
# تصویرسازی زمان‌واقعی تأثیر ذی‌نفعان برای پرسش‌نامه‌های امنیتی با هوش مصنوعی

## مقدمه

پرسش‌نامه‌های امنیتی زبان مشترک بین ارائه‌دهندگان SaaS و مشتریان سازمانی آن‌ها هستند. در حالی که پاسخ دقیق به این پرسش‌نامه‌ها حیاتی است، اکثر تیم‌ها این فرایند را به‌عنوان یک کار ورود دادهٔ ایستایی می‌پندارند. هزینهٔ پنهان، **کاستی از بینش فوری** دربارهٔ این است که هر پاسخ چگونه بر *گروه‌های مختلف ذی‌نفع* — مدیران محصول، مشاوران حقوقی، حسابرسان امنیت و حتی تیم‌های فروش — تأثیر می‌گذارد.  

اینجاست که **موتور تصویرسازی زمان‌واقعی تأثیر ذی‌نفعان با هوش مصنوعی (RISIV)** وارد می‌شود. با ترکیب هوش مصنوعی مولد، گراف دانش متنی و داشبوردهای زنده Mermaid، RISIV هر پاسخ پرسش‌نامه را به یک روایت بصری تعاملی تبدیل می‌کند که موارد زیر را برجسته می‌سازد:

* **عامل خطر قانونی** برای مسئولان انطباق.  
* **ریسک ویژگی محصول** برای سرپرستان مهندسی.  
* **تعهدات قراردادی** برای تیم‌های حقوقی.  
* **تأثیر بر سرعت معامله** برای فروشندگان و مدیران حساب.

نتیجه، نمایی یکپارچه و زمان‌واقعی است که تصمیم‌گیری را شتاب می‌بخشد، حلقه‌های تکراری پرسش‑و‑پاسخ را کاهش می‌دهد و در نهایت زمان چرخه ارزیابی فروشنده را کوتاه می‌کند.

---

## معماری اصلی

موتور RISIV بر پایهٔ چهار لایهٔ به‌هم‑پیوسته ساخته شده است:

1. **لایهٔ نرمالایزر ورودی و تولید تقویت‌شدهٔ بازیابی (RAG)** — پاسخ‌های آزاد شکل پرسش‌نامه را تجزیه می‌کند، با قطعات مرتبط سیاست‌ها غنی می‌سازد و اشیاء هدفمند (intent objects) ساختار یافته تولید می‌کند.  
2. **گراف دانش متنی (CKG)** — گراف پویایی که بندهای قانونی، قابلیت‌های محصول و روابط نگاشت ذی‌نفعان را ذخیره می‌کند.  
3. **موتور امتیازدهی تأثیر** — شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و استنتاج احتمالی را به کار می‌گیرد تا امتیازهای تأثیر مخصوص هر ذی‌نفع را در زمان واقعی محاسبه کند.  
4. **لایهٔ تصویرسازی و تعامل** — نمودارهای Mermaid را رندر می‌کند که به‌محض دریافت پاسخ‌های جدید به‌صورت آنی به‌روزرسانی می‌شوند.

در زیر نمودار Mermaid که جریان داده‌ها را میان این لایه‌ها نشان می‌دهد، آورده شده است:

```mermaid
graph LR
    A[Questionnaire Input] --> B[Norm‑RAG Processor]
    B --> C[Intent Objects]
    C --> D[Contextual Knowledge Graph]
    D --> E[Impact Scoring Engine]
    E --> F[Stakeholder Score Store]
    F --> G[Mermaid Dashboard]
    G --> H[User Interaction & Feedback]
    H --> B
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. نرمالایزر ورودی و RAG

* **Document AI** جداول، نقاط گلوله‌ای و بخش‌های متن آزاد را استخراج می‌کند.  
* **Hybrid Retrieval** مرتبط‌ترین قطعات سیاستی را از مخزن نسخه‑کنترل‌شده (مانند [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [GDPR](https://gdpr.eu/)) می‌کشد.  
* **Generative LLM** پاسخ‌های خام را به *اشیاء هدف* نظیر `{ “dataEncryption”: true, “region”: “EU”, “thirdPartyAccess”: false }` بازنویسی می‌کند.

### 2. گراف دانش متنی

CKG گره‌هایی برای موارد زیر نگه می‌دارد:

* **بندهای قانونی** — هر بند به یک نقش ذی‌نفع مرتبط است.  
* **قابلیت‌های محصول** — مثلاً «پشتیبانی از رمزنگاری در حالت ایستای داده».  
* **دسته‌بندی‌های ریسک** — محرمانگی، یکپارچگی، در دسترس بودن.  

روابط بر پایهٔ نتایج تاریخی حسابرسی وزن‌دار شده‌اند و به این ترتیب گراف از طریق **حلقه‌های یادگیری پیوسته** تکامل می‌یابد.

### 3. موتور امتیازدهی تأثیر

یک خط لولهٔ امتیازدهی دو‑مرحله‌ای:

1. **گسترش GNN** — تأثیر را از گره‌های پاسخ از طریق CKG به گره‌های ذی‌نفع منتقل می‌کند و بردارهای تأثیر خام تولید می‌نماید.  
2. **تنظیم بیزی** — احتمال‌های پیشین (مانند امتیاز ریسک شناخته‌شدهٔ فروشنده) را وارد می‌کند تا امتیاز نهایی تأثیر ذی‌نفع که بین ۰ (بدون تأثیر) تا ۱ (بحرمهم) متغیر است، تولید کند.

### 4. لایهٔ تصویرسازی

داشبورد از **Mermaid** استفاده می‌کند زیرا سبک، متنی‑ساده است و به‌راحتی با ژنراتورهای سایت ایستاتیک مانند Hugo یکپارچه می‌شود. هر ذی‌نفع زیرگراف اختصاصی خود را دریافت می‌کند:

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Legal
        L1[Clause 5.1 – Data Retention] --> L2[Violation Risk: 0.78]
        L3[Clause 2.4 – Encryption] --> L4[Compliance Gap: 0.12]
    end
    subgraph Product
        P1[Feature: End‑to‑End Encryption] --> P2[Risk Exposure: 0.23]
        P3[Feature: Multi‑Region Deploy] --> P4[Impact Score: 0.45]
    end
    subgraph Sales
        S1[Deal Cycle Time] --> S2[Increase: 15%]
        S3[Customer Trust Score] --> S4[Boost: 0.31]
    end
```

