
# منشئ أونتولوجيا الامتثال الديناميكي المدعوم بالذكاء الاصطناعي لأتمتة الاستبيانات التكيفية

> **الكلمات المفتاحية:** أونتولوجيا الامتثال، الرسم البياني للمعرفة، تنسيق نماذج اللغة الكبيرة، استبيان تكيفي، امتثال مدفوع بالذكاء الاصطناعي، Procurize، توليف الأدلة في الوقت الفعلي  

## المقدمة  

تُعد استبيانات الأمان، وتقييمات البائعين، وتدقيقات الامتثال نقطة احتكاك يومية لشركات SaaS. إن انفجار الأطر—مثل [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [PCI‑DSS](https://www.pcisecuritystandards.org/pci_security/)، [GDPR](https://gdpr.eu/)، [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) وغيرها من المعايير الخاصة بالصناعة—يعني أن كل طلب جديد قد يُدخل مصطلحات ضوابط غير مألوفة، ومتطلبات أدلة دقيقة، وصيغ ردود متباينة. المستودعات الثابتة التقليدية، حتى وإن كانت منظمة جيدًا، تصبح سريعة التقادم، مما يجبر فرق الأمن على العودة إلى البحث اليدوي، والنسخ‑واللصق، والتخمين الخطير.

نقدم **منشئ أونتولوجيا الامتثال الديناميكي (DCOB)**، محرك مدفوع بالذكاء الاصطناعي يُنشئ، يطوّر، ويحكم أونتولوجيا امتثال موحدة فوق مركز الاستبيانات الحالي في Procurize. من خلال معالجة كل فقرة سياسة، وربط ضابط، وكائن دليل كعقدة في الرسم البياني، يخلق DCOB قاعدة معرفة حية تتعلم من كل تفاعل استبياني، تُنقّح دلالتها باستمرار، وتقترح ردودًا دقيقة ومراعية للسياق فورًا.

تستعرض هذه المقالة الأساس المفاهيمي، الهندسة التقنية، والنشر العملي لـ DCOB، موضحة كيف يمكن أن يقلل من أوقات الاستجابة حتى 70 % مع توفير سجلات تدقيق غير قابلة للتغيير مطلوبة للرقابة التنظيمية.

---

## 1. لماذا أونتولوجيا ديناميكية؟

| التحدي | النهج التقليدي | القيود |
|--------|----------------|--------|
| **انحراف المفردات** – تظهر ضوابط جديدة أو تُعاد تسمية بنود في الأطر المحدَّثة. | تحديثات يدويّة للتصنيف، جداول بيانات غير منظمة. | تأخير عالي، عرضة للأخطاء البشرية، تسمية غير متناسقة. |
| **التطابق عبر الأطر** – سؤال واحد قد يتطابق مع معايير متعددة. | جداول تطابق ثابتة. | صعوبة الصيانة، وغالبًا ما تُفوّت الحالات الحدية. |
| **إعادة استخدام الأدلة** – الاستفادة من الأدلة المعتمدة مسبقًا عبر أسئلة مشابهة. | بحث يدوي في مستودعات المستندات. | مستهلك للوقت، خطر استخدام أدلة قديمة. |
| **قابلية التدقيق التنظيمي** – الحاجة لإثبات سبب إعطاء إجابة معينة. | سجلات PDF، سلاسل بريد إلكتروني. | غير قابلة للبحث، صعوبة إثبات الأصل. |

تُعالج **الأونتولوجيا الديناميكية** هذه النقاط عن طريق:

1. **التطبيع الدلالي** – توحيد المصطلحات المتباينة إلى مفاهيم قانونية.  
2. **العلاقات القائمة على الرسم البياني** – تمثيل العلاقات “الضابط‑يغطي‑المتطلب”، “الدليل‑يدعم‑الضابط”، و“السؤال‑يربط‑بالضابط”.  
3. **التعلم المستمر** – استيعاب عناصر استبيانات جديدة، استخراج الكيانات، وتحديث الرسم البياني دون تدخل يدوي.  
4. **تتبع الأصل** – كل عقدة وحافة مُصدَّرة بإصدار، طابع زمني، وتوقيع، مما يفي بمتطلبات التدقيق.

