
# دمج الامتثال المدعوم بالذكاء الاصطناعي في تدفقات عمل CI/CD

في المشهد التنافسي المتسارع اليوم لتطبيقات SaaS، **السرعة** و **الثقة** لم تعد أهدافًا منفصلة—بل يجب أن تتواكب. تقوم فرق التطوير بنشر الشيفرة عدة مرات يوميًا، بينما يُطلب من فرق الأمان والامتثال لا يزال إنتاج وثائق تدقيق شاملة بعد كل إصدار رئيسي. ينتج عن هذا الاحتكاك عنق زجاجة، تأخير الصفقات، وزيادة خطر عدم الامتثال.

Enter **Procurize**، المنصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تُركز استبيانات الأمان، وثائق السياسات، وأدلة الامتثال. بينما يستخدم العديد من العملاء Procurize لأتمتة الإجابات على التدقيقات الخارجية، تظهر أفق جديدة: **دمج تلك الأتمتة مباشرة في خطوط أنابيب CI/CD (التكامل المستمر / النشر المستمر)**. من خلال اعتبار الامتثال ككود والاستفادة من المساعدة الفورية للذكاء الاصطناعي، يمكن للمنظمات تحقيق **ضمان أمان مستمر**—بنفس الطريقة التي يحققون بها التسليم المستمر.

تشرح هذه المقالة لماذا يُعَد دمج أتمتة الامتثال في CI/CD أمرًا مهمًا، وتُبين الأنماط المعمارية التي تجعل ذلك ممكنًا، وتُقدِّم دليلًا خطوة بخطوة يتضمن شفرات برمجية. سواءً كنت **قائد DevSecOps**، أو **CISO**، أو مدير منتج، ستحصل على خريطة طريق عملية لتحويل الامتثال من قائمة مراجعة ما بعد الإصدار إلى **حاجز أمان دائم**.

---

## لماذا يُعَد الامتثال التقليدي عنقًا زجاجيًا

| النهج التقليدي | CI/CD المتكامل مع الذكاء الاصطناعي |
|----------------------|----------------------|
| ملء الاستبيان يدويًا بعد الإصدار | إجابات مدفوعة بالسياسة ومؤتمتة تُولَّد عند بناء البرمجية |
| تحديثات المستودع المركزي تُجرى ربع سنويًا | تحديثات السياسات في الوقت الفعلي تنتشر فورًا |
| يطلب المدققون الأدلة أسابيع بعد الإصدار | تُرفق أدلة الإصدارات مع كل مُنتَج بنائي |
| فريق الامتثال يعمل كحارس بوابة، يبطئ التسليم | يصبح الامتثال مسؤولية مشتركة مدمجة في خط الأنابيب |

**نقاط الألم الأساسية**:

1. **التأخير** – تُنتج أدلة الأمان غالبًا أسابيع بعد الإصدار، ما يزيد من احتمال تراجع الامتثال.  
2. **خطأ بشري** – النسخ اليدوية لإجابات السياسات تؤدي إلى عدم اتساق.  
3. **التكرار** – تحتفظ الفرق بوثائق سياسة منفصلة للتدقيق والاستخدام الداخلي.  
4. **نقص الرؤية** – نادرًا ما يرى المهندسون حالة الامتثال إلا عند ظهور طلب تدقيق.

من خلال نقل الامتثال إلى تدفق CI/CD، تُقَلِّل هذه المشكلات، وتحوِّل الامتثال إلى **وظيفة تنبؤية مدفوعة بالبيانات**.

---

## المفاهيم الأساسية: السياسة ككود، الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، والأدلة كملفات بنائية

1. **السياسة ككود** – احفظ سياسات الأمان (مثل **[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)**، **[ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)**، **[GDPR](https://gdpr.eu/)**) في مستودع مُتحكم في الإصدارات (مثلاً Git). تُعبَّر كل سياسة بصيغة قابلة للقراءة آليًا (YAML/JSON) يمكن للأدوات تحليلها.  