داشبورد به‌صورت آنی هنگام دریافت نیت‌های جدید تازه می‌شود و تضمین می‌کند که هر ذی‌نفع تصویر ریسک به‌روز را مشاهده کند.

---

## راهنمای پیاده‌سازی

### گام ۱: راه‌اندازی گراف دانش

```bash
# Initialize Neo4j with provenance data
docker run -d \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  --env NEO4J_AUTH=neo4j/password \
  neo4j:5
```

```cypher
// Load regulatory clauses
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///regulations.csv' AS row
MERGE (c:Clause {id: row.id})
SET c.text = row.text,
    c.stakeholder = row.stakeholder,
    c.riskWeight = toFloat(row.riskWeight);
```

### گام ۲: استقرار سرویس RAG

```yaml
services:
  rag:
    image: procurize/rag:latest
    environment:
      - VECTOR_DB_ENDPOINT=http://vector-db:8000
      - LLM_API_KEY=${LLM_API_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
```

### گام ۳: راه‌اندازی موتور امتیازدهی (Python)

```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
from neo4j import GraphDatabase

class ImpactScorer:
    def __init__(self, uri, user, pwd):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, pwd))

    def fetch_subgraph(self, answer_id):
        with self.driver.session() as session:
            result = session.run("""
                MATCH (a:Answer {id: $aid})-[:TRIGGERS]->(c:Clause)
                MATCH (c)-[:AFFECTS]->(s:Stakeholder)
                RETURN a, c, s
            """, aid=answer_id)
            return result.data()

    def score(self, subgraph):
        # Simplified GCN scoring
        x = torch.tensor([n['c']['riskWeight'] for n in subgraph])
        edge_index = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])  # dummy adjacency
        conv = GCNConv(in_channels=1, out_channels=1)
        out = conv(x.unsqueeze(1), edge_index)
        return torch.sigmoid(out).squeeze().tolist()
```

### گام ۴: اتصال به داشبورد Mermaid

یک شورت‌کد Hugo به نام `mermaid.html` بسازید:

```html
<div class="mermaid">
{{ .Inner }}
</div>
```

سپس نمودار را در یک صفحهٔ markdown فراخوانی کنید:

```markdown
{{</* mermaid */>}}
flowchart LR
    Q1[Answer: “Data stored in EU only”] --> C5[Clause 4.3 – Data Residency]
    C5 --> L1[Legal Impact: 0.84]
    C5 --> P2[Product Impact: 0.41]
{{</* /mermaid */>}}
```

هر بار که پاسخ جدیدی ارسال شد، یک webhook زنجیرهٔ RAG → Scorer را اجرا می‌کند، فروشگاه امتیازها را به‌روز می‌سازد و بلوک Mermaid را با مقادیر تازه بازنویسی می‌کند.

---

## مزایا برای گروه‌های ذی‌نفع

| ذی‌نفع | بینش فوری | توانمندسازی تصمیم |
|--------|------------|----------------------|
| **حقوقی** | نشان می‌دهد کدام بندها نامنطبق می‌شوند | اولویت‌بندی اصلاح قراردادها |
| **محصول** | خلاهای ویژگی‌های مرتبط با انطباق را برجسته می‌کند | تنظیم مسیر توسعه محصول |
| **امنیت** | میزان مواجهه برای هر کنترل را کمّی‌سازی می‌کند | راه‌اندازی بلیط‌های خودکار اصلاح |
| **فروش** | اثر بر سرعت معاملاتی را به تصویر می‌کشد | ارائه نکات مذاکره مبتنی بر داده |

ماهیت بصری نمودارهای Mermaid همچنین **ارتباطات بین‌فنی** را بهبود می‌بخشد: یک مدیر محصول می‌تواند با نگاهی به یک گره، خطر قانونی را بدون گزینش متون سنگین سیاست درک کند.