---

## 2. المكونات المعمارية الأساسية  

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["LLM‑Based Entity Extractor"]
    B --> C["Dynamic Ontology Store (Neo4j)"]
    C --> D["Semantic Search & Retrieval Engine"]
    D --> E["Answer Generator (RAG)"]
    E --> F["Procurize UI / API"]
    G["Policy Repository"] --> C
    H["Evidence Vault"] --> C
    I["Compliance Rules Engine"] --> D
    J["Audit Logger"] --> C
```

### 2.1 مستخرج الكيانات المستند إلى نموذج اللغة الكبيرة  

* **الهدف:** تحليل نص الاستبيان الخام، اكتشاف الضوابط، أنواع الأدلة، وإشارات السياق.  
* **التنفيذ:** نموذج لغة كبير مُعَدّ (مثل Llama‑3‑8B‑Instruct) مع قالب موجه مخصَّص يُعيد كائنات JSON:

```json
{
  "question_id": "Q‑2025‑112",
  "entities": [
    {"type":"control","name":"Data Encryption at Rest"},
    {"type":"evidence","name":"KMS Policy Document"},
    {"type":"risk","name":"Unauthorized Data Access"}
  ],
  "frameworks":["ISO27001","SOC2"]
}
```

### 2.2 مخزن الأونتولوجيا الديناميكي  

* **التقنية:** Neo4j أو Amazon Neptune للحصول على قدرات الرسم البياني الأصلية، مع سجلات مضافة غير قابلة للتعديل (مثل AWS QLDB) لتتبع الأصل.  
* **نموذج المخطط المميز:**  

```mermaid
classDiagram
    class Control {
        +String id
        +String canonicalName
        +String description
        +Set<String> frameworks
        +DateTime createdAt
    }
    class Question {
        +String id
        +String rawText
        +DateTime receivedAt
    }
    class Evidence {
        +String id
        +String uri
        +String type
        +DateTime version
    }
    Control "1" --> "*" Question : covers
    Evidence "1" --> "*" Control : supports
    Question "1" --> "*" Evidence : requests
```

### 2.3 محرك البحث الدلالي والاسترجاع  

* **نهج هجين:** دمج التشابه المتجهي (FAISS) للمطابقة غير الدقيقة مع تنقل الرسم البياني للاستعلامات الدقيقة.  
* **مثال استعلام:** “ابحث عن جميع الأدلة التي تلبي ضابطًا يتعلق بـ ‘تشفير البيانات أثناء التخزين’ عبر ISO 27001 وSOC 2.”  

### 2.4 مُولد الإجابة (التوليد المستند إلى الاسترجاع – RAG)  

* **سلسلة المعالجة:**  
  1. استرجاع أعلى *k* من عقد الأدلة ذات الصلة.  
  2. توجيه نموذج لغة مع السياق المسترجع وإرشادات نمط الامتثال (نبرة، تنسيق الاستشهاد).  
  3. ما بعد المعالجة لإدراج روابط الأصل (معرفات الأدلة، تجزئات الإصدارات).  

### 2.5 التكامل مع Procurize  

* **واجهة برمجة تطبيقات REST** تُعرض `POST /questions`, `GET /answers/:id`, وwebhooks للتحديثات الفورية.  
* **عناصر واجهة المستخدم** داخل Procurize تسمح للمراجعين برؤية مسار الرسم البياني الذي أدى إلى كل إجابة مقترحة.

---

## 3. بناء الأونتولوجيا – خطوة بخطوة  

### 3.1 الإقلاع بالأصول الحالية  

1. **استيراد مستودع السياسات** – تحليل مستندات السياسة (PDF، Markdown) باستخدام OCR + نموذج لغة لاستخراج تعريفات الضوابط.  
2. **تحميل خزان الأدلة** – تسجيل كل كائن (مثل سياسات الأمان بصيغة PDF، سجلات التدقيق) كعقدة `Evidence` مع بيانات إصدار.  
3. **إنشاء تطابق أولي** – يستخدم خبراؤنا وضعيةً أساسيةً لتحديد خريطة تقاطع بين المعايير الشائعة (ISO 27001 ↔ SOC 2).  

### 3.2 حلقة الإدخال المستمر  

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Ingestion
        Q[New Questionnaire] --> E[Entity Extractor]
        E --> O[Ontology Updater]
    end
    O -->|adds| G[Graph Store]
    G -->|triggers| R[Retrieval Engine]
```

* عند وصول استبيان جديد، يُصدر المستخرج الكيانات.  
* **مُحدِّث الأونتولوجيا** يتحقق من وجود عقد أو علاقات مفقودة؛ إذا وجدت، يقوم بإنشائها ويسجل التغيير في سجل التدقيق غير القابل للتعديل.  
* تُعيّن أرقام الإصدارات تلقائيًا (`v1`, `v2`, …) ما يتيح استعلامات “العودة إلى الزمن” للمدققين.

### 3.3 دورة الإنسان في الحلقة (HITL) للتحقق  

* يمكن للمراجعين **قبول**، **رفض**، أو **تحسين** العقد المقترحة مباشرة داخل Procurize.  
* كل إجراء يولِّد **حدثًا تعليقاتيًا** يُخزَّن في سجل التدقيق ويُرسل إلى عملية تحسين نموذج اللغة، مما يرفع دقة الاستخراج تدريجيًا.

