
# استخراج شواهد متنی‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی برای پرسش‌نامه‌های امنیتی زمان واقعی

## مقدمه  

هر فروشنده B2B SaaS از ریتم دردناک دوره‌های پرسش‌نامه امنیتی آگاه است: یک مشتری یک PDF ۷۰‑صفحه‌ای می‌فرستد، تیم انطباق برای یافتن سیاست‌ها می‌دود، آن‌ها را به کنترل‌های درخواست‌شده مرتبط می‌کند، پاسخ‌های متنی می‌نویسد و در نهایت مرجع هر مدرک را مستند می‌سازد. بر اساس یک نظرسنجی **مدیریت خطر فروشنده** در سال ۲۰۲۴، **۶۸ ٪ تیم‌ها بیش از ۱۰ ساعت برای هر پرسش‌نامه صرف می‌کنند** و **۴۵ ٪ به خطا در پیوند شواهد اعتراف می‌کنند**.  

Procuriz این مشکل را با یک موتور تک، مبتنی بر هوش مصنوعی که **شواهد متنی‌محور استخراج می‌کند** از مخزن سیاست‌های شرکت، آن‌ها را با طبقه‌بندی پرسش‌نامه مطابقت می‌دهد و **پاسخی آماده‌به‑بررسی در چند ثانیه می‌سازد**، حل می‌کند. این مقاله عمیقاً به پشته فناوری، معماری و گام‌های عملی برای سازمان‌هایی که آماده پذیرش این راه‌حل هستند می‌پردازد.

## چالش اصلی  

1. **منابع شواهد پراکنده** – سیاست‌ها، گزارش‌های حسابرسی، فایل‌های پیکربندی و تیکت‌ها در سیستم‌های مختلف (Git، Confluence، ServiceNow) نگهداری می‌شوند.  
2. **پره‌از فاصله معنایی** – کنترل‌های پرسش‌نامه (مانند «رمزنگاری داده‌های در‑حالت ایستاده») اغلب زبانی متفاوت از مستندات داخلی دارند.  
3. **قابلیت حسابرسی** – شرکت‌ها باید ثابت کنند که هر ادعا توسط یک مدرک خاص پشتیبانی می‌شود، معمولاً از طریق یک لینک یا شناسه مرجع.  
4. **سرعت تغییرات قانونی** – مقررات جدید (مثلاً ISO 27002‑2025) زمان برای به‌روزرسانی‌های دستی را به شدت کاهش می‌دهند.

نقشه‌برداری مبتنی بر قواعد سنتی فقط می‌تواند بخش ایستای این مشکل را پوشش دهد؛ زمانی که اصطلاحات جدید ظاهر می‌شوند یا شواهد در قالب‌های غیرساختاری (PDF، قراردادهای اسکن‌شده) قرار دارند، این روش شکست می‌خورد. اینجاست که **بازیابی‑تقویت‑تولید (RAG)** و **استدلال معنایی مبتنی بر گراف** ضرورت می‌یابند.

## راه‌حل Procuriz  

### ۱. گراف دانش یکپارچه  

تمام مدارک انطباق به یک **گراف دانش** خورده می‌شوند که هر گره نمایانگر یک سند، بند یا کنترل است. یال‌ها روابطی همچون *«پوشش می‌دهد»*، *«مشتق‑شده‑از»* و *«به‑دست‑آمده‑توسط»* را ضبط می‌کنند. این گراف به‌صورت مداوم از طریق خطوط لوله مبتنی بر رویداد (push در Git، webhook در Confluence، بارگذاری در S3) به‌روزرسانی می‌شود.

### ۲. بازیابی‑تقویت‑تولید  

هنگامی که یک آیتم پرسش‌نامه می‌آید، موتور به‌صورت زیر عمل می‌کند:

1. **بازیابی معنایی** – یک مدل تعبیه متراکم (مثلاً **E5‑large**) بهترین k گره را که محتوایشان بیشترین تطابق را با توصیف کنترل دارد، جستجو می‌کند.  
2. **ساخت پرامپت متنی** – قطعات بازیابی‌شده با یک **پرامپت سیستمی** که سبک پاسخ دلخواه (مختصر، پیوند شواهد‑محور، اولویت‑انطباق) را تعریف می‌کند، ترکیب می‌شوند.  
3. **تولید LLM** – یک LLM دقیق‌تنظیم‌شده (مثلاً **Mistral‑7B‑Instruct**) پیش‌نویس پاسخ را تولید می‌کند و برای هر مرجع شواهد یک مکان‌نگهدار (`[[EVIDENCE:policy-1234]]`) درج می‌نماید.  