---

## مورد عملی واقعی: کاهش زمان پردازش پرسش‌نامه از ۱۴ روز به ۲ ساعت

**شرکت:** CloudSync (ارائه‌دهندهٔ سرویس پشتیبان‌گیری SaaS)  
**مشکل:** دوره‌های پرسش‌نامه امنیتی به‌صورت متوسط ۱۴ روز به‌دلیل توضیحات متقابل طولانی ادامه می‌یافت.  
**راه‌حل:** پیاده‌سازی RISIV در پورتال انطباق داخلی.  

**نتیجه:**

* **زمان تولید پاسخ** از ۶ ساعت به ۱۲ دقیقه برای هر پرسش‌نامه کاهش یافت.  
* **دوره بازبینی ذی‌نفعان** از ۳ روز به کمتر از ۱ ساعت متقارن شد زیرا هر تیم به‌سرعت تأثیر خود را مشاهده می‌کرد.  
* **شتاب بسته شدن معاملات** ۲۷ ٪ افزایش یافت (به‌طور متوسط چرخه فروش از ۴۵ روز به ۳۳ روز کاهش یافت).  

نمرهٔ NPS پس از پیاده‌سازی برای کاربران داخلی به **+68** رسید که نشان‌دهندهٔ وضوح و سرعتی است که تصویرسازی فراهم کرده است.

---

## بهترین شیوه‌های پذیرش

1. **با گراف دانش حداقلی شروع کنید** — فقط مهم‌ترین بندهای قانونی را وارد کنید و آن‌ها را به نقش‌های اصلی ذی‌نفع نگاشت کنید. به‌تدریج گراف را گسترش دهید.  
2. **مخازن سیاستی کنترل نسخه‌دار را پیاده کنید** — فایل‌های سیاست را در Git ذخیره کنید، هر تغییری را برچسب بزنید و بگذارید لایهٔ RAG نسخهٔ مناسب را بر اساس متن پرسش‌نامه بگیرد.  
3. **نقد انسانی در حلقه** — امتیازهای بالا (> 0.75) را به یک بازبینی‌کنندهٔ انطباق برای تأیید نهایی پیش از ارسال خودکار ارجاع دهید.  
4. **نظارت بر تحلیل‌گری انحراف** — هشدارهایی تنظیم کنید اگر امتیازهای تأثیر برای پاسخ‌های مشابه به‌طور چشمگیری تغییر کرد که نشانگر فرسودگی گراف دانش است.  
5. **استفاده از خطوط CI/CD** — داشبوردهای Mermaid را مانند کد در نظر بگیرید؛ تست‌های خودکار اجرا کنید تا پس از هر استقرار از رندر صحیح نمودارها اطمینان حاصل شود.

---

## ارتقاهای آینده

* **استخراج نیت چندزبانه** — گسترش لایهٔ RAG با مدل‌های LLM مختص زبان‌های مختلف برای پشتیبانی از تیم‌های جهانی.  
* **کالیبراسیون تطبیقی GNN** — استفاده از یادگیری تقویتی برای تنظیم وزن‌های یال‌ها بر پایهٔ نتایج حسابرسی واقعی.  
* **همگام‌سازی گراف دانش توزیعی** — اجازه دهید چندین شعبه گراف مشترک را به‌اشتراک بگذارند در حالی که حاکمیت داده با اثبات‌های بدون‌دانش (zero‑knowledge proofs) حفظ می‌شود.  
* **پیش‌بینی تأثیر پیش‌نگر** — ترکیب مدل‌های سری‑زمانی با موتور امتیازدهی برای برآورد تأثیر آیندهٔ ذی‌نفعان در حالی که منظرهای قانونی تغییر می‌کنند.

---

## نتیجه‌گیری

موتور تصویرسازی زمان‌واقعی تأثیر ذی‌نفعان با هوش مصنوعی، نحوهٔ مصرف پرسش‌نامه‌های امنیتی را تغییر می‌دهد. با تبدیل هر پاسخ به یک داستان بصری به‌صورت آنی، سازمان‌ها می‌توانند دیدگاه‌های محصول، حقوقی، امنیت و فروش را بدون تاخیر مرسوم بازبینی‌های دستی هم‌راستا کنند. اجرای RISIV نه‌تنها فرآیند ارزیابی فروشنده را شتاب می‌بخشد، بلکه فرهنگ شفافیت و انطباق مبتنی بر داده را نیز می‌سازد.