---

## 4. الفوائد العملية  

| المقياس | قبل DCOB | بعد DCOB | التحسين |
|--------|-----------|----------|----------|
| متوسط زمن صياغة الإجابة | 45 دقيقة/سؤال | 12 دقيقة/سؤال | انخفاض بنسبة 73 % |
| معدل إعادة استخدام الأدلة | 30 % | 78 % | زيادة ×2.6 |
| درجة قابلية التدقيق (داخلية) | 63/100 | 92/100 | +29 نقطة |
| نسبة الضوابط الخاطئة | 12 % | 3 % | انخفاض بنسبة 75 % |

**ملخص دراسة حالة** – شركة SaaS متوسطة الحجم عالجت 120 استبيان بائع خلال الربع الثاني من 2025. بعد نشر DCOB، خفض الفريق متوسط زمن الاستجابة من 48 ساعة إلى أقل من 9 ساعات، وأشاد المُنظمون بالروابط الأصلية التي تُولِّد تلقائيًا لكل إجابة.

---

## 5. اعتبارات الأمان والحوكمة  

1. **تشفير البيانات** – جميع بيانات الرسم البياني مخزَّنة بتشفير AWS KMS؛ جميع الاتصالات تُجرى عبر TLS 1.3.  
2. **ضوابط الوصول** – أدوار مُحددة (مثلاً `ontology:read`, `ontology:write`) تُطبق عبر Ory Keto.  
3. **العدم القابلية للتعديل** – كل تعديل في الرسم يُسجَّل في QLDB؛ تُضمن التجزئات التشفيرية عدم التلاعب.  
4. **وضع الامتثال** – وضع “تدقيق‑فقط” يُعطَّل القبول الآلي، مما يفرض مراجعة بشرية للطلبات ذات الأهمية التنظيمية العالية (مثل استفسارات GDPR).

---

## 6. مخطط النشر  

| المرحلة | المهام | الأدوات |
|---------|--------|----------|
| **التجهيز** | إنشاء Neo4j Aura، تكوين سجل QLDB، إعداد حاوية S3 للأدلة. | Terraform, Helm |
| **ضبط النموذج** | جمع 5 k عينة من الاستبيانات المشروحة، ضبط Llama‑3. | Hugging Face Transformers |
| **تنسيق التدفق** | نشر DAG Airflow لل ingestion، validation، وتحديث الرسم. | Apache Airflow |
| **طبقة API** | تنفيذ خدمات FastAPI لتوفير عمليات CRUD ونقطة RAG. | FastAPI, Uvicorn |
| **تكامل UI** | إضافة مكونات React إلى لوحة تحكم Procurize لعرض الرسم البياني. | React, Cytoscape.js |
| **المراقبة** | تفعيل مقاييس Prometheus، لوحات Grafana للزمن المستغرق ومعدلات الأخطاء. | Prometheus, Grafana |

غالبًا ما يُستخدم خط أنابيب CI/CD لتشغيل اختبارات الوحدة، التحقق من مخطط الرسم، وفحص الأمان قبل الانتقال إلى الإنتاج. يمكن حاوية جميع المكوّنات باستخدام Docker وإدارتها عبر Kubernetes لضمان قابلية التوسع.

---

## 7. التحسينات المستقبلية  

1. **برهانات المعرفة الصفرية (Zero‑Knowledge Proofs)** – تضمين إثباتات ZKP تُظهر أن الدليل يرقى للضابط دون كشف محتوى المستند.  
2. **مشاركة الأونتولوجيا المتبادلة** – تمكين المؤسسات الشريكة من تبادل أجزاء مقفلة من الرسم البياني لتقييمات البائع المشتركة مع الحفاظ على سيادة البيانات.  
3. **تنبؤ التطورات التنظيمية** – استغلال نماذج السلاسل الزمنية لتتبع تغيّر إصدارات الأطر، وتحديث الأونتولوجيا استباقيًا قبل صدور المعايير الجديدة.  

توجهات هذه الطريق تُبقي DCOB في طليعة أتمتة الامتثال، وتضمن تطوره مع تسارع وتيرة البيئة التنظيمية.

---

## الخلاصة  

يحوِّل منشئ أونتولوجيا الامتثال الديناميكي المستودعات الثابتة إلى **رسم بياني معرفي مدعوم بالذكاء الاصطناعي** يُقوّي أتمتة الاستبيانات التكيفية. من خلال توحيد الدلالات، الحفاظ على أصول غير قابلة للتغيير، وتقديم ردود فورية ومراعية للسياق، يُحرّر DCOB فرق الأمن من عبء العمل المتكرر ويُزوّدها بأصل استراتيجي لإدارة المخاطر. عند دمجه مع Procurize، تكتسب المؤسسات ميزة تنافسية—دورات صفقا أسرع، جاهزية تدقيق أقوى، ومسار واضح نحو امتثال مستقبلي.

---

## راجع أيضًا  

- [التوليد المستند إلى الاسترجاع لأتمتة وثائق المؤسسة](https://arxiv.org/abs/2407.15231)  
- [سجلات التدقيق غير القابلة للتغيير مع AWS QLDB – الوثائق الرسمية](https://aws.amazon.com/qldb/)