2. **الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي** – محرك نموذج اللغة الكبير (LLM) في Procurize يمكنه استيعاب تعريفات السياسة وتوليد إجابات مختصرة جاهزة للتدقيق. كما يُصنِّف مستويات الثقة، مبرزًا ما يزال يتطلب مراجعة بشرية.  

3. **الأدلة كملفات بنائية** – كجزء من عملية البناء، ينتج خط الأنابيب أدلة ثابتة (مثل لقطات تكوين، سجلات وصول، تقارير اختبار). يربط Procurize هذه الأدلة بالإجابات المُولَّدة، مُنشئًا **مصدرًا وحيدًا للحقيقة** للمدققين.

تشكل هذه الطبقات الثلاث حلقة تغذية راجعة للامتثال المستمر:

```
git push → خط CI → توليد إجابة بالذكاء الاصطناعي → إرفاق الأدلة → تحديث لوحة الامتثال
```

---

## المخطط المعماري

الرسمة التالية تُظهر مستوىً عالٍ من التفاعل بين المكوّنات. تم تقديمها في كتلة شفرة لتبقى المقالة محمولة.

```mermaid
graph LR
    A[المطور يلتزم بالكود] --> B["خادم CI (Jenkins/GitHub Actions)"]
    B --> C["مستودع السياسات (Git)"]
    B --> D["مرحلة البناء والاختبار"]
    D --> E["توليد ملفات الأدلة"]
    C --> F["محرك سياسة Procurize (API)"]
    E --> G["خدمة إجابات الذكاء الاصطناعي لـ Procurize (API)"]
    F --> G
    G --> H[متجر بيانات ميتا‑امتثال]
    H --> I[لوحة الامتثال / المدققون]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**المكوّنات**:

- **مستودع السياسات** – مستودع Git مركزي يحتوي تعريفات السياسة (`policies/`).  
- **خادم CI** – ينفّذ البناء، الاختبار، التحليل الثابت، ويُشغِّل خطوات الامتثال.  
- **مُولِّد الأدلة** – سكريبتات تُنتج أدلة بصيغة JSON/YAML (مثلاً `evidence/aws-iam.json`).  
- **API Procurize** – نقطتا نهائية:  
  - `/policies` لتحميل أو جلب أحدث مجموعة سياسات.  
  - `/answers` لإرسال الأدلة وتلقي إجابات الاستبيان التي يولدها الذكاء الاصطناعي.  
- **متجر بيانات ميتا‑امتثال** – قاعدة بيانات خفيفة (مثل DynamoDB) تسجل حالة الامتثال لكل بناء.  
- **اللوحة** – واجهة Procurize الحالية أو عرض مخصص يُظهر الامتثال حسب الإصدار.

---

## دليل التنفيذ خطوة بخطوة

### 1. إعداد مستودع السياسات

أنشئ مستودع Git (أو وحدة فرعية) يُخزّن كل إطار امتثال كملف YAML.

```yaml
# policies/soc2.yaml
framework: SOC 2
controls:
  - id: CC6.1
    description: "تشفير البيانات أثناء السكون"
    requirement: "يجب تشفير جميع بيانات الإنتاج باستخدام AES‑256."
    evidence_type: "تكوين التشفير"
  - id: CC6.2
    description: "تشفير البيانات أثناء النقل"
    requirement: "يجب فرض TLS 1.2+ لجميع الاتصالات الخارجية."
    evidence_type: "تكوين TLS"
```

احفظ المستودع، واحمِ فرع `main`؛ فقط فريق الامتثال يمكنه دمج التغييرات. يسحب المطورون أحدث السياسات كجزء من خط الأنابيب.

### 2. إضافة مرحلة CI لجمع الأدلة

في تكوين CI (مثال باستخدام GitHub Actions)، أضف وظيفة تُنفّذ بعد الاختبارات.

