის ნახვა პასუხების, თვალის ბმული დამტკიცებების უნდეკლებს.
• API / SDK – პროგრამული მიღება downstream‑ხელსაწყოების (მაგ., კონტრაქტის მართვის სისტემები)ათვის.
• CI/CD ხაკი – ავტომატური შემოწმება, რომ ახალი კოდი არ ნახშირებს კომპლია განცხადებებს.

3. AI‑დრივნული მუდმივი სწავლება

სტატიკური გრაფიკი სწრაფად მოხდება მოძველებული. SAEKG‑ის საკუთარ‑შეკარგის ბუნება მიიყვანება სამ ლუპურ პოლიგონში:

3.1 დაკვირვება → დიფ → განახლება

1. დაკვირვება: დროის დაკვირვება ბაგირებს ბოლო არსებით (პოლისის კომიტი, კონფიგურაციის ექსპორტი).
2. დიფ: ტექსტ‑დიფ ალგორითმი, გავს სმარტ‑წარმატებული ემბედინგი, აქვს ცენტრულ‑შეცვლის ქ მეტაჟირება.
3. განახლება: უნდეკლები, რომელთა შეცვლის ქაღალდი გადაჭარბებულია, ტრიგერავენ უფლებაზე პასუხის გადაკეთება.

3.2 ბაკტექსტში აუდიტორებიდან

როდესაც აუდიტორებმა კომენტარიან პასუხს (მაგ., “გთხოვთ, გიერთოთ უახლესი SOC 2 ანგარიში”), კომენტარი იგრძნება როგორც ბაკტექსტის კიდე. რინფორმანს‑ლერნინგის აგენტი ადაპტირდება LLM-ის პრომტ‑სტრატეგიას, რომ გაუკეთოს ჯერას მსგავს მოთხოვნები.

3.3 დრიფტზე დერვება

სტატისტიკური დრიფტის მონიტორინგი LLM‑ის სანდოობით. ხანგრძლივი ქაშნებები ტრიგერავენ ადამიდა‑მანქანის მიმოხილვას, რათა სისტემა არასდროს ლამაზიად დაშვებულია.

4. End‑to‑End სავარჯიშო Procurize‑თან

სცენარი: ახალი SOC 2 Type 2 ანგარიში გადმოტვირთულია

1. ატვირთვის მოვლენა: უსაფრთხოების გუნდი ატვირთავს PDF‑ს “SOC 2 ანგარიშები” ფოლდერში SharePoint‑ში. ვებჰుక్ იგზავნება შემოშვების ფენაზე.
2. ცვლილებების აღმოჩენა: გამოცხადდება, რომ ანგარიში v2024.05‑დან v2025.02-ზე განახლებულია.
3. ნორმალიზაცია: სემანტიკური ნორმალიზატორი ამორჩეულ კონტროლებს (მაგ., CC6.1, CC7.2) ექსპორტირებს და უკავშირდება შიდა კონტროლ კატალოგს.
4. გრაფიკის განახლება: ახალი დამტკიცებების უნდეკლები (Evidence: SOC2-2025.02) დაკავშირებულია შესაბამის პოლისის უნდეკლებს.
5. პასუხის გადაკეთება: LLM გადაკეთებს კითხვარის ელემენტს “გთავაზობთ თქვენი მონიტორინგის კონტროლების დამადასტურებლად”. პასუხში ახლავე შედგება ბმული ახალი SOC 2 ანგარიშზე.
6. ავტომატური შეტყობინება: პასუხისმგებელ კომლია ანალიტიკს მიიღებს Slack‑შეტყობინებას: “კითხვა ‘მონიტორინგის კონტროლები’ განახლებულია, მიმართულია SOC2‑2025.02”.
7. აუდიტის ტრასის: UI‑ში გრძელდება დროის განაკვეთი: 2025‑10‑18 – SOC2‑2025.02 ატვირთული → პასუხი გადაკეთებული → თანხმობა ჯეინ დ.