### ۳. موتور تخصیص شواهد  

مکان‌نگهدارها توسط یک **اعتبارسنج گراف‑آگاه** حل می‌شوند:

- تأیید می‌کند که هر گره ارجاع‌شده دقیقاً زیر‑کنترل موردنظر را **پوشش می‌دهد**.  
- متادیتا (نسخه، تاریخ آخرین بازبینی، مالک) را به پاسخ اضافه می‌کند.  
- یک ورودی ثابت‑قابلیت‌حسابرسی را در یک **دفتر کل فقط‑اضافه‌شونده** می‌نویسد (با استفاده از یک سطل ذخیره‌سازی مقاوم‑در برابر دستکاری).

### ۴. همکاری زمان واقعی  

پیش‌نویس در رابط UI Procuriz قرار می‌گیرد که مرورگرها می‌توانند:

- پیوندهای شواهد را بپذیرند، رد کنند یا ویرایش نمایند.  
- نظراتی اضافه کنند که به‌صورت یال (`comment‑on`) در گراف ذخیره می‌شود و بازیابی‌های آینده را غنی‌تر می‌سازد.  
- اقدام **push‑to‑ticket** را فعال کنند که یک تیکت Jira برای هر مدرک مفقودی ایجاد می‌نماید.

## نمای کلی معماری  

در زیر یک نمودار Mermaid سطح‑بالا جریان داده از ورود تا تحویل پاسخ را نشان می‌دهد.

```mermaid
graph TD
    A["منابع داده<br/>PDF, Git, Confluence, ServiceNow"] -->|ورود داده| B["خط لوله مبتنی بر رویداد"]
    B --> C["گراف دانش یکپارچه"]
    C --> D["موتور بازیابی معنایی"]
    D --> E["سازنده پرامپت"]
    E --> F["LLM دقیق‌تنظیم‌شده (RAG)"]
    F --> G["پیش‌نویس پاسخ با مکان‌نگهدار"]
    G --> H["اعتبارسنج تخصیص شواهد"]
    H --> I["دفتر کل ثابت‑قابلیت‌حسابرسی"]
    I --> J["رابط UI / مرکز همکاری Procuriz"]
    J --> K["صادر به پرسش‌نامه فروشنده"]
```

### اجزای کلیدی  

| جزء | فناوری | نقش |
|------|----------|------|
| موتور ورود داده | Apache NiFi + AWS Lambda | نرمال‌سازی و استریم اسناد به گراف |
| گراف دانش | Neo4j + AWS Neptune | ذخیرهٔ موجودیت‌ها، روابط و متادیتای نسخه‌بندی شده |
| مدل بازیابی | Sentence‑Transformers (E5‑large) | تولید بردارهای متراکم برای جستجوی معنایی |
| LLM | Mistral‑7B‑Instruct (دقیق‌تنظیم‌شده) | تولید پاسخ‌های زبان طبیعی |
| اعتبارسنج | Python (NetworkX) + موتور قوانین سیاست | اطمینان از ارتباط شواهد و انطباق |
| دفتر کل حسابرسی | AWS CloudTrail + سطل S3 ثابت | ثبت لاگ‌های غیرقابل دستکاری |

## مزایای عددی  

| معیار | قبل از Procuriz | بعد از Procuriz | بهبود |
|--------|------------------|----------------|--------|
| زمان متوسط تولید پاسخ | ۴ ساعت (دستی) | ۳ دقیقه (هوش مصنوعی) | **≈ ۹۸ ٪ سریعتر** |
| خطاهای پیوند شواهد | ۱۲ ٪ در هر پرسش‌نامه | ۰.۸ ٪ | **≈ ۹۳ ٪ کاهش** |
| ساعات کار ذخیره‌شده در هر فصل | ۲۰۰ ساعت | ۴۵ ساعت | **≈ ۷۸ ٪ کاهش** |
| پوشش کامل دفتر حسابرسی | نامنظم | ۱۰۰ ٪ | **انطباق کامل** |

یک مطالعهٔ موردی اخیر با یک SaaS فین‌تک نشان داد که **۷۰ ٪ کاهش** در زمان بسته شدن حسابرسی‌های فروشنده داشته و مستقیم به **افزایش ۱٫۲ میلیون دلار** در سرعت خط فروش منجر شد.