```yaml
name: CI
on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  build-and-test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run unit tests
        run: npm test

  collect-evidence:
    needs: build-and-test
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Export AWS IAM policy snapshot
        run: |
          aws iam get-account-authorization-details > evidence/aws-iam.json
      - name: Export TLS config
        run: |
          grep -i 'tls' /etc/nginx/nginx.conf > evidence/tls-config.txt
      - name: Upload evidence as artifact
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: compliance-evidence
          path: evidence/
```

ينشئ هذا العمل مجلدًا `evidence/` يحتوي ملفات JSON أو نصية تُلبي `evidence_type` المعلن عنها في السياسات.

### 3. استدعاء خدمة إجابات الذكاء الاصطناعي من Procurize

أنشئ سكريبتًا صغيرًا (`procurize-submit.sh`) يقرأ الأدلة، يستدعي API، ويكتب الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي إلى ملف JSON.

```bash
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

API_KEY="${PROCURIZE_API_KEY}"
POLICY_REPO="https://github.com/yourorg/compliance-policies.git"
EVIDENCE_DIR="evidence"

# Fetch latest policies (optional if policies are already checked out)
git clone "$POLICY_REPO" policies_tmp
tar -czf policies.tar.gz -C policies_tmp .

# Call Procurize answer API
curl -s -X POST "https://api.procurize.com/v1/answers" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -F "policies=@policies.tar.gz" \
  -F "evidence=@${EVIDENCE_DIR}" \
  -o answers.json

# Store answers as CI artifact for later stages
jq . answers.json > compliance/answers-${GITHUB_SHA}.json
```

أضف خطوة CI جديدة لتشغيل هذا السكريبت وتحميل ملف `answers-*.json` كملف بنية.

```yaml
  generate-answers:
    needs: collect-evidence
    runs-on: ubuntu-latest
    env:
      PROCURIZE_API_KEY: ${{ secrets.PROCURIZE_API_KEY }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Download evidence artifact
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: compliance-evidence
          path: evidence/
      - name: Run Procurize submission script
        run: ./procurize-submit.sh
      - name: Upload answers artifact
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: compliance-answers
          path: compliance/
```

### 4. حفظ ميتا‑بيانات الامتثال

انشر دالة Lambda (أو وظيفة خالية من الخوادم) تُستدعى عند تحميل ملف الأجوبة، تُحلِّل `answers.json`، وتكتب سجلًا إلى DynamoDB:

```python
import json, boto3, os

ddb = boto3.resource('dynamodb')
table = ddb.Table(os.getenv('COMPLIANCE_TABLE'))

def handler(event, context):
    # Assume S3 event with object key of answers JSON
    s3 = boto3.client('s3')
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    obj = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    answers = json.loads(obj['Body'].read())

    record = {
        'build_id': answers['metadata']['build_id'],
        'status': 'COMPLIANT' if answers['overall_confidence'] > 0.9 else 'REVIEW_NEEDED',
        'timestamp': answers['metadata']['timestamp'],
        'summary': answers['summary']
    }
    table.put_item(Item=record)
    return {'statusCode': 200}
```

الآن يُظهر كل بناء سجل امتثال على لوحة Procurize أو أي واجهة مخصصة تُبنيها.

### 5. فرض بوّابات الامتثال (اختياري)

إذا أردت أن **يفشل** خط الأنابيب عندما تكون الثقة منخفضة، أضف مرحلة نهائية تستعلم DynamoDB وتُوقف التنفيذ إذا كان الحالة `REVIEW_NEEDED`.