ყველა ეს ნაბიჯია პირდაპირ დროს, ყოველივე ადამიანმა არ გახდეს კითხვარი მექნიკალურად, რაც 3 დღის დრო 30 წუთის ქვედა.

5. უსაფრთხოება, აუდიტის ტრალი, გვას

5.1 უცარდიო გააჩილება

ყოველი უნდეკლმა უზრუნველყოფილენ:

• ქრიპტოგრაფიული ჰეში ── წყაროს არჟેფაქტის.
• ციფრულ შიდა ხელმოწერა ── PKI‑ზე.
• ვერსიის ნომერი და ტაიმსტამპი.

ეს უზრუნველყოფენ განრიგ აუდიტ-ლოგის, რომელიც აკმაყოფილებს SOC 2‑სა და ISO 27001 მოთხოვნებს.

5.2 როლ‑დაკარგული წვდომის კონტროლი (RBAC)

შეკვეთებისა დინამიკური მოთხოვნისგან:

5.3 GDPR & მონაცემთა ადგილანდობა

გაშვებული პერსონალი მონაცემები არ დატოვებს წყარო სისტემებიდან. გრაფიკში ინახება მეტამონაცემები და ჰეშები, ხოლო რეალური დოკუმენტები დარჩენილია თავის სხვადასხვა ადგილად (მაგ., უზრუნა‑მოცავსებული Azure Blob‑ში EU‑ში). ეს დადებითია GDPR‑ის “მინიმალიზაციის” პრინციპზე.

6. მასშტაბი ათასობით კითხვარისთვის

დიდი SaaS‑ტექნოლოგია შეიძლება იმყოფება 10 k+ კითხვარის შემთხვევის გადაზრდაზე კვარტალში. რომლებსაც გადაყურება დაბალი ლატენციას:

• ჰორიზონტალურ გრაფიკულ შარდინგი: დანაყოფი ბიზნეს‑ერთეული ან რეგიონის მიხედვით.
• Cache‑შესახებ: ხშირად შერჩეული პასუხის ქვედა გრაფიკები შეინახება Redis‑ში TTL = 5 წთ.
• დააკრისტალი ბაზი განახლება: ღამის ტრიგერი, ერთდროულად ნაკლები ართმყოფი არქივში, არ გავლენას ახდენს რეალურ‑დროის კითხვებზე.

Pilot‑ში საშუალო fintech‑ში (5 k მომხმარებელი) შემდეგია:

• მიუსლანდის დრო: 120 მლს (95‑შეასხადი).
• პიკ‑ინჯესტი: 250 დოკუმენტი/წთ, CPU‑ში < 5 %.

7. შემდეგი ნაბიჯები

8. მომავალის მიმართულებები

1. Zero‑Knowledge Proofs დამადასტურებების შემოწმევაზე – მმართველად შემოწმება, რომ დამადასტურება აკმაყოფილებს კონტროლს, ვერ გადამრთაროს ქმედითი მასალა.
2. ** federated‑knowledge‑graphs** – მისია პარტნიორებს უნდეკლების ღირებულება, თანხმობით, მონაცემთა უსაფრთხოების რივოლუცია.
3. განთავსებული RAG‑ის გენერაცია – ინტეგრაცია გრაფიკის ძიებასა და LLM‑ის შექმნისთვის, სურათული‑კონტექსტუალური პასუხის გამორკვება.

თავისუფალია, თვითშეკარგული დამადასტურებების ცოდნის გრაფიკი, არ არის “ნამდვილად სასურველი” დანახვა; იგი ფაქტიურად ოპერაციული ბუსია ნებისმიერი ორგანიზაციისთვის, რომელსაც სურს კომპლია კითხვარის ავტომატიზაციის მასშტაბირება, სიზუსტის შეყვანა, აუდიტის შესაძლებლობის შენარჩუნება.

## ნახეთ Also

• NIST SP 800‑53 Revision 5 – Control Catalog Overview
• ISO/IEC 27001:2022 – Information Security Management System