## نقشه راه پیاده‌سازی  

1. **فهرست‌برداری از مدارک موجود** – از **Discovery Bot** Procuriz برای اسکن مخازن استفاده کرده و اسناد را بارگذاری کنید.  
2. **تعریف نقشه طبقه‌بندی** – شناسه‌های کنترل داخلی را با چارچوب‌های خارجی ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2)، [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001)، [GDPR](https://gdpr.eu/)) هم‌راستا کنید.  
3. **دقیق‌تنظیم LLM** – ۵‑۱۰ نمونه از پاسخ‌های کیفیت‌بالا با مکان‌نگهدارهای شواهد فراهم کنید.  
4. **پیکربندی قالب‌های پرامپت** – لحن، طول و برچسب‌های انطباق موردنیاز برای هر نوع پرسش‌نامه را تنظیم کنید.  
5. **اجرای یک آزمایشی** – یک پرسش‌نامه مشتری کم‑ریسک را انتخاب کنید، پاسخ‌های تولیدی توسط AI را ارزیابی کنید و قوانین اعتبارسنجی را اصلاح نمایید.  
6. **استقرار در کل سازمان** – دسترسی‌های مبتنی بر نقش را فعال کنید، با ابزارهای تیکت‌گذاری یکپارچه کنید و آموزش دوره‌ای برای بازآموزی مدل‌های بازیابی زمان‌بندی کنید.  

## بهترین شیوه‌ها  

- **نگهداری به‌روز** – تازه‌سازی شبانه گراف؛ شواهد کهنه منجر به شکست حسابرسی می‌شود.  
- **حفظ عنصر انسانی** – یک مرورگر ارشد انطباق باید هر پاسخ را پیش از خروجی‌گیری تأیید کند.  
- **کنترل نسخه** – هر نسخه سیاست را به‌عنوان گرهٔ جداگانه ذخیره کنید و آن را به شواهد پشتیبانی‌کننده متصل کنید.  
- **حفاظت از حریم خصوصی** – برای پردازش PDFهای حساس از **محاسبات محرمانه** استفاده کنید تا از نشت داده جلوگیری شود.  

## جهت‌گیری‌های آینده  

- **اثبات‌های صفر‑دانش برای اعتبارسنجی شواهد** – ثابت کردن اینکه یک سند یک کنترل را برآورده می‌کند بدون افشای محتویات آن.  
- **یادگیری فدرال بین مستاجرین** – بهبود مدل بازیابی با بهره‌گیری از تجارب مشترک بدون انتقال اسناد خام.  
- **رادار پویا برای مقررات** – خوراک‌های زمان‑واقعی از نهادهای استاندارد به‌صورت خودکار گراف را به‌روز می‌کند تا پاسخ‌ها همیشه بر پایه جدیدترین الزامات باشد.  

استخراج شواهد متنی‌محور Procuriz در حال تغییر چشم‌انداز انطباق است. همان‌طور که سازمان‌های بیشتری فرایندهای امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌پذیرند، **تجارت سرعت‑دقت** به‌تدریج ناپدید می‌شود و **اعتماد** به عنوان جدی‌ترین مزیت در معاملات B2B برجسته می‌شود.

## نتیجه‌گیری  

از PDFهای پراکنده تا گراف دانش زنده‑پشتیبان توسط هوش مصنوعی، Procuriz نشان می‌دهد که دریافت پاسخ‌های **زمان‑واقعی، حسابرسی‑پذیر و دقیق** دیگر یک رویای آینده نیست. با بهره‌گیری از بازیابی‑تقویت‑تولید، استدلال گراف‑پایه و دفتر کل غیرقابل دست‌کاری، شرکت‌ها می‌توانند کار دستی را به‌طور چشمگیری کاهش دهند، خطاها را حذف کنند و سرعت درآمد را افزایش دهند. موج بعدی نوآوری در انطباق بر این زیربنا بنا خواهد شد و اثبات‌های رمزی و یادگیری فدرال را برای ایجاد یک **اکوسیستم انطباق خود‑درمان‌کننده و به‌طور جهانی مورد اعتماد** اضافه خواهد کرد.