```yaml
  compliance-gate:
    needs: generate-answers
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Check compliance status
        run: |
          STATUS=$(aws dynamodb get-item \
            --table-name ${{ secrets.COMPLIANCE_TABLE }} \
            --key '{"build_id": {"S": "${{ github.sha }}"}}' \
            --query 'Item.status.S')
          if [[ "$STATUS" != "COMPLIANT" ]]; then
            echo "Compliance gate failed: $STATUS"
            exit 1
          fi
```

عند نجاة البوّابة، ينتقل العنصر إلى الإنتاج. إذا فشلت، يحصل المطورون على رد فعل فوري ويُصححون الفجوات قبل النشر.

---

## الفوائد المتحققة

| المقياس | العملية التقليدية | عملية CI/CD المتكاملة |
|--------|---------------------|--------------------------|
| متوسط زمن استكمال الاستبيان | 10–14 يومًا | 2–4 ساعات |
| الجهد اليدوي (ساعات شخص) لكل إصدار | 12–20 ساعة | ≤ 2 ساعة (معظمها مراجعة) |
| اكتمال أدلة التدقيق | 70‑80 % | 95‑100 % |
| عدد حواجز الإصدارات المتعلقة بالامتثال | 1 لكل سبرنت | < 0.1 لكل سبرنت |

إلى جانب السرعة، تُقلِّل التكامل **المخاطر** من خلال تقييم كل التزامن وفق أحدث مجموعة سياسات، وتُحسّن **قابلية التدقيق** عبر أدلة ثابتة مرتبطة بكل بناء.

---

## الأخطاء الشائعة وكيفية تفاديها

1. **ذاكرة مؤقتة للسياسات قديمة** – تأكد دائمًا من أن وظيفة CI تسحب أحدث مستودع سياسات. استخدم ملف قفل أو تجزئة للتحقق من الحداثة.  
2. **الاعتماد الزائد على الذكاء الاصطناعي** – ضبط خدمة الذكاء الاصطناعي لتعليمات حيث تُصنَّف إجابة بأقل من عتبة الثقة (مثلاً 85 %). يجب على مراجع بشري إغلاق هذه الفجوات.  
3. **انفجار حجم الأدلة** – احفظ الأدلة في أرشيف مضغوط واحذف الملفات القديمة وفقًا لفترة الاحتفاظ التي تُحدِّدها إطار الامتثال.  
4. **أمان مفاتيح API** – احتفظ ببيانات اعتماد Procurize في مخزن أسرار CI (مثلاً GitHub Secrets أو Azure Key Vault). قم بتدويره دوريًا.

---

## توسيع النمط: من CI إلى حوكمة CD

بمجرد أن يصبح الامتثال جزءًا من **CI**، يمكن تمديده إلى **CD** (النشر) ومراقبة **وقت التشغيل**:

- **تحقق سياسة وقت النشر** – قبل نشر مخطط Helm، نفِّذ فحص سياسة ككود يتحقق من RBAC في Kubernetes، سياسات الشبكة، وإدارة الأسرار مقابل نفس تعريفات YAML المستخدمة في مرحلة البناء.  
- **تدفق أدلة وقت التشغيل** – استخدم عوامل (مثل Falco، OpenTelemetry) لبث أحداث الأمان باستمرار إلى مخزن أدلة Procurize، مكتملًا الحلقة للامتثال **المستمر**.  
- **بوابة امتثال ذاتية الخدمة** – وفر عرضًا للقراءة فقط للوحة الامتثال للعميل، محوِّلًا وضعك الامتثالي إلى ميزة تنافسية.

---

## TL;DR

- خزن جميع سياسات الأمان في Git كـ **سياسة‑كـكود** (YAML/JSON).  
- أضف خطوات CI **تجمع أدلة ثابتة** وتُرسلها إلى **API إجابات الذكاء الاصطناعي** لـ Procurize.  
- احفظ الإجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي ودرجات الثقة في مخزن ميتا‑امتثال.  
- استخدم **بوابة امتثال** لحجب الإصدارات التي لا تُلبِّي عتبة الثقة.  
- احصل على جاهزية تدقيق شبه فورية، قلل الجهد اليدوي، وسرّع زمن الوصول إلى السوق.

من خلال دمج منصة الامتثال المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Procurize في سير عمل CI/CD، تحول الامتثال من نقطة فحص دورية إلى **حاجز أمان آلي ومستمر**—بنفس الطريقة التي يتعامل بها DevOps الحديث مع الاختبار، الأمان، والرصد.

---

## راجع أيضًا

- [دمج إطار NIST CSF مع خطوط أنابيب CI/CD (NIST SP 800‑53)](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [GitHub Actions لسلاسل التوريد البرمجية الآمنة](https://github.com/github/securitylab)  
- [دليل Microsoft Azure Policy ككود](https://learn.microsoft.com/azure/governance/policy/)